2025年机器人行业专题报告：传感器是具身智能包括人形机器人与物理世界交互的关键

一、 传感器：智能化的神经触角

1.1 传感器是将外界信号转换成电信号的装置，为信息技术的三大支柱之一

传感器作为一种检测装置，是信息技术的三大支柱之一。传感器与通信、计算机被称为现代信息技术的三 大支柱，其应用涉及国民经济及国防科研的各个领域。简而言之，传感器是将外界信号转换成电信号的装置； 具体地说，传感器是一种检测装置，能够感受诸如位移、速度、力、温度、湿度、流量、光、化学成分等非电 量，并能把它们按照一定的规律转换为电压、电流等电量，或转换成电路的通断，以满足信息的传输、处理、 存储、显示、记录和控制等要求，它是实现自动检测和自动控制的首要环节。

传感器是具身智能包括人形机器人与外界感知交互的关键。具身智能包括人形机器人包含感知、决策、执 行三大核心能力，具身智能通过配备多种传感器来实现对外部环境的感知和自身状态的监测，从而完成复杂的 交互与操作任务。常见的具身智能传感器类型包括视觉、触觉、听觉等感知交互型传感器，以及六维力、编码 器等运动控制传感器。

传感器由敏感元件、转换元件及转换电路构成。敏感元件是“感受器”，直接感受被测量的物理/化学量（如 温度、压力、光强等），并将其转换为另一种形式的量（如形变等），多为弹性体、薄膜等。转换元件是“信号 发生器”，将敏感元件输出的非电信号（如形变、位移）转换为电信号（如电阻、电压、电容），即实现“非电 →电”转换，多为应变片、光敏材料。转换电路是“信号处理器”，对转换元件输出的微弱或非线性电信号进 行放大、滤波、线性化或数字化处理，优化信号质量，使其适合后续系统（如显示、控制模块）使用，多为电 桥、放大器、ADC 等。 以压电式柔性触觉传感器为例，其敏感元件为 PDMS（聚二甲基硅氧烷，常见的硅胶化合物，常用于弹性 薄膜），直接感知外部压力或形变；转换元件是可拉伸电极，与 PDMS 层共同构成电容器，当敏感元件受压变 形时，电级间距改变导致电容值变化；转换电路一般为柔性印刷电路（FPCB），确保电路可弯曲，适应传感器 形变，负责将电容变化转换为可处理的标准电信号（如电压或频率），并进行放大、滤波和线性化处理。

按照检测对象、工作原理等的不同，传感器有多种分类方式。传感器种类很多、原理各异，并没有统一的 分类方式，常见的分类方法可以按照材料类别、输出信号、工作原理、检测对象等进行分类。

1.2 全球智能传感器市场规模约 520 亿美元，具身智能包括人形机器人异军突 起，有望带来传感器行业爆发

全球智能传感器市场规模约 520 亿美元，近年来年化增长率 10%左右；我国智能传感器市场规模约 1640 亿元，年化增长在 15%以上。在新能源汽车、工业自动化、医疗、环保、能源等领域智能化数字化需求的持续 带动下，全球智能传感器市场由 2019 年的 320.1 亿美元增长到 2023 年的 472.1 亿美元，年复合增长率近 10% 。 预计 2024 年全球智能传感器规模将达到 520.4 亿美元，同比增长 10.23%。我国智能传感器市场规模快速增长， 从 2019 年的 783.9 亿元上升至 2023 年的 1429.6 亿元，预计 2024 年，将达到 1643 亿元，同比增长近 14.9%。

从下游行业应用来看，当前国内智能传感器应用主要集中于汽车电子、工业控制、消费电子、通信电子等 四大领域，应用占比近八成。具体来看，汽车领域应用占比达 22.7%，随着新能源汽车渗透率的提升以及自动驾 驶技术的发展，汽车环境感知类传感器未来发展前景明朗；工业制造领域应用占比达 19.9%，工业传感器全球 市场规模稳定增长，国内起步较晚、未来国产替代空间较大；消费电子领域应用占比达 23.7%，产品种类众多， 但市场竞争趋向红海。

从产品结构来看，压力及图像传感器占比最高。2023 年，压力传感器应用于汽车、工业制造、能源、航空 航天、医疗器械等领域，市场规模位居中国传感器细分市场第一位，占整体市场的 17.8%。图像传感器应用于智 能手机、相机、安防监控和医疗成像等领域，市场规模位居第二，占比达 12.7%。流量传感器应用于水处理、化 工、食品饮料等行业，主要用于流体流动的测量与控制，市场占比达 11.2%，位居第三。

大模型快速迭代，供应链快速降本，两大因素加速以人形机器人为代表的具身智能商业化落地。自 Tesla 于 2021 年宣布推出人形机器人“擎天柱”，到现在 Tesla 即将推出第三代人形机器人、Figure 推出搭载了 He lix 模 型的新款、1X 推出人工智能算法优化的 NEO GAMMA 等，国内的宇树、智元、优必选等步态、动作优化，我 们看到模型迭代、训练算法优化，正在加速以人形机器人为代表的具身智能商业化落地，目前多家人形机器人 产品已经在下游工业客户展开实训，预计未来人形机器人市场规模将远超汽车、3C 行业。同时，供应链日趋成 熟，会吸引更多的科研机构参与研究创新，吸引新兴创业者加入，吸引大企业以后来者姿态切入，推动人形机 器人等具身智能整机价格迅速下降。 具身智能包括人形机器人异军突起，有望带来传感器行业爆发。我们以特斯拉人形机器人为蓝本，结合当 前产业中的主流产品及方案，测算当前人形机器人传感器单体价值量为 2.4 万元左右，且触觉、视觉等领域要求 在不断提高，价值量呈现增加态势。从价值量来看，视觉传感器占到 30%，六维力矩传感器占比 25% ，触觉传 感器占到 17%，为价值量及壁垒俱高的方向。

二、 主要传感器市场分析

2.1 视觉传感器：负责感知及理解周围世界，是与外界交互与路径规划的关键

2.1.1 3D 相机+激光雷达为当前主流选型方案

视觉传感器是用光电传感器件获取物体图像的设备，与人眼感知世界的原理类似。人类通过眼睛感知世界 的原理为：光线通过眼睛被视网膜采集信息，经过传递与预处理，信息抵达大脑视觉皮层，神经元从视网膜传 递的信息中提取出颜色、方向、边缘等特征结构，再传递给下颞叶皮层，然后经过认知神经网络的复杂处理最 终输出感知结果。视觉传感器是用光电传感器件获取物体图像的设备，实现的原理是利用光学镜头将物体图像 投射在感光元件上，并将光信号转化为电信号，从而实现对图像的捕捉和处理。

视觉传感器有望贡献 70%的感知信息，安装位置也更加灵活多样。人类约 70%的信息是通过人眼感知获取 的，人形机器人也将通过视觉感知获取大量信息。当前，人形机器人视觉传感器的安装位置也更加灵活多样， 以众擎 ENGINEAI SE01 产品为例，其在头顶、胸口、腹部各安装一枚 3D 视觉传感器，在眼睛位置由 3 枚 2D 视觉传感器构成“星环之眼”，同时借助激光雷达，共同构成视觉感知系统，实现全景无盲区。

