文 | 昆仲資本

2012年5月，國際空間站兩名宇航員操縱空間站外18米長大型機械臂抓住美國SpaceX公司研發的無人駕駛飛船—“Dragon”，實現了二者對接。在此機械臂的末端安裝的便是美國航空航天局NASA投入巨資研制的六維力傳感器。

彼時，六維力傳感器還是一種體積龐大、造價昂貴、僅限于尖端軍工和航天領域的專業設備。隨著制造工藝的精進和微電子技術的飛躍，這種曾經“高不可攀”的技術正迅速小型化、低成本化，從航天領域走向工業自動化，并在最近幾年，悄然進入了人形機器人的核心感知系統。

為什么一種源自航天領域的高精度傳感器會成為人形機器人的關鍵組件？答案在于人機交互的本質。

人類在與物理世界互動時，依靠的不僅是視覺和聽覺，更關鍵的是觸覺反饋。當我們拿起一個雞蛋，既不會捏碎它，也不會讓它滑落，這種精細的力控能力源于我們手指末端無數的觸覺感受器。

人形機器人要實現類似人類的靈巧操作，就必須具備同樣精確的力覺感知能力。六維力傳感器恰恰能夠提供這種全方位的力和力矩信息，讓機器人“知道”它對物體施加了多大的力，以及這些力在空間中的分布狀態。這種能力對于機器人執行精細操作、維持平衡行走、以及安全地與人類互動至關重要。

近兩年來，隨著眾多人形機器人項目相繼亮相，這個原本小眾的傳感器品類突然成為投資界的關注焦點。一方面是因為六維力傳感器在人形機器人成本結構中占比高達19%（根據特斯拉機器人預估），是單一價值最高的核心零部件之一；另一方面，這一領域尚未形成絕對壟斷格局，國產化替代空間巨大，市場預期也從當前的幾億元規模迅速擴展至未來可能的百億量級。

這種從航天科技到工業應用，再到人形機器人關鍵組件的技術演變，正代表著一類高精尖傳感技術的典型發展路徑。在這個“小而美”的細分賽道背后，或許蘊藏著下一個傳感器行業的巨大機遇。

牛頓力學的現代“測量者”

六維力傳感器，顧名思義，是一種能夠測量六個維度力學量的高精度傳感器。從物理學角度看，任何作用于物體的力都可以分解為三個正交方向的力分量（Fx、Fy、Fz）和圍繞這三個軸的扭矩分量（Mx、My、Mz）。普通力傳感器通常只能測量單一方向的力，而六維力傳感器則能同時監測這六個維度的物理量，無論力的方向如何變化或施力點在何處，都能精確捕捉。

這種全維度測量能力，使六維力傳感器成為機器人與物理世界交互的“神經末梢”。當機器人抓取物體時，它需要知道手指施加了多大的力，以及這個力在各個方向的分布，六維力傳感器正是提供這種精細感知的關鍵設備。

在評估六維力傳感器的性能時，有幾個關鍵指標需要特別關注。首先是串擾，這一指標用來衡量多維力傳感器各測量方向間的耦合影響，可以直接反映測量誤差水平。理想情況下，一個方向的力不應該影響其他方向的測量結果，但實際工程中總會存在一定程度的串擾。

精度是另一個核心指標，它衡量測量結果之間的重復性。精度標定方法通常是在相同環境條件下，在額定載荷范圍內，多次多方向聯合加載相同一組載荷，計算得到的傳感器測量值的標準差，并除以量程。精度越高，意味著傳感器在相同條件下多次測量的結果越接近。

準度則衡量測量結果與理論真值的偏離程度。準度標定方法是對傳感器進行多次多方向聯合加載，計算得到的傳感器測量值與所加載荷理論真值之間的標準偏差，并除以量程。準度反映了傳感器測量值的絕對準確性，是評價六維力傳感器整體性能的重要指標。

