運動控制和人工智能是人形機器人技術落地的核心難點。

一方面，人形機器人的機械構造、驅動和控制的復雜程度都遠G于現有的機器人。要使人形機器人像人一樣運動，并按要求執行任務，開發者需要設計合理G效的機械結構（骨骼）， 根據各部位運動需求構建執行精度G的驅動系統（肌肉），并開發具有G度穩定性和適應性的控制系統（神經系統）； 同時供應鏈層面的材料、芯片、電池系統、零部件等也需要持續提質和創新。

另一方面，要賦予人形機器人以一定的自 主性完成任務的能力，即實現一定程度的認知和決策智能，尚需要人工智能軟硬件（大腦）的G度發展，道阻且長。

人形機器人技術難點如下

1 導航避障

涉及對環境的認知，以及路徑規劃、避障、制動等決策，與自動駕駛存在相似之處；但人形機器人工作環境非結構化，且活動形式是在三維空間中活動，所需決策可能更為復雜，需要人工智 能的進一步發展。

2 自主行動

包括與人的交互和與物的交互，目前的技術距離讓機器人自主決定“怎么做”還很遙遠 ， 要求人工智能軟硬件（算法+芯片）都發展到非常G的層次。

3 雙足行動

從保持站立，到穩定行走、實現跑動，每一步都存在挑戰。機械結構設計層面，需要合理 設計機器人腿腳結構，以及各部分的連接和運動方式；驅動層面，腿部輸出大扭矩的需求，需要G功 率密度的電機；計算和控制層面，規劃行走動作涉及多體運動和接觸建模相關的規劃和運算，實現有 適應性的穩定行走，以及跑動、轉彎等動作，則需要根據傳感器數據對動作進行實時調整，對控制算 法和控制器要求較G。

4 多指手和雙手協作

執行層面，要求更G精度的驅動，以及傳感器的閉環反饋；決策和控制層面，可 能涉及多傳感器融合、實時計算與調整等挑戰，以確保找到動作對象并施加適宜幅度和力度的動作。

5 電源系統

滿足機器人復雜運算G能耗的需求，同時盡可能延長續航，對電池功率密度及電源管理系統 提出要求。

6 小體積+輕量化

零部件小型輕質、集成方式優化；機器人本體材料創新。

7 散熱

散熱器件和材料的研發和創新；芯片設計制造的持續進步。