视觉传感系统的功能：感知及交互，以及路径规划。特斯拉在 2023 年股东日上展示了 Optimus 成果，包括 成队列地在 Cyber truck 生产车间行走，并且在行走的同时进行环境感知与记忆。马斯克表示，特斯拉已经打通 了 FSD 和机器人的底层模块，实现了一定程度的算法复用。FSD 算法利用视觉传感器数据进行环境感知，这些 传感器也可以帮助机器人感知周围环境，识别物体、人和障碍物等。

纯视觉方案与多传感器融合方案并存。目前在视觉方案上，每家人形机器人主机厂选择的方案有所差异， 主要分为纯视觉与多传感器融合两类： （1）纯视觉方案：这种方案依赖于摄像头和视觉算法进行环境感知，主要应用于特斯拉和小鹏等厂商的机 器人。尽管视觉方案的普适性较强，但在复杂环境下（如低光照或极端天气）可能表现不佳。视觉方案优势在 于其相对较低的成本和逐步成熟的计算机视觉算法，但在 3D 空间感知和深度感知方面有一些局限性。 （2）多传感器融合方案：该方案通过结合多个传感器（如深度相机、摄像头、IMU、激光雷达等）来增强 机器人感知能力，应用于小米、智元、宇树、优必选等厂商。这种方案通过信息融合，提高了机器人的感知精 度和鲁棒性，尤其在复杂环境中的表现更为优越。具体来说，深度相机和摄像头的组合可以提供较高的精度和 实时性，尤其在目标物体的定位和障碍物检测上具有优势。

3D 相机+激光雷达为当前主流选型方案。梳理国内外厂商配置方案可以发现，目前在视觉方案上，每家人 形机器人主机厂选择的方案有所差异，与算法能力密切相关。由于在电动车 FSD 积累了成熟的视觉感知技术， 特斯拉机器人以 2D 多目视觉为主，在采集信息后，通过强大的神经网络处理和识别不同任务，依靠其胸腔内部 搭载的 FSD 全套计算机完成。而其他机器人如小米的 Cyber One、波士顿动力的 Atlas、智元的 RAISE A1、宇 树的 H1 以及优必选的 Walker X，通过 3D 视觉和其他传感器（激光雷达为主）结合，实现对环境的感知功能。

选型依据：感知定位能力，以及迭代及降本能力。人形机器人在选择视觉传感方案时，需要综合考虑以下 两大因素： （1）及时感知与高精度定位：与汽车不同，人形机器人对于前方远距离障碍物的精准度要求相对较低，更 多关注近距离环境识别和目标物体定位的精度。这是因为人形机器人一般在室内或近距离环境中活动，障碍物 距离相对较短，因此更需要高精度的近距离感知；人形机器人传感器的空间相对有限，无法像汽车那样使用大 面积的激光雷达阵列，因此对体积、重量和功耗的要求更为苛刻；人形机器人需具备低功耗、高效能的感知方 案，以便在不断移动和执行任务时持续工作。 （2）功能迭代与降本压力：机器人领域的技术迭代非常快速，因此传感器方案不仅要满足当前需求，还要 具备较强的可升级性，能够随着技术的进步不断提升感知精度、拓宽应用场景，同时保持成本控制。在这方面， 纯视觉方案的端到端普适性较强，尤其是在感知算法和硬件优化的持续发展下，视觉方案有望在未来得到更加 广泛的应用，并可能从自动驾驶领域迁移到人形机器人领域。 不同应用领域或场景对 3D 视觉的测量范围、测量精度、尺寸和功耗等性能要求均不同，在 3D 视觉领域， 根据各技术测量原理划分，可以分为结构光、iToF、双目、dToF、Lidar、工业三维测量技术共六大技术路线。 双目 3D 相机因适中的测量距离，更好的参数适配性，更适合人形机器人使用场景。

3D 相机与激光雷达的组合方案共同构成视觉感知系统。激光雷达的精度高、探测距离远，适合于汽车中的 长距离障碍物检测，但对于人形机器人来说，激光雷达的应用受到体积、功耗和成本的限制。尽管激光雷达在200-300 米的距离上有明显优势，但在人形机器人较为狭小的空间和复杂的室内环境中，其作用可能受到局限。 3D 相机可以提供实时的三维空间信息，而摄像头则负责图像捕捉和目标识别。通过深度相机与视觉传感器的结 合，可以实现对物体位置的精确识别和定位，尤其在距离较近的情况下，表现优异。结合 SLAM（同步定位与 地图构建）技术，能够有效地完成室内环境建图与路径规划。此外，IMU（惯性测量单元）和传感器融合技术在 多传感器融合方案中也扮演重要角色。IMU 可以提供实时的运动姿态数据，增强机器人对动态环境的应对能力。

2.1.2 人形机器人 3D 视觉传感器在 2030 年市场空间有望达到约 200 亿元

视觉传感器正由 2D 成像向 3D 视觉感知升级。由于 2D 难以满足对三维空间的描述，目前视觉主要采用的 2D 视觉技术仅能获取固定平面内的形状及纹理信息等二维图像，这主要基于物体在灰度或者彩色图像中对比度 的特征提供处理分析结果。2D 机器视觉技术的缺点包括无法提供物体高度、平面度、表面角度、体积等三维信 息；容易受光照条件变化的影响；对物体的运动比较敏感等。3D 机器视觉技术相对于 2D 技术提供了更丰富的 被摄目标信息，可以识别物体的深度、形貌、位姿等 3D 信息。

较高的技术参数、芯片设计能力、应用端长久持续的反馈优化共同构成 3D 视觉传感器的壁垒。3D 视觉感 知技术产品主要技术指标包括深度分辨率、深度帧率、视场角、测量范围、精度、功耗等，应用到终端有严格 的选型测试和稳定性要求。此外，与产品研发过程中即开始匹配的芯片设计能力，以及来自应用端长久持续的 反馈优化，共同构成 3D 视觉传感器的壁垒。

3D 视觉感知产业链。产业链上游主要为提供各类 3D 视觉传感器硬件的供应商或生产商。3D 视觉传感器 主要由深度引擎芯片、光学成像模组、激光投影模组以及其他电子器件、结构件等构成。产业链中游为 3D 视觉 感知方案商。主要基于深度引擎算法结合应用进行各类 3D 视觉传感器的方案设计，其中部分 3D 视觉感知方案 商已具备完整的 3D 视觉感知方案的能力，涉及三合一模组/系统设计、光学成像模组、激光投影模组的设计与 生产，3D 视觉感知系统和组件的标定、对齐、补偿、校准，核心元器件如激光器、衍射光学元件、滤光片等定 制设计，深度引擎芯片的设计，以及配套固件、开发工具包 SDK 等软件的研发，代表企业如苹果、微软、英特 尔、华为、奥比中光等。产业链下游主要为根据终端的各类应用场景开发各类应用算法的应用算法方案。目前 已具备一定商业应用的算法包括：人脸识别、活体检测算法，三维测量、三维重建算法，图像分割、图像增强 优化算法，VSLAM 算法，骨架、姿态识别、行为分析算法，沉浸式 AR、虚拟现实算法等。随着 3D 视觉感知 应用场景的丰富，会有更多的应用算法商业化。

