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在剛閉幕的2026慕尼黑上海電子展上，機器人無疑是全場矚目的焦點之一。從工業產線上的協作機器人，到現代倉儲物流的自主移動機器人，再到在通用人工智能與具身智能催化下蓄勢待發的人形機器人，機器人正在從相對封閉、結構化的環境走向更加開放和復雜的物理世界。
應用邊界不斷拓展的同時，機器人研發面臨的挑戰也在發生變化。研發周期長、BOM成本高、可靠性不足是橫亙在整機廠商面前的“三座大山”。
在本屆慕展期間，安森美（onsemi）模擬與混合信號事業群業務拓展高級經理Henry Yang 發表了題為《AMR系統級解決方案：從智能感知到高效驅動的全鏈路賦能》的主旨演講。站在整機系統的宏觀視角，安森美錨定了移動機器人產業的關鍵拐點：自主移動機器人正加速從“單點性能比拼”走向“系統級可靠性競爭”。
安森美模擬與混合信號事業群業務拓展高級經理Henry Yang
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??慕展直擊 | 安森美 50+款電源和感知方案，解鎖智能和能效密碼
機器人是一項高度復雜的系統工程。
以自主移動機器人（AMR）為例，一臺完整的機器人通常需要集成圖像傳感器、深度傳感器、激光雷達、超聲波傳感器、位置傳感器等多種感知設備，同時還要完成?SLAM建圖、路徑規劃、障礙物識別、運動控制、電池管理和內部通信。
隨著機器人搭載的傳感器、執行器和關節數量持續增加，系統復雜度也在快速上升。不同子系統之間不僅需要實現功能連接，還要在數據時序、電源供給、通信帶寬、熱管理和電磁兼容等方面保持協同。
Henry Yang 指出，當具身智能要求機器人走進更復雜的無人或人機協作環境時，任何一個微小的器件級失效，都可能導致整機癱瘓。因此，行業迫切需要跳出局部的“器件思維”，站在全局的“系統級架構”高度，重構感知、決策與驅動的全鏈路。
針對機器人開發中的系統集成挑戰，安森美構建并持續迭代AMR技術驗證平臺，將感知、通信、電源管理和運動驅動等技術放入完整系統中進行組合驗證。
安森美的AMR技術驗證平臺覆蓋電源分配、電機驅動、有線通信、鋰電池充電、處理器、傳感器融合和LED照明七個子系統。
AMR Prototype DEMO
智能感知鏈路：讓機器人看清并理解物理世界
在感知側，安森美覆蓋圖像、深度、超聲波、激光雷達接收、壓力和位置檢測等技術。例如，AR0235CS采用全局快門，可減少高速運動場景中的運動偽影；AF0130集成片上深度處理，可降低對外部存儲器、FPGA和額外計算資源的需求；NCV75215和NCV7192則分別用于近距離測距以及力、壓力等信號檢測。
NCS32100采用非接觸式感應測量，在38毫米傳感器尺寸條件下，典型位置精度可達到±50角秒，可用于車輪、電機和機器人關節的位置反饋。安森美還提供PCB線圈設計工具，幫助客戶降低定制開發難度。
電源與驅動：提升系統集成度
在驅動與電源側，安森美依托其在寬禁帶半導體（碳化硅&氮化鎵）以及傳統硅功率領域的技術實力，為機器人打造了堅實的能量骨骼。
NCD83591是一款60V三相柵極驅動器，集成電荷泵和放大器，可配合外部MOSFET構成無刷電機驅動級。面向機器人關節，安森美還展示了結合GaN功率器件、柵極驅動和感應式位置檢測的執行器方案。
在電源分配環節，NIS3071四通道電子保險絲可為不同負載提供可配置的過流和熱保護，并減少外部檢流器件。安森美還展示了面向3kW鋰電池充電的功率轉換方案，覆蓋功率因數校正、LLC諧振轉換和同步整流。
全以太網化的骨干通信網
傳統CAN 總線在數據率上已無法滿足日益龐大的點云和圖像數據吞吐需求。安森美的10BASE-T1S 工業以太網控制器（NCN26010），能夠支持在單對雙絞線上實現10Mbps的半雙工多點共線通信，遠超傳統CAN總線。在未來，我們基于最新的65nm工藝的TREO平臺會迭代更多有競爭力的產品。
縮短研發周期與優化綜合成本
對于移動機器人廠商而言，系統級方案的價值主要體現在兩個方面：降低底層開發復雜度，以及優化BOM和整體系統成本。
安森美的AMR技術方案配套評估板、參考設計和開發工具，例如NCS32100 PCB線圈設計工具。客戶可以基于這些經過驗證的設計基礎開展開發，減少部分重復選型和底層調試工作，將更多資源投入SLAM算法、應用軟件和整機差異化設計。
在成本方面，系統級方案也有利于減少不必要的外圍器件、接口轉換和重復設計。例如，高集成度的柵極驅動器有助于簡化外圍電路；NIS3071電子保險絲無需外部電流分流電阻，可減少部分保護器件；10BASE-T1S則可在單對雙絞線上連接多個設備節點，幫助簡化通信架構和布線。
與此同時，更早開展子系統協同驗證，也有助于減少后期返工和故障排查成本，提升整機維護效率。
隨著具身智能和人形機器人持續發展，機器人將集成更多傳感器、關節執行器和通信節點，對系統集成度、功耗、實時性和可靠性提出更高要求。
從AMR進一步覆蓋機器人頭部感知、機械臂、關節執行器和傳感機械手。安森美在AMR技術驗證平臺中積累的感知、通信、電源管理和運動驅動能力，也可以為更復雜的機器人應用提供技術參考。
在人形機器人中，頭部可通過圖像傳感器和iToF深度傳感器獲取環境信息；壓力和力傳感接口可用于抓握及受力檢測；感應式位置傳感器可為電機和關節提供位置反饋；GaN功率器件、柵極驅動器及電機控制方案，則有助于構建更加緊湊、高效的關節執行系統。
從智能感知到高效驅動，安森美將繼續依托系統級方案、參考設計和開發工具，幫助客戶降低底層集成復雜度，為移動機器人、具身智能和人形機器人走向實際應用提供更加可靠、高效的支持。
?點個星標，茫茫人海也能一眼看到我?
