2026年机器人行业深度报告：以正合、以奇胜！

大脑和小脑的分工

大脑（感知-规划），负责人机交互工作，并统筹完成任务的接收、理解、决策与规划全流程；大模型具体落地上述核心环节，实现任务接收、 需求理解、行动决策，以及对任务的规划与步骤分解。

小脑（决策-控制），负责把任务转化为动作，控制运动包括状态分析、全身运动控制、轨迹优化等环节；动作规划明确任务执行的路径与操作 规划，运控算法则具体把控手部伸展、抓取位置、关节控制等运动执行细节。

大脑：算法大模型、算力、数据

特斯拉： FSD V14 MoE大模型+Grok 3协同为算法核心，Dojo 3自研超算+Cortex通用集群+xAI Colossus三引擎并行，AI5/AI6/AI7芯片覆盖 车/机器人/太空端侧训推，形成“数据-模型-算力-芯片”全闭环。 英伟达：英伟达发布人形机器人通用基底模型Groot + Blackwell云端超算中心 + 机器人端侧芯片Jetson + Isaac机器人训练平台 。0penAl： 0penAl将大语言模型接入1X、Figure等人形机器人产品 。 谷歌：谷歌机器人大模型迭代至Gemini Robotics 1.5，一种多形态视觉-语言-动作（VLA）模型，以及Gemini Robotics-ER 1.5，一种最先进的 具身推理（ER）模型。该模型具有几大创新点：首先，Gemini Robotics 1.5具有新颖的架构和运动迁移（MT）机制，使其能够从异构、多形态 的机器人数据中学习，从而使VLA更加通用。其次，Gemini Robotics 1.5将动作与多层次的内部自然语言推理过程交错进行。这使机器人能够 “先思考后行动”，显著提升其分解和执行复杂多步骤任务的能力，同时也让机器人的行为对用户更具可解释性。第三，Gemini Robotics-ER 1.5在具身推理方面建立了新的最先进水平，即在机器人关键能力的推理方面，如视觉和空间理解、任务规划及进度估计。 大脑能力依赖数据+小脑运控和硬件耦合：机器人运动和操作的数据模态更复杂，需要从头开始定义数据，还要在真实环境里长期、大规模采集。

根据《中国人形机器人创新发展报告2025》的信息，机器人智能化能力的主要原因是数据不足，提升具身智能算法的核心依然在于数据。 最佳的数据取得方式是通过机器人本体进行采集的，但获取成本高限制了其数量。通过人类示教、真机作业采集等方式，获取物理世界中的多模 态交互数据。国内人形国创中心的具身智能训练场，依托百台机器人和多样场景，积累异构虚实通用数据集，支撑模仿学习与技能训练。仿真合成数据 ——首先，大语言模型根据简短的任务描述和任务需求来生成相应任务的仿真场景代码搭建，还提供一套自动化的流程来验证仿真 环境的可行性，并进行迭代修正。其次，大语言模型能根据不同任务生成的仿真环境构建一个高质量大模型生成的任务库，用于在构建新任务时进 行检索和反馈优化。最后，根据任务搭建的流程，大语言模型可以采集大量专家数据，在现有模仿学习架构的基础上训练模仿学习策略。GenSim 框架可以用于根据目标任务来搭建仿真环境并产生目标任务的数据，也可以利用大模型的能力进行探索来产生新颖的任务和数据。GenSim的不足 之处是仅面向Ravens仿真器中的机械臂抓取任务。除了通过提升仿真器本身的性能外，还可以通过少量实采数据结合虚实对齐（Virtual Reality Alignment，VRA）算法来实现。 同时，互联网也存在大量人类操作的视频，且数量庞大，参考大模型训练经验，若能合理利用，也是提升机器人智能的重要途径。需要团队具备 扎实的数据清洗能力和底层数据基础设施。

小脑：小脑模型、IMU、MCU编码器、执行器末端的传感器

IMU惯性测量单元：通常放在机器人腰部等位置，协调机器人的运动，保持平衡。是一系列传感器的组合，包括加速度计、陀螺仪、磁力计等， 测量加速度、角速度、磁场强度等。中低端的IMU已经实现了国产替代，但是高端的还是以海外厂商为主。IMU主要难点是提升精度，因为 IMU容易受到温度和机械振动的影响，解决方法是需要对传感器进行高精度的校准、以及强大的数据融合算法支持。

编码器：可以实时反馈电机转子的位置、转速和运动方向（是位置or速度传感器），从而实现精准控制。原理有很多种，如光电编码器、磁编 码器、电容式编码器等，其中光电式是精度更高、不受电磁干扰，是主流选择。编码器的壁垒主要是在于码盘精度、装配工艺、误差补偿技术。 主要指标是精度和寿命。

工艺：六维力矩传感器的核心结构通常由弹性体、应变片（或压电晶体等敏感元件）、电路部分及信号处理单元组成。弹性体作为传感器的主体，其 设计直接关系到传感器的测量精度和稳定性。常见的弹性体结构包括多组弹性应变梁，这些应变梁在受到外力作用时会发生微小的形变。在每个应变 梁上，会贴有一组或多组应变片，用于检测形变引起的电阻变化。此外，部分六维力矩传感器还采用压电晶体等压电材料，通过测量外力作用下产生 的电荷变化来感知力和力矩。

六维力矩传感器在多个领域发挥着重要作用。在机器人技术中，六维力矩传感器为机器人提供了精确的力反馈，使其能够更智能地执行各种任务，如 精密装配、抓取物体等。在航空航天领域，六维力矩传感器被用于测量风洞试验、飞行器运动状态下的六维力信息，为飞行器的姿态控制和任务执行 提供关键数据支持。在医疗康复领域，手术机器人通过搭载六维力矩传感器，能够提升手术的安全性和精度。