作者 | 陽誠投研團隊
一、引言
今年11月，特斯拉機器人官號發布視頻顯示，Optimus機器人已實現穩定接住拋來的網球并流暢放下的動作，手部協調性幾乎媲美人類。今年12月，華為全球具身智能產業創新中心宣布啟動運營，同時與多家機器人企業簽署戰略合作備忘錄。這些行業大事件不僅彰顯了人形機器人領域的技術突破和廣闊的市場潛力，也為多維力傳感器的快速發展鋪平了道路，作為機器人感知的核心器件，多維力傳感器正迎來市場規模擴張的黃金時期。
二、 技術介紹
（一）力傳感器的原理和實現
力學傳感器作為力的測量儀器，其核心原理是將力作用下的形變轉換成電信號，進而檢測張力、拉力、壓力、重量、扭矩、內應力和應變等力學量。本文將力或力矩、力覺傳感器統稱為力傳感器。
力傳感器主要包括本體單元和應變/形變檢測系統兩大部分，由力敏元件、轉換元件和信號處理單元等具體元件組成。當有力作用時，力施加于傳感器本體單元上，并引起本體單元的應變或形變，檢測系統可感知本體的應變或形變，通過電路將其轉化為相應電壓，繼而通過測量電壓值來表征力的大小，并轉換成可用輸出信號，最終實現力的測量。
資料來源：《于人共融機器人的關節力矩測量技術》，陽誠整理
圖1：力傳感器基本工作原理
（二）力傳感器的分類
根據所測力的維數不同，常見的力傳感器包括一維力傳感器、三維力傳感器和六維力傳感器。
資料來源：坤維科技官方公眾號，陽誠整理
圖2：常見的力傳感器類型
由于六維力傳感器能夠同時測量物體在三個空間方向和三個旋轉方向上的力與力矩，適用于力作用點隨機并對測量精度要求較高的場景。這一特性對于機器人產業鏈和其他智能裝配來說非常重要，因此工信部將六維力傳感器納入重點發展的核心零部件范疇。
（三）六維力傳感器的優勢和技術難點
1 、優勢
（1）高精度和全面感知
相較于其他維度傳感器，六維力傳感器能測量作用點隨機的力，并提供更全面且更多維度的力/力矩數據。同時，六維力傳感器能通過高精度的聯合加載標定，獲得強大的非線性擬合能力，其內部算法會解耦各方向力和力矩間的干擾，進而增加測量的準確性。高精度的六維力傳感器耦合誤差可以實現不超過0.5%的標準，哪怕常規產品也可以將誤差控制在2%-5%的范圍內；然而，如果使用多個一維力傳感器組合解耦，則會造成一般的耦合誤差達到20%以上，將嚴重影響測量精度。
（2）結構緊湊，適應狹窄空間
由于六維力傳感器體積小、結構緊湊，因此一個六維力傳感器所需的空間會小于六個一維力傳感器。小體積的六維力傳感器可適配機器人關節等狹小空間，從而降低機器人結構設計難度。
（3）協調同步
使用多個一維力傳感器可能會出現傳感器間信號不同步的問題，而六維力傳感器可同時計算出三個方向的力和力矩的特點能夠很好的解決這一問題，因此有效提高了同步性。
2、技術難點
（1）解耦算法的復雜性
建立電信號與待測力、力矩間的正確映射對解耦算法的要求很高。不僅如此，不同維度的力傳感器的解耦算法由于受到維間相互作用的影響也有著本質的不同。
（2）結構設計與材料使用
六維力傳感器不是三個一維力傳感器和三個扭矩傳感器結構的簡單疊加，它的非線性力學特征明顯，同時要考慮多通道信號的溫漂、蠕變、交叉干擾、數據處理的實時性和六維聯合加載標定的復雜性，因此設計難度是低維傳感器的指數倍增長。此外，選用力傳感器的材料需要具備靈敏的特性，同時又希望其擁有抗沖擊和高過載的能力，而這兩個要求互相矛盾，因此就需要設計者平衡好綜合材料和設計之間的關系。
三、應用場景
六維力傳感器的下游應用場景十分廣泛，涵蓋機器人與自動化、汽車行業、醫療手術與康復、航天航空等多個領域。不同的應用場景對量程、分辨率、精度、溫漂等具體性能的要求也各不相同，因此需要進行針對性的設計與研發，其定制化程度也相對較高。
（一）機器人
在機器人應用領域中，六維力傳感器主要用于多關節機器人和對傳感性能要求更高的協作機器人。由于它能提高機器人的自主運動及決策能力，因此在工業及商用場景中得到了廣泛的應用。以Optimus為例，它需要大約14個力傳感器、14個力矩傳感器和4個六維力傳感器，同時在人形機器人的腕部和踝部還需各配備一個六維力傳感器。在工業機器人領域，通過將六維力傳感器安裝在機器人的末端，可以實現3D打磨、汽車裝配及復合材料銑削等高精度操作；在協作機器人領域，六維力傳感器能幫助機器人實現3C裝配、拖動示教、雙臂協作等指令。
資料來源：鑫精誠官網
圖3：人形機器人六維力傳感器與關節扭矩傳感器安裝部位
（二）汽車工業
六維力傳感器在該領域主要應用于汽車部件與系統測試、發動機與動力總成測試、整車測試以及總裝與最終測試的場景中。在新車型及零部件設計的完整性與優化過程中，這些傳感器發揮著關鍵作用，有助于提升工作效率、流程的安全性以及功能的可靠性。
資料來源：坤維科技官方公眾號
圖4：傳統機器人六維力傳感器與關節扭矩傳感器安裝部位
（三）醫療領域