隨著應用需求的多元化，六維力傳感器的技術路線也呈現多樣化發展。目前，市場上主要有三種技術路線：應變片式傳感器、光學式傳感器以及壓電/電容式傳感器。

應變片式傳感器是當前最主流的技術路線，又可細分為硅應變和金屬箔兩種類型。其工作原理是當彈性體受力變形時，粘貼在其表面的應變片電阻值會發生變化，通過精心設計的電路，可將這種微小的電阻變化轉換為可測量的電信號。這種傳感器的優勢在于精度高（精度可達0.01N），技術成熟，頻響特性好，測量范圍廣。目前市場上的主要代表企業包括ATI、宇立儀器、坤維科技、藍點觸控等。

光學式傳感器則利用光柵或光纖在受力時發生的微小形變，引起光信號的變化，再轉換為電信號輸出。這類傳感器的最大優勢是可靠性高，抗電磁干擾能力強，可在特殊環境（如強電磁場）中工作。在這一領域，OnRobot、華力創科學等公司有較深的技術積累。

壓電/電容式傳感器中，壓電式利用材料在受力時產生電荷的特性進行測量；電容式則是通過極板距離變化導致電容變化來測量力。這類傳感器的特點是靈敏度高，分辨率高，結構相對簡單，環境適應性較強。Robotiq、Kistler等公司在這一領域有所建樹。

每種技術路線各有其優劣，根據應用場景的不同，選擇也有所差異。在人形機器人領域，應變片式（特別是硅應變片）傳感器因其綜合性能表現突出，成為當前主流選擇。

但六維力傳感器的制造工藝遠比人們想象的復雜，特別是高精度的應變片式傳感器，其制造過程堪稱精密儀器領域的“匠心工藝”。

以當前主流的應變片式傳感器為例，其材料組件包括彈性體、應變片、電路板、粘接劑和外殼等，通過幾十道工序（分為選料、貼片、溫漂和零漂的控制、標定等四大環節）制作而成合格產品。中游生產制造中主要環節包括彈性體加工，打磨、劃線，貼片，固化、老化，組橋走線，零點補償、零點溫度補償，焊線，初測，封膠、焊封，重測等多個流程。其中對最終產品性能影響較大的工藝流程包括彈性體的制造與加工、應變片的貼片、檢測等環節。

這種復雜的工藝流程，導致高精度六維力傳感器的制造周期長、成本高、良品率低，也是該行業長期以來保持高門檻的重要原因。一個高精度六維力傳感器的價格可從數千元到數萬元不等，遠高于普通傳感器。

如今，六維力傳感器的應用場景正經歷著從專業測試到廣泛工業應用的擴展。目前，工業自動化領域占據主導地位，約77.1%的市場份額。在這一領域，六維力傳感器主要用于精密裝配（如發動機裝配、電子產品組裝等需要精確控制力的場景）、精密加工（如拋光、打磨等對力的控制要求高的工藝過程）以及質量控制（測試產品的機械性能、力學特性等）。

汽車測試領域約占7.6%的市場份額，應用包括安全設備測試（如碰撞測試、安全帶測試等）、車身剛度測試（評估車身結構強度）以及駕駛動態測試（如方向盤力反饋等測試）。

人形機器人領域雖然目前僅占約1.6%的市場份額，但增長最為迅猛。在這一領域，六維力傳感器主要用于手部操作（提升抓取、裝配等精細操作的能力）、行走平衡（監測足部接觸力，維持穩定行走）以及人機交互（確保與人交互過程中的安全性）（后文還會具體分析）。

隨著人形機器人對成本控制的要求提高，如何在保持性能的同時降低制造成本，成為行業面臨的重要挑戰。目前，國內一些企業已開始探索自動化貼片、標準化設計等方向，以期實現批量生產和成本下降。因此，作為實現人機協作和精細操作的關鍵組件，六維力傳感器的重要性日益凸顯，未來有望成為該行業增長最快的應用方向。

技術路線之爭：應用場景決定最終勝者

在六維力傳感器領域，不同的應用場景也催生了多種技術路線并行發展的局面。目前，力覺感知技術主要存在三條競爭路線，各有優勢，也各有局限，其適用性很大程度上取決于應用需求的具體特點。

• 硬件傳感直接測量：精度至上的傳統選擇

以六維力傳感器為核心的直接測量方案，是目前最傳統也是最精確的技術路線。這種方案的核心是在機器人的關鍵接觸點(如手腕、足踝)安裝專用的六維力傳感器硬件，直接測量力和力矩數據。以特斯拉機器人為例，其手腕和腳踝部位都安裝了高精度六維力傳感器，在成本結構中占據相當高的比例。

