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人形机器人是一种先进的系统，旨在模仿人类的行走、语音和图像识别能力，其构建涉及许多复杂的技术。
在人形机器人中，传感器不仅实现了基本的感知功能，而且是实现高级功能和优化性能的关键因素。
传感器是一种可以检测和响应各种刺激的装置，其结构包括敏感元件、转换元件和基本转换电路。其核心功能是将被测信息转换成电信号或其他易于处理的输出形式。
根据机器人技术的用途，传感器可以分为两类：内部传感器和外部传感器。
内部传感器主要用于监测机器人的内部状态，如位置、速度和加速度，而外部传感器则专注于捕捉距离、声音、光线和触觉等机器人外部环境的信息。
对人形机器人而言，规划、控制和感知是三个基本要素。
感知部分对传感器的要求特别严格。人类依靠内耳中的耳石和半圆形耳道来保持平衡和方向感知，而机器人则需要使用加速度计来测量加速度，倾斜传感器来测量其倾斜角度。
为了测量与环境的接触，机器人需要在手脚等关键部位安装力传感器；位置传感器可以指示机器人的实际位置。
在机器人和其它物体之间，触觉传感器可以提供力和扭矩的详细信息。
CCD相机通常用于视觉传感器，使机器人能够捕捉和分析图像信息。
在没有考虑到手和头所需的传感器数量的情况下，特斯拉推出的人形机器人有28个自由度，包括直线和旋转执行器。
人形机器人主要包括力/力矩传感器五大传感器，IMU（惯性测量单元）、视觉传感器，触觉传感器和编码器。
这类传感器可以实时、准确地捕捉到三维空间中机器人的位置和姿态信息，以及与环境互动的各种力量信息。
这些数据对于导航、路径规划、避障、自主定位、手臂控制和稳定性控制的应用至关重要。
人形机器人传感器展示分布：资料来源：百度
六维力矩传感器
从目前市场上的人形机器人产品来看，力传感器在机器人的各个关节中起着重要作用。
六维力矩传感器在人形机器人的设计中尤为重要，主要用于手腕和脚踝的柔软度控制。
六维力矩传感器技术壁垒较高，涉及设备、工艺和零部件的复杂性。
为了保证六维力传感器的准确性，不仅需要高精度的解耦算法，还需要准确的预校准。这个校准过程也取决于专业的设备和技术。
除机器人行业外，六维力矩传感器还在汽车、航空航天、生物力学等领域发挥着重要作用。
根据有关市场研究预测，从2022年到2027年，中国市场6D力/力矩传感器的销售额将从8360套飙升至84000套，年均增长率超过60%。相应的市场规模也将从2.39亿元跃升至15亿元以上，年均增长率超过45%。
从全球市场结构来看，由于六维力传感器的高科技壁垒，具有批量生产能力的厂商数量有限。目前市场主要由欧美、日本、韩国的厂商主导。
国外主要传感器制造商包括ATI、Bota、机器人末端工具制造商Kistler等，包括OnRobotottler、Robotiq等。
高工机器人（GGII）资料显示，2022年中国市场6维力/力矩传感器销量达到4840套，同比增长62.58%。预计2023年销量将超过6700套，同比增长约40%。
虽然市场基数仍然较小，尚未形成明显的规模效应，但随着新进入者的增加和下游细分市场意识的提高，六维力传感器市场有望迎来快速增长期。
国内主要布局厂商包括宇立仪器、柯力传感、坤维科技（瀚川智能股）、新精诚、海伯森（汉宇集团参股）、蓝触摸，神源生，瑞尔特等。
惯性传感器（IMU）
惯性传感器（IMU）它是一种能将物体的加速度、位置和姿势转换成电信号的装置，其核心部件包括加速度计、陀螺仪和磁力计。
IMU作为位感感受器在机器人技术中起着至关重要的作用。
IMU在人形机器人中的应用不仅仅局限于定位和导航，还有助于监测机器人的状态信息，保持其平衡。
人形机器人的实时位置和运动轨迹可以通过与摄像头、力传感器等多个传感器的数据融合来推断，IMU收集的加速度和角速度等惯性信息可以实现精确定位导航，帮助机器人保持身体平衡。
IMU通常安装在人形机器人的关键部位，如骨盆、胸腔、灵巧的手和脚等。
IMU方案集成在众多知名的人形机器人品牌产品中。举例来说，UCLAARTEMIS安装的战术IMU注重高性能，而波士顿动力的Atlas和小米的CyberOne等产品实现了超声传感器、ToF传感器、激光雷达等其它部件的互补功能，提高了机器人的整体性能。
高性能惯性传感器技术壁垒较高。在世界范围内，IMU惯性测量单元的头部制造商主要包括博世，ST、TDK等公司。国内企业在这一领域的发展正在加速，MEMS惯性传感器技术在敏芯股份和芯动联科等公司方面取得了突破。
视觉传感器
3D视觉传感器主要由深度发动机芯片、光学成像模块、激光投影模块等电子设备和结构件组成。光学成像模块的核心部件包括感光芯片、成像镜头、滤光片等核心部件；中游基于深度发动机算法结合应用设计各种3D视觉传感器方案的3D视觉感知方案提供商。下游根据终端的各种应用场景开发各种应用算法的应用算法方案。
预计到2030年，全球人形机器人视觉传感器的市场空间将达到82亿元，随着人形机器人的大规模生产和视觉传感器的进一步降低成本。
以海康威视、大恒科技、天准科技、奥普特为代表的本土机器视觉企业，在核心零部件技术、独立软件算法等领域进行了大力投资。
触觉传感器
触觉传感器在人形机器人技术中至关重要。
触觉传感器经历了许多重要的迭代，从单一触觉传感器到综合触觉传感器、柔性触觉传感器，再到触觉反馈再现和情感交流。
PVDF（压电聚合物材料）传感器具有压电系数高、性能稳定、质地柔软、电压响应范围广的特点，非常适合人形机器人的指尖使用。当PVDF材料弯曲变形时，可以产生电压信号，从而实现触觉的准确感知。
人形机器人手部感知并不局限于触觉传感器的作用。
触觉传感器作为视觉感知的重要补充，可以帮助机器人更全面地了解周围环境，广泛应用于机器人的关节、柔性皮肤、智能驾驶舱和可穿戴设备等场景。
据VMR测算，2021年全球触觉传感器市场规模已超过112.5亿美元，预计到2028年将达到260.8亿美元，实现年均12.8%的快速增长。
触觉传感器原理：
国内主要布局厂商包括柯力传感（指尖触觉）、汉威科技（柔性传感器）、东华测试、华益科技、康斯特、敏芯股份（关节扭矩与平衡）。
编码器
编码器是一种用于检测旋转角度和直线位移的传感器。
根据不同的检测原理，编码器主要分为光电编码器、磁性编码器、电感编码器和电容编码器。在刻度方法和信号输出形式上，编码器可分为增量、绝对和混合。
在人体机器人的设计中，对编码器的需求很大。一般来说，每个旋转关节需要配备2个编码器，人体机器人的旋转关节总共需要28个编码器。
同时，每个线性关节和灵巧的手至少需要一个编码器，分别需要14个和12个编码器。预计单个人形机器人需要使用约54个编码器。这种大量的编码器配置保证了人形机器人在运动过程中的精确控制和稳定性。
目前，编码器市场技术壁垒较高，主要由国外厂商主导。
与进口产品相比，国内编码器在精度和综合性能上仍存在一定差距，中国高端编码器市场主要被海外企业占据。
在2022年的国内编码器市场中，多摩川和海德汉占据了42%的市场份额。余衡光学（奥普光电控股子公司）排名第三，占市场份额的8%。
宇恒光学是国内编码器领域的龙头企业，打破了海外厂商的垄断。光栅编码器产品已成功引进华中数控、广数、科德数控等机床企业，并与沈阳新松机器人合作。具有代表性的JFT系列绝对光栅尺产品已达到国际领先水平，最高分辨率高达2.5nm。
2022年国内编码器市占率情况：资料来源：MIR、扫商证券、行行查
目前，人类机器人市场正处于快速增长阶段，对传感器的需求也在增加。传感器技术作为连接软件和硬件的桥梁，在智能升级中发挥着至关重要的作用。传感器广泛应用于人类机器人中，涉及力感知、状态感知、视觉感知和位置感知等领域。
经过长期的技术积累，国内厂商在这些领域取得了重要突破，布局了一系列具有自主知识产权的传感器产品，有望抓住人形机器人发展的广阔机遇，加快国内替代的实现。
