机器人嗅觉技术综述 - 香港科技大学研究团队在《npj Robotics》发表综述，系统梳理了电子鼻在机器人嗅觉领域的最新进展，揭示该技术正从实验室走向现实应用[1] 机器人嗅觉的必要性与原理 - 人类嗅觉存在主观性、易受状态影响且无法检测无味有害气体等本质局限，因此需要开发能复制甚至超越人类嗅觉的技术[3] - 机器人嗅觉系统需在湍流、风力变化和多种气味源的复杂环境中准确检测识别目标气体，这对搜救、环境监测和医疗诊断至关重要[3] - 电子鼻系统通过仿生原理工作，效仿人类鼻子捕捉气味，再通过智能算法对复杂化学信号进行解码与识别[4] 核心传感器技术 - 金属氧化物半导体气体传感器是机器人电子鼻的理想选择，在灵敏度、成本效益和紧凑性方面表现出色，能检测极低浓度的目标气体，但长期稳定性受材料性能漂移影响[7] - 电化学气体传感器通过特异性电化学反应识别目标气体，选择性强且功耗极低，适用于便携式机器人系统，但其使用寿命与环境适应性有待提高[8] - 光学气体传感器以高选择性、卓越的长期稳定性和抗环境干扰能力著称，当前研究致力于通过超材料、MEMS工艺实现小型化与集成化，并发展多气体同步检测能力[11] - 场效应晶体管传感器是朝着智能嗅觉迈进的关键，本质上是可微型化的电子嗅觉芯片，灵敏度极高，能与机器人计算核心无缝集成，新兴的二维材料增强了其性能[12] - 此外，催化燃烧传感器和石英晶体微天平传感器也共同丰富了机器人嗅觉的技能库[14] 气味源定位算法 - 面对气味在空气中形成飘忽不定轨迹的难题，科学家开发了仿生方法、多机器人协作和贝叶斯概率策略三大类气体源定位算法[15] - 仿生算法受飞蛾等生物行为启发，在低气流环境下，六边形路径算法表现最佳，成功率达到73.3%[17] - 多机器人协作方法通过粒子群优化和蚁群优化等算法，让机器人团队协同工作共享信息，研究显示在一定范围内增加机器人数量可以提高搜索成功率[18] - 贝叶斯概率模型使机器人能够根据不完整的感官信息推理出气味源最可能的位置，未来趋势是结合仿生策略灵活性与概率模型准确性的混合算法[18] 应用场景 - 在搜救行动中，机器人可凭借电子鼻检测人体释放气味以定位被困者，已有集成触觉与嗅觉的仿生手掌机器人能在废墟中识别人体并评估生命状态[22] - 在环境监测中，搭载电子鼻的无人机、地面机器人可绘制气体分布三维地图，实时监测工厂泄漏、空气污染、火灾初期烟雾等，实现预警与溯源[23][24] - 在医疗健康领域，智能口罩可集成CO₂传感器监测呼吸状态；电子皮肤结合气体传感器实现汗液成分无线监测；微型电子鼻胶囊可进入消化道检测肠道气体；在肿瘤切除等手术中，机器人嗅觉可实时识别组织挥发性标志物辅助医生判断边界[26] - 在未来家用场景中，搭载电子鼻的人形家庭机器人将能实时监测燃气泄漏、甲醛超标等危险，识别食物腐败，感知烹饪气味自动调节家居环境，甚至通过识别主人喜爱的气味提供个性化服务[28] 挑战与未来方向 - 机器人嗅觉技术面临传感器灵敏度、选择性、稳定性之间难以同时优化的矛盾，以及温度变化、湿度干扰、多重气味混合、传感器老化漂移等复杂真实环境的挑战[29] - 未来的突破将依赖于纳米材料科学、神经形态计算和柔性电子技术等多学科的深度交融，以创造出更高效的气体敏感材料、模仿生物信息处理方式并使传感器能贴合各种表面[29] - 未来每一台服务机器人可能都会标配电子鼻，嗅觉将成为机器感知世界的标准配置之一[29][30]

公司业务与产品布局 - 公司业务涉及电子皮肤、传感器及人形机器人领域 [1] - 公司电子皮肤产品已实现小批量供货 [1] - 公司布局了柔性触觉传感器、电子鼻、惯性测量单元等具身智能产品 [1] 市场地位与合作 - 公司在特定细分传感器领域的国内市场占有率多年位居第一 [1] - 公司已与近30家机器人整机厂及零部件厂商建立了联系与合作 [1]