3D 视觉感知技术与产品经过多年的发展，目前已在生物识别、AIoT、消费电子（中期市场）、工业三维测 量、汽车应用（长期市场）等多个领域实现了推广应用。例如，生物识别是一种通过计算机、光学、声学、生 物传感器等多个技术领域密切结合，利用人体固有的生理特性，如指纹、人脸、虹膜等和行为特征如笔迹、声 音、步态等进行个人身份鉴定的方法。随着对于身份识别和保密需求的日益增加，各类新兴生物识别的技术不 断发展，通过 3D 视觉感知技术实现的生物识别方法逐渐落地于不同的应用场景。

人形机器人出现之间，全球 3D 视觉传感器在 2022 年市场空间约 590 亿人民币，得益于在汽车、手机等行 业的快速应用，到 2028 年呈现 13.2%的年化增长。据 Yole Intelligence，2022 年，全球 3D 视觉市场为 82 亿美 元，约合 590 亿人民币，其中，手机行业为 36.85 亿美元，占比 46.82%，工业市场为 22.27 亿美元，占比 28.3%， 消费市场为 2.97 亿美元，占比 3.62%。在消费电子领域，2013 年 11 月，苹果以 3.6 亿美元收购 PrimeSens e； 2017 年，苹果发布 iPhone X，首次搭载 3D 结构光模组（单目），可实现 3D 人脸识别技术，随后其手机端 3D 传感器沿用至今，索尼等公司也持续布局；在工业领域，基恩士、韩国高永、矩子科技等公司，在缺陷检测等 领域正加大对 3D 传感器的应用；在汽车领域，TOF 传感器用于舱内智能监控，监测驾驶员疲劳程度，欧盟 2025年开始强制新车安装，单车用量 2-4 颗，短距离自动泊车对于 3D 传感器亦有需求。Yole 预计到 2028 年，手机 市场 3D 视觉需求有望达到 46.13 亿美元，CAGR 为 3.81%，消费市场有望达到 12 亿美元，CAGR 为 26.20% ， 工业市场有望达到 47.86 亿美元，CAGR 为 13.60%。

人形机器人 3D 视觉传感器在 2030 年市场空间有望达到约 200 亿元。在全球人形机器人产量于 2025、2027、 2030、2035 年分别达到 1 万台、100 万台、300 万台、800 万台的假设下，同时考虑因大规模生产带来的成本降 低，2030 年人形机器人领域 3D 视觉传感器需求有望达到 198 亿元，为 3D 视觉传感器行业带来约 9%的增量。

2.1.3 行业格局及重点公司：奥比中光具备“芯片+硬件+算法”一体化能力，有望充分受益

行业内公司梳理：3D 视觉感知行业属于新兴行业，在消费级市场中拥有广泛应用场景，处于快速发展的阶 段，还没有形成稳定的竞争格局，偏向于竞合关系，即有部分竞争关系也有潜在的合作关系，多数企业是基于 自身的技术优势或产品需求进行技术与业务布局。例如苹果、华为、三星拥有智能手机等终端产品，目前大都 采用自研的 3D 视觉感知技术方案，但不排除未来随着产业链逐渐成熟，当外购产品性能及成本更优时会同步 采用外部企业的产品。三星、索尼的图像传感器芯片也会向业内其他企业供货，使下游企业基于此研发面向特 定应用场景的传感器产品。

奥比中光是 3D 感知技术领军者，技术布局涵盖全领域。公司成立于 2013 年，致力于在万物互联时代为智 能终端提供视觉感知；2015 年，成功开发出 3D 深度引擎芯片 MX400，成为全球少数实现消费级 3D 传感摄像 头量产的厂商；2018 年，第三代深度引擎芯片 MX6300 研发成功，获评科技部“独角兽”企业、入选广东省“ 珠江 人才计划”本土创新科研团队；公司于 2019 年荣获全国工人先锋号、深圳市科技进步奖技术开发类一等奖；公 司于 2022 年上市，并再获中国专利优秀奖、广东省科技进步奖二等奖。

2024 年 8 月奥比中光推出 Gemini 330 系列产品，对标英特尔的 Real sense。奥比中光在服务机器人 3D 视 觉领域市占率 70%，人形机器人领域亦广泛服务多家厂商，2024 年 8 月，公司推出 Gemini 330 系列产品，对标 英特尔的 Real sense，有望逐步放量。

速腾聚创：重点布局机器人视觉传感器，AC 有望成为“机器人之眼”。2025 年 3 月，公司正式发布机器人 视觉全新品类 Active Camera 的首款产品 AC1 及 AI-Ready 生态，为行业提供颠覆性的机器人感知开发一站式解 决方案；AC1 作为 Active Camera 系列的首款产品，创新性地将激光雷达、摄像头与 IMU 三大核心传感器进行 时空同步融合，实现深度信息、视觉语义与运动姿态的硬件级数据整合。其 120°x60°超大融合感知视场（较传 统 3D 相机提升 70%）、70 米超远测距能力（反射率 10%低反物体 20 米精准检测），以及 3cm@1sigma 的稳定测 距精度，使单设备即可满足机器人避障、建图、定位等全场景需求。目前，公司已陆续与宇树、人形机器人（上 海）有限公司、灵宝 CASBOT 以及海外知名具身机器人公司等超 20 家企业建立合作关系，后续有望见证 AC1 以及后续其他新品在机器人领域应用的加速落地。

思看科技：3D 扫描龙头，多行业全球化布局。公司成立于 2015 年，主要产品为便携式 3D 视觉数字化产 品、跟踪式 3D 视觉数字化产品、专业级彩色 3D 视觉数字化产品和工业级自动化 3D 视觉检测系统等，其中手 持式激光三维扫描仪在国内市场占有率位居第一。分行业来看，2024H1 公司营收占比较高的下游行业为汽车制 造（占比 38.59%）、工程机械（占比 26.42%）、航空航天（占比 12.25%）；分区域来看，公司 2024 年 57. 1% 的营收来自中国大陆，42.9%的营收来自海外。公司在自主技术储备上已形成包括三维识别重建技术、三维立体 延伸技术、立体视觉标定技术在内的三大核心技术集群，已掌握并突破包括快速高精度边缘计算技术、跟踪范 围扩展技术等在内的 18 项核心技术。

2.2 触觉传感器：增强感知及交互能力的“电子皮肤”，单机用量持续增加

2.2.1 技术路线尚未收敛，整体呈现用量提升态势

触觉传感器模拟皮肤功能，当前主要用在灵巧手上，成为人形机器人感知外界环境的重要器官。皮肤是人 类感知外界环境的重要器官，感知皮肤可以如同衣服一样附着在各种载体的表面，完成接触力的测量，不受接 触面积和形状的限制。高柔弹性、高灵敏度的触觉传感器使机器人更加灵活、纤细、智能。 Optimus Gen-2 灵巧手采用全手指触觉传感器，性能优化明显。Optimus Gen-2 的单手自由度仍然是 11 个， 但是响应速度和执行速度更快，其中手指部分使用了全手指触觉传感器，帮助人形机器人实现精细化操作。根 据特斯拉展示视频，Optimus Gen-2 手部活动更加连贯拟人，能够精准抓握细小易碎物品。