压力触觉传感器分析
力/力矩传感器：机器人常用应变式六维，制造工艺难度大
力传感器有压力、称重、扭矩等类型，通过荷电效应和磁场效应将力转换为电信号。力是引起物质运动变化的直接原因，力传感器是将力的量值转换为电信号的器件，可以检测张力、拉力、压力、重量、扭矩、应变等力学量，广泛应用于制造业自动化、航天航空、医疗器械等领域。根据其测量的力的类型不同，可以分为扭矩传感器、称重传感器、拉力传感器和压力传感器。力传感器工作的原理主要基于荷电效应和电磁感应效应，当力传感器受到力的作用是，内部的电荷/磁场会产生相应的变化，从而产生电信号。
按测量力的纬度划分，力传感器可以分为一维、三维和六维力传感器，二维和五维的力传感器较少。力的方向和作用点决定该用几维的力传感器测量：1）如果力的方向和作用点固定且和一维力传感器的标定坐标轴一致，那么一维传感器就能对其精确测量；2）如果力的方向随机变化，力的作用点保持不变且与传感器的标定参考点重合，那么三维力传感器能完成任务，可以同时测量F的分力Fx、Fy、Fz；3）如果力的方向和作用点都在三维空间内随机变化，那么空间中任意的作用点力可以分解为沿标定坐标轴的三方向分力和绕标定坐标轴的三方向力矩（作用力使物体绕着转动轴或支点转动的趋向），则需要使用六维力传感器来测量Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz六个分量。
根据感力器件的不同，六维力传感器可以分为应变式（电阻式）、光学式和电容/压电式力矩传感器。六维力传感器通常由弹性体、应变片、电桥、信号调理器和输出接口等组成，其中弹性体和应变片是核心器件，当力输入后，弹性体将物体受到的力和力矩转化为应变，应变片再检测弹性体的应变情况，电桥再将应变片的信号转化为电信号，信号调理器再对电信号进行处理最后通过输出接口输出。不同类型的六维力传感器其中应变片对应的材料不同：
1）应变力式力扭矩传感器：应变片采用的硅应变片或金属箔，应变片被贴在弹性体上，当力矩传感器受力是，硅应变片或金属箔形变被测量转换成电信号，再通过算法计算成需被计量的数值。该类力矩传感器采用了粘接应变片和可变形板，制造工艺较为复杂，成本较高。但其有较高分辨率且可以承受极端载荷，据Robotous，目前市场份额占比80%以上。
2）光学式力扭矩传感器：据Robotous，光学式力扭矩传感器市场份额最低，平常较难找到。传感器受到力作用是，光学传感器测量光强度变化，将光栅栏变化的信号转化为电信号。该类传感器制造工艺和水平适中，光信号受点噪声影响较小，具有较高稳定性，但它不能承受重载荷，实际使用较少。
3）电容/压电式力矩传感器：压电式力矩传感器是通过压电材料的形变产生静电电荷/电压变化从而产生电信号；电容式力矩传感器则是采用非接触式传感结构，应变片是非接触式电极，传感器受力产生电容差而计算力的具体量值。该类传感器制造工艺最简单，成本最低，但由于数据具有较高的非线性，对处理数据的算法要求较高。
六维力传感器核心壁垒在于非线性、迟滞性、重复性、温度等其他影响，国内外仍有一定差距。六维力传感器生产商第一梯队目前仍被国外厂商如量产数量美国Vishay、德国HBM和日本NMB为主，第二梯队才是国内厂商如柯力传感等公司，国内外发展差距较大的原因主要是六维力传感器的制造工业难度较高，具体表现在：1）现六维力/力矩传感器技术开发和工艺成本的平衡并不统一；2）应变片材料配方较难；3）应变片如何贴到弹性体上难度较高；4）六维力信号的解耦解算难度较高，这种是解耦解算非线性的，但敏感元件+温度响应问题会加剧非线性问题；5）传感器之间会有应变片以外的形变问题如漂移等会影响精度。
电子皮肤与触觉感知
综述
柔性压阻型触觉传感器阵列：开发智能机器人触控系统
压阻型是柔性触觉传感器的主要类型之一，尤其适合构建具有高空间分辨率的大型触觉传感器网络。导电纳米材料（碳纳米管）与聚合物弹性体（如聚氨酯等）二者合成的压阻薄膜（PRF）是压力传感器的首选材料之一，但在实践中因材料融合问题导致PRF灵敏度较低。虽然可以采用表面微结构设计增强灵敏度，但基于模具的微结构往往限制了单个压力传感器的尺寸并阻碍其向大型传感器阵列的集成。同时，构建大型压力传感器阵列还需要具有薄膜晶体管（TFT）阵列的有源矩阵，以实现高空间分辨率并减少相邻传感器像素之间的串扰。
1.电子皮肤与触觉感知
电子皮肤由三维界面、局部点微应力检测单元和外围电路组成，工作原理较为简单。以电容式压力传感器为例，三维界面应力检测单元用于检测应力的大小，微应力检测单元由新型表面波压力传感器组成，用于检测局部点的微应力大小，柔性电子皮肤可以实时检测三维界面和指定点的应力大小，将各个点的检测数据输出到外部以达到实时检测电子皮肤分布界面的应力。柔性压力/温度等传感器的工作原理主要是通过力敏/热敏等敏感元件感受外部环境的变化，通过外部信号导致柔性传感器内部的压电材料/电容/电阻等发生变化从而产生电信号（微型传感器实现），从而达到测量的目的。
柔性电子皮肤的核心壁垒在于如何设计电路，从而达到其稳定性、选择性、灵敏度和机械协调性问题。柔性传感器的这几大难点也是目前限制柔性电子皮肤大规模发展的重要原因：1）稳定性：柔性电子皮肤的稳定性问题主要来源于高聚合分子材料，聚合材料拉伸的可延展性不佳和生物污染等问题会导致柔性传感器稳定性不佳；2）选择性：是指传感器区分目标分析物和可能的干扰物的能力，EMI等问题容易导致传感器区分不开测量目标；3）灵敏度：大多数机械性传感器存在假阴性、非线性等问题；4）机械协调性：传感器中使用的材料种类繁多，但每种材料的机械性都不同，界面失配容易导致机械性失调问题。
当前，柔性触觉传感器主要局限于单一的压力或触觉感知，而电子皮肤的终极目标是实现多功能感知，如温度、湿度和压力等。尽管目前市场上的产品尚未达到这一多感知目标，但研究仍在积极进行中。
技术和市场竞争方面，全球厂商如奥迪V和苏州能思达在电子领域中采用相似的柔性触觉传感器技术，并都专注于电子皮肤的研发。其中，压阻式触觉传感器因其高灵敏度成为主流，但也面临着干扰和可靠性的问题。
核心材料对性能的影响显著。触觉传感器的关键性能指标包括灵敏度、量程、一致性、重复性、信号噪比、线性度、可靠性、使用寿命以及环境限制。特别是压敏碳浆，它决定了传感器的基础性能，如灵敏度和可靠性。
2.传感技术的核心要素
国内外触觉传感器的差距主要体现在亚米碳浆层的品质和性能、传感器结构设计和制程工艺控制，以及后端算法解析上。
在行业内，大多数公司自主掌握核心材料、结构设计和制造技术，而后端算法的开放程度较大，强调与客户合作开发。
传感器的成本构成包括传感器含量、制造成本和算法等。随着量产规模的扩大，预计会出现显著的成本下降。
3.柔性电子皮肤的定制化投资价值
柔性触觉传感器的定价取决于客户需求的功能、性能、精细度和复杂性，以及最终的布置规模和设计，因此没有标准化的商品或定价。
在服务机器人应用中，电子皮肤能使机器人更精准地感知周围的人和物体，解决了由于红外或雷达传感器过度敏感导致的效率问题，适用于送咖啡、快餐等功能。
随着量产的实现，成本有望显著降低，理论上可以降至1000元以内。人形机器人对电子皮肤的需求较大，理想情况下应覆盖所有外露部分。
4.柔性触觉传感器的可持续性
柔性传感器材料具有高耐用性和易替换性，特别适合用于人形机器人。基底寿命与机器人匹配，非破坏性老化问题不大。
虽然MEMS传感器精度高，但技术壁垒较大，且制造精度的不同会带来不同程度的技术挑战。
高分子材料被广泛应用于柔性触觉传感器中，如PET和PI等，具有良好的耐候性和抗老化性。
5.柔性传感器的性能与市场前瞻
柔性触觉传感器的制程和材料是关键因素。尽管国内外在结构设计上可以相互模仿，但在制程能力和亚米碳浆层材料上存在差异，这决定了产品的性能和精度。
在灵敏度和量程方面，目前没有一致的标准。不同产品具有不同的规格，量程一般在克到公斤级别，没有绝对的优劣之分。