這種方案的優勢在于測量精度高(可達0.01N)、反應速度快、數據可靠性強，能夠捕捉微小的力變化，適合需要精細力控制的場景。然而，其劣勢也明顯：硬件成本高、安裝復雜、對環境敏感，且增加了機械結構的復雜性和重量。

國際領先企業ATI的高端六維力傳感器，單價可高達數萬美元，盡管如此，在對精度要求極高的高端應用中，這種方案仍是首選。我國的坤維科技、宇立儀器等企業，也在這一路線上取得了長足進步，產品精度已接近國際水平，且價格優勢明顯。

• 電流環力控：簡約而不簡單的折中方案

電流環力控是一種不依賴專門力傳感器的間接測量方案。這種技術利用電機控制系統中的電流變化來估算外部施加的力和力矩，通過建立電機電流與輸出力矩之間的數學模型，實現力的間接測量和控制。

電流環力控最大的優勢是簡化了硬件結構、降低了成本，同時避免了傳感器可能帶來的故障點。然而，其精度通常低于直接測量方案，對模型精確性和環境條件的依賴也較高。在小型機器人和消費級產品中，這種方案因其成本效益而受到青睞。波士頓動力的早期四足機器人Spot就采用了這種技術路線。

隨著算法的進步，電流環力控的精度正在不斷提高。一些創新型企業開始將基礎的電流環力控與機器學習算法相結合，通過大量運動數據的訓練，顯著提升了力估算的準確性，使這一技術路線在某些應用場景中的性能接近專用傳感器方案。

• 純視覺+算法：未來可期的顛覆性方向

最具顛覆性的技術路線是完全依靠視覺傳感和先進算法的力覺推斷方案。這種方案不使用任何專門的力傳感器，而是通過高速相機捕捉物體變形、位移等視覺信息，再結合物理模型和深度學習算法，推斷出作用力的大小和方向。

這種方案的最大優勢是硬件成本極低，結構簡單，維護方便。然而，目前的技術挑戰也非常明顯：算法復雜度高、計算資源需求大、精度和實時性與專用傳感器相比仍有差距。特別是在復雜環境和高精度需求場景下，純視覺方案的實用性受到限制。

盡管如此，隨著計算機視覺和AI技術的飛速發展，這一路線正在吸引越來越多的關注和投入。谷歌、Meta等科技巨頭已在這一方向上進行了大量研究，其發展速度之快可能會超出傳統行業的預期。多模態感知的趨勢下，這種方案也被視為最具未來感的技術方向。

在可預見的未來，這三種技術路線將繼續并行發展，不會有單一方案完全取代其他。決定它們各自市場地位的關鍵因素包括：

1. 應用場景的精度需求：在航空航天、高端工業機器人等對精度要求極高的場景，直接測量方案依然是不二之選；而在消費級機器人、普通工業應用中，電流環力控和視覺方案可能因成本優勢獲得更大市場。

2. 成本壓力：隨著人形機器人向消費級市場推進，成本壓力將越來越大。如果直接測量方案的六維力傳感器成本不能快速下降，可能會在某些應用中被替代方案擠壓。

3. 算法進步速度：AI算法的進步速度將直接影響視覺+算法方案的競爭力。如果在未來2-3年內，純算法方案能在精度上接近傳統傳感器，市場格局可能發生根本性變化。

4. 集成化趨勢：更可能的發展方向是多種技術的融合和集成，例如將簡化版的力傳感器與先進算法結合，在保持一定精度的同時顯著降低成本。

人形機器人：爆發在即的“賣鏟”市場

前文提及，人形機器人領域目前占比雖然僅為1.6%，但增長勢頭最為迅猛，被普遍視為未來市場增量的主要來源。

具體而言，在手部操作應用中，六維力傳感器安裝在機器人手腕或手指關節處，提供精確的力和力矩反饋。這使得機器人能夠執行精細的抓取、裝配等操作，處理易碎物品而不損壞，實現類似人手的靈巧性。最新一代的人形機器人如特斯拉Optimus，每個手腕都配備了高精度六維力傳感器。