在微創手術和機器人輔助手術中，六維力傳感器幫助醫生實時感知人體的各項參數（如力量和重量），從而使醫生實現更加精細、高質量的醫學操作，提高手術的安全性和成功率。
來源：China plus news
圖5：醫療機器人在手術中的應用
（四）航空航天
六維力傳感器可用于風洞實驗以及飛機、衛星、火箭等飛行器在各種運動狀態下的六維力測量，幫助飛行器更準確地感知環境、控制姿態并完成任務。此外，隨著航空航天技術的不斷發展，它們還廣泛應用于飛機制造、飛行器著陸與起飛監測、機械臂控制以及結構健康監測等領域，從而大幅提升航空航天系統的性能、安全性和可靠性。
資料來源：robot-fanuc.gongboshi.com
圖6：機器人在航空航天制造業的應用
四、市場空間
（一）全球力傳感器市場規模
資料來源：The Business Research Company，Markets and Markets，陽誠整理
圖7：全球力和力矩傳感器市場規模（單位：十億人民幣）
根據The Business Research Company數據顯示，2023年全球力傳感器市場規模約為163.8億元，預計在2028年將達到216.3億元；同時2023-2028年間其復合年增長率為5.72％。由Markets and Markets報告數據可知，2023年全球力矩傳感器市場規模達到了532.2億元，將以復合年增速5.77%增長至2026年的630億元。基于以上數據分析得到，2023年全球力和力矩傳感器市場規模約為696億人民幣，2023-2026年全球力和力矩傳感器市場規模復合年增長率約為5.81%。
（二）國內市場規模
資料來源：MIR 睿工業，源達信息證券研究所
圖 8：2020-2030年中國六維力傳感器市場規模及預測
根據MIR睿工業數據顯示，2023年中國六維力傳感器市場規模為2.35億元，同比增長14.3%。其中2023-2026年受制于下游行業應用的不成熟，市場整體規模仍然較小；而2026-2030年隨著人形機器人的大規模量產，六維力傳感器需求將顯著增加，并推動生產成本降低，市場規模有望迎來快速擴容期。
（三）六維力傳感器下游分布及增速
從六維力傳感器的下游行業來看，工業自動化是其規模最大的應用領域，而人形機器人則是增長最快的下游市場。
在工業自動化領域，隨著柔性化生產線的普及，對六維力傳感器的需求持續增長，但由于工藝限制，目前尚未實現大規模應用；在汽車行業中，六維力傳感器的應用已較為成熟，但尚未出現大規模的新應用場景；在軍工、航天航空和醫療等領域，六維力傳感器的需求則保持穩定增長。
而人形機器人領域是目前六維力傳感器可預見的最大應用場景，在2023年中國六維力傳感器下游行業增速圖中，人形機器人以接近150%的增速遙遙領先于均不到20%的工業自動化、汽車及其他等領域。人形機器人行業對六維力傳感器有確定的大批量需求，未來伴隨著人形機器人的成功量產，其市場需求更有望迎來大幅度增長。
資料來源：MIR 睿工業，源達信息證券研究所
圖9：2023年中國?六維力傳感器下游行業分布
資料來源：MIR 睿工業，源達信息證券研究所
圖10：2023年中國六維力傳感器下游行業增速
（四）國內競爭格局
中國六維力傳感器市場集中度較高，CR5（前五大廠商市場份額）超過50%。其中，美國ATI占據22.4%的市場份額，位居首位；中國宇立儀器以12.2%的比例排名第二；日本Epson占比6.4%，中國藍點觸控和坤維科技分別占比4.8%和4.7%。
2023年，中國六維力傳感器市場中外資廠商出貨量占比依然高達67.9%。然而，隨著國產企業技術實力和產品競爭力的持續提升，預計在2024-2027年期間，國產六維力傳感器的出貨占比將從當前的34.7%顯著提升至54.7%，實現市場份額的快速增長。
資料來源：MIR 睿工業，源達信息證券研究所
圖11：2023年中國六維力傳感器廠商梯隊分布
五、結語
傳感器是實現機器人感知功能的核心部件之一，而六維力傳感器因其能夠精準感知多方向力與力矩，在機器人與自動化領域中具有不可替代的地位。目前，六維力傳感器處于快速發展階段，技術的進步和市場需求的擴大推動人形機器人進入規模化量產階段，同時伴隨著工業自動化進程的持續提速，六維力傳感器的市場需求將迎來顯著增長。這種需求增長不僅將推動傳感器成本的逐步下降，還將加速生產工藝的優化和技術的迭代升級，使六維力傳感器邁向更加成熟和高效的應用階段。
參考文獻
【源達信息】六維力傳感器：高附加值核心部件，人形機器人推動行業長足發展——力傳感器專題研究
【東莞證券】行業加速發展，機器人催生六維力傳感器需求機器人系列報告（二）之六維力傳感器
【招商證券】六維力傳感器是高精密力控剛需，人形機器人催生新需求
【華寶證券】六維力傳感器：人機末端力覺來源，行業格局變化在即人形機器人專題報告四
【東吳證券】傳感器行業深度：制造之基石，充分受益于機器人自動化產業趨勢