据报道，某国内公司可能拥有先进的电子皮肤技术。例如，优必选与合作伙伴研发的电子皮肤要求高、功能复杂，目前仍处于实验室阶段，与特斯拉的传感器技术明显不同，但具体细节和价值尚未透露。
6.触觉传感器技术难点探讨
触觉传感器的要求高，实现难度大。在现有技术下，单点触觉传感器要实现0.1牛至240牛力的检测范围存在挑战，特别是在0.1牛力检测的灵敏度上，要求极为严苛，制造过程中面临诸多困难。
材料应用的差异性明显。在压敏层中，碳系导电填料(如碳黑、碳纳米管和石墨烯等)的应用对提升灵敏度和量程至关重要。企业间的配方属于核心秘密，而导电浆料主要用于电极，不属于压敏层。
在国内，有多家企业在柔性触觉传感器领域活跃，包括能思达、力感、墨线、黄埔材料研究院等。其中，纽迪瑞在触觉开关等细分市场表现突出。各企业采取差异化布局，具有较高的关注价值。
特斯拉人形机器人传感技术探讨
综述
1.特斯拉人形机器人传感技术探讨
东莞墨线为特斯拉人形机器人提供的主要传感器样本是柔性传感器，规格包括1×2厘米、1×1厘米和1厘米×4厘米。相较于高密度的传感器布局(如手指上的约96个点位),这些传感器的粒度较为粗略。目前，特斯拉可能在机器人上使用高密度压力传感器。这些传感器的手指部分覆盖有硬质支撑，表面可能是硅胶或橡胶，从而实现柔软外观和硬质支撑的结合。
市场上的机器人传感器采用多种技术路线，如压阻式、压电式和电容式。柔性传感器的价格相对较低，可能是高密度检测方案成本的20-30%。
2.柔性传感器技术方案解析
柔性传感器的监测原理各有差异：压阻式适用于监测恒定变化；压电式对频繁变动更为敏感，适合心率检测；而电容式生产难度较大，受机械间距影响显著。柔性材料在应用中的细节表现为：柔性传感器通过电路阵列实现监测，阵列内的交错点分布有压敏材料，能够精细捕捉压力变化。
成本和应用范围方面，单手应用柔性传感器的成本约为2000-3000元。手脚需要密集布点，而胸背等部位由于密度较低，成本可能会较低。
3.柔性传感器的技术路径探讨
柔性传感器的技术优势在于其能够在多曲面布置，适应非平面的复杂形状，满足客户对柔软、自然外观的需求。当前市场主要需求是压力检测功能，对温度和湿度检测需求较低，因为已有更成熟便捷的检测方法。生产工艺方面，目前存在三种主要工艺：导电油墨成本较高，压阻材料布局简单且成本节约，而霍尔素材传感器在多点布局时成本高昂，不适用于大批量生产，制造过程中存在局限性。
4.趋势与挑战
柔性传感器早期主要用于床垫和座椅碰撞检测，近年来开始应用于工业机器人，但由于技术和成本问题，进入机器人领域的时间较晚。核心技术壁垒主要包括材料一致性难以保持、温度变化下的稳定性问题，以及处理脆弱材料加工难度大、制造成本低但整合难度高等。
降本途径可能包括提高产量，通过大面积一次性生产后裁剪，提高自动化程度以减少手工作业，增强传感器的可采性和自动化组装能力。
5.探索柔性传感器国内外投资机遇国内某些机器人零部件厂商正在布局电子皮肤领域，如拓普，已开始招聘与电子皮相关的人员。然而，目前行业内尚未形成广泛的合作关系，也未见与特斯拉供应链的直接关联。柔性传感器的主要应用领域包括机器人、床垫和汽车座椅，其中新能源汽车领域对传感器需求较大。中国与海外的柔性传感器技术存在一定差异，主要集中在科研用途，国内外均尚未大规模应用于消费品。国内外价格存在差异，外国产品定价可能更高。
在产业链中，生产压印材料、柔性材料和压阻或压电材料的厂商掌握关键技术，可能获得最大红利。虽然电路容易复制，但柔性材料和基底压阻材料的大规模生产仍面临挑战。
6.传感技术革新缺乏动力科技公司因固化思维模式，缺乏迭代进步，导致营收增长停滞在3000万，缺乏推动技术前进的动力。国内柔性传感器厂商大多规模较小，研发能力有限，多为代工厂。关键在于生产工艺和基材选择，油墨喷涂与模材技术路线分化。
柔性传感器膜材技术因其可制作为单层复合布，具有低噪声等优点，适用范围更广，潜在市场包括座椅厂和床垫厂。
二、专家解疑
Q:东莞墨线公司为特斯拉人形机器人提供了何种类型的电子屏样品?其应用场景是什么?
A:东莞墨线公司为特斯拉提供的样品是柔性传感器，尺寸约为1×2厘米，主要用于测试传感器的灵敏度和加工潜力。这些传感器的具体应用场景是在机器人手指上，虽然提供的样品密度较低，每平方厘米约有七八十个点，但与高密度传感器相比，它们由高分子材料构成的硬版结构，内部支撑为硬质材料。
Q:在特斯拉发布的视频中，人形机器人的手指能捏起鸡蛋使用了什么类型的传感器?
A:根据视频内容，特斯拉人形机器人手指捏起鸡蛋似乎采用了高密度的压力阵列传感器，而非柔性传感器。尽管传感器可能外部覆盖软材质(如硅胶或橡胶),但内部具有硬质支撑结构以实现抓握物体。理论上，柔性传感器也可能实现这一功能，但实际应用中可能是压力传感器。
Q:目前其他人形机器人产品在柔性传感器上的应用情况如何?
A:除了特斯拉，其他人形机器人的具体应用情况并不明确。一些机器人可能在手上使用了压力阵列，例如帕西尼公司的柔性传感器。他们的手掌和手指采用压力传感器技术，如果作为成品销售，单点传感器的成本可能在几百元左右，但目前似乎还未进入量产阶段。
Q:在性能、成本和技术上，柔性传感器、MEMS和霍尔传感器有何差异和优势?
A:MEMS和霍尔传感器由于需要高精度的检测链路和复杂的制造工艺，成本较高。相比之下，柔性传感器，尤其是高分子薄膜类型，成本可能仅为MEMS和霍尔传感器的二三十百分比。在技术性能方面，各类型传感器的精度各异，MEMS和霍尔传感器可能具有较高精度，而柔性传感器的精度可能较低，大约在正负10%左右。然而，柔性传感器的优势在于成本控制，其监测的是压力，工作原理相对简单，因此整体成本可以保持在较低水平。当前市场上的传感器方案包括压阻、压电、电容以及压力阵列传感器。
Q:请比较压阻式、压电式和电容式传感器的工作原理及其适用场景。
A:压阻式传感器适用于监测恒定的压力变化，如在受到一公斤力时，电阻会稳定在对应的值上，只需测量电压即可。压电式传感器则适合于监测频繁变化的场景，如心跳，因其压电材料在受压时会产生微小电流，但这种电流会在压力消失后消失，其敏感度可达几微克。至于电容式传感器，其原理与压阻式相似但更复杂，因为它对两极间距的变化非常敏感，监测难度较大，电路设计也更为复杂。此外，电容式传感器的一次性制造难度较大，不易于量产。
Q:柔性传感器的点位是什么?在应用中，例如机器人手指，通常会布置多少个点位?
A:点位是指传感器上用于检测压力的特定位置。在某一特定区域，比如一个机器人手指的指尖，可以设置多个点位。以11毫米×8毫米的面积为例，可能布设有96个点(形成12×8的阵列),这样就能感知该区域不同位置的压力变化。这种传感器通过电阻阵列实现，每个交叉点覆盖压敏材料，而非整个设备。这样的设计能够生成详细的压力分布图像。对于机器人应用，传感器的布置取决于其功能需求，有些机器人可能只需要在指尖布置，而有些可能需要在整个手部和手背都布置点位。
Q:制作覆盖整个手部的柔性传感器大约需要多少成本?
A:成本会根据功能需求和点位数量的不同而变化。如果是单个手指的机器人应用，可能只需在几个手指上布置传感器。目前尚未见到对手掌传感器的明显需求，因此仅考虑手指部分。一个全手版本的柔性传感器大约需要2000-3000元人民币的成本。
Q:除了手部，你认为柔性传感器还可能应用于身体的哪些部位?
A:除了手部和脚部，机器人其他大面积部位如胸部或背部可能不需要过于密集的点位布置，可能只需几个点位用于碰撞防护功能。相比之下，由于手部和脚部的敏感性，需要更高密度的点位覆盖。然而，目前胸部或背部的防撞需求较低，这些功能可能通过其他技术，如激光雷达来实现。如果仅用于大面积部位的检测，成本可能相对较低，可能只需几百元。
Q:在未来的技术路线中，哪种柔性传感器的应用可能性更高?与MEMS和霍尔传感器相比，柔性传感器有何突出优势?
