芯耀
1881
这份报告深度解析了2026年半导体架构的变革，展示了物理人工智能（Physical AI）如何成为驱动全球芯片创新的核心引擎。报告系统地介绍了由执行复杂推理的“大脑”处理器、负责精准运动控制的“小脑”控制器，以及模拟人类感官的智能传感器共同构成的“硅基神经系统（Silicon Nervous System）”。通过对比英伟达、特斯拉等企业的技术路径，该研究阐述了边缘计算与异构集成如何解决人形机器人面临的实时响应和能源管理难题。最终，报告强调了从2纳米制程技术到神经形态计算的底层突破，正促使智能机器人的商业化成本大幅降低，标志着数字世界与物理世界界限的消失。
引言
2026年全球半导体产业的结构转型将以智能的去中心化为特征。随着全球AI经济告别大规模云集群时代，创新的主要引擎已转向物理人工智能——即AI在能够移动、感知并与物理世界交互的自主机器中的体现。[1] 这一演进的基础是一个多元化且专业化的半导体生态系统，它如同现代机器人的“硅神经系统”。该系统包含用于多模态推理的“大脑”处理器、用于确定性执行的“小脑”控制器、专用AI推理加速器，以及由智能传感器和电源管理芯片（PMIC）组成的复杂层。将边缘人工智能集成到机器人硬件的核心架构中，是人形机器人和自主移动平台实现商业化的根本催化剂。预计2026年，这些产品的市场价值将达到42亿美元，比2024年增长340%。[2, 3]
第一部分：集中式计算—大脑架构
实体人工智能机器人的“大脑”负责执行高级认知任务，包括长远规划、自然语言理解以及复杂的视觉-语言-动作（VLA）建模。进入2026年，该行业将分化为两大主要架构路径：一是面向广泛机器人兼容性的通用高性能模块，二是垂直整合的机器人公司开发的定制专用芯片（ASIC），用于优化专有工作负载。
英伟达Jetson Thor 和 Blackwell 范式
NVIDIA Jetson AGX Thor 代表了 2026 年边缘部署超级计算的最高水平。Thor 基于 Blackwell GPU 架构，可提供高达 2,070 万亿次浮点运算/秒 (TFLOPS) 的 4 位浮点 (FP4) AI 计算能力，比其前代产品 Jetson AGX Orin 提升了 7.5 倍。[4] 性能的巨大飞跃得益于第二代 Transformer 引擎，该引擎利用细粒度的微张量扩展来优化大型语言模型 (LLM) 和混合专家 (MoE) 模型的性能和准确性。[5] 对于 Boston Dynamics 的 Atlas 或 Agility Robotics 的 Digit 等类人机器人平台而言，过渡到 Thor 可以实现基础模型的本地执行，每小时可处理 1.2 TB 的传感器数据——相当于 600 小时的高清视频。[6, 7]
Thor 的架构创新远不止于原始浮点运算能力 (FLOPS)。其采用的多实例 GPU (MIG) 技术可以将单个芯片划分为多个独立的硬件实例。在机器人领域，这使得安全关键的导航任务能够与人机交互和环境地图构建等后台认知过程同时执行，且互不干扰。[4] 此外，对 FP4 量化的原生支持显著降低了内存带宽需求，使得更大更复杂的模型能够驻留在 128 GB 的板载 LPDDR5 内存中，而不会牺牲实时响应能力。[4]
高通公司针对机器人大脑的方案强调异构计算与无处不在的5G连接的融合。高通机器人RB6平台搭载QRB5165处理器，集成高通AI引擎，能够以极高的效率提供高达200 TOPS的性能。[8, 9] 虽然RB6的原始AI吞吐量低于NVIDIA的旗舰产品，但其优势在于高度集成。该SoC集成了Kryo 585 CPU、Adreno 650 GPU和Spectra 480图像信号处理器（ISP），能够以每秒20亿像素的速度处理图像，使单个机器人能够同时管理多达24个视频流。[8, 10]
RB6 和更新的 Dragonwing IQ 系列专为需要高机动性和持续网络集成的机器人而设计，例如城市空中交通 (UAM) 飞机和送货机器人。[8, 11] 该平台的灵活架构支持 3GPP Release 15-18规范，确保自主平台能够利用专用 5G 网络的低延迟和高可靠性进行集群协调和远程车队管理。[10]
特斯拉的垂直整合与机器人大脑
特斯拉的第三代Optimus机器人采用了一种专有的计算架构，体现了该公司在汽车自动驾驶领域的理念。“机器人大脑（Bot Brain）”基于单个SoC芯片构建——这与基于车辆的全自动驾驶（FSD）计算机采用的双SoC冗余设计有所不同——旨在优化双足机器人的功率和重量限制。[12, 13] 特斯拉的硬件策略基于“基础模型架构”，其中单个大型神经网络同时管理所有机器人功能。[7]
这种定制的ASIC方案采用了针对矩阵数学运算优化的D1芯片，而矩阵运算是神经网络推理的基本构建模块。机器人大脑管理着一个基于视觉的感知系统，该系统无需激光雷达即可运行，遵循特斯拉以摄像头为中心的理念。[13, 14] 通过将子网络分配给最佳硬件组件并利用内存高效的底层代码，Tesla实现了3毫秒的关节控制响应时间，这比人类的反应速度快得多。[7, 13]
