在人工智能与机器人技术飞速发展的浪潮中，人形机器人正从科幻概念逐步走向现实应用，成为全球科技竞争的新焦点。而传感器作为人形机器人的“感官”，是其实现智能交互与复杂任务执行的关键硬件基础。从感知外界环境的视觉、触觉、力觉，到维持自身平衡与定位的惯性测量等，各类传感器的性能与技术进步直接决定了人形机器人的智能化水平与应用场景拓展能力。当前，人形机器人传感器行业迎来发展机遇，政策支持、资本涌入、AI大模型助力及广泛应用场景拓展推动其发展。但行业也面临技术提升、成本降低及国际竞争等挑战，国内企业需加快技术创新，实现国产化替代。
本文将深入剖析人形机器人传感器行业，从驱动因素、细分领域、市场规模到相关公司布局，全方位梳理行业现状与未来发展趋势。探讨各细分领域的技术路线、市场格局等内容。同时，聚焦行业内具有代表性的企业，分析其技术优势、市场地位与战略布局，为读者提供一份详尽的参考，助力行业健康发展，推动人形机器人技术迈向新的高度。
一、行业概述
1、传感器是机器人实现智能层级跃迁的硬件基石
传感器是感知世界的首要工具。传感器与通信、计算机被称为现代信息技术的三大支柱，其主要功能是将各种物理量、化学量等待感知量转换为可检测与数字化的电信号。
人形机器人通过传感器获取外界状态和自身状态。机器人代替人类工作时需要模拟人类的“感知-决策-执行”，在感知环节，传感器如同机器人的感官（如：眼、耳、皮肤等），负责感知外部环境（如：压力、图像）与自身状态（如：位置、速度、加速度）。
传感器系统是机器人必备组成部分。感知系统在机器人工作的各环节发挥作用，以物流搬运机器人为例，定位传感器感知机器人当前位置，并在行驶过程中通过感知位置保证行驶路线正确，压力传感器监控搬运力度，视觉传感器探测障碍物。
传感器作为人形机器人智能化层级的核心硬件载体，其技术迭代直接驱动智能等级跃迁。在人形机器人智能化等级从L1至L3的升级过程中，传感器系统发生阶跃式演进：L1级依赖基础视觉传感器实现简单操作；L2级通过力传感器实现物体抓取；L3级整合电子皮肤与高精度力反馈，实现与复杂环境交互。
2、方案：力、触觉、IMU、视觉传感器为主流方案
内部传感器方案较成熟，外部传感器具备较大增配潜力。人形机器人上使用传感器大致可以分为内部和外部两类：
1）内部传感器是运控反馈系统的关键，对精细操作和柔性控制的需求催生高级别传感器的需求，包括位置、速度传感器、编码器等，基本可以沿用工业机器人/协作机器人的成熟方案；
2）外部传感器是对外智能交互的核心硬件，主要为视觉、力觉、温度和触觉传感器等，增配潜力较大。
远期看随着多模态感知与交互的发展，听觉、语言交流、味觉、嗅觉等多元传感系统有望增加：
关节处的位置/速度/力传感器主要的作用为针对关节的运用状态、输出力或力矩进行监测和反馈，一般可采用编码器或者一维力/力矩传感器，若要更突出的复杂场景柔顺控制能力则可以在脚部/手腕等处增配六维力/力矩传感器，例如特斯拉Optimus；本体的惯性传感器，可以采用加速度计/陀螺仪，精度要求更高则可以增配IMU，主要用于协助身体平衡、定位导航等功能。
灵巧手触觉传感器，主要用于获取如接触力大小和方向、温度、湿度、形状纹理等信息，对非结构化环境中的稳定抓取、路径规划和避障等至关重要。当前主要包括MEMS压力阵列触觉传感器和柔性电子皮肤两种方案，均处于产业发展前期。
视觉传感器，主要用于物体的识别和跟踪、环境感知，同样是路径规划的基础。得益于移动服务机器人发展，3D主动视觉的视觉SLAM有了一定的发展基础，大部分人形机器人厂商沿用方案。特斯拉Optimus则使用车端自动驾驶的视觉方案，即通过摄像头+FSD计算平台。
二、驱动因素
1、人形机器人具备中长期潜力，市场空间广阔，推动硬件发展
中长期来看，人形机器人赛道正展现出极具爆发力的发展潜力，具备广阔的市场空间。国内自上而下的政策支持、多渠道资本的持续护航、AI大模型的赋能以及广泛应用场景对商业落地化的推进，驱动了人形机器人产业发展。
1）政策支持：国家层面，2023年10月工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》，提出到2025年初步建立创新体系、突破关键技术，到2027年形成安全可靠产业链供应链体系，综合实力达世界先进水平。地方层面，北京、上海、广东、江苏等地纷纷响应，出台相关政策，推动机器人产业规模化、专业化发展。
