机器人的‘前庭系统’，IMU助物理AI走向应用

2025年8月8-12日，2025世界机器人大会在北京举办，众多机器人及智能硬件企业携最新技术及产品亮相。作为机器人的“前庭系统”，导远科技的IMU产品已在多款参展的机器人中稳定运行，支持其实现姿态感知和平衡控制。

► 来源：新闻联播《2025世界机器人大会开幕 国内外200余家企业参展》

通过不断丰富IMU产品矩阵，导远科技正以车规级的可靠性与规模化优势，推动高端定位传感器在更广泛的智能设备中普及。目前，公司产品已在双足、轮式人形机器人，四足机器人，AGV（自动导引运输车），巡检机器人，移动机器人底盘等领域应用。

这些在展会上“大秀肌肉”的机器人，正是物理AI最具代表性的载体。

物理AI，顾名思义，是让人工智能理解并遵循物理规律，从“会思考”进化到“会动手”。要实现这一跨越，AI必须首先具备感知物理世界的能力。如果说摄像头和雷达让AI“看见”了世界，那么IMU则赋予了AI至关重要的“前庭感知”。

这个集成了加速度计和陀螺仪（部分包括磁力计）的微型传感器，正是物理AI感知自身运动姿态和位置变化的基石，对人形和工业机器人都至关重要。

人形机器人的核心挑战之一在于维持双足平衡。其运动自由度高、姿态变化快且幅度大，一个微小的失衡都可能导致摔倒。因此，需要对机器人姿态的微小变化进行高频、实时、精准的感知，以便控制系统迅速做出调整。

以导远科技的IMU模组为例，其姿态输出频率高达500Hz，能做到毫秒级捕捉机器人的倾斜与晃动。其高性能版本IMU模组的陀螺仪零偏不稳定性（Allan方差）≤0.8°/h，加速度计零偏不稳定性（Allan方差）≤0.02mg，为机器人在复杂动态环境下的平衡控制提供了坚实保障。

在工业机器人中，如AGV，需要在无卫星信号、多障碍环境中自主运行，IMU提供了独立于外部环境的高频姿态和运动信息，是机器人实现定位导航和智能避障的基石之一。

对于工业巡检机器人，IMU同样大有用武之处。当机器人的视觉或雷达因光线、遮挡、特征不足等因素失效时，IMU成为帮助设备维持基本功能的“兜底感知”，确保任务不中断。

导远科技的IMU模组经过全温校准，具备自我诊断功能，能保障模组自身的稳定性、可靠性和可用性，是系统安全和可维护性的关键。同时，模组还支持时间同步，确保传感器数据在时间维度的正确关联，是机器人实现多传感器融合和精准导航的基础。

随着全球汽车智能化、工业机器人自动化提速，人形机器人等新型智能体的商用落地，IMU市场正迎来量与质的双重飞跃。

据Research and Markets预测，全球IMU市场规模预计将从2023年的242亿美元增长至2032年的674亿美元，复合年增长率（CAGR）高达12.05%。而在要求更为严苛的高性能市场，QYResearch的数据显示，全球汽车级MEMS惯性测量单元（IMU）市场规模预计到2031年将达到523.52百万美元。

焉知人形机器人在报道本次机器人大会时称（点击文字可“阅读原文”）：“导远科技正是这一趋势的先行者。其基于‘自研芯片-多模组-总成’的全产业链能力，以及率先在要求严苛的车规级市场实现大规模量产的经验，为进入物理AI时代构建了坚固的护城河。”

7月16日，英伟达创始人黄仁勋在第三届中国国际供应链促进博览会上提出“人工智能的下一个浪潮是物理AI（Physics AI）”，将行业的目光从虚拟世界的大模型，拉向了智能体与现实世界的交互。

► 来源：Traditional IoT vs. Physical AI, Janakiram MSV

Physics AI即物理人工智能，是将人工智能与物理系统深度结合的领域，旨在使自主机器（如人形机器人、工业机器人、自动驾驶汽车）能够在真实物理世界中感知、理解和执行复杂操作。

其核心原理是，物理AI通过雷达、摄像头、温度传感器、压力传感器、惯性测量单元等多种传感器，实时获取环境和运动数据，并输入AI算法；算法基于从训练中学习到的物理规律与约束进行分析推理，做出实时决策；随后，通过机械臂、驱动轮等执行器完成移动或操控等动作，从而实现与物理世界的自主交互。

与主要处理文本、代码和图像等数字信息的AI不同，物理AI要求智能体能够理解和遵守物理世界的法则，帮助应对供应链中断和劳动力短缺等全球性挑战。而在这个过程中，IMU作为提供自身运动姿态和位置信息的关键传感器，正是智能体“稳、准、快”行动的保障。