按照工作原理，触觉传感器分为压阻式、压电式、电容式、电磁式等类型。触觉传感器是根据传感器受到 力的作用后，某一参数会相应地发生变化，以此来测量出外力的大小。触觉传感器包括压阻式、压电式、电容 式、摩擦电式等类型。各种类型的触觉传感器因材料的不同导致工作原理有所不同，相同的是都通过将力等外 部信号转变成电信号，建立起外部信号与电信号之间的关联，通过检测电信号来检查外部信号。

从部分灵巧手厂商触觉传感器选型来看，技术路线尚未收敛，但整体呈现用量提升态势。从多家主流国产 灵巧手厂商最新产品来看，传感器有压阻式、电容式、磁阻式等多种方案，各有优劣势且能满足特定场景需求， 未出现通用型技术路线。但从用量和价格来看，触觉传感器已从初期的每个“夹爪”只使用两个，扩张至至少 每个指尖使用 1 个，即单手至少使用 5 个，且点位更加密集，价值量更高。

视触觉传感器兼具视觉和触觉优势，能够直接对物体表面进行高精度的三维重建。视觉传感器可以便捷地 获取物体的三维信息，但在光线不足及存在遮挡等环境，或对透明及镜面材料的物体感知时，很难提供可靠的 位置和形状信息。在这些情况下，触觉传感器可以通过和物体间发生接触来对物体的三维形状进行直接准确的 感知。GelSight 类视触觉传感器是一种新兴的基于视觉的指尖型触觉传感器，主要由触觉皮肤、光源和相机传 感器组成。其原理是通过相机传感器捕捉触觉皮肤与物体接触时的表面变形图像并传输给计算机，然后结合计 算机视觉技术转化成三维特征。相比于传统的视觉感知技术，GelSight 传感器能够直接对物体表面进行高精度 的三维重建，具有成本低、易集成等优点，可应用于表面纹理识别、缺陷检测、硬度估计、物体姿态估计等各 种场合。我们认为，视触觉传感器可规避视觉和触觉传感器各自的缺陷，相关产业进展值得关注。

人形机器人触觉传感器在 2030 年市场空间有望达到 105 亿元。若不考虑人形机器人，2022 年全球柔性触 觉传感器市场规模为 19.31 亿美元，据 QY Research 报告显示，预计 2029 年全球柔性触觉传感器市场规模将达 到 53.2 亿美元，未来几年复合增长率 CAGR 为 17.9%。在全球人形机器人产量于 2025、2027、2030、2035 年 分别达到 1 万台、100 万台、300 万台、800 万台的假设下，同时考虑因用量持续增加及精度提升带来的单位面 积价格提升，2030 年人形机器人领域触觉传感器需求有望达到 105 亿元，占彼时全球触觉传感器总需求的 17% 左右，为行业带来较大增量空间。

2.2.2 行业格局及重点公司：海外龙头份额集中，借助人形机器人等具身智能发展国内厂商有 望快速放量

全球范围内柔性触觉传感器生产商主要包括 Tekscan,、Interlink 、GelSight、帕西尼、他山科技、墨现科技、 汉威科技、福莱新材等。海外厂商技术领先，国内初创公司及部分上市公司正把握新兴应用机会缩小差距。

汉威科技控股子公司苏州能斯达在触觉传感器领域有深厚积淀。苏州能斯达早在 2014 年就研发出了电子 皮肤，近年来与多家人形机器人本体厂商展开合作，同时已经向部分机器人厂家进行小批量供货；2024 年，公 司凭借在柔性电子领域的技术优势，参与起草并制定了国内首个柔性电子行业标准，进一步巩固了行业领先地 位。此外，公司传感器产品覆盖气体、压力、流量、温度、湿度、光电、加速度、柔性等门类，品类齐全具备协 同作用。

福莱新材基于主业优势，开拓电子皮肤产品。凭借在材料和涂层技术上的优势，成功开发出高性能柔性传 感器材料，为人形机器人触觉与电子皮肤、工业检测、可穿戴设备、医疗健康、新能源电池检测等领域提供关 键材料支持。

2.3 力/力矩传感器：力控核心，实现柔顺化、智能化控制的重要部件

2.3.1 力/力矩传感器广泛用于需要保持稳定位置和轨迹高重复性的工业应用

力传感器是一种用于测量和检测外力，对外力进行信号转换的传感器。力传感器是一种半导体元件，用于 测量和检测力或压力，并将力或压力转换为电信号。它可以精确测量和检测各种外力的大小，并将其转换为可 控的电信号，以满足特定应用的要求。力矩传感器是对各种旋转或非旋转机械部件上对扭转力矩感知的检测， 将扭力的物理变化转换成精确的电信号。 力/力矩传感器广泛用于机器人装配、打磨、抛光和其他需要保持稳定位置和轨迹高重复性的工业应用。在 复杂的装配操作中，力传感器尤为重要，因为在这些操作中，机器人会遇到不同的问题（错位、紧密配合、力 测试等），因此对臂端工具施加的力（机器人末端执行器）进行精确运动控制至关重要。六维称重传感器可让 控制器识别机器人工具的情况，并提高末端执行器的灵巧性。

按照测量维度，力传感器可以分为一至六维力传感器。维度指的是包括三个几何坐标（±Fx、±Fy、±Fz）以 及它们周围的力矩或扭矩（±Mx、±My、±Mz）在内的多个维度，一般传感器能测几个维度，它就是几维力传感 器。一维、三维和六维力传感器最常见，二维和五维的力传感器较少见。六维力传感器也是维度最高的力觉传 感器，它能给出最为全面的力觉信息，因此六维力传感器的技术难度和使用难度都相对较大。六维传感器是一 种用于确保机器人应用精度的设备。六维传感器可对所有三个几何坐标（±Fx、±Fy、±Fz）以及它们周围的力矩 或扭矩（±Mx、±My、±Mz）进行精确的力测量。

2.3.2 六维力/力矩传感器技术快速发展，结构设计、标定过程、解耦算法为其核心壁垒

六维力传感器安装位置及工作模式。六维力传感器通常安装于机器人的关节，如手腕（末端执行器之前的 最后一个关节）。六维传感器捕捉手臂运动过程中输出的力和扭矩，然后对传感器输出信号进行调节、放大和 数字化，然后将仪器信号发送到 PLC、台式 PC 或机械臂控制器，提供高精度力/扭矩反馈，实现闭环控制系统。

六维力传感器在多个行业广泛应用。六维力/力矩传感器主要应用于高精度抛光打磨、铣削、焊接及高精密 装配等场景的多关节机器人以及对传感性能要求更高的协作机器人。在工业制造领域，通过安装在协作机器人 的末端，用以实现高精密柔性装配、焊接、去毛刺作业、拖动示教等应用。在商业应用领域，可以让机器人更 加智能地感知人体部位的力度和压力，实现更加准确和舒适的按摩理疗服务，目前已经成为一个新兴的趋势。 在医疗领域，通过安装在协作机器人的末端的六维力传感器可以帮助手术机器人感知人体各个方面的实时参数， 包括力量、重量等，从而实现更精细、高质量的手术操作，降低手术风险。

