安森美为未来人形机器人提供安全与冗余设计支撑
在2025年上海PCIM Asia展会期间，全球智能感知技术领先企业安森美（onsemi）吸引了大量关注。其展台展示的机器人灵巧手尤为引人注目。应《传感器专家网》邀请，安森美应用工程管理Theo Kersjes先生接受了访谈，分享了安森美在机器人领域的技术优势与战略方向。
深度感知技术，为机器人安全赋能
安森美展示的机器人灵巧手集成了多种传感器，不仅提升了触觉反馈能力，也增强了系统安全性。通过内置的AI学习机制，该产品具备识别复杂手势的能力。
据Theo Kersjes介绍，这款机器人使用了超声波传感器，与传统的视觉传感器相比，具备更强的遮挡穿透能力，可精准识别指关节位置。系统通过分析大量人类手部动作数据，实现更加自然且灵活的操作。此外，其测距功能与汽车倒车影像类似，为安全操作提供了坚实基础。
在深度感知方面，安森美采用的是先进的iToF（间接飞行时间）技术，结合120万像素的深度传感器，实现低计算负载下的高精度三维感知。Theo Kersjes指出，iToF技术能够显著提升机器人对周围环境的感知能力，尤其在近距离操作中，能为系统提供更丰富的数据，从而提升整体安全性。
安森美还整合了NVIDIA仿真环境与FoxPro可视化工具，将图像处理与声波飞行时间技术融合，使得导航、SLAM（同步定位与地图构建）等关键算法能够协同工作，实现更精准的环境建模与避障能力。
值得关注的是，过去深度感知算法主要依赖中央计算机处理，而安森美已将相关功能嵌入图像传感器芯片内，实现数据本地处理，大幅提升了响应速度与系统稳定性。
这一理念不仅适用于自主机器人，也可拓展至自动驾驶等其他高精度感知场景。安森美看好该技术在工业仓储机器人、机器人手臂抓取、农业机器人和户外自主作业机器人中的广泛应用。
强化核心技术，加速机器人系统开发
人形机器人的核心挑战之一在于如何构建具备物理感知能力的基础AI模型。例如，当物品从桌上掉落时，即便摄像头未捕捉到，机器人也应具备物理常识，能预判运动轨迹并规避潜在碰撞。
Theo Kersjes表示，2025年将成为人形机器人产业发展的关键转折点，厂商的重心将从“动作展示”转向“规模化量产”，同时必须同步实现“安全保障”与“系统冗余”两项核心需求。安森美的传感器技术正是支撑这一转型的关键。
机器人开发仍面临高成本与技术瓶颈，如关节执行器、电机控制等模块的设计差异较大。高扭矩传动比适合跳跃动作，而低惯性设计更适用于精细抓取。安森美通过Treo平台推出首款超声波接口传感器，其精度提升了一倍。
Treo平台支持从PCB级集成向芯片级集成的过渡，减少系统集成复杂度。同时，其内置安全机制可有效防止机器人失控或突发故障，如通过eFuse技术在检测到异常时断开关键部件，提升整体系统可靠性。
此外，传感器系统可在机器人因电量不足而失衡时，及时检测并发出信号，协助安全系统做出快速响应。Theo Kersjes认为，未来人形机器人将进入更高精度的触觉感知阶段，例如在木工打磨或喷砂处理中，需具备类似人类工匠的触觉反馈，这一方向安森美已做好充分准备。
构建机器人生态，推动技术协同发展
自主移动机器人（AMR）是一个高度集成的系统，与自动驾驶汽车有许多共通之处，包括感知、驱动、电源管理、照明等多个子系统。Theo Kersjes指出，AMR最大的挑战在于如何整合来自不同厂商的技术模块，并构建稳定可靠的系统。
关于AMR的通信发展趋势，Theo Kersjes认为，安全性是首要考虑因素。例如，在人类操作数控机床的环境中，采用自主机械臂进行装卸任务时，应避免使用无线连接，以防止操作环境失控。安森美提出了通过机械臂“手指”直接操作数控机床的解决方案，提升系统安全性。
未来，机器人将具备主动交互能力，如向人类发出信号、创建安全气泡或接收指令。安森美已推出多种配套产品，支持这些交互场景。对于在开放环境中运行的机器人而言，这类能力尤为重要。
安森美的LED驱动器产品组合为机器人提供了多种状态灯光信号。例如，绿色灯光表示机器人处于静止状态，蓝色灯光代表正在充电，白色前灯与红色尾灯则可用于提示机器人运动方向，类似于汽车灯光系统。
在环境感知与避障方面，安森美HyperLux™图像传感器被广泛应用于安全气泡构建，而超声波传感器则可检测地面障碍物、玻璃墙或积水区域。该技术还可用于清洁摄像头镜头，通过超声波振动清除水渍或冰霜。
此外，安森美的音频DSP系统Ezairo被应用于人形机器人，模拟人类听觉功能。通过降噪与定向拾音技术，机器人能够在嘈杂的工业环境中准确识别人类指令。
Theo Kersjes最后透露，安森美正积极拓展机器人生态系统，推动更多跨领域合作。未来，安森美将继续强化在机器人辅助应用中的角色，助力构建更安全、更高效的智能机器人行业。