近日，一份聚焦移动机器人技术发展的白皮书正式发布，系统梳理了从固定机械臂到人形机器人的技术演进脉络，并围绕运动控制、环境感知与导航、模块化与灵活性三大核心领域展开深度解析，为行业创新提供了具有前瞻性的实践指南。
根据白皮书，移动机器人按运动方式可分为五类：固定型、二维驱动型、三维运动型、腿足型和人形。随着形态升级，其控制与指令系统的复杂性呈阶梯式增长。早期固定机械臂通过预设轨迹完成工业装配任务，自动导引车（AGV）依赖地面标记实现结构化环境物流，而自主移动机器人（AMR）则通过新增独立计算模块，具备了自主定位与避障能力。技术突破方面，无人机已突破稳定性限制，腿足机器人通过互联运动链维持平衡，人形机器人则需实现全身协同控制，其复杂性位居各类机器人之首，预计未来3-8年将迎来关键发展期。
在核心技术层面，不同类型机器人对运动控制的需求差异显著。人形机器人需满足30个以上自由度的实时控制，并解决手臂负载补偿问题。环境感知与导航领域，激光扫描仪与摄像头构成核心传感器阵列，同步定位与地图构建（SLAM）技术为环境建模提供支撑，3D传感技术则助力机器人应对户外复杂地形。模块化与灵活性方面，机器人通过总线系统与无线网络实现互联，人形机器人更需解决多物体交互时的动态平衡问题，具身人工智能技术成为提升系统稳定性的关键突破口。传感器同步低时延、功能安全机制等技术难点仍需攻克。
应用场景的拓展是移动机器人发展的重要趋势。从工业车间、仓库等结构化环境，逐步延伸至医院、家庭、城市街道等非结构化场景。工业领域以机械臂、AGV、AMR为主，承担装配、物流等任务；服务领域中，无人机用于环境监测，腿足机器人适用于崎岖地形作业，人形机器人则在医疗协助、家务服务等以人为中心的场景中展现潜力。值得注意的是，轮式和多足结构仍是当前主流方案，人形机器人需在轮式方案难以适配的场景中寻找差异化突破点。
针对未来发展方向，白皮书提出需强化机器人多场景适配能力，构建多样化形态组合以满足不同需求。技术层面，应持续提升AI实时性能、传感器同步效率及低功耗计算能力，推动机器人与人类高效协作。在标准制定方面，机群编排、人机交互等领域的标准化进程亟待推进。半导体企业恩智浦表示，将通过高性能半导体、先进连接解决方案等基础技术赋能行业创新，同时呼吁产业链合作伙伴共同探索机器人在非结构化环境中的应用边界，为提升人类生活品质、重塑行业生态提供可持续解决方案。
