【小哈划重点：在机器人学里，我们把关节可以活动的方向称为自由度。人形机器人常常拥有十几个关节，每个关节又具备一到多个自由度。自由度越多，机器人的动作越灵活，但也意味着其结构更复杂、控制难度更高。为了兼顾实用和成本，研究者通常只在必要的部位保留足够多的自由度，例如肩、肘、髋、膝等较常用或需要高度灵活的部位，而对其他部位的灵活性进行适当简化。】
在科幻电影中，人形机器人总是引人注目。它们可以与人类对话、灵活行走、做家务、搬运重物，甚至在危险场合替代人类执行任务。如今，随着技术的快速发展，人形机器人正逐渐从想象走进现实。
要让这样一台具有 “人形” 外观且运动方式与人类相似的机器人正常运作，需要解决一系列复杂的技术问题。我们可以将它的核心技术大体分为 “大脑” “ 小脑” 与 “肢体” 三个部分。
“大脑”——人形机器人如何思考？
如果我们把人形机器人看作一个人，那么它的“大脑”便是控制中枢。这个“大脑”不仅能处理由外部传感器传来的信息，还能进行决策和规划，并最终向身体各个部位发出指令。想要让人形机器人像人类一样“观察环境、思考问题、做出反应”，就离不开先进的人工智能技术和完善的信息感知系统。
信息获取与感知
人形机器人要感知世界，需要用到各种各样的传感器。例如，摄像头就好比机器人的眼睛，用于捕捉视觉信息；麦克风相当于机器人的耳朵，用来收集声音；红外线或激光雷达可以探测距离与障碍物，为其导航提供帮助；触觉传感器则可让机器人了解与外界接触时的压力变化……
当这些传感器同步工作时，机器人就能获取丰富的环境信息——它能知道周围有什么物体，物体的形状与距离，声音的来源，以及与物体或人体接触的细节，等等。收集到的海量数据，会经过初步的过滤与分析，再送往“大脑”进行深度处理。
人工智能与算法
在人形机器人的“大脑”中，起决定性作用的往往是各类人工智能算法。它们负责将传感器采集到的数据转化为可理解的“知识”，并判断下一步应该怎么做。例如，图像识别技术可以帮助机器人辨别所看到的物体或人物；语音识别系统能将收到的声音转换成文字；自然语言处理技术则能理解并生成人类语言，从而让机器人拥有一定的对话能力。
除此之外，一些高级的机器学习模型（如深度学习网络）还能够进行自主学习。在大量训练数据的加持下，这些模型能不断提高识别与决策的准确度。比如，人形机器人在识别物体时，随着使用者不断地给它纠正“这是苹果”“那是香蕉 ”之类的信息，它会逐渐学会并优化对物体特征的认识。在面对复杂环境或任务时，机器人往往需要融合视觉、触觉等多种信息，才能规划出最优的路线与动作顺序。
规划与决策
处理完信息后，“大脑”需结合所处环境与任务目标做出决策，包括如何移动、抓取物体以及与人进行交流等。现代人形机器人常常运用到路径规划和动作规划两大技术。路径规划方面，如何从A 点走到B 点，怎样转弯或绕过障碍，这依赖于地图的数据和传感器的反馈，这些数据或反馈需要实时更新，以便机器人应对随时可能出现的突发状况。
动作规划方面，在已经确定的路径上，人形机器人如何保持姿势的平衡？什么时候迈左脚，什么时候伸右手？动作幅度和动作顺序如何搭配？这些问题都需要通过复杂的运算来确保行动的精准和安全。
“大脑”在整个系统中扮演着“总指挥”的角色——接收信息、分析判断、发出指令。当人形机器人需要实现自主或半自主行为时，深度学习、计算机视觉、语言理解等前沿技术，成为其拥有“智慧”的基础。
“小脑”——人形机器人如何保持平衡？
在人体结构中，小脑是控制身体平衡与协调运动的重要部位。对人形机器人而言，这部分功能往往由先进的控制算法和实时传感系统来承担。有了这个“神经中枢”，机器人才能在复杂的环境中不摔倒，甚至完成跑跳、上下台阶等高难度动作。
动力学与运动控制模型
想要让一台形似人类的机器人实现走路或跑步并不容易。人类行走时，身体的重心会不断转移，双脚轮流支撑身体，而腿部、腰部乃至手臂都在协同维持平衡。对机器人而言，要进行模拟就必须借助动力学模型和运动控制算法。
在机器人研究中，常见的正向动力学和逆向动力学都是重要的数学工具。它们可帮助确定机器人各个关节的角度、速度、扭矩等参数，从而实现期望的动作。举个例子，当想抬起右脚向前迈步时，机器人需要先计算如何调整身体和左腿的动作，使重心依旧保持平衡，从而稳住身体。
实时感知与反馈调节
想象一下，如果我们走路时无法感知脚底下是否是平地，或不知道身体什么时候倾斜，就很容易摔倒。同样，人形机器人需要通过多种传感器在毫秒级时间内监测自身姿态，并做出快速修正。
加速度传感器用于检测机器人身体在各个方向的加速度变化；陀螺仪用来感知机器人当前的角速度，判断姿态是否偏移；关节传感器则用于测量每个关节的角度和扭矩，了解关节动作情况……
有了这些内部传感器，机器人就能不断地感知自身动作和外界干扰，并快速修正。例如，当机器人正在行走时，如果脚底踩到一个小台阶，脚部传感器会立刻捕捉到位置与压力的异常变化，并反馈给控制系统。随后，“小脑”会根据当前的步态、身体平衡情况来微调下一步的落脚方式及关节角度，以免机器人失去平衡甚至摔倒。