根据传感元件的不同，六维力/力矩传感器主要分为：应变片式、光学式以及压电/电容式。目前，市场应 用的六维力/力矩传感器大部分是基于应变式的测量。基于压电、电容和光学等原理测量的传感器有一定的理 论研究和实验，下游尚未得到广泛应用。随着相关研究的不断深入，不同测量机理的传感器将会发挥自身优势 被应用到各种场合，进而推动六维力传感器向多元化方向发展。

以应变片式力/力矩传感器为例，当力/力矩传感器内部的应变片发生形变时，其电阻发生变化，由此产生 电信号最终传达出力的大小。大多数力传感器内部都有应变片：其作为电导体牢固地附着在基片上。当基底被 拉伸时，应变片将会变长。反之被压缩时，应变片将会缩短。结果是导致应变片电阻产生变化，通过应变电阻 产生变换来确定应变大小。 为了生产力传感器，除了应变片外还需要一个弹性体，例如采用不锈钢等。应变片将牢固地黏贴在弹性体 上，因此应变片将产生和弹性体一样的变形，这将导致电阻产生变化。惠斯通电桥输出信号将提供这些变形信 息。这样就可以计算出作用在应变片上的力的大小。

六维力传感器的技术壁垒主要体现在结构设计、标定过程、动态性能优化算法以及多维力传感器的解耦算 法四个方面。①结构设计需要尽可能减少不同维度之间的耦合。② 标定过程，目前采用六维力联合加载标定， 才能实现准度更高，串扰更低。据悉，每一个新产品都需要重新标定。③ 动态性能优化算法需要改进以识别快速变化的力信号，如机器人打磨抛光时的接触力，物体高速运动过程中的称重等，当前业界主要使用优化自身 结构、形状等方法提高动态性能，国内外学者还尝试利用动态补偿滤波器、遗传算法、神经网络算法等智能算 法来提高传感器的动态性能。④ 需要解决多维力传感器间的耦合误差，通过解耦算法消除干扰，提高测量精度。

2030 年人形机器人领域力传感器需求有望达到 585 亿元。目前机器人力控方案大致分为电流环力控，被动 力控（弹性体）和力矩/力传感器力控三大类，其中多维力矩/力传感器力控是应用于人形、协作机器人的最优方 案。2022 年全球力传感器市场规模为 26 亿美元，约合人民币 187 亿元。根据 Research and Markets 预测，2028 年全球力传感器市场规模将达到 35 亿美元，2022-2028 年间的 CAGR 预计为 5.08%。物联网的快速发展和智能 化产品需求增加是推动市场增长的关键因素，同时工业自动化和日益复杂精细的作业需求也使传感器需求不断 上升。在全球人形机器人产量于 2025、2027、2030、2035 年分别达到 1 万台、100 万台、300 万台、800 万台的 假设下，同时考虑持续降本及平均用量增加，2030 年人形机器人领域力传感器需求有望达到 270 亿元，占彼时 全球触觉传感器总需求的 39%左右，为行业带来较大增量空间。

2.3.3 行业格局及重点公司：国内外力/力矩传感器不断迭代，机器人领域应用重要性提升

受限于多维力矩传感器的高技术壁垒，美欧日韩企业先发优势明显，国内仍处产业早期。从代表企业分布 来看，全球六维力/力矩传感器主要分为日韩品牌、欧美品牌和国产品牌三大阵营。多维力矩传感器技术壁垒高， 中国市场上的高端传感器国产化率低，以一维力传感器为主。受益于机器人市场需求催化，中国六维力（矩） 传感器市场近年来入局者逐年增加。 当前，全球力控传感器的主要厂商有 ATI、霍尼韦尔等，国内力传感器行业实力较强的代表公司包括坤维 科技、宇立仪器、蓝点触控等，上市公司主要有柯力传感、昊志机电等，柯力传感主营应变式力传感器，正在 积极布局六维力传感器。

柯力传感：力传感器龙头，向传感器平台型公司不断推进。柯力传感从 2011 年至今连续 14 年保持力学传 感器国内市场占有率第一。近年来，依托力传感器规模效应及研发优势，机器人六维力传感器不断突破，同时 在机器人视觉、惯导传感器、气体、温湿度、MEMS、压力等领域不断并购，传感器平台型公司版图渐成，产业集聚优势不断扩大。 2024 年，公司六维力/力矩传感器已完成人形机器人手腕、脚腕，工业臂、协作臂末端的产品系列开发，掌 握了结构解耦、算法解耦、高速采样通讯等技术要点，并已给多家国内协作机器人、人形机器人客户送样，如 华为、智元等，部分客户已验收通过。

2.4 姿态传感器：模拟人的平衡和空间定向功能，战术级 IMU 厂商将充分受益

2.4.1 姿态传感器模拟人的平衡和空间定向功能，MEMS 惯性传感器为当下主流路径

姿态传感器是一种测量物体在三维空间中方向或角位置的设备，通过测量物体的角度、方向和加速度等参 数来确定物体的姿态，广泛应用于航空航天、机器人、汽车、消费电子、医疗设备等多个领域。在人形机器人 中，姿态传感器一般位于头部、胯部、双足等关键位置（预计 2-4 个），能够模拟人的平衡和空间定向功能。 在机器人行走、奔跑或执行各种任务时，可以检测到微小的姿态变化和振动，从而使机器人能够及时调整自身 的运动状态，增强其在复杂环境中的自主性和稳定性。 姿态传感器的技术路径多样，根据测量原理、核心器件和应用场景的差异，主要可分为惯性测量 （IMU）、热对流倾角传感器、量子传感、视觉与深度学习融合等，选型时需综合考量精度需求、动态环境、 功耗成本及部署场景等因素。

人形机器人对姿态控制、导航定位等有较强需求，多选用惯性测量（IMU）作为姿态传感器。特斯拉发 布的视频显示，Optimus 可以单脚站立，并完成简单的瑜伽动作，展现了出色的姿态控制能力。特斯拉 Optimus、波士顿动力 Atlas、优必选 Walker X、宇树 H1 等均采用 IMU 方案，以满足对高精度导航和稳控的需 求。

IMU可实现惯性导航、惯性测量、惯性稳控三大功能。IMU 在人形机器人中发挥的作用主要体现在精确 的姿态控制和平衡维持、导航和定位、动作执行和路径规划三个方面，主要通过惯性导航、惯性测量、惯性稳 控等来实现。

IMU由加速度计、陀螺仪、磁力计构成。根据内置传感器的不同，其分为六轴和九轴 IMU，能够满足不同 应用场景下高精度测量的需求：MEMS 加速度计利用重力加速度以检测设备的倾斜角度和掉落旋转等操作，但 是测量结果会受到运动加速度的影响，使倾角测量不够准确，所以通常需利用 MEMS 陀螺仪和磁传感器补偿。 磁传感器利用地磁场测量方位角时，会受到系统中电流变化及设备倾斜角度的影响，需要用 MEMS 加速度计和 MEMS 陀螺仪进行补偿。而 MEMS 陀螺仪静态时无输出，运动时才输出角速率，因此独立的 MEMS 陀螺仪无 法准确判断设备的姿态，故需要准确确认运动状态的设备通常组合使用三轴加速度计、三轴陀螺仪，以及三轴 磁传感器，即为六轴 IMU或九轴 IMU。