第二部分：实时控制—小脑控制器
大脑负责感知和高层策略，而“小脑”控制器则负责确定性地、高频次地执行电机控制。这些微控制器（MCU）必须弥合抽象的人工智能指令与施加于无刷直流（BLDC）电机和执行器的物理电压之间的鸿沟。
高端机器人专用的专业级MCU
2026 年，机器人电机控制市场将由高性能 MCU 主导，这些 MCU 提供跨多个轴的场定向控制 (FOC) 所需的时钟速度和外设集。
意法半导体 (ST) 的 STM32H7系列仍然是“AI +电机融合”应用的旗舰级选择。[15] STM32H7 的运行速度高达 480 MHz，配备 16 位 ADC，吞吐量为 3.6 Msps，这对于实现机器人肢体平滑、类人运动所需的高精度电流检测至关重要。[15] 对于双电机或多轴伺服应用，STM32H7 的高分辨率 PWM 定时器和专用电机控制工作台为工业和人形机器人平台提供了稳定的基础。[15]
德州仪器 (TI) 的 C2000 系列，特别是 Delfino TMS320F2838x，服务于高端工业领域。其双核架构—将 C28x DSP 与 Cortex-M4 相结合—可将 FOC 所需的复杂三角函数计算卸载到 DSP 内核，而 M4 则负责通信和系统管理。[15] InstaSPIN™ 技术的加入使开发人员能够以最小的调整实现无传感器电机控制，这对于快速发展的机器人设计而言是一项显著优势。[15]
NXP 的 i.MX RT 系列代表了“跨界”MCU 类别，它融合了应用处理器的性能和 MCU 的实时响应能力。i.MX RT1170 采用 1 GHz Cortex-M7 内核和 400 MHz Cortex-M4 内核，使其特别适用于需要将本地机器学习功能直接集成到电机控制回路中进行异常检测或预测性维护的机器人。[15, 16]
RISC-V 和模块化 MCU 架构的崛起
2026 年的一大趋势是 RISC-V 在专用机器人子系统中的快速普及。这种开源指令集架构 (ISA) 允许供应商构建高度定制化的低功耗芯片，而无需承担专有架构的IP许可费用。[3] 这对于模块化机器人组件（例如夹爪或专用传感器）尤其有利，因为传统的现成微控制器 (MCU) 可能包含不必要的外设功能，从而增加功耗和体积。[3]
RISC-V 的模块化特性使得可以创建差异化的处理器，这些处理器可以针对特定任务进行定制，例如高频扭矩传感或触觉反馈处理，从而提高机器人系统的整体效率。[3]
专用AI推理加速器
除了中央“大脑”之外，许多机器人系统还利用专用的人工智能推理加速器来处理特定的感知任务，其效率远高于通用GPU或CPU。这些设备对于必须长时间运行并执行连续目标检测、关键词识别或SLAM（即时定位与建图）等任务的电池供电机器人至关重要。
1.边缘 TPU 和 VPU
谷歌的 Coral Edge TPU 仍然是高效能AI推理的标杆，在仅消耗 2W 功耗的情况下即可达到 4 TOPS 的运算能力。[17] 其架构针对 8 位整数量化进行了优化，显著降低了设备端视觉任务的模型大小和能耗。然而，它仅限于 TensorFlow Lite 模型和特定运算集，迫使开发者在架构灵活性和原始效率之间做出选择。[17]
英特尔的 Movidius Myriad X VPU 提供了一种更灵活的替代方案，通过 OpenVINO 工具包提供 4 TOPS 的性能。[17] Myriad X 被广泛用于无人机和智能相机，用于实时目标检测和深度处理，它能够处理来自多个框架（包括 PyTorch 和 ONNX）的模型，从而为开发人员提供了更大的架构自由。[17]
2.神经拟态计算和事件驱动处理
2026 年标志着神经拟态计算在机器人领域的主流化。英特尔的 Loihi 3 和 BrainChip 的 Akida 2.0 等芯片提供的类脑计算能力比传统 GPU 的能效高出 1000 倍。[18] 与冯·诺依曼架构不断在内存和处理器之间移动数据不同，神经拟态芯片将内存和计算功能集成在人工神经元和突触中。[18]
Akida 2.0 是一款用于始终开启的视觉和音频任务的数字神经协处理器。它能够处理时空事件，因此非常适合手势识别和关键词识别，使机器人能够保持低功耗的“休眠”状态，直到发生特定的触发事件。[19] 当与 Prophesee 等公司的事件驱动型摄像头（仅传输像素级变化而非完整帧）配合使用时，机器人可以在微秒内做出反应，同时带宽和能耗降低 1000 倍。[18]
3.视觉与空间计算
视觉是物理人工智能的主要感知方式。到2026年，专用于视觉的半导体器件将从简单的图像传感器发展成为复杂的空间计算引擎，在芯片层面集成深度感知和SLAM加速功能。
安霸CVflow和5nm视觉SoC