A:柔性传感器的主要优势在于其电路板可以使用可弯曲材料，如PIA或PT材料，能够适应不平整的表面，适合于多曲面布置。相比之下，MEMS和霍尔传感器可能更适用于平面应用。因此，柔性传感器更适合于那些不需要硬质外观，并有曲面或多曲面贴合需求的场景。
Q:当前的柔性传感器主要检测压力功能，是否有客户开始关注检测温度、湿度等其他皮肤感知功能?
A:目前收到的需求主要集中在压力检测方面，暂时还没有关于温度和湿度检测的客户需求。温度和湿度的检测有许多其他方法，不一定需要依赖安装在皮肤上的传感器。
Q:能否简单介绍一下柔性传感器的生产工艺和零部件生产过程?
A:柔性传感器的生产首先需要确定基底材料并规划电路走线；大多数传感器需要布线设计。接下来是选择压阻材料，电容型传感器的设计相对简单。目前有三种主要的压阻材料方向：一是使用导电油墨，虽然成本较高且品控复杂，工艺涉及涂抹、测量和干燥等步骤，但导电油墨的一致性难以保证。二是采用高分子膜，其在任何地方的贴合能力使其在批量生产中更为简单和低成本。三是软磁体材料，尽管材料本身便宜，但配套的霍尔器件布局和监测较为复杂和昂贵。在数据处理方面，数据量通常不大，可以使用低端的MCU进行处理，无需高级的SOC。至于硬质元件，如果贴在柔性电路板上，轻微的弯折可能导致元件脱落，因此不太适合大规模生产。
Q:柔性传感器的技术发展历程和未来趋势是什么?
A:柔性传感器在国外的研究历史可追溯到二三十年前。初期，其主要应用于床垫和座椅上，以监测压力分布和人体姿态。然而，其在机器人和工业领域的应用则是最近几年才开始兴起的。展望未来，柔性传感器可能会朝着小型化、高精度的方向发展，并有望在各种工业领域实现广泛应用。
Q:柔性传感器的核心技术和生产难点在哪里?
A:柔性传感器的核心技术在于基底的一致性，确保生产出的产品在数字稳定性和温度稳定性上达到高标准。关键挑战在于传感器的制造难度，部分传感器对高温敏感，无法采用热压工艺处理。此外，如何有效地与其他产品集成也是一项难题。材料一致性通过配方设计和高速混料机来实现，旨在使导电材质均匀分布。核心问题在于能否实现大规模生产和自动化组装。
Q:降低柔性传感器成本的策略有哪些?
A:降低成本的关键与生产效率紧密相关。通过一次性生产大面积产品并进行裁切，可以显著降低成本。同时，提高生产过程的自动化程度也是关键，这能够减少人工成本并提升效率。传感器需要具备良好的切割性能，且工艺流程需达到自动化水平以降低生产成本。核心策略包括生产大面积的压阻材料和实现生产自动化。
Q:基底材料的制造过程主要包括哪些步骤?
A:基底材料的制造过程涉及掺杂导电材料、混合材料以及通过热加工形成卷对卷的材料。这个过程大致可以分为三个主要步骤：材料混合、基底准备和热压处理。配方调配是这一过程中至关重要的环节，而大规模生产则是降低成本的有效途径。
Q:柔性电路板的制作过程是怎样的?
A:柔性电路板的制作过程取决于客户的具体需求。通常有两种方案可供选择：一种是丝网印刷法，适用于面积较大且点密度不高的情况；另一种是光刻工艺，适用于需要高密度点阵的应用，如手指尖端的传感器。这些过程中通常会添加银线或铜线，其中非常细的线需要通过精细工艺来制作。在完成电路板制作后，会在其上覆盖之前提到的导电混合材料。在这个过程中，工艺的精度对产品质量有直接影响。
Q:如何将柔性传感器贴在机器人表面?
A:一些制造商建议在传感器上添加背胶，以便直接粘贴在相应的表面。这种做法取决于客户的特殊需求。在实际应用中，粘贴方法应适应各种使用场景和要求。
Q:国内一些人形机器人的零部件供应商，如拓普和三花智控，已经开始研发电子皮肤。我们是否尝试与他们合作，以进入特斯拉供应链?
A:目前，我们尚未与拓普集团或三花智控在这方面进行合作。
Q:在国内其他机器人企业方面，我们是否有过前期接触或合作?例如优必选。
A:截至目前，我们尚未收到优必选等厂商的联系。
Q:国内柔性传感器市场的规模及其未来发展前景是什么样的?
A:除了在机器人领域的发展外，柔性传感器在未来还有望应用于床铺和座椅等领域。例如，通过结合床铺和座椅内部的高密度点位检测进行调节，这是我们接到需求最多的两个领域。实际上，新能源汽车座椅的需求最大，主要集中在汽车领域。
Q:中国柔性传感器的技术水平与海外厂商相比有何差异?
A:国内与海外厂商在技术上的主要差异在于价格。外国厂商的产品定价通常较高，主要供应给研究机构进行压力分布的设备，似乎并未打算大规模应用于消费品。而国内产品的性能与国外产品相差不大。
Q:在柔性传感器产业链中，哪个环节的厂商可能获得最大的产业链红利?
A:掌握关键压铸材料制造的厂商可能会获得最大的红利，因为他们控制了传感器中最关键的部分。压阻或压电等材料的生产较为困难，虽然电路相对容易复制，但柔性基底和压阻材料的大规模生产更具挑战性。目前，导电薄膜的供应商稀少，我们公司与制印厂合作供应薄膜材料。
Q:国内柔性传感器厂商的能力和竞争格局如何?例如南斯达和深圳立改等厂商。A:我们与南斯达和深圳立改等厂商有一些合作。他们的技术路线主要集中在导电油墨的方向。配方是生产柔性传感器的核心壁垒，其重要性和难以复制性决定了厂商的竞争地位。
专家解疑(二)
Q:特斯拉最新发布的触觉传感器与电子皮肤在技术上有哪些区别?
A:特斯拉的触觉传感器引起了广泛关注，但与电子皮肤存在根本差异。特斯拉的传感器主要部署在手指尖和关节处，采用传统的硅基材料，这些材料坚硬且属于较为成熟的技术领域。相比之下，电子皮肤侧重于柔韧性和多功能感知能力，旨在模仿人类皮肤的功能。目前的大多数技术只能实现单一感知功能，如温度或湿度感应。因此，特斯拉的产品可被视为触觉传感器或阵列，但并不完全等同于全面的电子皮肤。
Q:您如何看待触觉传感器的终极研究目标?
A:触觉传感器的终极研究目标是模拟人类皮肤的多功能感知能力，包括但不限于温度、湿度、压力感知，甚至更高级别的感知功能，如针刺感或粗糙度识别。尽管当前市场上的产品大多局限于单一触觉功能，无论是特斯拉的解决方案还是其他电子皮肤技术，都仍处于这一发展阶段。然而，已有研究正在朝着这一终极目标迈进。
Q:目前市场上的柔性触觉传感器产品与人形机器人的应用之间是否存在技术共性?国内如奥迪V和苏州能思达公司的产品与海外公司有何差异?
A:国内公司如能思达，主要专注于柔性触觉传感器的研发，这在技术原理上与人形机器人的应用存在共性。这些公司近年来也在积极投入电子皮肤的研究。在技术上，他们采用的工艺流程与海外主流公司基本相似。然而，在技术成熟度、性能质量和创新能力等方面，与国外领先公司相比，仍存在一定差距，但这个差距正在逐步缩小。
Q:评估触觉传感器和电子皮肤的产品差距时，我们应该考虑哪些方面?
A:评估触觉传感器时，应考虑其灵敏度、量程、一致性、重复性、信噪比、线性度、可靠性、使用寿命以及在不同使用环境下的性能表现等关键指标。
Q:您了解国内的能思达公司和国外主要竞争对手在销售规模上的情况吗?
A:具体的销售规模数据我不清楚，因为像能思达这样的公司通常不会公开财报信息。总体来看，无论在国内还是国外，这个市场相对较小众，因此销售规模不会特别大。国外的头部公司，如txt和因特利克，采用的产品路线与国内公司相似，形成直接的竞争关系。
Q:国内外在触觉传感器的技术路线和核心材料上有哪些共同点和差异?
A:当前，国内外主流的柔性触觉传感器均采用压阻式工作原理，其基础结构包括压敏材料(如亚米碳浆)、柔性基底、印刷电极、隔离层和封装层等组成部分。在核心材料上，压敏碳浆是区分不同产品的关键因素，直接影响传感器的灵敏度、可靠性和各项性能指标。各家公司之间的差异主要体现在碳浆的性能上。
Q:在人形机器人领域的柔性触觉传感器方面，国内外的主要差距体现在哪些层面?
