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近日，孫立寧教授、蘇州大學劉會聰教授與新加坡國立大學Chengkuo Lee教授在SmartBot期刊上發表了題為MEMS: The Sensory Nervous System for Embodied AI Robots的綜述文章，系統梳理了MEMS技術在具身智能機器人中應用的現狀與挑戰。

專家檔案

孫立寧 微納器件與系統及微納機器人專家，俄羅斯工程院外籍院士，蘇州大學特聘教授，蘇州大學先進制造技術研究院院長、機電工程學院院長、機器人與微系統研究中心主任，哈爾濱工業大學先進機器人技術與系統國家重點實驗室副主任，國家“十二五”863“計劃微納制造技術主題專家。

具身智能（Embodied AI）的興起標志著人工智能研究的一次根本性轉變，即從虛擬世界走向真實物理環境，旨在構建能夠在復雜、非結構化環境中實現感知、推理與行動的自主機器人系統。

然而，傳統傳感器受限于體積和功耗，難以滿足機器人對自身狀態與外部環境的全面感知需求。微機電系統（MEMS）技術憑借微型化、低功耗、高集成度和低成本等優勢，已成為提升新一代機器人感知能力的關鍵支撐。

通過集成測距、慣性、觸覺、聽覺和嗅覺等多模態MEMS傳感器，機器人能夠實現更為豐富的環境感知與交互，為不同應用場景下的高自主性、安全性和人機協作奠定堅實基礎?？梢哉f，MEMS傳感器如同機器人的“感知神經元”，與人工智能構成的“認知大腦”深度融合，共同推動真正具備感知與智能的機器人新時代的到來。

精準的環境感知是機器人實現自主導航、物體操控以及安全人機交互等核心功能的前提與基礎。其中，測距傳感器通過探測周圍物體的距離，為環境建模與理解提供關鍵數據。MEMS 技術的引入，為測距傳感器帶來了微型化、低功耗和低成本等革命性優勢，極大促進了高性能機器人的普及與發展。

MEMS 測距傳感器通常通過檢測機械結構的微小形變與振動模態變化，或分析發射波的傳播特性來實現高精度距離感知。目前，以激光、超聲波和電容測距為代表的多種 MEMS 技術，已共同構成機器人多場景環境感知的重要支撐，成為推動新一代機器人智能水平提升的關鍵技術。

精準的環境感知是機器人實現自主導航、物體操控以及安全人機交互等核心功能的基礎。測距傳感器通過獲取周圍物體的空間位置信息，為環境建模與理解提供關鍵支持。MEMS 技術的引入為測距傳感器帶來了微型化、低功耗和低成本等革命性優勢，極大推動了高性能機器人的發展與應用。

MEMS 測距傳感器通常依靠檢測機械結構的微小形變與振動模態變化，或分析發射波的傳播特性，從而實現高精度的距離感知。目前，以激光、超聲波和電容測距為代表的多種 MEMS 技術，已構成機器人在多場景下實現環境感知的重要支撐，成為提升新一代機器人智能水平的關鍵驅動力。

傳感器是推動機器人發展的一大助力，如光電管道液位傳感器可以用于掃地機器人中，及時檢測水箱水位，避免機器的損壞。錦鋒LL10AH05光學式管道液體傳感器還可以兼容替代能點PCFS-IR2125A，PCFS-IR2223D，PCFS-IR2107D。