协调性与柔顺控制
人类在走路或搬东西时，动作往往是柔和且富有弹性的，而不是僵硬的。为了让人形机器人能够具备与人类相似的动作协调性，研究者开发了柔顺控制技术。所谓“柔顺”，是指当机器人遇到外力时，能适度让步或配合，以实现更自然、更安全的互动。
想象一下，当你跟机器人同时抬一张桌子。如果它太生硬，稍有不慎就会用力过大；若机器人能根据实际情况灵活调整动作，就能与你顺利配合挪动桌子，并在感觉到你的动作有所调整时做出合理回应。这种柔顺控制技术往往需要高速的传感器数据采集以及精准的运动控制算法，确保在毫秒级的时间内进行调整，从而让机器人的动作更像人类。
“肢体”——人形机器人如何行动？
人形机器人最先吸引人注意的常常是它的肢体——躯干和四肢结构，以及灵活多变的关节动作。设计这样的人形外观，并不只是为了炫酷或好看，而是有重要的功能意义：在人类社会环境中，一种类似人类的机器人，往往能够更好地使用现有的工具、家具及交通设施。
机械架构与材料
机械架构好比机器人的“骨骼”。要让它像人一样走路、坐下、弯腰、伸手，每个关节的设计都必须参照人体生理构造：头部可转动，肩关节能自由活动，肘关节能弯曲，髋关节能支撑和控制躯干，膝盖和踝关节能协同配合，等等。
在机器人学里，我们把关节可以活动的方向称为自由度。人形机器人常常拥有十几个关节，每个关节又具备一到多个自由度。自由度越多，机器人的动作越灵活，但也意味着其结构更复杂、控制难度更高。为了兼顾实用和成本，研究者通常只在必要的部位保留足够多的自由度，例如肩、肘、髋、膝等较常用或需要高度灵活的部位，而对其他部位的灵活性进行适当简化。
人形机器人并不是越重越好，过重的机身会让它走起路来非常费劲，电机负荷大、耗电量高，还容易出现机械磨损甚至过热的问题。出于这些考虑，现代人形机器人通常采用铝合金、碳纤维等轻质却坚固的材料，以减轻整体重量。有的设计还会在关键部位（如关节外部）增加柔性保护材料，不仅能缓冲外力，还能在意外撞击时保护人类和机器人本身。
对于材料的选择，研究者需要在轻与硬之间找到平衡：一方面保证结构足够坚固，能承受各种动作；另一方面又不能太沉重，使机器人行动更加灵活自如。
执行器与驱动方式
如果说机械架构是“骨骼”，那执行器（也称“致动器”）就是机器人身上的“肌肉”。它直接接收来自机器人“大脑”和“小脑”的指令，再通过电机或其他动力方式驱动关节转动。
根据不同的应用需求和技术特点，执行器可以采用多种驱动方式，常见的驱动方式主要有电机驱动和液压、气动驱动等。电机驱动可以让机器人在较小的体积内获得精准而灵活的动作；液压和气动驱动虽然能提供更强大的力量或弹性，但往往体积大、噪音高，且维护成本较高。
随着材料科学和仿生技术的发展，一些研究者也在尝试仿生肌肉或柔性执行器，用特殊合金或高分子材料模拟生物肌肉的收缩和伸展过程。这类执行器有潜力让机器人的动作更加自然，并具备更高的自适应能力。不过，该技术目前还处于研发阶段，大规模应用尚需时日。
“大脑”赋予人形机器人认知与决策能力，“小脑”保障其平衡和协调运动，“ 肢体”让它得以在人类世界中像我们一样行动、互动。这些核心技术的融合，塑造出一个可感知、能思考、会行动的人形机器人，为人类未来生活提供了无限可能。
动力系统与能源管理
要让人形机器人动起来，光有“骨骼”和“肌肉”还不够，还需要稳定的能源供应。目前，大多数人形机器人都依靠电池来驱动各个关节、运行传感器和大脑算法。但在实际应用中，如何维持足够的续航和良好的运动性能，是个不小的挑战。
在电池选择方面，锂电池因能量密度高、重量较轻而成为主流方案。不过当机器人动作频繁或承重较大时，电池的电量很快就会耗尽，进而出现续航不足。研究者正在探索新型电池（如固态电池、燃料电池等），期待它们能在保证安全的前提下，提供更长的续航时间和更稳定的性能。
为了合理利用有限的电力，机器人会进行能量管理——当部分功能闲置或负载较轻时，会自动降低功率输出，避免不必要的能耗。同时，高度紧凑的机身意味着散热空间有限，若温度无法有效控制，就会导致电机效率下降或元器件损坏。因此，许多高端机器人机身内都配有风扇、散热片或水冷/ 液冷系统，并通过软件监控进行温度动态调整。
回顾上述三个部分，“大脑”赋予人形机器人认知与决策能力，“小脑”保障其平衡和协调运动，“ 肢体”让它得以在人类世界中像我们一样行动、互动。这些核心技术的融合，塑造出一个可感知、能思考、会行动的人形机器人，为人类未来生活提供了无限可能。
当然，想要让人形机器人在日常生活中大展身手，还需要克服诸多挑战。比如，如何突破续航瓶颈，让机器人具备更长时间的活动能力；如何让它们在复杂的社会环境中与人类有效互动、避免安全隐患；如何在有限的计算资源下，实现更高层次的认知和情感交流……这些都是科研人员不断努力的方向。
（文章插图未收录）