安霸 (Ambarella) 的 CV3-AD 系列芯片涵盖了自动驾驶和机器人视觉的全部需求，并采用了 CVflow® 3.0 AI 加速器。[20] 这些 SoC 旨在支持最新的神经网络架构，包括 Transformer 和鸟瞰图 (BEV) 网络，这对于从多个摄像头输入创建对环境的统一 3D 理解至关重要。[20]
CV72S SoC 采用 5nm 工艺制造，可处理 30fps 的 8K 视频或 120fps 的 4K 视频。[21, 22] 它集成了四核 Arm Cortex-A72 CPU 和强大的神经网络加速器，使智能相机能够以低延迟执行目标检测、跟踪和分类。[21] 对于机器人应用，CV72S 提供高动态范围 (HDR) 成像和降噪功能，即使在具有挑战性的户外光照条件下也能可靠运行。[21]
立体视觉和深度感知模块
类似eYs3D 这样的专业公司提供模块化的物理 AI 平台，将立体相机与专用边缘 AI 控制器相结合。[23] eYs3D G120 子系统将 3D 深度感知芯片与高带宽 RPC DRAM® 相结合，为自主移动机器人 (AMR) 的导航和避障提供即用型解决方案。[23] 这些系统使机器人能够在芯片级执行局部 SLAM 和跟踪，从而减轻中央机器人大脑的计算负担。[23]
第三部分：高级感知——智能传感器和MEMS
到2026年，“边缘智能”的转型在传感器层最为明显。传感器不再是被动的数据采集器，而是能够进行局部推理和自主决策的智能系统。
智能互联传感器（SCS）
博世Sensortec和意法半导体率先推出了“智能传感器”类别，将微控制器和人工智能软件直接集成到传感器封装中。博世BHI380是一款可编程的六轴惯性测量单元（IMU），集成32位内核，并预装了用于方向稳定和手势识别的算法。[24, 25] 这种“始终在线”技术使机器人能够在不唤醒主处理器的情况下监测其内部状态和环境，从而显著延长电池寿命。[26]
ST的智能传感器处理单元 (ISPU) 嵌入了一个支持机器学习 (ML) 和神经网络 (NN) 模型的 AI 可编程内核。[27] 通过将基本活动识别和振动监测下载到 ISPU，机器人的整体系统效率得到提高，延迟降低到微秒级。[27, 28]
高分辨率触觉传感
为了使机器人能够像人类一样进行操作，它们需要具备精密的触觉。Pressure Profile Systems (PPS) 公司的RoboTouch技术利用电容式传感技术高精度地测量接触压力。[29, 30] 这些传感器阵列可以嵌入到机器人夹爪和人形机械手中，提供关于接触面积、力和初始滑动情况的实时反馈。[30] 这种反馈对于处理易碎物品（例如玻璃器皿或电子元件）而不造成损坏至关重要。[29, 30]
SynTouch的BioTac技术将触觉传感提升到了仿生水平。它在大小、形状和柔顺性方面都模仿了人类的指尖，采用充满液体的皮肤和包含 19 个阻抗传感电极的刚性内核。[31, 32] BioTac 可以同时感知力、微振动（低至几纳米）和热通量，使机器人能够根据触觉特性区分金属、塑料和织物等材料。[31, 33]
导航级MEMS和惯性系统
在GNSS（全球导航卫星系统）不可用的环境中——例如室内或城市峡谷中——机器人依靠惯性测量单元（IMU）进行航位推算。到2026年，高端惯性传感器的市场将以4%的复合年增长率增长，这主要得益于对能够与传统光纤陀螺仪（FOG）相媲美的导航级MEMS的需求。[34]
微型半球谐振器陀螺仪 (μHRG) 和几何反弹簧 (GAS) 加速度计等创新技术正在将 MEMS 传感器的噪声基底推向新的低点。[35] 这些进步使机器人能够在长时间内保持精确的位置和姿态估计，且漂移最小，这对于自主物流和高速导航至关重要。[34, 35]
第四部分：电源管理（PMIC）和电池管理系统（BMS）
随着机器人变得越来越自主，计算能力也越来越强，用于管理电源和电池健康的半导体器件对系统可靠性至关重要。特别是人形机器人，需要高压、大容量的电池组来驱动强大的执行器和高性能处理器。
现代机器人电池管理系统 (BMS) IC 必须提供高精度的电压、电流和温度监测，以确保安全并最大限度地延长电池寿命。德州仪器 (TI) 的 BQ76952 是一款高度集成的监测和保护芯片，适用于 3 串至 16 串电池组。[36] 它具有高精度库仑计数器，输入偏移误差小于 1 µV，电池电压测量精度在 10 mV 以内。[36, 37] 这些规格对于必须准确估算剩余续航里程和健康状态 (SoH) 的自主载重机器人至关重要。[38, 39]
ADI 的 ADBMS6815 为高压电池组提供了一种可堆叠的架构，这种架构常见于大型工业机器人和电动汽车中。[40] ADBMS6815 专为 ASIL D 汽车安全完整性等级而设计，提供 isoSPI™ 接口，用于高速、抗射频干扰的通信，即使在电噪声环境下也能确保电池数据的可靠传输。[40]
电源管理芯片（PMIC）和散热瓶颈
