2025年8月8-12日，2025世界機器人大會在北京舉辦，眾多機器人及智能硬件企業攜最新技術及產品亮相。作為機器人的“前庭系統”，導遠科技的IMU產品已在多款參展的機器人中穩定運行，支持其實現姿態感知和平衡控制。

? 來源：新聞聯播《2025世界機器人大會開幕 國內外200余家企業參展》

通過不斷豐富IMU產品矩陣，導遠科技正以車規級的可靠性與規模化優勢，推動高端定位傳感器在更廣泛的智能設備中普及。目前，公司產品已在雙足、輪式人形機器人，四足機器人，AGV（自動導引運輸車），巡檢機器人，移動機器人底盤等領域應用。

這些在展會上“大秀肌肉”的機器人，正是物理AI最具代表性的載體。

物理AI，顧名思義，是讓人工智能理解并遵循物理規律，從“會思考”進化到“會動手”。要實現這一跨越，AI必須首先具備感知物理世界的能力。如果說攝像頭和雷達讓AI“看見”了世界，那么IMU則賦予了AI至關重要的“前庭感知”。

這個集成了加速度計和陀螺儀（部分包括磁力計）的微型傳感器，正是物理AI感知自身運動姿態和位置變化的基石，對人形和工業機器人都至關重要。

人形機器人的核心挑戰之一在于維持雙足平衡。其運動自由度高、姿態變化快且幅度大，一個微小的失衡都可能導致摔倒。因此，需要對機器人姿態的微小變化進行高頻、實時、精準的感知，以便控制系統迅速做出調整。

以導遠科技的IMU模組為例，其姿態輸出頻率高達500Hz，能做到毫秒級捕捉機器人的傾斜與晃動。其高性能版本IMU模組的陀螺儀零偏不穩定性（Allan方差）≤0.8°/h，加速度計零偏不穩定性（Allan方差）≤0.02mg，為機器人在復雜動態環境下的平衡控制提供了堅實保障。

在工業機器人中，如AGV，需要在無衛星信號、多障礙環境中自主運行，IMU提供了獨立于外部環境的高頻姿態和運動信息，是機器人實現定位導航和智能避障的基石之一。

對于工業巡檢機器人，IMU同樣大有用武之處。當機器人的視覺或雷達因光線、遮擋、特征不足等因素失效時，IMU成為幫助設備維持基本功能的“兜底感知”，確保任務不中斷。

導遠科技的IMU模組經過全溫校準，具備自我診斷功能，能保障模組自身的穩定性、可靠性和可用性，是系統安全和可維護性的關鍵。同時，模組還支持時間同步，確保傳感器數據在時間維度的正確關聯，是機器人實現多傳感器融合和精準導航的基礎。

隨著全球汽車智能化、工業機器人自動化提速，人形機器人等新型智能體的商用落地，IMU市場正迎來量與質的雙重飛躍。

據Research and Markets預測，全球IMU市場規模預計將從2023年的242億美元增長至2032年的674億美元，復合年增長率（CAGR）高達12.05%。而在要求更為嚴苛的高性能市場，QYResearch的數據顯示，全球汽車級MEMS慣性測量單元（IMU）市場規模預計到2031年將達到523.52百萬美元。

（點擊文字可“閱讀原文”）：“導遠科技正是這一趨勢的先行者。其基于‘自研芯片-多模組-總成’的全產業鏈能力，以及率先在要求嚴苛的車規級市場實現大規模量產的經驗，為進入物理AI時代構建了堅固的護城河。”

7月16日，英偉達創始人黃仁勛在第三屆中國國際供應鏈促進博覽會上提出“人工智能的下一個浪潮是物理AI（Physics AI）”，將行業的目光從虛擬世界的大模型，拉向了智能體與現實世界的交互。

? 來源：Traditional IoT vs. Physical AI, Janakiram MSV

Physics AI即物理人工智能，是將人工智能與物理系統深度結合的領域，旨在使自主機器（如人形機器人、工業機器人、自動駕駛汽車）能夠在真實物理世界中感知、理解和執行復雜操作。

其核心原理是，物理AI通過雷達、攝像頭、溫度傳感器、壓力傳感器、慣性測量單元等多種傳感器，實時獲取環境和運動數據，并輸入AI算法；算法基于從訓練中學習到的物理規律與約束進行分析推理，做出實時決策；隨后，通過機械臂、驅動輪等執行器完成移動或操控等動作，從而實現與物理世界的自主交互。

與主要處理文本、代碼和圖像等數字信息的AI不同，物理AI要求智能體能夠理解和遵守物理世界的法則，幫助應對供應鏈中斷和勞動力短缺等全球性挑戰。而在這個過程中，IMU作為提供自身運動姿態和位置信息的關鍵傳感器，正是智能體“穩、準、快”行動的保障。