A:国内外的主要差距主要表现在三个方面：一是亚米碳浆层的材质质量和性能表现；二是传感器的结构设计和制程工艺的精细控制；三是后端算法的解析能力和效率。材料和结构是决定器件性能的关键因素，而算法则直接影响其在实际应用中的性能表现。
Q:在压力材料、结构设计以及软硬件结合这三个领域中，像海外的头部企业和国内的能思达等公司，他们各自掌握哪些核心技术?是否存在外购或外包的情况?
A:行业内的领先企业通常自主掌握这三方面的核心技术，包括核心材料的配方和制程工艺、传感器的结构设计和制造，这些都是技术壁垒的核心部分，并且通常在公司内部进行严格控制。算法同样重要，但在某些特殊情况下，如客户为互联网大厂且希望保护自己的具体用途或者具备自行处理算法问题的能力时，可能会选择外包，但这种情况相对罕见。大部分情况下，传感器提供的服务是定制化的，很少有只提供器件而不参与开发的情况。
Q:关于压敏材料的技术壁垒，具体体现在哪些方面?
A:压敏材料的技术壁垒主要在于配方的独特性和制程工艺的精细控制，这些往往是各家公司的核心机密。在生产过程中，所需的设备通常是化工类的通用生产设备，并非特别高端或独特。
Q:柔性触觉传感器的生产成本是如何构成的?是否存在降低成本的可能性?
A:传感器的成本与客户需求的复杂性、所需功能的数量和面积大小直接相关，因此难以进行统一的拆分。以一个具体的例子来说，一个包含43个模组和40个阵列点的传感器模组，其成本大致由以下部分组成：传感器材料占40%,生产制造占30%,算法和软硬件等其他部分占30%。目前由于行业订单量较小，多为小批量生产，但如果未来能够实现大规模批量生产，无论是材料成本、制造成本还是软硬件算法部分的成本，都有可能大幅度下降。
Q:针对人形机器人专用的柔性触觉传感器，其定价基准是什么?是否存在标准化的定价体系?
A:当前，柔性触觉传感器的定价并未实现标准化，而是根据每个客户的具体需求进行定制。定价过程中会考虑机器人所需实现的功能、性能要求、精度和复杂性，以及最终设计的元件数量和布局面积等因素。因此，目前并没有统一的标准产品或标准价格。
Q:在定价方面，你们主要考虑哪些因素?一个配备电子皮肤的基础机器人的定价大概是多少?
A:我们在定价时主要考虑机器人的功能实现复杂度、结构设计以及所配置的传感器模组数量等因素。价格是根据机器人各方面的定制需求来确定的。以前的一个项目为例，客户的机器人搭载了8块传感器模组，每块模组的价格大约为3000元人民币，因此仅传感器成本就接近3万元人民币。当然，最终的价格会因其他零部件的成本而有所变化。
Q:如果需要对机器人全身进行传感器覆盖，成本会是多少?量产会对成本有何影响?
A:若以这8块模组全身覆盖计算，一个机器人所需的传感器成本约为2.4万元人民币。当生产量达到标准化，产品数量足够大，如百万台级别时，传感器的价格将会大幅下降。这是因为标准化生产能显著降低材料和生产成本，同时前期的研发费用可以分摊到更多的产品上。预期降价幅度会非常大，理论上价格可能降至1000元以内。
Q:人形机器人在使用触觉传感器的需求和成本估计是怎样的?
A:对于人形机器人，除了手指等需要高灵敏度的部位外，理想情况下，四肢、前胸、后背等外露部位也期望进行全面覆盖以实现类似人类的触觉感知。然而，由于不同客户对功能要求的复杂度各异，确切的成本估计较为困难。总体来说，目前这种高级触觉传感器对机器人而言成本较高，至少在2.4万元以上。
Q:关于人形机器人使用的柔性触觉传感器的柔性基底材料，如PI,您如何看待其老化问题和使用寿命?
A:PI和其他高分子材料具有良好的耐候性和抗老化性能，作为电子皮肤，这些高分子材料能够匹配机器人的使用寿命。通常，这些传感器采用模块化设计，易于更换。在正常使用条件下，我们的柔性触觉传感器在功能上可承受上百万次触觉，并且在未发生意外损坏的情况下，其寿命不应成为问题。
Q:国内外有哪些企业在开展柔性MEMS传感器的研发与生产?在技术层面，将MEMS传感器应用于人形机器人的灵活手(灵巧手)存在哪些技术壁垒?
A:在国内，深圳帕希尼是一家在机器人领域专注于数据传感器研究的公司；国外如xella公司的产品与特斯拉的相关产品基本相似。在技术壁垒方面，MEMS传感器的难度比传统的触觉传感器更高，因为它们需要实现更灵敏和精确的多向力检测及实时反馈。虽然技术底层原理相同，但要达到行业先进水平，例如生产3纳米芯片所需的技术成熟度和研发投入是非常高的。
Q:柔性传感器是否能用于人形机器人以实现与人的互动?
A:确实，柔性传感器能够实现与人的互动。现有的智能玩具已经通过配备电子皮肤与儿童进行互动，例如通过触碰产生反应。因此，将柔性传感器应用于人形机器人中，可以显著提升其与人类交互的能力。
Q:在生产柔性触觉传感器时，导电银浆的成本和使用量如何?光伏行业的银浆能否用于制造此类传感器?
A:虽然导电银浆在传感器中起到辅助作用，而非核心材料，但由于其用量相对较小，因此即使其材料成本较高，对传感器总成本的影响也相对有限。理论上，光伏行业的银浆可以用于制造柔性传感器，因为两者都具有导电功能，但可能在纯度和其他特定要求上存在差异。
Q:人形机器人的柔性触觉传感器在结构设计上是否会对其灵敏度和量程产生影响?国内厂商在这方面与海外厂商是否存在明显差异?要达到国外的水平，难度有多大?
A:在柔性触觉传感器领域，结构设计是关键因素之一，它确实会影响产品的灵敏度和量程。目前，国内外制造商在结构设计上可能存在相互借鉴的现象，但主要差异体现在制造工艺和材料选择上，如亚米碳浆层的涂覆和图案制作精度等，这些因素决定了传感器的性能。尽管存在差距，但也可以说各有优势。要缩小这一差距，需要在精度控制和材料选择上做出努力。
Q:行业内对触觉传感器的灵敏度和量程是否有具体的标准?在精度方面如何划分?
A:行业内尚未制定统一的标准来规范灵敏度和量程，不同公司会根据所使用的材料和结构设计推出各种规格的产品。通常，柔性薄膜触觉传感器单个触觉点的量程可达到几十到几百牛顿，并能检测从几克到几十公斤的力度范围，这已是行业普遍的产品水平。至于精度方面，没有具体的标准，主要取决于信噪比和算法解析能力。
Q:国内如优必选等企业在电子皮肤技术方面的发展情况如何?他们的解决方案是否已经成熟?
A:优必选公司的电子皮肤方案应用于人形机器人，对量程、灵敏度和分辨率的要求极高。该方案目前仍处于实验室阶段，尚未大规模发布。该产品功能丰富，包括实现跳跃动作、平衡能力和高级人机交互，属于非常前沿的技术。与特斯拉触觉传感器相比，两者实现的功能不同，不具备可比性。至于具体的规格和价值范围信息，由于产品尚未发布，目前无法透露。然而可以肯定的是，该产品旨在实现复杂的功能，对精度要求更高，且力求提供类似真人皮肤的触感体验。
Q:对于触觉传感器的要求中，阵列密度为1毫米×1毫米，检测范围从0.1牛每平方厘米到240牛每平方厘米，这是否是一个高难度的标准?目前厂商是否有能力达到这样的标准?
A:目前，实现0.1牛到240牛的宽量程范围是可能的，但是要精确检测到0.1牛的微小力值则具有相当的挑战性，因为这需要传感器具备极高的灵敏度。这个标准非常严格，因为它同时要求高灵敏度和大承载力，这两者在技术上存在矛盾，给设计和制造带来了很大的困难。尽管一些公司能够实现单个点的高密度和高灵敏度，但要在多个阵列中实现同步协调就更为复杂。因此，这是一个极具挑战性的指标。
Q:在材料技术方面，银浆、导电碳纳米管、碳纤维等是否被用于提升触觉传感器的性能?各厂商之间是否存在差异?
A:银浆主要用作电极材料，而非压力感应层。在触觉传感器的敏感层中，常用的导电填料主要包括碳系材料，如碳黑、碳纳米管、石墨烯和石墨，这些材料与高分子树脂结合形成基体，并包含功能填料以优化微结构，从而提高传感器的灵敏度和量程。虽然碳材料技术本身没有明显的门槛，但配方调配却是每家公司的核心技术或商业机密。
Q:请您举例介绍一下国内在柔性触觉传感器领域表现优秀的公司，他们分别处于哪个发展阶段?有哪些初创公司在技术和市场表现上较为突出?