2）资本助力：人形机器人产业具有长周期、高技术密集度与生态依赖性等特点。2022年初至2024年Q1，中国人形机器人领域共发生25笔融资，融资规模43.75亿元。2025年8月31日，优必选与Infini Capital签署10亿美元战略伙伴合作协议。湖北省设立100亿元人形机器人产业投资母基金，北京市设立总规模1000亿元、存续期15年的政府投资基金，重点支持人工智能、机器人等领域。
AI大模型突破推动人形机器人智能化预期。近两年来，人工智能大模型技术快速迭代，有望为人形机器人的产业落地提供重要的技术支撑。在技术驱动层面，AI大模型赋予人形机器人“最强大脑”，在人-机-环境交互方面，大模型可以接受视觉、语言、触觉等多种信息输入，提升自然语言处理、视觉感知、动作规划等核心能力。国外科技大厂如谷歌2022年推出RT系列模型并多次迭代，英伟达2024年3月发布GR00T项目，2025年8月末发布Jetson Thor开发套件及量产模组；国内智元2025年3月发布智元启元大模型（GO-1），银河通用2025年1月和6月分别发布GraspVLA与TrackVLA等。
4）应用场景拓展：人形机器人有望广泛应用于工业制造、仓储物流、民生服务及特种应用领域。近两年商业化落地进展持续推进，如Figure01进入宝马工厂实训，优必选WalkerS1走进比亚迪等汽车工厂，宇树科技人形机器人应用于研究、教育和消费领域等。中长期来看，人形机器人有望从ToB场景延伸至ToC场景，拓展广阔市场空间。
总体来看，人形机器人市场前景广阔，有望在2025年实现量产。在政策支持与长期资本的持续护航下，市场对人形机器人规模化应用的迫切需求正倒逼核心零部件的发展与国产化进程。通过技术迭代与供应链优化持续降低硬件成本；同时，AI大模型的快速发展为机器人“大脑”的泛化能力提供支撑，进一步拓展其在工业、服务、特种等多元场景的应用边界，而应用场景的持续丰富又将反向刺激硬件需求的增长，推动传感器、执行器、结构件等核心硬件向高性能、低成本、高可靠性的方向快速演进，形成“市场扩容-硬件降本-场景拓展-需求升级”的良性循环，为人形机器人的大规模商业化奠定坚实基础。
2、人形机器人产业链：上游核心零部件价值量占比较高，业绩兑现较快
人形机器人产业链由上游零部件供应、中游本体制造与集成、下游多元应用领域三大板块构成。上游零部件主要包括决策控制系统、感知系统、运动执行系统和其他零部件等，其中从当下看，价值占比高、增量空间大的主要是传感器、减速器、电机、丝杠等核心零部件。中游本体制造与集成主要负责整机的设计、组装和测试，以及将上游零部件和中游本体进行整合，此环节当前利润空间相对较小，但随着技术成熟和规模化生产，未来具有较大的弹性。下游应用领域，人形机器人未来有望广泛应用于制造、物流、医疗、教育、家庭陪护等多个领域。
当下，传感器、减速器、电机、丝杠等上游核心零部件价值量占比较高，目前具备技术壁垒和场景落地能力的上游零部件企业也是业绩兑现较快的环节。
3、政策支持传感器发展
近年来，在全球科技竞争加剧、中美贸易摩擦等背景下，关键科技领域实现国产替代，解决“卡脖子”问题成为维护国家安全的关键，中央及地方政府积极出台政策支持热敏电阻及传感器等电子企业，行业政策宽松，给国内热敏电阻及传感器企业带来了良好的发展机遇、广阔的发展空间。
三、力/力矩传感：人形机器人高精度交互的关键
1、力传感分类：人形机器人力控方案的技术选型与维度考量
力传感器主要将力学信号转变为电学信号。敏感元件直接感受（或响应）被测信息（非电量），转换元件进一步将敏感元件的感受（或响应）信号转换为电信号，其具体作用包括：1）把来自敏感元件的信号转移成电压、电流等信号，使其更适合进一步处理和传输；2）对信号进行滤波、调制、解调、衰减、运算及数字化处理。
力感知是人形机器人运动控制的基础，力/力矩传感器为主流力控方案。力感知为人形机器人的运动控制提供必要的力觉信息，对机器人完成复杂、精细作业任务，实现柔顺化、智能化操作起到关键作用。其中，电流环与力/力矩传感器与机器人力感知的主要方式，与电流环的间接力感知相比，力传感器能够提供更为直接和准确的环境交互信息，外力感知能力相对更敏锐。
力传感器存在多种分类方法，可按工作原理、贴片材料、测量维度、信号传输方式等划分不同类型。
按工作原理划分，力传感器主要包括应变式、压电式、电容式与光电式。其中，应变式力传感器因其高精度、宽测量范围、良好的线性度和成熟的制造工艺成为人形机器人力控的主流方案。相比之下，电容式传感器易受电磁干扰，压电式传感器仅适用于动态测量（静态信号衰减），而光学式传感器虽精度高但成本昂贵且系统复杂，限制了其广泛应用。
文章来源：传感器专家网
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