从智能感知到高效驱动，安森美以系统方案加速机器人落地
在刚闭幕的2026慕尼黑上海电子展上，机器人无疑是全场瞩目的焦点之一。从工业产线上的协作机器人，到现代仓储物流的自主移动机器人，再到在通用人工智能与具身智能催化下蓄势待发的人形机器人，机器人正在从相对封闭、结构化的环境走向更加开放和复杂的物理世界。
应用边界不断拓展的同时，机器人研发面临的挑战也在发生变化。研发周期长、BOM成本高、可靠性不足是横亘在整机厂商面前的“三座大山”。
在本届慕展期间，安森美（onsemi）模拟与混合信号事业群业务拓展高级经理Henry Yang 发表了题为《AMR系统级解决方案：从智能感知到高效驱动的全链路赋能》的主旨演讲。站在整机系统的宏观视角，安森美锚定了移动机器人产业的关键拐点：自主移动机器人正加速从“单点性能比拼”走向“系统级可靠性竞争”。
安森美（onsemi）模拟与混合信号事业群业务拓展高级经理Henry Yang
- 拐点已至：为什么“单点拼凑”撑不起机器人的未来？
机器人是一项高度复杂的系统工程。
以自主移动机器人（AMR）为例，一台完整的机器人通常需要集成图像传感器、深度传感器、激光雷达、超声波传感器、位置传感器等多种感知设备，同时还要完成SLAM建图、路径规划、障碍物识别、运动控制、电池管理和内部通信。
随着机器人搭载的传感器、执行器和关节数量持续增加，系统复杂度也在快速上升。不同子系统之间不仅需要实现功能连接，还要在数据时序、电源供给、通信带宽、热管理和电磁兼容等方面保持协同。
Henry Yang 指出，当具身智能要求机器人走进更复杂的无人或人机协作环境时，任何一个微小的器件级失效，都可能导致整机瘫痪。因此，行业迫切需要跳出局部的“器件思维”，站在全局的“系统级架构”高度，重构感知、决策与驱动的全链路。
- 从器件供应商到系统赋能者
针对机器人开发中的系统集成挑战，安森美构建并持续迭代AMR技术验证平台，将感知、通信、电源管理和运动驱动等技术放入完整系统中进行组合验证。
安森美的AMR技术验证平台覆盖电源分配、电机驱动、有线通信、锂电池充电、处理器、传感器融合和LED照明七个子系统。
AMR Prototype DEMO
- 智能感知链路：让机器人看清并理解物理世界
在感知侧，安森美覆盖图像、深度、超声波、激光雷达接收、压力和位置检测等技术。例如，AR0235CS采用全局快门，可减少高速运动场景中的运动伪影；AF0130集成片上深度处理，可降低对外部存储器、FPGA和额外计算资源的需求；NCV75215和NCV7192则分别用于近距离测距以及力、压力等信号检测。
NCS32100采用非接触式感应测量，在38毫米传感器尺寸条件下，典型位置精度可达到±50角秒，可用于车轮、电机和机器人关节的位置反馈。安森美还提供PCB线圈设计工具，帮助客户降低定制开发难度。
- 电源与驱动：提升系统集成度
在驱动与电源侧，安森美依托其在宽禁带半导体（碳化硅&氮化镓）以及传统硅功率领域的技术实力，为机器人打造了坚实的能量骨骼。
NCD83591是一款60V三相栅极驱动器，集成电荷泵和放大器，可配合外部MOSFET构成无刷电机驱动级。面向机器人关节，安森美还展示了结合GaN功率器件、栅极驱动和感应式位置检测的执行器方案。
在电源分配环节，NIS3071四通道电子保险丝可为不同负载提供可配置的过流和热保护，并减少外部检流器件。安森美还展示了面向3kW锂电池充电的功率转换方案，覆盖功率因数校正、LLC谐振转换和同步整流。
- 全以太网化的骨干通信网
传统CAN 总线在数据率上已无法满足日益庞大的点云和图像数据吞吐需求。安森美的10BASE-T1S 工业以太网控制器（NCN26010），能够支持在单对双绞线上实现10Mbps的半双工多点共线通信，远超传统CAN总线。在未来，我们基于最新的65nm工艺的TREO平台会迭代更多有竞争力的产品。
- 缩短研发周期与优化综合成本
对于移动机器人厂商而言，系统级方案的价值主要体现在两个方面：降低底层开发复杂度，以及优化BOM和整体系统成本。
安森美的AMR技术方案配套评估板、参考设计和开发工具，例如NCS32100 PCB线圈设计工具。客户可以基于这些经过验证的设计基础开展开发，减少部分重复选型和底层调试工作，将更多资源投入SLAM算法、应用软件和整机差异化设计。
在成本方面，系统级方案也有利于减少不必要的外围器件、接口转换和重复设计。例如，高集成度的栅极驱动器有助于简化外围电路；NIS3071电子保险丝无需外部电流分流电阻，可减少部分保护器件；10BASE-T1S则可在单对双绞线上连接多个设备节点，帮助简化通信架构和布线。
与此同时，更早开展子系统协同验证，也有助于减少后期返工和故障排查成本，提升整机维护效率。
- 展望未来：面向具身智能与人形机器人
随着具身智能和人形机器人持续发展，机器人将集成更多传感器、关节执行器和通信节点，对系统集成度、功耗、实时性和可靠性提出更高要求。
从AMR进一步覆盖机器人头部感知、机械臂、关节执行器和传感机械手。安森美在AMR技术验证平台中积累的感知、通信、电源管理和运动驱动能力，也可以为更复杂的机器人应用提供技术参考。
在人形机器人中，头部可通过图像传感器和iToF深度传感器获取环境信息；压力和力传感接口可用于抓握及受力检测；感应式位置传感器可为电机和关节提供位置反馈；GaN功率器件、栅极驱动器及电机控制方案，则有助于构建更加紧凑、高效的关节执行系统。
从智能感知到高效驱动，安森美将继续依托系统级方案、参考设计和开发工具，帮助客户降低底层集成复杂度，为移动机器人、具身智能和人形机器人走向实际应用提供更加可靠、高效的支持。