電子發燒友網報道（文 / 吳子鵬）在打造人形機器人方案時，多數人會把機器人的智能化能力與 AI 大模型劃等號。憑借高算力的 AI 芯片搭配 AI 大模型，人形機器人的智力水平有了顯著提升。然而，AI 大模型主要用于處理語義理解、復雜場景感知和長期任務規劃等高層智能任務，能讓人形機器人在標準化場景中表現出色。但在對實時性要求極高的個性化場景里，AI 大模型卻無法滿足實時控制需求。因此，?MCU+AI（TinyML） 成為一種有效的智能化補充方案。

在電子發燒友網《人形機器人的電機控制和傳感器》專題中，澎湃微 CEO 鐘旭恒先生在接受電子發燒友網采訪時透露，該公司已在 MCU+AI（TinyML） 領域展開探索與實踐，并開發出離線語音識別 + 電機控制的單芯片方案。TinyML 是超小模型，它起源于智能傳感器的發展。TinyML 對傳統 AI 模型進行大幅壓縮，在減少計算量和存儲空間的同時，能基本保持模型性能不變。這樣的模型可便捷地部署在中小規模的 MCU 上。隨著大模型的發展，其為小模型的訓練提供了快捷途徑，未來 MCU+AI（TinyML） 有望在人形機器人領域得到廣泛應用。

澎湃微 CEO鐘旭恒先生

人形機器人需要多種芯片，如高算力 AI 芯片、存儲器芯片、傳感器芯片、模擬芯片、控制器芯片等。目前，澎湃微已布局控制芯片，包括電機驅動控制芯片，以及融合了 AI 的 MCU+AI 控制芯片。

在人形機器人領域，AI 大模型與 MCU+TinyML 的協同，本質上是通識認知能力與邊緣實時響應的深度互補。從系統架構角度看，這種互補并非傳統意義上的功能冗余。實際上，MCU 借助 TinyML 優化的輕量化模型，能夠助力 AI 大模型完成末端操作的閉環，這是智能化能力從 “腦部” 向全身的延伸。

顯然，MCU+AI（TinyML）是邊緣智能理念在人形機器人領域的具體實現形式之一。鐘旭恒指出，除了將 MCU+AI（TinyML）用于電機的智能化控制外，在人形機器人的控制末端，還會形成一個傳感器 + 電機控制 + AI 的全鏈路邊緣智能體系。這種融合不僅能大幅提升人形機器人的性能，增強其適應性，還能降低成本，從而推動人形機器人更快地普及。在此過程中，芯片除了要增強 AI 能力，還需進一步探索 AI 與芯片的深度結合，在垂直應用領域將 AI 和芯片的能力發揮到極致。

鐘旭恒提到，與人形機器人的電機控制相比，傳統電機控制的要求要低很多。例如，人形機器人電機運行的柔順性、平滑度以及控制精度都需達到高標準，響應時間要短，抗外部干擾能力要強。此外，還有一個傳統電機控制較少涉及的方面：數量眾多且各異的電機需保持良好同步，以保證人形機器人做出精準動作。對于電機的協同控制，可能并非完全依賴計算，而是借助訓練結果來實現，這充分體現了 AI 在人形機器人領域的重要性。

除控制芯片外，澎湃微還關注人形機器人的力傳感器應用。力傳感器對機器人靈巧手等重要部件起著關鍵作用，也決定了人形機器人所能勝任的應用領域。傳感器采集物理信號并將其轉換為電信號，MCU 可采集這些電信號并進行各種數學運算。對于帶有 AI 功能的 MCU，還能進行 AI 判決，將傳統傳感器升級為真正的智能傳感器。AI 的加入，讓傳感器與 MCU 控制器的配合發生了質變，使控制擺脫了繁重的數學計算，大幅提升控制響應速度，降低高計算力對能源的消耗。

這些創新方案有助于進一步挖掘人形機器人的潛能，推動其在更多場景落地。根據中國人形機器人產業大會發布的《人形機器人產業研究報告》，預計 2025 年中國人形機器人市場規模約為 53 億元，較 2024 年實現翻倍增長；到 2029 年，中國人形機器人市場規模有望達到 750 億元，占世界總量的 32.7%，比例位居世界第一；到 2035 年，市場規模則有望突破 3000 億元。

鐘旭恒表示，人形機器人有望成為通用機器人，其未來發展潛力巨大，將極大地改變人類生產、生活的各個方面。當前，人形機器人普及的關鍵在于性價比，需要通過更多創新在提升性能的同時降低生產成本。一旦性價比突破某個閾值，人形機器人的普及和大規模應用便會隨之而來。澎湃微作為國產 32 位 MCU 的創新企業，將與產業界合作伙伴攜手，把 AI 技術融入信號采集處理及控制中，以創新產品服務行業，推動人形機器人的快速普及。