NVIDIA Thor 等 AI 处理器的兴起，其功耗高达130W，给机器人设计人员带来了巨大的散热管理挑战。[4] 电源管理芯片 (PMIC) 不仅需要调节电压，还需要根据工作负载强度动态管理功率分配。到 2026 年，高端机器人系统将越来越多地采用机架级和芯片级液冷解决方案，以应对高密度 AI 计算产生的热量。[41] 对于移动人形机器人而言，使用铝合金等先进材料进行结构散热，以及使用碳纤维进行隔热，对于在执行高强度任务时保持稳定的工作温度至关重要。[7]
第五部分：2026年半导体制造及供应链
物理人工智能革命与半导体制造和封装技术的进步密不可分。从单片SoC向分区式、基于芯片的设计转变是2026年的一个决定性趋势，这将实现有针对性的升级并降低制造成本。[3, 42]
先进封装和内存挤压
随着逻辑性能的不断提升，机器人人工智能的瓶颈已转移到内存带宽。诸如 3D 堆叠和 CoWoS等先进封装技术现在是AI芯片供应的主要限制因素。[1] 台积电已将其 CoWoS 产能扩大到每月 10 万片以上，以处理高性能AI加速器的积压订单。[1]
对高带宽内存 (HBM) 的需求造成了“内存挤压”，笔记本电脑和消费电子产品中使用的标准 DRAM 的容量被 AI 芯片的大量需求挤占。[1] 为了解决这个问题，像 Etron 这样的公司推出了 MemorAiLink® 等平台，该平台将专用 DRAM 和内存控制 IP 与异构封装集成在一起，以优化 SoC 和内存之间的通信，从而缩短 AI 机器人的上市时间。[23]
先进晶圆制程：2纳米及以下
到2026年，半导体行业将过渡到2纳米工艺节点，采用环栅（GAA）晶体管架构。台积电、三星和英特尔是该领域的主导企业，各自侧重不同的战略重点：
•台积电（N2 / A16）：在先进封装和晶圆产能方面保持领先地位。[1]
•三星晶圆代工（2nm GAA）：专注于提高 GAA 良率，以赢得移动 SoC 和定制机器人 ASIC 的合同。[1]
•英特尔晶圆代工（18A）：在美国新建晶圆厂大规模量产“RibbonFET”和“PowerVia”技术，执行美国制造回流战略。[1, 5]
第六部分：战略洞察—通往机器人智能之路
对 2026 年半导体行业的分析表明，机器人领域的“GPT 时刻”是通过基础模型、专用硬件和经济规模的融合而实现的。[2] 一个模型经过数百万条机器人轨迹的训练，就能控制多种机器人形态，这只有通过 Jetson Thor 等芯片提供的边缘计算性能的巨大飞跃才有可能实现。[2]
这一生态系统内的相互关系很明确：逻辑技术的进步（2nm GAA）使得更复杂的AI模型（VLA/LLM）成为可能，而内存（HBM4）和封装（CoWoS）技术的进步则提供了实时执行这些模型所需的带宽。[1, 23] 与此同时，将AI集成到传感器和微控制器中，为与人类安全高效地协同操作提供了必要的“即时响应”。[26, 27]
随着行业迈向2026-2027年，主要挑战将从技术可行性转向规模化经济部署。人形机器人价格的下降——从数十万美元降至3万美元以下——得益于曾经定义智能手机行业的半导体工艺技术。[2] 对于机器人和半导体行业的专业人士而言，首要战略是在应对这些特殊供应链风险的同时，保持机器人在现实世界中移动所需的高安全性和可靠性标准。[1, 23] 本报告中描述的半导体器件不仅仅是构成智能机器人的组件，它们还是物理智能新时代的根本推动因素。在这个时代，数字世界和物理世界之间的界限开始模糊并逐渐消失。[42, 43]
相关资料（上下滑动可查看）：
1. 2026 年半导体行业展望：人工智能芯片、供应链和边缘计算 - Crispidea， https://www.crispidea.com/semiconductors-in-2026-ai-chips-supply-chains/
2. 2026 年机器人技术发展：完整行业指南 - RoboCloud Hub， https://robocloud-dashboard.vercel.app/learn/blog/robotics-advancements-2026
3. 2026 年物联网半导体预测 - IoT Analytics， https://iot-analytics.com/iot-semiconductor-predictions/
4. NVIDIA Jetson Thor 隆重推出，面向物理 AI 的终极平台……， https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvidia-jetson-thor-the-ultimate-platform-for-physical-ai/
5. AI 工厂背后的引擎 | NVIDIA Blackwell 架构， https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/blackwell-architecture/
6. NVIDIA Jetson Thor 为通用机器人和物理人工智能解锁实时推理能力， https://blogs.nvidia.com/blog/jetson-thor-physical-ai-edge/