文章核心观点 - 2025年是人工智能发展的关键节点，AI技术正在“泛化”，快速渗透到各行各业和每个人的工作与生活中，开启一个新的发展周期 [1] - 企业和个人均需积极应对AI带来的变革，企业需抓住工业革命新浪潮的机遇，个人则面临价值重构并可能成为“超级个体” [1][6] - 面向大众的AI科普与价值链接变得至关重要，需要通过直观的展示与体验帮助更广泛的人群建立对AI的真实体感和基础判断力 [3][5][7][9] AI技术发展态势与影响 - AI技术正在“泛化”，像洪水一样涌向每个角落，从科技圈快速渗透至工厂、写作等广泛领域 [1] - AI正在开启一个新的发展周期，2025年是一个承前启后的重要节点，物理世界与虚拟世界正在同步变革 [1][15] - AI应用的丰富性冲破了创造的枷锁，例如将漫剧制作周期从90天缩短至10-15天 [13][15] 企业层面的AI应用与战略 - 企业需具备一定的数字化基础才能抓住AI先机，中国部分工厂因提前10到15年开始产业智能化，故能快速应用机器视觉、深度学习、大模型、具身智能等技术 [10] - 企业需要具备科技思维，将自己转变为科技公司，拥有行业大模型和算法能力，以构建竞争壁垒 [12] - AI驱动产线智能化改造和产品创新，例如海天酱油工厂用“电子鼻”鉴别风味，双鹿电池的AI配方模型将研发时间缩短至30分钟，智能床垫等AI化产品形成新卖点 [12] - AI带来了定制化生产趋势，智能化产线叠加AI精细化控制能力，使得低门槛定制化生产成为可能，推动商品细分与创新 [12] - AI为中国制造业提供了提高效率、降低成本、扩大营销、锻炼员工的新机会，是600万家中国工厂的一次重要变革契机 [13] 个人层面的AI机遇与挑战 - AI时代为个人带来了第六个创业窗口期，专业能力更强的人有机会成为“超级个体”，以极低成本使用AI工具进行创作、购物、选品、开店等 [1][13] - 成为超级个体的关键在于内在特质：需要是疯狂的、有梦想的且具备产品化能力的人 [13] - AI也带来了个体价值的剧烈重构，许多习以为常的规则和环境被改变，可能导致残酷淘汰，例如漫剧行业核心能力从绘画变为讲故事 [15] - 未来五到十年，“能力”需要被重新定义，个人需审视自身技能是否会被机器、算法、工具或大模型替代 [15] AI普及与大众认知 - 需要通过大众化的传播渠道和直观的视听体验进行AI科普，帮助未接触前沿动态的人群建立基础判断力 [3][7] - 展示与呈现是关键，例如通过走访66家企业、核心市场及高校获得洞察，并现场演示与机器人互动、AI时空创造力等，以建立真实体感 [7][9] - 目标是让大众了解各行各业正在发生的变化以及哪些AI工具可用，因为率先使用新工具者将获得竞争优势 [9]

