如果把人形機器人想像成一個人，基礎模型就是他的「思考與意識」，運動控制算法就是他的「反射與協調性」，類比半導體則是他的「內分泌與體溫調節」，而致動器就是他強壯的「肌肉關節」。
「人形機器人解剖學」（Anatomy of a Humanoid）
我們可以將機器人的各個組件與人類的神經系統功能進行深度對應：
1. 大腦（Cerebrum）：基礎模型與 AI 晶片
在機器人中，這相當於負責邏輯思考、語言理解與多模態感知的核心。
- 基礎模型（Foundational Models）： 如 NVIDIA 的 Project Gr00t 或 Meta 的 Llama，賦予機器人理解自然語言、模仿人類動作及感知動態環境的能力。
- AI 晶片（SoC）： 例如 Tesla 的 FSD 晶片或 NVIDIA 的算力平台，負責接收感測器輸入並在邏輯思考後產生指令。這就像大腦皮質處理資訊並做出決策。
2. 小腦（Cerebellum）：運動控制系統
小腦在人類中負責協調動作與維持平衡，這與機器人的**運動控制系統（Motion Control System）**角色一致。
- 精準執行： 運動控制系統接收來自 AI 晶片的指令，並以高精度和穩定性控制關節運作。
- 即時反饋： 運控系統會將動作的實際狀態即時反饋給 AI 晶片，這與小腦透過本體感覺不斷修正動作的功能非常相似。
3. 自主神經系統（Autonomic Nervous System）：類比半導體與熱管理
自主神經負責維持生命運作（如體溫、心跳），而無需大腦有意識地控制。在機器人中，這類比於基礎調節組件：
- 類比半導體（Analog Semis）： 這些晶片與感測器配合，負責調節溫度、電氣分配以及馬達驅動器的電流穩定。
- 熱管理與電源管理： 負責確保電池組、冷卻系統和結構零件（如外殼與骨架）在安全的狀態下運作。
4. 周圍神經與感官：佈線、感測器與致動器
- 神經纖維（Nerves）： 電線與連接器（Wires & Connectors）是機器人的數據與電力傳輸網路，負責將訊號傳遍全身。
- 感官（Sensory Organs）： 感測器（Cameras, Lidar, Force sensors）提供視覺、深度覺與觸覺，讓機器人感知物理世界。
- 關節與肌肉（Joints/Muscles）： 致動器（Actuators）由馬達、螺桿、減速器等組成，將電能轉換為物理動作。
關鍵軟體技術與廠商：
將人形機器人的結構類比為人類神經系統是非常精確的。根據來源資料，這四個部分在機器人價值鏈中分別承擔了決策、協調、監控與執行的角色，具體的關鍵技術與開發廠商整理如下：
1. 大腦 (Cerebrum)：基礎模型與 AI 晶片
這部分負責「邏輯思考」、「語言理解」與「高階決策」，是人形機器人自主性的來源。
- 關鍵技術：
- 通用生成式 AI 模型 (Foundational Gen-AI Models)： 讓機器人能透過大量數據訓練來理解自然語言、模仿人類動作並感知動態環境。
- 多模態模型 (Multi-modal models, MMMs)： 類似於驅動 ChatGPT 的大型語言模型，MMMs 整合視覺、語言與行動，是當前機器人創新的核心驅動力。
- 主要開發廠商：
- 基礎模型： NVIDIA (Project Gr00t)、Alphabet (Google Deepmind)、Meta (Llama 與機器人控制模型)、Microsoft (Figure AI 支持者)、Baidu。
- AI 晶片 (SoC)： NVIDIA、Intel、Qualcomm、Tesla (FSD 晶片)、Ambarella、地平線 (Horizon Robotics)。
2. 小腦 (Cerebellum)：運動控制系統
這部分負責接收大腦指令，並確保動作能以高精度與高穩定性執行，同時回傳即時狀態。
- 關鍵技術：
- 運動控制算法 (Motion Control Algorithms)： 整合 AI 算法以提升可擴展性、精度與穩定性，實現自主學習與任務優化。
- 實體智慧 (Physical Intelligence/AI)： 將數位世界的 AI 能力轉化為物理世界的獨立移動與操作能力。
- 主要開發廠商：
- 通常由整機整合者 (Integrators) 自行開發核心系統，如 Tesla、波士頓動力 (Boston Dynamics/Hyundai)、Agility Robotics、UBTech (優必選)、Unitree (宇樹科技) 等。
3. 自主神經系統 (Autonomic Nervous System)：類比半導體與熱管理
這部分負責調節機器人的內部「生理」平衡，如溫度、電源分配與馬達狀態，確保系統安全運行。
- 關鍵技術：
- 電源與散熱管理軟體： 與感測器配合調節電池效率與組件溫度。
- 信號調節與驅動控制： 透過類比晶片監控速度、位置與電流分配。
- 主要開發廠商：
- 德州儀器 (Texas Instruments)、恩智浦 (NXP)、意法半導體 (ST Micro)、英飛凌 (Infineon)、瑞薩 (Renesas)、安森美 (Onsemi)、Allegro Microsystems、Melexis。
4. 周圍神經與感官：佈線、感測器與致動器
這部分負責收集環境數據（感官）並驅動機械關節（肌肉），並利用軟體進行訓練與分析。
- 關鍵技術：
- 模擬與虛擬軟體 (Simulation/Digital Twins)： 建立虛擬環境（如 NVIDIA Omniverse）讓機器人在部署前進行數百萬次「集體學習」與數位分身訓練。
- 數據科學與分析軟體： 捕捉並分析邊緣端（機器人本體）收集的海量感測器數據。
- 主要開發廠商：
- 模擬軟體： NVIDIA、Siemens、達梭系統 (Dassault Systemes)、Hexagon。
- 數據分析： Palantir、Oracle。
- 感測硬體： Sony Group (視覺)、Keyence (基恩斯)、Novanta (ATI) (力覺與力矩)、Intel RealSense。
總結來說，目前的發展趨勢正處於「大腦」快速進化的階段，透過 VLA/VLM (多模態模型) 和虛擬模擬訓練，人形機器人正在縮短研發週期，並朝向能處理複雜任務的通用用途 (General Purpose) 邁進。