姿态传感器已经实现了微型化和集成化，MEMS 为当下主流路径。随着微机电系统（Micro-ElectroMechanical System，MEMS）技术的不断突破，姿态传感器已经实现了微型化和集成化，不仅降低了成本，还大 大减小了体积，使得应用场景更加广泛。以陀螺仪为例，第三代 MEMS 陀螺仪具有小型化、高集成、低成本的 优势，解决了第一、二代陀螺仪体积质量大、成本高的不足，并随着精度和稳定性的持续提升，在陀螺仪市场 中占据了重要的位置。2023 年 9 月，工信部发布《关于组织开展 2023 年未来产业创新任务揭榜挂帅工作的通 知》，其中人形机器人姿态传感器揭榜任务为：面向人形机器人姿态控制对高性能、小型化姿态传感器的需求， 突破传感器小型化结构设计、陀螺仪高精度加工工艺、智能响应姿态解算等关键技术；研制基于 MEMS 惯性器 件的高性能姿态传感器；研究减小传感系统体积重量，降低功耗，提升传感器抗振动、抖动能力以及传输性能 的方法；发展低成本、规模化传感器生产制造方法，推动新型 MEMS 姿态传感器在人形机器人上的产业化应用。

MEMS 陀螺仪可以测量角速度的绝对值，计算后得到被检测物体的相对旋转角度，主要用于导航定位、姿态感知、状态监测、平台稳定等应用领域。以芯动联科产品为例，MEMS 陀螺仪的核心是一颗微机械（M EM S） 芯片，一颗专用控制电路（ASIC）芯片及应力隔离封装。其工作原理为：采用半导体加工技术在硅晶圆上制造 出的 MEMS 芯片，在 ASIC 芯片的驱动控制下感应外部待测信号并将其转化为电容、电阻、电荷等信号变化， ASIC 芯片再将上述信号变化转化成电学信号，最终通过封装将芯片保护起来并将信号输出，从而实现外部信息 获取与交互的功能。

MEMS 加速度计可应用于静态物体和运动物体的检测。静止的物体受到重力加速度的作用，将重力矢量投 影在加速度计轴上可确定静止物体的倾斜角度；运动物体通过对加速度积分得到相对运动距离，通过记录物体 加速度的变化来判断运动状态的改变。以芯动联科为例，MEMS 加速度计的核心是一颗 MEMS 芯片、一颗 A SI C 芯片（由电容/电压变换电路和数字部分组成）及应力隔离封装，产品构造与陀螺仪基本相同。MEMS 加速度计 利用敏感结构将线加速度的变化转换为电容的变化量，最终通过专用集成电路读出电容值的变化，得到物体运 动的加速度值。

磁传感器通过感知地球磁场的存在来计算磁北极的方向，负责输出物体的运动朝向。常见的磁传感器包括 霍尔磁力计、磁阻磁力计，其中霍尔磁力计响应速度较快，磁阻磁力计精度较高。

惯性传感器性能从高到低可分为战略级、导航级、战术级、消费级，适用于不同的应用领域，机器人惯性 传感器预计达到战术级。惯性传感器的性能由陀螺仪、加速度计的零偏稳定性、标准因数精度等性能指标决 定。其中战略级、导航级惯性传感器性能要求最高，通常用激光陀螺仪、光纤陀螺仪、机械摆式加速度计、石 英加速度计等大尺寸、高精度传感器构成，可应用于航空航天、航海、无人系统等高可靠领域。战术级陀螺仪 零偏稳定性达到 0.15-15（°/h），战术级加速度计零偏稳定性达到 50-1000μg，MEMS 技术兼顾了成本、尺寸 与性能优势逐步成为主流，可应用于高端工业（测绘、资源勘探等）、车辆和飞行体，预计也将广泛应用于机 器人领域。消费级惯性传感器性能要求最低，但对于低成本、小尺寸要求高，MEMS 陀螺仪与 MEMS 加速度 计优势无可替代，可广泛应用于智能手机、游戏手柄、可穿戴设备等各类消费电子。

2.4.2 全球 MEMS 惯性传感器市场空间超 300 亿元，国产替代空间广阔

全球 MEMS 市场规模超 1000 亿元人民币，消费电子、汽车、工业控制合计占比近 9 成。随着微机电系统 （MEMS）器件多样化的应用，全球 MEMS 市场规模整体逐年稳步提升。据 Yole Intelligence 报告数据显示， 2023 年全球 MEMS 市场规模约为 146 亿美元（约合人民币 1040 亿元），增速阶段性放缓主要系全球消费电子 和经济周期的低迷。Yole 预计 2024 年全球 MEMS 市场规模达 156 亿美元；到 2029 年 MEMS 市场规模将达到 200 亿美元，5 年 CAGR 达 5.09%。分行业来看，2023 年全球 MEMS 下游消费电子、汽车、工业控制分别占比 52.74%、19.18%、17.81%，合计达 89.73%；医疗健康、信息通讯、国防航天分别占比 4.79%、1.37%、4.11% 。

MEMS 细分产品种类丰富，其中全球 MEMS 惯性传感器市场规模超 300 亿元人民币。MEMS 主要的细 分产品多达 10 余种，涉及 4 类被广泛应用的 MEMS 惯性传感器；此外，MEMS 压力传感器、麦克风、射频 MEMS 等亦面临较大市场空间。2025 年全球 MEMS 中加速度计、陀螺仪、IMU、磁力计市场规模分别达 14.35、3.50、24.14、1.39 亿美元，合计规模 43.38 亿美元（约合人民币 316 亿元）。随着下游应用对集成化的 要求提升，IMU 产品的市场空间与应用占比将逐步增大。

全球 MEMS 惯性传感器 CR5 市占率超过 80%，均为外资品牌主导。2021 年，MEMS 加速度计、MEMS 陀螺仪、IMU 领域前 5 大厂商均为外资品牌，且 CR5 市占率均超过 80%，国产替代空间广阔。其中，M EM S 加 速度计领域博世市占率高达 32%，MEMS 陀螺仪领域 TDK 市占率 24%，IMU 领域博世市占率 35%。霍尼韦尔 在高性能惯传感器领域话语权突出，产品包含激光陀螺仪、光纤陀螺仪等非 MEMS 产品；由于目前消费级惯性 传感器市场空间最为广泛，因而博世、ST 等厂商市占率位居前列。