7. 埃隆·马斯克的第三代Optimus：2025年人工智能技术解析……， https://www.capitaly.vc/blog/elon-musks-optimus-gen-3-a-technical-breakdown-of-the-2025-ai-revolution
8. 高通®机器人RB6平台， https://www.qualcomm.com/content/dam/qcomm-martech/dm-assets/documents/Robotics-RB6-Platform-product-brief_87-33073-1.pdf
9. 高通®机器人RB6平台 - Thundercomm， https://www.thundercomm.com/product/qualcomm-robotics-rb6-development-kit/
10. 高通机器人RB6平台， https://www.qualcomm.com/internet-of-things/products/robotics-rb6-platform
11. 机器人与无人机 | Dragonwing - 高通， https://www.qualcomm.com/internet-of-things/applications/robotics-processors
12. 特斯拉Optimus机器人大脑的硬件和软件架构， https://news.accelerationrobotics.com/tesla-optimus-robot-brain-computer-architecture-hardware-software/
13. 特斯拉Optimus机器人完整评测 - Brian D. Colwell， https://briandcolwell.com/a-complete-review-of-teslas-optimus-robot/
14. Tesla Hardware 3（完全自动驾驶电脑）详解 - AutoPilot Review， https://www.autopilotreview.com/tesla-custom-ai-chips-hardware-3/
15. 如何为电机开发选择合适的处理器：A ...， https://powerelectronicsgroup.com/choosing_the_right_processor_for_motor_development/
16. 2025 年机器人领域最佳微控制器是什么？ - Unibetter， https://en.unibetter-ic.com/best-microcontroller-for-robotics-2025/
17. 2026 年十大边缘 AI 芯片制造商及其应用案例 - Research AIMultiple， https://research.aimultiple.com/edge-ai-chips/
18. 神经形态机器人 2026：用于实时应用的类脑芯片……， https://robocloud-dashboard.vercel.app/learn/blog/neuromorphic-robotics-2026
19. 人工智能中的神经形态计算 - IJIRT， https://ijirt.org/publishedpaper/IJIRT188171_PAPER.pdf
20. 安霸 (Ambarella) 推出两款全新自动驾驶 AI 域控制器，扩展其产品线；提供最广泛的软件兼容 AI 性能范围， https://www.edge-ai-vision.com/2024/01/ambarella-expands-autonomous-driving-ai-domain-controller-family-with-two-new-members-provides-broadest-software-compatible-ai-performance-range/
21. Ambarella CV72S SoC | 先进的计算机视觉解决方案 | Macnica Americas， https://www.macnica.com/americas/mai/en/products/semiconductors/ambarella/ambarella-cv72s-soc.html
22. AIoT、工业和机器人 - Ambarella， https://www.ambarella.com/products/aiot-industrial-robotics/
23. 钰创@CES2026 - 钰创科技 - 钰创科技, https://etron.com/etronces2026/
24. BHI380 | 博世传感器技术公司， https://www.bosch-sensortec.com/products/smart-sensor-systems/bhi380/
