集微网报道 前不久，波士顿动力发布一则“再见，液压Atlas”视频，宣告其著名的液压驱动双足人形机器人Atlas正式退役。这则视频引起全球所有Atlas粉丝的高度关注。然而紧接着，波士顿动力便又推出了全部由电机驱动的新一代Atlas机器人，成为公司开发事业的接续力量。
这一系列举动既让人吃惊又不令人意外。液压Atlas最大特点在于其优秀的运动能力，能够做出类似跑酷的动作，但是液压系统能量效率不高、系统零件数量多、制造过程复杂、响应速度相对慢、价格高等缺点一直限制着液压Atlas的商业化进程。波士顿动力放弃经典的液压方案，改为采用电驱方案，这既是其将加快商业化开拓的一个信号，也再一次证明了电机驱动在人形机器人商业化进程中的优势。下面就让我们谈一下人形机器人的动力核心——电机与电机驱动芯片。
电机已经遍布当今社会人们生活的方方面面，不仅应用范围越来越广，更新换代的速度也日益加快。按照工作电源分类，可以将它划分为直流电机和交流电机两大类型。直流电机中，按照线圈类型分类，又可以分为有铁芯的电机、空心杯电机。如果按照用途划分，可以分为驱动用电机和控制用电机两大类。驱动用电机包括无换向器电机和换向器直流电动机，控制用电机包括步进电机和伺服电机。
人形机器人的灵巧双手使用的就是空心杯电机。特斯拉人形机器人Optimus 采用的是经典的6电机驱动方案，由空心杯电机+驱动器+减速器+编码器组成，拇指采用双电机驱动弯曲和侧摆，其余四指各用一个电机带动。
空心杯电机是一种微型伺服电动机，通常应用于便携式空气采样泵、仿生手、手持电动工具等场景。它与手关节高度适配，可以利用永磁铁产生磁场，从而实现直流供电。与传统电机的不同之处在于，空心杯电机结构为转子无铁芯，损耗低、摩擦少，具有良好的散热性能，是电池供电型设备的理想选择。
人形机器人其他关节使用的是无框力矩电机。特斯拉人形机器人全身共有28个执行器，执行器分布在肩部（6个）、肘部（2个）、腕部（6个）、躯干（2个）、髋部（6个）、膝部（2个）、踝部（4个），其中旋转执行器和线个。旋转执行器主要由无框力矩电机+谐波减速器+扭矩传感器+位置传感器+轴承+编码器组成。
无框力矩电机是一种以输出扭矩为衡量指标的无框架式永磁电机，具有体积小、质量轻、惯量低、结构紧凑、功率高、 适配性强等特点，在机器人关节、传感器万向轴、无人机推进系统应用广泛。不同于传统的永磁电机，无框力矩电机没有机壳，只有转子和定子两部件，这让机器结构设计不再受制于电机壳体的束缚，可以利用机器的自身轴承支撑转子，将电机无缝内置于机器当中。国产人形机器人如宇树H1、小米 Cyber one、优必选X1、傅里叶GR-1，关节部分也都使用了无框力矩电机。根据 technavio 预测，2027 年全球力矩电机销售规模达9.03亿美元。2022-2027年复合增长率达到8%。如果这些年人形机器人市场放量，该增速有望进一步提升。
电机驱动芯片是一种用于电机控制的芯片，通过对驱动器进行控制，可实现对电机的转动方向、速度和运动方式等进行多种模式控制，比如步进电机驱动芯片，可以通过设置不同的控制参数实现高精度的转角和位置控制。电机驱动芯片已经应用和发展数十年，起初电机多采用分立元件搭建驱动电路，在集成电路技术与电力电子技术不断发展下，电机驱动芯片逐步实现了集成化、小型化和智能化。当前，SiC、GaN等宽禁带半导体材料在功率器件得到快速应用，也为电机驱动芯片带来更多创新活力。
人形机器人的关节特别是手部一个重要特点是自由度特别多。根据市场上公开的信息，人形机器人总的DOF不低于30个，这就是近30个关节，每一个关节都有电机。如此多的电机在运行，如何对这些电机实现高效、精准地控制，需要电机驱动芯片发挥关键性作用。
一般而言，人形机器人首先需要电机驱动芯片具有更高的性能与更强的稳定性。人形机器人的工作环境复杂，特别是当其被应用于工厂生产活动中，有可能在高电压、大电流的环境下工作，这对芯片本体的稳定性将有更高要求。另外，人形机器人的关节要完成高转速、频繁的正反转，实现高自由度，对于电机与驱动芯片的性能也有更高要求，如此可以更加快速准确地完成转矩的控制。
其次，在人形机器人的运动控制中会应用到大量电子器件，如多种类型的传感器、MCU、功率器件等，更高集成度的控制驱动芯片将是一个重要的发展方向。第三是更低的功耗。低功耗可以延长电机的工作时间和减少系统发热，这对关节空间有限且依靠电池供电的人形机器人来说特别重要。此外，还有更小尺寸，高性价比，以及安全性、可编程性等，都是人形机器人电驱芯片的发展方向。
多核架构与集成化已经成为当前人形机器人电机驱动芯片发展的重点之一。目前电机控制要求越来越复杂、功能越来越多、性能越来越强，用传统的芯片工艺已经越来越困难。多核架构可让电机芯片以较低的工艺成本实现更高的控制性能。另外，传统的智能功率模块是把驱动和功率器件集成在一起。现在有些方案已经把MCU和传感器也集成进来，形成和传统IPM结构有更大差别的IPM。随着人形机器人对空间和成本形成更高的要求，驱动芯片的多核化与集成化趋势也将更加明显。