A:在国内，能思达是较早进入并持续专注于柔性触觉传感器领域的公司之一。其他如深圳的力感科技，其产品与能思达大致相当；东莞的墨线科技和黄埔材料研究院也在该领域表现出色，专攻柔性触觉传感器的研发。其中，墨线科技在技术实力、团队建设和资源支持等方面表现尤为突出。此外，深圳的一号公司虽然不专门从事柔性触觉传感器业务，但在触觉开关等细分市场中占据领先地位。这些公司都值得关注，整体来看，他们在技术实力上较强。
国产柔性传感器主要厂商&简介
能斯达电子：国内少数柔性传感器产业化水平较高的企业
能斯达电子是我国气体传感器龙头企业汉威科技旗下控股子公司，专注于柔性微纳传感技术的研发和产业化，是国内少数柔性传感器产业化水平较高的企业，方面具有国际领先水平。
能斯达电子获得小米长江产业基金、易方新达创业投资、共青城国谦成等多个知名分享资金投资
目前能斯达电子已建立了稳定的纳米敏感材料体系，掌握了柔性压阻、柔性压电、柔性温湿度、柔性电容四大核心技术，确立了柔性压力传感器、柔性压电传感器、柔性织物、柔性应变传感器、柔性温湿度传感器、柔性热敏传感器、柔性电容传感器七大产品系列，拥有百余项核心专利，拥有一条年产1000万支柔性传感器的超净印刷线和组装线。
钛深科技：拥有全球最灵敏、最柔性的触觉传感技术
钛深科技成立于2018年，是一家致力于工业、消费电子、健康、医疗等各个行业高精度和超柔性压力传感器方案的传感器企业。
钛深科技开发并拥有全球最灵敏、最柔性的触觉传感技术-柔性离电式传感技术（FITS），能够提供实时的、高质量的、低噪声的触觉/压力信号，并拥有全柔性、光学透明及超薄封装等物理特性。
三三科技：打破柔性薄膜制备技术卡脖子局面
三三科技成立于2018年，以柔性薄膜传感技术为核心，是智能柔性传感技术及行业应用解决方案提供商。
三三科技拥有核心材料、设备设计等相关的核心制备工艺技术自主知识产权，经第三方检测，柔性薄膜产品性能指标已达国际水平。打破了长期以来因薄膜制备技术被美国、日本、法国等国家掌握而卡脖子的局面，填补了国内空白。
力感科技：中国科学院孵化的柔性传感创新型企业
力感科技成立于2016年，是一家中国科学院孵化的创新型企业，2017年获中国科学院先进技术研究院优秀青年创新基金一等奖。
力感科技不断探索力感应技术在多个应用的潜在价值，比如：智能笔、智能小家电、睡眠监测器、压力分布等智能睡眠设备，开发出智能床垫传感器、硬件开发模块等产品，服务于智慧养老、保健康复等领域。
慧闻科技：具有较强的柔性传感器研发实力
慧闻科技成立于2014年，是国内少数能够提供人工嗅觉解决方案的智能传感器企业。
慧闻科技目前已研发出针对多种有毒有害气体的传感器芯片及相应的检测模块，在昆山建成了MEMS气体传感器、热电堆温度传感器、柔性压力传感器、红外CO2传感器模组、激光PM２.５传感器生产线，目前其它MEMS传感器也将陆续量产。慧闻科技的柔性传感器主要是柔性薄膜压力传感器，应用于TWS耳机、手机、电动牙刷等消费电子领域。
此外，慧闻科技与中科院、清华等单位共同承担科技部2030“面向新一代人工智能的新型感知器件和芯片技术”重大科技专项、2021年牵头承担了科技部十四五“智能传感器”重点研发计划等国家重大研发工程，具有较强的研发实力。
韧和科技：国内率先从事弹性电子材料与器件产业化的公司
韧和科技成立于2018年10月，是中科院宁波材料所孵化的科技型企业，也是国内率先从事弹性电子材料与器件产业化的公司。主要从事弹性电子材料、器件及其在智能服装、智能家居、智能体育、智慧微电流技术应用及智能机器人等领域的相关应用技术开发。
韧和科技研发出了国际先进的弹性应变传感器、弹性导线等关键器件，其柔性传感器主要应用在服饰及可穿戴设备领域，开发出了智能压力床垫、智能压力鞋垫、手套、运动裤、呼吸带等产品，内置的柔性传感器能感知压力、心率、呼吸等信息。
2022年腾讯RoboticsX实验室在触觉传感器领域的相关研究
在与清华大学合作的论文
《Large-ScaleIntegratedFlexibleTactileSensorArrayforSensitiveSmartRoboticTouch》中，研究者将基于PRF的64×64柔性传感器阵列与基于忆阻器的CIM芯片集成，开发一个智能机器人触控系统，在硬件中实现高达98.8%和97.3%的手写数字和汉字识别准确率。其中PRF是混合多壁碳纳米管（MWCNTs）与热塑性聚氨酯弹性体（TPU）在低温下合成的，上表面的自形成微结构灵敏度高、压力检测范围广、响应速度快且循环性优秀。论文被ACSNano收录。
论文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.2c06432
设计思路与技术细节
PRF自形成微结构的表面粗糙度为8~10µm，这一规模远远小于以往工作中的典型可控微结构（如金字塔）。对于压力传感器阵列中尺寸为0.9×0.9mm^2的像素而言，PRF表明可被认为相对较为平坦的。通过将PRF与4英寸单壁CNTTFT的有源矩阵集成，构建了超高空间分辨率的柔性触觉传感器阵列，可以进一步用于识别仿真蜜蜂的足迹。下图I-1展示了智能机器人触控系统。
图I-1。
如上文所述，MWCNTs和TPU的复合材料被用来合成高性能PRF，并通过溶液混合方法分别选择N-甲基吡咯烷酮（NMP）和二甲基甲酰胺（DMF）作为MWCNTs和TPU的溶剂，以实现高浓度MWCNTs（至少14%）并均匀地混合到TPU弹性体中，同时避免了MWCNTs团聚问题。
下图I-2a展示了PRF的结构，分为两个不同的区域，一是具有粗糙表面形态的上区域（即自形成微结构），随机排列的MWCNTs被TPU包裹；另一是具有平坦表面形态的下区域，其中被均匀分散在TPU中的MWCNTs填充。为了确认上表面的自形成微结构，研究者分别检查了PRF上下表面的形态和粗糙度，如图I-2b、c所示。图I-2d、e分别展示了分散液中原始MWCNTs和PRF中MWCNTs/TPU复合材料的氦离子束显微镜（HIM）图像。图I-2f-h进一步研究了PRF薄膜的横截面，其中清晰可见两个不同的区域。
图I-2。
PRF的上区域主要是TPU包裹的MWCNTs，而下区域主要是MWCNTs与TPU的聚合物，这种特殊结构可以大大增强压力传感性能。为了测量PRF的灵敏度，研究者将它夹在两个金属电极之间，然后测量0~1400kPa范围内不同施加压力的电流响应，其中很多机器人应用（如图I-3g的机器狗）需要更大的压力范围。图I-3e展示了1500次循环的可循环测试，图I-3f展示了测试中多个循环的放大效果。研究者更是对另一个PRF样品进行3000次循环的测试，验证PRF具有很强的耐用性和稳健性。图I-3h中使用PRF压力传感器（6%浓度的MWCNTs）进行人体脉搏监测实验，以展示其超高的灵敏度。
图I-3。
研究者开发的PRF具有出色的压力传感特性并成为高性能触觉传感器的绝佳选择。除了常规正向压力检测外，PRF还可以被组装成一个阵列，并通过计算阵列中每个传感器上施加的压力来检测力的方向。
识别蜜蜂足迹、手写数字和汉字分类
机器人触控通常需要具有高空间分辨率的大型集成式压力传感器阵列，因此研究者将低温处理后的PRF与单壁CNTTFT制作成64×64有源矩阵集成，以构建4英寸的大型集成式压力传感器阵列。其中，有源矩阵首先使用涂覆在4英寸硅底片上的PI薄膜上制作。
下图I-4a-c展示了CNTTFT有源矩阵的示意图，图I-4d为晶体管沟道中高密度CNT薄膜的扫描电子显微镜（SEM）图像，长8μm、宽100μm，图I-4e为从底片上剥离后的有源矩阵的示意图。图I-4i展示了传感器阵列上仿真蜜蜂（重量6.7克、足宽约0.55mm）的足迹识别，它的六只脚在压力传感器阵列上的位置中被正确识别。图I-4j放大左后脚，可以看到阵列中八个传感器像素被施加了不同的压力。
图I-4。
除了识别与物体形状相关的压力图之外，收集的传感器数据还可以帮助识别数据表示的模式。通过进一步将传感器阵列与AI硬件集成，并利用深度学习算法进行高效数据处理，从而在显著降低功耗和延迟的情况下实现未来的边缘或近传感器计算。
