如所有智能体那样，决定机器人“智能化”水平的主要是数据、算法和算力，其中，数据又可进一步拆分为“模态”和“场景”。本系列将重点放在“模态”上，即传感器。
　　感知子系统是智能化的“起点”。现代机器人系统从算法上可以划分为以下六大子系统：1）感知子系统，2）定位与建图子系统，3）决策与规划子系统，4）运动控制子系统，5）执行器/驱动子系统，6）人机交互与通信子系统。每个子系统各司其职、紧密协作，共同完成“感知—决策—执行”的闭环控制。
　　传感器可分为内部传感器和外部传感器，“多模态融合算法”是当前的重要卡点。内部模态（Proprioceptive）传感器负责反馈机器人本体的运动学和动力学信息，常见包括惯性测量单元（IMU）、关节/轮速编码器以及力/扭矩传感器；外部模态传感器则用于采集环境的物理与化学特征，以帮助机器人理解周围场景并规划行动路径，常见包括视觉成像设备（如RGB相机、立体视觉、深度相机和红外热成像）、各类型雷达、触觉传感器、麦克风阵列等。针对多模态数据融合方法，主流方案可分为三大范式：数据级（早融合）、特征级（深度融合）与决策级（晚融合）。但当前多模态数据融合质量低等问题正制约着人形机器人的发展。
　　智能化提升需要更多的传感器。全球机器人传感器市场高速增长，技术迭代和场景落地驱动各个细分赛道显著增长。3D视觉感知市场2022年市场规模约82亿美元，随人形机器人、自动驾驶等需求扩张；六维力矩传感器预计2030年达到143.3亿元；柔性触觉传感器市场2022年全球市场规模约15.3亿美元，未来8年CAGR接近20%。视觉传感器、雷达、IMU、力/力矩传感器、编码器、触觉传感器、听觉传感器等都将有快速增长。
　　人形机器人的“骨架”、“大脑”和“小脑”同样重要。人形机器人是一种复杂的机电一体化系统。因此，在进行机器人整体设计时，必须针对特定的应用场景，将机械结构、计算系统和算法作为一个整体进行考虑。
　　投资建议：建议关注1）视觉传感器：凌云光等；2）激光雷达：速腾聚创等；3）IMU：芯动联科、敏芯股份、睿创微纳等；4）力传感器：安培龙、柯力传感等。
　　风险提示：人形机器人发展不及预期，传感器市场竞争格局恶化