近日，一份聚焦移動機器人技術發展的白皮書正式發布，系統梳理了從固定機械臂到人形機器人的技術演進脈絡，并圍繞運動控制、環境感知與導航、模塊化與靈活性三大核心領域展開深度解析，為行業創新提供了具有前瞻性的實踐指南。

根據白皮書，移動機器人按運動方式可分為五類：固定型、二維驅動型、三維運動型、腿足型和人形。隨著形態升級，其控制與指令系統的復雜性呈階梯式增長。早期固定機械臂通過預設軌跡完成工業裝配任務，自動導引車（AGV）依賴地面標記實現結構化環境物流，而自主移動機器人（AMR）則通過新增獨立計算模塊，具備了自主定位與避障能力。技術突破方面，無人機已突破穩定性限制，腿足機器人通過互聯運動鏈維持平衡，人形機器人則需實現全身協同控制，其復雜性位居各類機器人之首，預計未來3-8年將迎來關鍵發展期。

在核心技術層面，不同類型機器人對運動控制的需求差異顯著。人形機器人需滿足30個以上自由度的實時控制，并解決手臂負載補償問題。環境感知與導航領域，激光掃描儀與攝像頭構成核心傳感器陣列，同步定位與地圖構建（SLAM）技術為環境建模提供支撐，3D傳感技術則助力機器人應對戶外復雜地形。模塊化與靈活性方面，機器人通過總線系統與無線網絡實現互聯，人形機器人更需解決多物體交互時的動態平衡問題，具身人工智能技術成為提升系統穩定性的關鍵突破口。傳感器同步低時延、功能安全機制等技術難點仍需攻克。

應用場景的拓展是移動機器人發展的重要趨勢。從工業車間、倉庫等結構化環境，逐步延伸至醫院、家庭、城市街道等非結構化場景。工業領域以機械臂、AGV、AMR為主，承擔裝配、物流等任務；服務領域中，無人機用于環境監測，腿足機器人適用于崎嶇地形作業，人形機器人則在醫療協助、家務服務等以人為中心的場景中展現潛力。值得注意的是，輪式和多足結構仍是當前主流方案，人形機器人需在輪式方案難以適配的場景中尋找差異化突破點。

針對未來發展方向，白皮書提出需強化機器人多場景適配能力，構建多樣化形態組合以滿足不同需求。技術層面，應持續提升AI實時性能、傳感器同步效率及低功耗計算能力，推動機器人與人類高效協作。在標準制定方面，機群編排、人機交互等領域的標準化進程亟待推進。半導體企業恩智浦表示，將通過高性能半導體、先進連接解決方案等基礎技術賦能行業創新，同時呼吁產業鏈合作伙伴共同探索機器人在非結構化環境中的應用邊界，為提升人類生活品質、重塑行業生態提供可持續解決方案。