如下图I-5a所示，研究者将基于PRF的64×64传感器阵列与基于忆阻器的CIM芯片集成，构建了一个用于智能机器人触控的触觉硬件系统原型，用于采集和识别手写数字或汉字等字符。图I-5b展示了所采用的一款全系统集成的CIM芯片，采用130nmCMOS工艺制成，图I-5c展示使用约160k的忆阻器实现784×100×10的多层感知机（MLP）。在写入一个数字期间记录的所有帧被组合生成一幅像素为64×64的图像，如图I-5d所示。研究者共收集了3099张手写数字图像，随机选择其中的2598张作为训练集，其余501张作为测试集。结果显示，训练与测试的准确率分别达到了99.2%和98.8%，与软件模拟中实现的数值相当。
除手写数字之外，研究者使用压力传感器阵列以类似的方式收集更复杂的字符图案（例如汉字）并进行分类识别。他们选取九个汉字（清华大学微纳电子系），通过在64×64传感器阵列上书写收集了900张图像（每个汉字100张）的数据集。结果显示，这些汉字的分类准确率达到97.3±1.0%。
图I-5。
柔性TENG式触觉传感器：自供电无线传感电子贴纸
在实现物联网连通万物的过程中，基于电磁波的无线传感技术面临着挑战。如下图II-1所示，当前无线系统包含传感、信号调制、无线传输以及供能与能量管理四个模块，造成刚性和体积庞大的电子元件。虽然可以使用可拉伸柔性电子设备来解决柔体-刚体接口问题，但大多数仍由本质上刚性的组件或设备组成，限制了电子皮肤和可植入医疗设备等应用场景。这些电子元器件的总能耗也较大，因此需要电池或电缆提供电力，给实施和维护造成不便，引起可持续性和环境问题。
图II-1。
这时，新兴的摩擦纳米发电机（TENG）技术进入了视野，它可以通过额外的位移电流项来触发无线信号的产生和传输。TENG可以同时高效地捕获机械能和运动信号，无需额外的电源和传感模块。电磁波发射的功耗通常小于1mW，这可以通过TENG收集的典型动能轻松实现，使设备完全自供电。
在与香港中文大学合作的论文《Aparadigmshiftfullyself-poweredlong-distancewirelesssensingsolutionenabledbydischarge-induceddisplacementcurrent》中，研究者基于TENG触发的击穿放电提出一种范式转换策略，研发一种自供电无线传感电子贴纸（SWISE），它可以将上述所有模块的功能集成在一个微型单元中，如下图II-2左所示。为了实现放电感应信号的产生，两个具有放电尖端的镜像对称金属电极夹在基底膜和摩擦电荷层膜之间，FEP薄膜和PDMS分别用作摩擦电荷薄膜和基底。该器件的总厚度可降至95μm，两个电极之间的间隙距离被控制在10到500μm。论文被ScienceAdvances收录。
论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abi6751
研究者使用非光刻和光刻方法制作不同的SWISE器件，具备了薄（低至95μm）、小（低至9mmx9mm）、轻（低至16mg）、柔软、可变形等特点。与以往各种工作相比，SWISE通过击穿放电产生了快速变化的极化项，体积尺寸最小，有效传输距离最长，如下图II-2右所示。
SWISE避免了中间步骤的额外功耗，完全由捕获的信号作为能源实现自供电，无需任何外部电源输入。同时，通过区分不同设计参数和气体成分产生的信号来实现多点运动传感和气体传感的能力。得益于多点传感能力，SWISE的量产可用于自供电无线键盘和智能腕带等应用。
图II-2。
SWISE的原理、系统评估与气体环境实验
SWISE的工作原理是这样的：在手指轻轻滑动的驱动下，无需任何外部电源即可通过放电过程将输入的运动信号直接转换为电磁信号，展现完全自供电能力。当被触发时，摩擦起电在摩擦电荷层中产生负电荷。由于静电感应电荷，电极之间产生电场，在尖端周围具有最高值，如下图II-3A中的COMSOL模拟结果所示。同时强电场产生击穿放电，幅度和上升时间由SWISE中的环境和结构因素决定。击穿放电产生高频位移电流，因而感应到无线电磁信号。
接着生成的无线信号通过连接到示波器（作为接收器）的远程线圈来捕获和测量。典型信号的时间响应如图II-3B所示，使用快速傅里叶变换的频率响应如图II-3C所示，其中信号频谱分布在数百兆赫兹，主要在甚高频（VHF）频带，而接收器中的谐振频率集中在10MHz左右。
SWISE生成信号的特性如图II-3D所示。为了方便研究各种因素的影响，研究者在一个独立滑动式TENG（FS-TENG）上连接两个尖端电极进行放电（即击穿放电器）。FS-TENG由固定在光学平台上的线性马达驱动，其滑块移动距离、速度、加速度可被精确。而当通过滑动运动部件触发FS-TENG时，产生了电场并实现击穿放电。接收器的谐振频率保持在了10MHz左右。研究者证明了SWISE可以全方向地传输无线信号，并且在每个方向上检测到的信号强度几乎相同，如图II-3E所示。
图II-3。
环境因素对放电行为产生了很大影响，并可能影响无线信号。基于此，研究者系统研究了气体类型的影响，实验平台如下图II-4A所示。为了创建一个纯净的气体环境，击穿放电器被放置在一个由FS-TENG驱动的腔室中。研究者测试了下图II-4C中的4种纯净气体和6种混合气体，它们的典型信号波形如图II-4B所示。过程中，通过重复击穿放电收集这10种气体环境的数据，每种收集100组数据。每组数据都是电压-时间波形，共包含大约2500个数据点。
在分析过程中，研究者使用深度学习方法。通过建立双向长短期记忆模型，对不同气体环境的数据进行分析以识别气体。每种气体环境的100个数据集随机分为两组，80个用于训练，20个用于测试。结果显示对每种气体的识别都获得很高的识别率，总体识别准确率达到98.5%，如图II-4C所示。在此基础上，研究者预测深度学习方法可以用来区分来自腔内具有不同气体成分的多个SWISE的无线信号，这可能实现对SWISE传感阵列的气体传感和多点运动传感能力。
图II-4。
无线运动传感、自供电无线柔性键盘和智能腕带
得益于重量轻、灵敏度高、成本低、柔性和可变形等特点，SWISE可以广泛应用于信号传感和传输，无需额外供电。研究者展示了一些自供电无线传感应用。
首先SWISE制备成电子皮肤，用于检测运动并即时传输放电感应的电磁波信号，具有传输距离远的优点。如下图II-5A所示，无线电磁信号可以被远距离传输超过10m的接收器检测到，其中SWISE由手指的轻柔运动驱动。图II-5B为基于SWISE的电子皮肤和智能手环的整体图解。SWISE电子皮肤可以服帖的集成在人体不同位置，如手臂、肘部、腿、脚踝和颈部，用以检测身体运动，如图II-5C所示。
凭借无线传感技术的完全自供电能力、最小尺寸和最长有效传输距离，柔性、低成本和高可扩展性，这项工作将在机器人、可植入和可穿戴电子设备、医疗保健、智能家居、智慧城市、工业4.0等领域展现出巨大的应用潜力。
柔性电容式触觉传感器：实现传感器-软机器人无缝集成
机器人、假肢和其他机器在配备电子皮肤或柔性压力传感器时能够获得感官功能，通过引入新的设计（如界面微结构）或者将导电填料掺杂到介电层中，此类器件的性能得到显著改善。电子皮肤设备可以对机械刺激做出响应，并使机器人感知周围环境。不过现有电子皮肤面临一个长期挑战，由于器件各层之间的界面不牢固，导致在恶劣和复杂的机械条件下稳定性较差。
此外，将电子皮肤集成到软机器人或其他机器中会不可避免地引入额外的界面，由此也造成界面粘附性差和机械失配。因此迫切需要在电子皮肤和传感器-机器人的不同层以及器件-机器人的界面是哪个构建强韧界面。
针对这些挑战，在与南方科技大学合作的论文
《Highlystableflexiblepressuresensorswithaquasi-homogeneouscompositionandinterlinkedinterfaces》
中，研究者开发出一款基于聚二甲基硅氧烷-碳纳米管（PDMS-CNTs）准均质复合材料的柔性压力传感器，这种设计有效避免了异质结构之间的力学失配。通过在不同功能层之间引入强拓扑缠结设计以产生坚韧的界面，实现传感器与软体机器人的无缝集成。论文被NatureCommunications收录。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-29093-y