行走平衡是另一個關鍵應用。六維力傳感器安裝在機器人足部，測量地面反作用力的大小和分布，為平衡控制算法提供輸入。這對于人形機器人在不平整地面行走、爬樓梯等復雜環境中保持穩定至關重要。

人機安全交互也是六維力傳感器的重要用途。通過實時監測接觸力的大小和方向，機器人可以在與人互動過程中保持安全，避免意外傷害。這一功能對于服務型人形機器人尤為重要。

據特斯拉機器人成本結構分析，六維力傳感器占機器人總成本的19%左右，是單一價值最高的核心零部件之一。隨著人形機器人從實驗室走向商業化，預計這一領域的六維力傳感器需求將呈現爆發式增長。

根據睿工業發布的數據，2023年中國市場六維力傳感器出貨量為9,450套，市場規模約2.35億元，同比增長分別為17.4%和14.6%。雖然當前規模不大，但增長趨勢明顯加速。

行業預測指出，2027年將成為市場增速的關鍵拐點，隨后進入高速增長期。到2030年，六維力傳感器的出貨量和市場規模有望分別增加到119.5萬臺和143.3億元，實現數十倍的增長。

這種增長預期主要基于兩個因素：一是人形機器人產業的規模化進程將帶動核心零部件需求；二是技術進步和規模效應將推動六維力傳感器價格快速下降，進一步擴大市場。

在價格趨勢方面，六維力傳感器近年來也呈現明顯下降趨勢。以2020年為基準，平均單價已從約2.63萬元/臺下降到2023年的約2.49萬元/臺。據行業訪談了解，部分用于人形機器人的六維力傳感器已降至千元級別，未來有望進一步下探。這種價格下降趨勢，將極大釋放市場潛力，特別是在對成本敏感的消費級應用領域。

在昆仲資本看來，六維力傳感器行業呈現出明顯的技術壁壘和規模效應特征，具備以下特點的企業可能具有更高的投資價值：

首先，具備長期力覺技術積累的企業值得重點關注。由于技術復雜性高，真正掌握核心技術的企業通常需要5-15年的持續研發積累，這類企業在產品性能、可靠性和創新能力上往往具有顯著優勢。目前市場上的領先企業，如ATI、宇立儀器、坤維科技等，都有深厚的技術沉淀，能夠在性能和可靠性方面提供保障。

其次，已實現規模化量產能力的廠商更具競爭力。六維力傳感器的生產涉及精密機械加工、微電子技術、高精度標定等多個專業領域，建立穩定、高良品率的量產能力需要大量工藝積累和設備投入。在人形機器人等市場快速增長的背景下，具備批量生產能力的企業將更容易抓住市場機遇。

第三，在人形機器人供應鏈中已取得先發優勢的公司具有戰略價值。人形機器人領域可能成為六維力傳感器的最大增量市場，已經成功進入特斯拉、波士頓動力等龍頭企業供應鏈的傳感器廠商，有望借助客戶成長獲得持續發展空間。如近期獲得小米、舜宇等投資的坤維科技，已在多家人形機器人企業供應鏈中占據重要位置。

六維力傳感器作為高端傳感設備，正處于從專業工業應用向人形機器人等新興領域擴張的關鍵階段。雖然當前市場規模有限，但未來增長潛力巨大，預計2030年中國市場將突破百億元規模。國產廠商憑借性價比優勢和服務響應能力，正逐步蠶食外資品牌市場份額，但在核心技術指標和品牌影響力方面仍需追趕。

作為早期投資人，昆仲資本重點關注具有真實量產能力和技術積淀的企業，同時密切關注人形機器人產業進展和技術路線演變。隨著生產工藝改進和規模效應顯現，六維力傳感器價格有望持續下降，進一步推動行業進入良性發展循環。長期來看，該領域將呈現“應用場景拓展”與“技術路線收斂”并行的雙重特征，為具備核心競爭力的企業創造戰略性機遇。

在這個從航天科技走向消費級應用的高精尖傳感器領域，中國企業已經站在了與國際巨頭同臺競技的舞臺上。隨著人形機器人時代的到來，這個“小而美”的細分領域有望成為機器人產業鏈中價值增長最為顯著的環節之一，值得投資人持續關注。