海外头部厂商惯性传感器技术优势明显，关注国内产品突破战术级的企业。海外厂商：霍尼韦尔作为海内 外惯性传感器领域标杆企业，基于多种技术路线实现了产品类别全面覆盖，可满足消费级到战略级等各类性能 要求。村田制作所聚焦战术级与导航级产品，成为高端工业、汽车等领域 MEMS 惯性传感器的标杆企业，其 6 轴 IMU产品优势突出，应用前景广阔。国内厂商：国内部分 MEMS 芯片厂商与模组厂商产品达到战术级， 可应用于高端工业、汽车、机器人等领域。芯动联科作为国内 MEMS 惯性芯片龙头，高性能陀螺仪等产品可 对标霍尼韦尔，达到战术级与导航级，在高可靠领域应用广泛；随着产品小型化、低成本化、集成化推进，应 用场景有望继续拓宽。以华依科技为代表的模组及系统厂商布局 IMU、惯导系统等产品，性能等级可达到战 术级。星网宇达致力于无人系统开发和应用，其惯性导航是无人系统的核心部件，可达到战略级。敏芯股份、 明皜传感（苏州固锝参股）、上海矽睿、美新半导体、士兰微等厂商深耕消费级 MEMS 惯性传感器，应用场 景与高端工业、汽车、机器人、高可靠领域等有所不同。随着智能驾驶、人形机器人等领域需求爆发，国内 MEMS 惯性传感器产品突破战术级的企业有望从中受益。

国内 MEMS 惯性传感器龙头营收突破 4 亿元，深耕高性能领域、毛利率优势明显。2019 年以来，国内惯 性传感器行业乃至整个电子元器件领域迎来了国产替代的发展机遇，具备技术优势的国产厂商产品持续突破、 营收规模快速提升。截至 2024 年，MEMS 惯性传感器芯片龙头芯动联科营收规模达到 4.05 亿元，按 200 亿元 的全球市场规模粗略计算，市占率约达到 2%，国产替代空间广阔。芯动联科聚焦高性能惯性传感器芯片，产 品广泛应用于航空航天、航海、飞行器等高可靠领域以及高端工业领域，毛利率高达 80%-90%，显著领先于 国内其他厂商。

2.4.3 人形机器人远期有望贡献百亿级惯性传感器空间，战术级 IMU 厂商将充分受益

随着机器人行业应用拓宽，高性能 MEMS 惯性传感器存在较大降本空间。截至 2022 年，芯动联科 MEMS 陀螺仪、加速度计、IMU 均价分别达到 2,670.21、1,308.96、5,588.56 元/只，惯性传感器平均价格达 2,557.73 元/只。据 Yole 统计，2022 年全球 IMU（消费级为主）均价约为 1.29 美元/颗，同期明皜传感加速度 计均价 1.16 元/颗，高性能惯性传感器价格高出消费级惯性传感器 2-3 个数量级。芯动联科产品整体均价已呈 现出良性下降趋势，2024 年整体均价达 2,051.02 元/只；一方面小型化、集约化使得技术性降本逐步体现，另 一方面从高可靠领域向高端工业领域的泛化使得产品性能向下兼容、产品结构更加多元化。相较于达到导航级 甚至更高的单轴高精度的惯性传感器芯片而言，人形机器人、智能驾驶等新兴领域更需要兼具性能、成本与集 成化的战术级 6 轴 IMU产品。2024 年村田推出高性能的汽车用 6 轴惯性力传感器“SCH1633-D01”，体积 12mm×14mm×3mm（长×宽×高），类似这样的产品有望成为汽车智能驾驶与人形机器人惯性传感器的标杆。 对于售价 2000 元/只的高性能产品，倘若随着在高端工业领域推广从而使得毛利率从 80%降至 50%，则该产品 价格有望降至 800 元/只，随着小型化、集成化推进，降本空间将进一步打开。

人形机器人领域远期有望带来 160 亿元惯性传感器市场空间，战术级 IMU厂商将充分受益。参考 2024 人形机器人产业链白皮书，假设全球人形机器人产量于 2025、2027、2030、2035 年分别达到 1 万台、100 万 台、300 万台、800 万台；以单台人形机器人 IMU 需求量 4 只、均价 1000 元/只为测算起点，同时考虑小尺寸 化、集约化带来的成本降低。据测算，2025 年、2027 年、2030 年、2035 年人形机器人带来的 IMU 市场空间 分别有望达到 0.4、32、72、160 亿元，占 MEMS 惯性传感器总市场空间的比例分别达到 0.16%、10.52%、 18.69%、28.77%，长期空间广阔。目前掌握了战术级 MEMS 惯性传感器技术，并逐步打造小型化、集约化 6 轴 IMU 产品的厂商远期将受益明显。

2.5 位置传感器：编码器应用于机器人关节实现运动控制，国产替代空间广阔

2.5.1 机器人系统中应用的位置传感器为编码器

机器人系统中应用的位置传感器一般为编码器。位置传感器（Position Sensor）是能感受被测物的位置并转 换成可用输出信号的传感器，根据工作原理和检测方式可分为接触式和非接触式两大类，各类编码器是非接触 式位置传感器的重要组成部分。当前机器人系统中应用的位置传感器为编码器，位于关节执行器中，将位置和 角度等参数转换为数字量以实现运动控制。

编码器是将信号或数据进行编制、转换为可用以通讯、传输和存储的信号形式的设备。编码器把角位移或 直线位移转换成电信号，前者称为旋转编码器（码盘），后者称为线性编码器（码尺）。旋转编码器将转轴的 机械转动角度转化为模拟量信号再转化成数字信号输入到处理器中的传感元件，广泛应用于伺服系统中。伺服 编码器通常安装在伺服电机上用以测量磁极位置和伺服电机转角及转速。编码器对伺服系统性能起决定性作用， 对伺服电机的定位精度、速度稳定性、功率损耗和安全性都有重要影响。

根据输出方式不同，可分为绝对值编码器和增量型编码器。①绝对值编码器为每一个轴的位置提供编码数 字值，无论编码器是否在转动，都可以读出编码器当前位置或角度信号。②增量型编码器对编码器转动时连续 输出的与旋转角度对应的脉冲数计数可知旋转的位置或角度，由于增量型编码器静止状态不输出脉冲数，绝对 值编码器相对而言可有效避免电信号丢失问题。

位数是衡量绝对值编码器分辨率的重要指标。增量式编码器的分辨率为编码器旋转一圈所产生的脉冲数， 即脉冲数/转(PPR)，码盘上透光线槽的数目其实就等于分辨率，也叫多少线，如将码盘分成 2500 刻线（2500 线）， 则码盘旋转一圈输出 2500 个脉冲。绝对式编码器的分辨率则用位数(bit)衡量，绝对式编码器的码盘上沿径向有 若干同心码道，每条码道上由透光和不透光的扇形区相间组成，相邻码道的扇区数目是双倍关系，码盘上的码 道数就是它的二进制数码的位数，码道越多，分辨率就越高，如 17 位绝对式编码器的分辨率就是 2^17=131072PP R。

根据工作原理不同，可分为光学编码器、磁编码器和电容式编码器。三者的主要区别在精度、耐用性、抗 扰性等方面。光学编码器具备高分辨率、高精度、动态响应速度快等优点，是运动控制应用市场的热门选择， 但仍存在污染物耐受性弱等不足。磁性编码器的优势在于耐用、抗振和抗冲击，通常价格便宜，但易受电磁干 扰且分辨率和精度相对较低。电容式编码器在尺寸小型化、成本控制方面表现出色，多适用于空间受限或成本 敏感的应用场景，例如消费电子产品。