解决机械失配、生成坚韧界面
下图III-1a为传统多层、多材结构的电子皮肤示意图，各功能材料层通过简单的堆叠组装而成。这类结构的器件服役于含有剪切等复杂工况时，层间界面因模量、兼容性失配，导致分层，如图III-1b所示，出现传感信号稳定性下降甚至失效风险。归结原因在于其多层、多材结构的机械及兼容失配。
与传统多层电子皮肤不同，本研究中的压力传感器由功能层材料均采用CNTs/PDMS同质材料组成，力学模量近似，避免了机械失配问题；同时在各功能层界面引入拓扑交联结构，形成了具有坚韧的粘合界面，具体如图III-1c所示。从上到下依次为平电极层（7wt%CNTs、50μm厚）、平介电层（2wt%CNTs、120μm厚）和微锥电极（7wt%CNTs、约100μm厚）。
为了生成坚韧粘合界面，研究者首先将电极和介电层在含有PDMSbase（5.5wt%）和固化剂（0.55wt%）的三氯甲烷溶液中进行溶胀（图III-1e）。接着按顺序堆叠溶胀后的功能层，在20kPa的预压力下进行固化（图III-1f）。随着PDMS原位聚合反应的发生，功能层间界面处新形成的PDMS网络，并与原有PDMS网络的分子链发生拓扑缠结，实现了具有强粘合界面层的一体式结构（图III-1g）。确切地说，在介电层和底部微结构电极之间的界面处，微锥尖端与介电层融为一体，如图III-1h所示。
图III-1。
得益于整个体系的均质材料体系，各功能层都表现出了相似的力学性能。下图III-2a表明纯PDMS、掺杂2wt%和7wt%CNTs的PDMS-CNTs复合材料的杨氏模量分别为1.2、1.4和3.4MPa。虽然掺杂CNTs使得复合材料的杨氏模量增加，但微小的差异几乎不会引起力学失配。
研究者测量了器件结构不同层间界面的韧性和剪切强度。电极和介电层之间的平面界面具有420J·m^-2的界面韧性和90kPa的剪切强度，而微结构界面虽然包含大量的孔隙，界面韧性仍达到了390J·m^-2，剪切强度为88kPa，如图III-2b、c所示。如此高的界面韧性要得益于两种机制：一是显著的弹性耗散机制，二是微塔结构的离散断裂机制。
首先，微塔结构-介电层界面的强粘附性和微塔结构的可拉伸性使其具有高的弹性能量耗散。微塔结构可以显著拉伸到大应变（约200%）以耗散能量，如图III-2d、e所示。其次，遭到离散破裂的微塔结构可以稳定局部的界面，避免连续的裂纹扩展。虽然块状PDMS柔软且可拉伸，但一旦形成裂纹，它将快速扩展直至断裂，如图III-2f所示。图III-2g为器件结构在扭曲、弯折和拉伸的机械受力模式下的原位SEM观察，表现出稳定的结合界面，这进一步证实了微结构界面的韧性和稳定性。
图III-2。
下图III-3a展示了传感器（面积为10mm×10mm）在不同压力下的电容响应。当压力低于47kPa时，灵敏度为0.15kPa^−1；当压力在47和214kPa之间时，灵敏度下降至0.08kPa^−1；压力在214到450kPa之间又下降到0.04kPa^−1。由于响应和松弛速度会受到材料粘弹性和表面结构的影响，研究者通过施加、保持和移除1.1kPa的压力来测试传感器（面积为7mm×7mm）的响应和松弛时间，两者均为6ms，如图III-3b所示。
PDMS-CNTs电极（7wt%CNTs）也可用作应变传感器，并在0-60%的应变范围内，表现出了2.5的恒定应变系数，如图III-3c所示。图III-3d表明掺杂CNT（2wt%）显著增加了介电层的相对介电常数，并使它高度依赖于压力。随着压力从0增加到460kPa，该常数从19.8增加到114。表明电容增大一部分是由介电层电学性能变化贡献的。
为了进一步阐明压力传感机制，研究者通过微结构界面的变形仿真，并使用图III-3e展示的简化电路模型计算了单个单元的电容。结果显示，电容变化是微塔结构和掺杂CNT介电层电学性能变化的协同效应，其中高压区（压力>200kPa）的响应主要来自局部微观结构变形，而低压响应主要来自掺杂CNT导致的介电常数变化。
图III-3。
该传感器在循环加卸载下表现出了高稳定性。研究者分别测试了传感器（面积为10mm×20mm）在摩擦和剪切条件下的信号稳定性。图III-3g、h表明，当传感器在10kPa的常压和2mm的往复位移下，用砂纸摩擦100000次循环时，信号波形或幅度没有明显变化。同时通过施加5kPa的重复剪切应力10000个循环来测试信号稳定性，同样没有观察到信号幅度或机械故障的明显变化，如图III-3i所示。
极端工况下传感信号稳定性展示
研究者将器件贴附于一辆轿车的轮胎表面（面积10mm×40mm），如下图III-4a所示，通过高速行驶时轮胎与地面产生的动态交变的压力（约300kPa）、剪切力（约6kPa），如图III-4b，c所示，模拟复杂的极端受力工况。同时对比商用压力传感器在汽车行驶过程中的信号稳定性。如图III-4d所示，当汽车以22km·h^-1的平均速度行驶时，电容信号在至少2.6km（或1102转）范围内保持稳定。信号的高稳定性与图III-4e中传感器的微结构一致，这表明测试后微塔在界面处保持良好的粘合而没有破裂。相比之下，商用的传感器在如此复杂机械条件下的「生存」面临巨大的挑战，经过0.5km后传感功能失效，这进一步证明，具有粘合界面、力学适配设计的新型传感器件能够在类似的极端复杂工况下长期稳定服役。
图III-4。
下一代软体机器人的一大需求是与电子皮肤融合以获得感知功能，进而实现与人类或环境交互功能。上文也提到，传感器与机器人的集成存在界面兼容性差的问题。因此，将传感器矩阵嵌入机器人中等类似设计将有助于实现结构融合。研究者的层间界面的拓扑缠结设计对解决这一问题表现出极高潜力。
下图III-5a展示了一个软夹具，研究者在其表面集成了八个传感器。图III-5b中展示了夹持器矩阵与传感器的底部电极粘接界面形貌，可以看机器人-传感器层间界面实现了很好的融合。图III-5c-g展示了抓取网纹甜瓜（重量1250g）和毛绒娃娃（重量180g）时的压力分布图。
研究者还对电容信号的稳定性进行了进一步测试。如图III-5g所示，他们用软夹具抓起桌子上的甜瓜并将其提升10cm，在此高度保持约1秒，然后放回桌子并松开。重复该过程1000次之后没有观察到明显的信号变化，而对照传感器由于没有拓扑缠结提供的强韧界面，它用于粘附微塔结构和介电层的薄PDMS在第137次循环时便出现了分层现象，传感性能失效。
最后，研究者展示了软夹具在抓取-提起-紧握-释放娃娃的动态过程中的电容和电阻响应。在初始状态下，软夹具完全打开以抓取大件物品，并对传感器施加了拉伸应变。在接触和抓握娃娃时，电容急剧增加，电阻也会随夹具表面应变的减小而降低。然后将娃娃提起并保持约2秒，并在释放时落下（图III-5j）。这表明该传感器件能够实现双模态传感模式，从而可以应用于需要精准反馈应变和应力的服役场景。
图III-5。
综上所述，研究者提出“同质”设计思路，在单一材料体系内通过电学调控，获得力学适配、界面兼容的材料体系。辅助以高分子聚集态结构调控策略，在不同功能层的界面之间，通过小分子扩散，引入原位聚合的交联拓扑网络粘结层，制备的一体式粘合封装柔性压力传感器，在如汽车碾压极端工况下（~300kPa压应力和~6kPa剪切应力耦合作用），仍能够表现出优异的稳定传感功能。该电容式传感器由准均质材料组成，即聚二甲基硅氧烷-碳纳米管（PDMS-CNT）材料体系，不同功能层之间引入的PDMS交联拓扑网络结构，使得界面韧性可达~400J·m^-2，以及~90kPa的剪切强度。导电、介电功能层间形成了坚固而牢靠的融合界面，实现了多材料、多结构界面的共融构筑。“同质”设计可从根本上解决不同材料体系导致的界面兼容性差和力学失配问题，达到材料-材料的共融设计，该策略对后续电子皮肤在智能制造、健康监测等领域中复杂受力模式下的可靠稳定传感功能的构筑提供了新方法。
审核编辑：黄飞
工商网监
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