2026可靠性应用&液冷技术研讨会|人形机器人热管理-可靠性ReliaQube-可靠性分析/安全性分析-软服之家

陈继良，中国科学院工程热物理学硕士，鸿艺电子总经理，热设计网联合创始人。带领团队持续为多家AI智能终端和各类电子产品企业提供产品散热方案设计优化服务和各类创新热管理物料，已服务的量产产品项目500+，多项热设计方案为全球首创。著有《从零开始学散热》一书。

演讲主题：

人形机器人热管理

主题摘要：

在本次会议中，热设计网的联合创始人陈继良给我们讲述人形机器人散热管理的技术难点与应对策略，分析电机、计算芯片、电池包、传感器、皮肤等关键部件的热风险特征，指出行业普遍缺乏系统性热管理设计，阐释仿真建模局限、动态负载不可预测、多物理场耦合、运动结构约束等技术瓶颈，提出储热材料、液冷模组、高可靠性界面材料及AI热控算法等发展方向。

整体框架与风险排序

散热风险排序（从高到低）：关节电机 > 计算芯片 > 电池包 > 传感器 > 皮肤。

关节电机是最难解决的散热问题，电机与减速器高度集成化，形成一体化模组；计算芯片承担纯推理任务（类比车载智驾芯片），位于胸腔；皮肤虽排末位，但烫伤风险被严重低估，当前完全未做热管理。

行业警示：即便国内头部即将上市机器人公司，热管理系统接近于空白；热管理问题尚未在产线长期运行场景中充分暴露；春晚机器人运行仅2–3分钟即因关节过热而失稳倒地；现场可见捆绑水袋、喷射氟利昂等非工程化应急措施，反映关节部位持续运行后必然过热。

各子系统散热现状与技术挑战

传感器功耗低、分布广，贴石墨片+导热材料至外壳即可满足；但头部集成激光雷达、红外摄像头等多单元，空间狭小，散热路径严重受限。

计算芯片（NVIDIA Jetson Orin系列，数十瓦）以风冷为主，但方案粗放：风道设计让位于外观，热风回流、风阻大、风量低；热设计在整机研发中话语权极低。

电池包（第二大难点）1–2C快充已为标配，自然散热处于临界点；3C及以上必须液冷（底部水冷板+导热界面材料即可高效控温）；换电模式可缓解散热压力，但快充仍是核心竞争力。

关节电机与减速器散热：根本性难题

效率瓶颈：电机+减速器为百年工业产物，电能→机械能效率仅70–80%，发热刚性存在；相比之下CPU/GPU可通过工艺迭代持续降耗，电机能效提升空间远小于芯片。

热源复杂：谐波减速器真实热源为动态旋转的线热源，传统热仿真软件无法准确建模；润滑油兼具降摩擦与射流冷却双重功能，动态流体行为难以仿真。

工况不可预知：动作生成式，5ms采样下功耗可在2W↔50W间跃变，传统”最恶劣场景”设计逻辑失效。