行业活动与参与规模 - 2025世界机器人大会召开 国内外200余家机器人企业参会 其间百余款新品发布 [7] - 全球首个人形机器人运动会启幕 吸引来自16个国家和地区的280支队伍参赛 [7] - 人形机器人运动会共有500余名机器人参赛 足球项目有海内外48支队伍使用加速进化科技的机器人 [8] 技术性能表现 - 宇树科技G1机器人以33.71秒获得100米障碍赛冠军 H1机器人以394.40秒获得1500米比赛冠军 [9] - 加速进化科技的机器人具备皮实耐摔和开发者友好的特点 参赛队可在其框架基础上开发决策程序 [8] - 天工Ultra机器人因全程采用全自主导航系统无人遥控 比赛用时乘以0.8系数后获得100米冠军 [10] 技术发展阶段与挑战 - 人形机器人技术处于从实验室技术突破向产业化应用跨越的关键阶段 [9] - 硬件物理性能持续突破 人工智能实现决策能力代际跃升 支撑技术不断夯实 [9] - 现有硬件具备基础可用性 但具身智能未完全成熟成为制约大规模应用的关键瓶颈 [11] 智能化发展现状 - 全球范围内人形机器人"大脑"开发突破不多 中国在硬件和运动能力方面位于全球前列 [10] - 北京人形机器人创新中心开发通用具身智能平台"慧思开物" 支持一脑多机一脑多能 [11] - 机器人智能化是渐进突破过程 需提升自主性、准确性、稳定性和交互安全性 [9][11] 应用场景与商业化前景 - 人形机器人已在表演、娱乐场景提供情绪价值 在仓库、超市、药店等场所承担分拣搬运工作 [12] - 最可能大规模应用的场景包括工业生产、商业服务、物流、特种作业和家庭服务 [11][12] - 国际机器人协会预测2021-2030年全球人形机器人市场规模年复合增长率达71% [13] - 中国电子学会预测到2030年中国市场规模有望达到约8700亿元 [13] 核心组件技术发展 - 电子鼻通过气体敏感单元阵列和AI算法实现环境气体检测 可识别饮料、酒、醋等液体 [15] - Casia Hand灵巧手具备多种类型 类人自由度手可完成穿针引线等精细操作 高速手关节速度达720度/秒 [16] - 外骨骼护膝机器人基于AI自适应算法实现运动识别 能动态调整助力模式并分散关节压力 [17]

行业活动与市场前景 - 2025世界机器人大会有200余家国内外企业参会并发布百余款新品 [1] - 全球首个人形机器人运动会吸引16个国家和地区280支队伍参赛 [1] - 国际机器人协会预测2021-2030年全球人形机器人市场规模年复合增长率达71% [5] - 中国电子学会预测2030年中国人形机器人市场规模达约8700亿元 [5] 技术发展现状 - 人形机器人硬件物理性能持续突破且人工智能决策能力实现代际跃升 [1] - 宇树科技G1机器人以33.71秒获100米障碍赛冠军，H1机器人以394.40秒获1500米冠军 [1] - 天工Ultra机器人因采用全自主导航系统获得比赛时间0.8系数加权夺冠 [2] - 电子鼻技术通过敏感单元阵列结合AI算法实现气体定性定量检测 [7] - Casia Hand灵巧手最高达25个自由度，可实现穿针引线等精细操作 [8] - 外骨骼护膝机器人采用AI自适应算法，膝关节仿生减震机制可分散冲击力 [9][10] 产业化应用挑战 - 人形机器人需提升通用场景自主性、运动操作稳定性及人机交互安全性 [1] - 高质量训练数据稀缺且成本高昂，制约具身大模型发展 [4] - 现有硬件具备基础可用性，但具身智能成熟度仍是规模化应用关键瓶颈 [3] - 需解决伦理规范问题包括隐私保护和人类与机器人共处方式 [4] 应用场景拓展 - 人形机器人已应用于表演娱乐、物料搬运、药品分拣及酒店服务场景 [4] - 通用具身智能平台可实现工业生产、商业服务、物流等多场景任务覆盖 [3] - 外骨骼设备支持登山徒步及日常助行场景，具备动态助力调整功能 [9]

技术合作与研发内容 - 公司与南开大学于7月30日签订技术委托开发协议 联合开发触觉传感原型机和嗅觉智能装备原型机 [1] - 项目面向机器人多场景作业需求 旨在打造高灵敏度、高集成度的电子皮肤与电子鼻系统 [1] - 研发重点包括高性能敏感材料开发 多维信号处理及智能模式识别算法的集成应用 [1] 技术功能与应用场景 - 嗅觉传感器模拟生物嗅觉系统 实现复杂环境中多种气体的高精度识别与浓度检测 [1] - 触觉传感器模拟人类皮肤感知能力 捕捉压力、温度、湿度、纹理及材质信息 [2] - 嗅觉系统应用覆盖安监领域（毒品/炸药探测）、工业领域（设备巡检/环境测量）、特殊环境作业、食品安全及医疗辅助诊断 [1] - 触觉系统可提升工业自动化、医疗康复、服务机器人和特种作业领域的人机协作安全性与环境交互适应力 [2] 战略意义与行业影响 - 合作标志公司在人工智能感知技术领域实现产学研深度融合的关键进展 [1] - 项目成果将赋予服务机器人、工业协作机器人及特种机器人类人化多模态感知能力 [1] - 双方将通过合作加速前沿传感器技术的落地应用 强化产学研协同创新体系 [2]