2026年6月,工业和信息化部与国务院国资委联合开展人形机器人与具身智能实景实训专项行动,提出推动相关产品在真实生产生活环境中实现常态化部署应用,加快产业规模化发展。在政策引导、技术演进和产业应用探索的共同推动下,人形机器人产业正加速从样机展示迈向实际场景试点。行业关注点从“能否实现动作”,逐步转向长期可靠运行、便捷维护和规模化交付,机器人系统面临更复杂的运行环境和更严格的工程要求。在这一过程中,连接系统作为电力、信号与数据的传输纽带,成为支撑人形机器人商业化、规模化落地的重要工程基础之一。
这一背景下,8月25日,TE Connectivity在深圳举办“下一代机器人高性能连接解决方案研讨会”,邀请机器人产业链合作伙伴,共同探讨人形机器人从技术验证迈向工程化落地过程中面临的商业化关键指标、连接系统工程挑战、整机连接解决方案及下一代架构演进等议题。
图一:8月25日“下一代机器人高性能连接解决方案研讨会”现场
从“能动起来”到“稳定运行”:连接正在成为系统级命题
当人形机器人从实验室走向真实场景,连接系统面对的挑战不再是是否能够连接,而是能否长期稳定地支撑系统运行。“随着人形机器人逐步走向产业化,行业关注点正在从单点功能实现转向整体系统可靠性。”TE数字数据网络事业部高级销售经理卢善伟表示,“连接技术所承载的角色,也正在从基础部件延伸至影响系统性能和工程化落地的关键环节。”
图二:TE数字数据网络事业部高级销售经理卢善伟
在这一趋势下,机器视觉、实时控制与AI推理要求更高速、更稳定的数据传输;持续运动与复杂工况对连接的抗振、抗冲击性能提出更严苛考验;而有限的内部空间则要求连接方案兼顾小型化与集成化设计。多重需求交织下,连接设计不再是单个产品选型,而成为需要从整机架构出发考虑的系统工程问题。
跨行业积淀:以成熟工程经验转化为人形机器人创新动力
人形机器人被视为新兴产业,但从工程视角看,它更像是多个成熟产业技术积累的交汇点。从通信与数据中心,到工业自动化,再到汽车电子,不同行业数十年来沉淀下来的工程经验,正成为推动人形机器人产业发展的重要基础。对连接技术而言,无论应用场景如何变化,高速传输、可靠连接、小型化集成和规模化制造始终是共通的核心需求。随着机器人感知能力、运动能力和智能化水平不断提升,TE将经过市场验证的技术能力持续引入人形机器人领域,并结合行业发展阶段和客户应用需求不断优化升级,帮助客户缩短技术验证周期,加速产品落地进程。
比如,面对海量数据实时交互需求,TE将源自数据中心和通信领域的高速互连经验引入机器人系统,通过Mini I/O、Type-C等高速连接方案,为摄像头、雷达和控制单元之间提供稳定高效的数据传输能力。针对机器人关节模组在高频运动过程中面临的振动与冲击挑战,TE借鉴工业自动化领域积累的技术经验,将成熟解决方案应用于人形机器人场景,同时持续推进面向新需求的产品创新,例如此次研讨会上介绍的TE Dynamic 3600SP连接器,便是针对高振动、大冲击应用场景设计开发的新产品,可应用于机器人关节模组等场景,在紧凑空间内实现动力与信号的集成传输,为机器人关键部位提供可靠的连接保障。与此同时,当行业逐步迈向规模化制造阶段,TE将汽车行业在小型化设计、高密度集成以及本土化研发、运营、量产方面积累的车规级经验延伸至人形机器人行业,通过更快速的响应与研发制造体系,帮助客户提升从样机验证向规模化交付的效率与一致性。
从产品支持走向工程协同,加速产业落地
跨行业积累的技术经验要真正转化为人形机器人产业的发展动能,离不开贴近市场需求的工程协同能力。当前,中国人形机器人产业仍处于技术路线快速演进、应用场景持续探索的发展阶段。从方案选型、样机开发,到性能测试和设计优化,客户往往需要在较短周期内完成多轮迭代。这一过程中,连接技术合作伙伴的价值不再局限于提供产品本身,而是需要更早、更深入地参与客户开发流程,与客户共同解决实际工程挑战,加速创新成果落地。
深耕中国市场近40年,TE持续构建覆盖本土研发设计、工程支持、制造与供应链协同的完整能力体系。依托全球技术资源和跨行业积累,TE能够将成熟的产品与工程经验快速导入本地市场,并结合本地客户需求进行快速响应。从前期需求沟通、产品选型,到样品验证、测试优化到设计迭代,TE本地团队能够深入参与客户开发过程,及时把握不同阶段的技术需求与应用变化,将不同领域沉淀的连接技术经验,快速转化为适配本地场景的工程解决方案。
“对于仍处于快速发展的人形机器人产业而言,速度与协同同样重要。随着行业竞争逐步从单点技术创新延伸至系统工程能力的比拼,连接技术合作伙伴的角色也正在从产品供应商转变为工程协同伙伴。”卢善伟分享道。
未来,随着人形机器人加速迈向真实应用场景和规模化部署,TE将继续携手客户及产业链伙伴,共同探索更可靠、更高效的连接解决方案,加速创新成果从实验室走向真实应用场景,助力人形机器人迈向更广泛的规模化应用。
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