25. 智能传感器系统 - 博世Sensortec， https://www.bosch-sensortec.com/products/smart-sensor-systems/
26. 博世Sensortec亮相2025年国际消费电子展(CES)：人工智能传感器带来改变生活的应用场景， https://www.bosch-sensortec.com/news/ai-enabled-sensors-deliver-life-changing-use-cases.html
27. 面向机器学习的MEMS传感器生态系统 - 意法半导体， https://www.st.com/content/st_com/en/ecosystems/MEMS-Sensors-Ecosystem-for-Machine-Learning.html
28. 人工智能传感器带来改变生活的应用案例 - 博世媒体， https://us.bosch-press.com/pressportal/us/en/press-release-26255.html
29. 用于机器人应用的触觉传感器 - PPS， https://ko.pressureprofile.com/robotics
30. 触觉传感器在机器人应用中的应用 — PPS - Pressure Profile Systems， https://pressureprofile.com/tactile-sensor-in-robotics
31. BioTac - ROS Wiki， https://wiki.ros.org/BioTac
32. BioTac - SynTouch， https://www.syntouchllc.com/Products/BioTac/
33. 对 SynTouch 公司的 Matthew Borzage 关于机器人触觉传感器的采访 - Robotiq 博客， https://blog.robotiq.com/bid/71778/interview-with-matthew-borzage-of-syntouch-on-robotic-tactile-sensors
34. 下一代MEMS 2026-2036：市场、技术和参与者 - IDTechEx， https://www.idtechex.com/en/research-report/next-generation-mems/1105
35. 2026-2036年全球微机电系统（MEMS）市场， https://www.futuremarketsinc.com/the-global-microelectromechanical-systems-mems-market-2026-2036/
36. BQ76952 数据手册、产品信息和支持 | TI.com， https://www.ti.com/product/BQ76952
37. 德州仪器 (Texas Instruments) bq76952 高精度电池监控器和保护器 - Mouser Electronics， https://www.mouser.com/new/texas-instruments/ti-bq76952-battery-monitor/
38. 基于物联网的自主负载机器人电池管理系统开发 - ResearchGate， https://www.researchgate.net/publication/386373121_Development_of_a_Battery_Management_System_with_IoT-Enabled_Data_Tracking_for_Autonomous_Load_Robot
39. 人形机器人 BMS 设计资源 | TI.com， https://www.ti.com/solution/humanoid-robot-bms
40. ADBMS6815 数据手册和产品信息 - Analog Devices， https://www.analog.com/en/products/adbms6815.html
41. TrendForce 预测：人工智能将在 2026 年重塑全球科技格局 - PR Newswire， https://www.prnewswire.com/news-releases/ai-to-reshape-the-global-technology-landscape-in -2026-says-trendforce-302626789.html
42. Arm 对 2026 年及以后的技术预测， https://newsroom.arm.com/blog/arm-2026-tech-predictions
43. 2026 年顶级移动机器人：您应该了解的创新和趋势， https://www.upliftnlove.com/blog/top-mobile-robots-2026-innovations-and-trends/