光学编码器将旋转位置信息转化为光脉冲信号以对其进行检测。光学编码器是一种利用高精度光学原理， 将光线与光栅交错投射，通过对感光元件读取信号确定物体位置的传感器，具有高分辨率、高精度、动态响应 速度快、使用寿命长的特点，适用于强磁场环境。光学编码器由发光元件、光敏元件及码盘（即一个刻有规则 的透光和不透光线条的圆盘）组成。当安装在电机转轴上的码盘旋转时，固定住的发光元件发出的光经过码盘， 产生透光和不透光的光脉冲。光敏元件检测到这些光脉冲后，转换成数字信号输出。

根据结构不同，光学编码器可分为透射型和反射型。“透射型”光学编码器是将码盘夹在发光元件和光敏 元件之间，光敏元件能检测发光元件发出的光是否透过码盘光栅，该种编码器具备易提高信号精度、光学路径 简单、易于开发等优势。“反射型”光学编码器的发光元件和光敏元件处于同一平面，通过码盘反射光源，光 敏元件检测发光元件发出的光是否被码盘反射，该种编码器具备易小型化和轻薄化、可叠加制造、能简化组装 工序等优势。

磁编码器通过检测磁场变化得出旋转位置信息，并将其转换成电气信号输出。磁编码器是由永磁体和磁传 感器构成的。永磁体安装在电机轴承等旋转体的顶端，磁传感器安装在永磁体磁场范围内的 PCB 板上。安装在 电机轴承上的永磁体一旦开始旋转，磁传感器就能检测到磁场方向的变化，因此可以得出电机的旋转位置和旋 转速度。磁编码器由于结构较光编码器更简单，因此成本低，耐用性好，具有高度稳定工作性能、抗干扰能力 强、可靠性高等特点，在灰尘、油、水等环境中具有较强的耐受性，适用于灰尘多、油多、水多等严苛环境下的 应用场景。但是电机产生的电磁干扰会对磁性编码器造成极大的影响，并且温度变化也会使其产生位置漂移， 磁性编码器的分辨率和精度相对较低。

根据使用的磁敏感元件不同，磁编码器可分为磁敏电阻式磁编码器和霍尔式磁编码器。磁敏电阻式磁编码 器是根据磁阻元件在不同的磁场强度下产生的磁阻效应，即元件电阻值随磁场变化而变化的特性来检测位置信 息，具有灵敏度高、温度特性良好、可检测空间磁场范围广等优点，但由于制造工艺复杂、成本较高，限制在 工业领域更大范围的应用。霍尔式磁编码器以霍尔元件为磁敏感元件，通过感应随被检测对象运动而变化的磁 场，产生霍尔效应，即利用霍尔元件随磁场变化产生电势差的特性来检测位置信息。霍尔元件组件安装在磁极 的轴向方向，随着感应磁场的变化，元件的电压值发生变化，具有结构简单、体积小和生产成本低等特点。

电容式编码器通过测量调制旋转电场得出旋转位置信息。电容式编码器工作原理是通过固定发射器发送载 波信号，运动的转子调制空间电场将载波信号反射给固定接收器，利用 ADC（模数转换器）对信号进行采样， 再利用 FPGA（现场可编程逻辑门阵列）进行解调并计算得到测量结果。与光学编码器对比，电容式编码器不采 用光学元件与玻璃码盘，而采用电路板，尺寸小，不易受高低温、振动、灰尘、油污等外界因素影响，环境适应 性更强，测量精度更加稳定，能耗更低，使用寿命更长。与磁性编码器相比，电容式编码器的分辨率、精度更 高，不受电磁、温度干扰。此外，电容式编码器还具有可编程的优点。 电容式编码器主要由转子、固定发射器、固定接收器三部分组成。电容器感应采用条状或线状纹路，其中 一个极点在固定元件上，另一个极点在活动元件上以构成可变电容器，并被构造为一对接收端/发送器。转子蚀 刻着正弦波纹路径，这种纹路可以在电机轴转动时产生特殊的但可预测的信号。然后，该信号通过编码器的板 载 ASIC 进行转换，计算出轴位和旋转方向。

2.5.2 当前国内编码器市场规模 20-30 亿元，机器人放量有望带来巨大的远期空间

当前国内编码器市场规模 20-30 亿元，占全球需求比例仍较小；下游伺服占比 1/3 为第一大应用，机器人 占比存提升空间。据 MIR 睿工业数据，2016-2022 年我国编码器（第三方）市场规模持续扩容，2022 年达到 25.95 亿元。但 2023 年受下游伺服、机床等市场需求阶段性低迷影响，市场规模同比下降 8.86%至 23.65 亿元。随着 人形机器人等新兴产业的发展，以及风电等传统行业的持续建设，市场需求有望迎来提升。2024 年全球编码器 市场规模已达 25 亿美元，约合人民币 183 亿元，国内市场占比有较大提升空间。分领域来看，伺服稳居国内编 码器最大下游市场，2023 年占比达 33%；机床、电梯、风电分别占比 20%、10%、11%，前 4 大领域合计占比 74%。机器人领域占比 3%，预计主要系工业机器人领域，随着人形机器人的放量，该领域占比将大幅提升。

人形机器人关节执行器中编码器用量达到 42 个。根据特斯拉披露的人形机器人设计方案，其躯干+腿部+ 手臂的执行器共 28 个，其中，旋转和线性关节执行器各 14 个。单个旋转关节执行器使用 2 个编码器，单个线 性关节执行器使用 1 个编码器，单台人形机器人躯干+腿部+手臂部位使用编码器的数量就达到了 42 个。

人形机器人领域远期有望带来 252 亿元编码器市场空间。参考 2024 人形机器人产业链白皮书，假设全球 人形机器人产量于 2025、2027、2030、2035 年分别达到 1 万台、100 万台、300 万台、800 万台；以单台人形 机器人编码器需求量 42 个、均价 150 元/个为测算起点，同时考虑未来潜在的降本。据测算，2025 年、2027 年、2030 年、2035 年人形机器人带来的编码器市场空间分别有望达到 0.63、52.5、126、252 亿元，占全球编 码器总市场空间的比例分别达到 0.31%、18.08%、29.00%、34.63%，长期空间广阔。

2.5.3 编码器国产化率预计不足 20%，国产替代空间广阔

编码器国产化率预计不足 20%，奥普光电旗下禹衡光学市占率 8.50%，国产替代空间广阔。编码器作为重 要的位置传感器，具有较高的技术壁垒，外资品牌在高端市场优势明显。2021-2023 年，国内编码器市场头部外 资品牌占比从 59.97%累计提升至 71.92%。截至 2023 年，外资龙头多摩川、海德汉市场规模分别达到 28.54% 、 16.62%，份额优势明显。国内仅 2 家企业进入份额前 10，合计市占率 12.09%；其中国内龙头禹衡光学市占率 达 8.50%，位居第 3，奥普光电持有其 65%股份；国内宜科市占率 3.59%，位居第 7。国内市场 12 名开外的的 企业合计份额占比 15.98%，预计仍以外资为主，整体国产化率预计不到 20%。随着禹衡光学、宜科等内资企业持续加大自主研发与市场开拓力度，编码器国产化率有望实现向上突破。 此外，汇川技术、雷赛智能等企业具备编码器研制及生产基础，正积极研发，有望持续推出编码器新品。

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