51个自由度塞进一台人形机器人，PCB为什么越来越难“藏”？

北京时间9月20日，Faraday Future发布五大型号、九款配置的EAI机器人新品，覆盖人形与四足两种形态，售价从9990美元至137900美元，并同步启动销售和交付。其中，全尺寸人形机器人All-New Futurist拥有51个主动自由度，配备高级灵巧手后可增加至71个自由度，采用1152Wh双电池系统；Ultra版本搭载NVIDIA Jetson Thor，算力达到700 TOPS。

机器人越来越像人，内部电路却不能像电脑一样集中在一块主板上。

从大脑到肩、肘、腕、髋、膝，再到灵巧手，大量计算、驱动、传感和通信单元需要分散到全身。自由度越多，真正难处理的往往不是多几块PCB，而是怎么把越来越复杂的电子系统塞进会不断运动的身体里。

关节越多，电路就越不能只放在“大脑”里

一台人形机器人完成抬手、行走、转身，看起来只是几个动作，内部却需要一连串电子系统同时配合。

主控系统负责计算和决策，关节需要电机驱动和控制，视觉、力觉、位置等传感器持续采集数据，不同模块之间还要保持通信。

这使机器人形成一种与普通电子设备不同的PCB结构：电路开始从一个中心向四肢和关节分散。

主控区域需要承载较高密度的计算和通信，可以涉及高多层、HDI等PCB；关节内部空间有限，更关注小型化和高密度布局；连接不同运动部件的位置，则需要解决线路如何穿过狭窄空间并适应弯折。

所以自由度增加后，PCB面对的不只是数量变化，而是形态开始变得更加多样。

身体可以弯，连接它的线路也必须跟着弯

传统设备内部，两块PCB之间可以直接通过线束连接。

但到了人形机器人，肩、肘、膝、腕等位置会持续发生角度变化。如果连接方案占用空间过大，不仅会影响内部结构设计，还可能增加运动干涉。

这也是FPC柔性线路板以及刚挠结合板值得关注的场景。

FPC能够在有限空间内完成线路连接，并适应一定的弯曲结构；刚挠结合板则把刚性区域和柔性连接区域组合起来，让元器件可以安装在相对稳定的位置，同时利用柔性区域完成跨结构连接。

但“能弯”只是第一步。

机器人实际工作时还会经历反复运动、振动和温度变化。柔性区域的线路设计、弯折位置、铜厚以及刚柔交界区域，都需要结合具体机械结构评估。

真正困难的不是把PCB塞进关节，而是机器人动起来以后，电路仍然能够持续工作。

算力越来越集中，控制却越来越分散

All-New Futurist Ultra采用NVIDIA Jetson Thor，官方披露算力达到700 TOPS，同时结合VLA、世界模型和任务规划执行复杂任务。

这形成了机器人电子架构中的另一组反差。

高性能计算越来越集中在“脑部”，但大量控制任务仍然分布在身体各处。

主控板需要处理高速数据和密集器件，PCB会更关注高速信号、阻抗以及高密度布局；到了关节控制板，重点又变成有限空间下的器件布置、电源与驱动，以及振动环境中的可靠连接。

PCB制造因此不能只解决“线路做得够不够细”。

HDI涉及微孔、层间互连和压合；高速板需要关注阻抗及信号传输；FPC和刚挠结合板又增加了材料与结构控制。进入PCBA阶段后，高密度器件贴装、焊接和检测还会继续影响最终可靠性。

机器人把过去分散在不同电子产品里的制造难题，集中到了同一副身体里。

从研发样机到连续交付，难点又换了一次

FF披露，截至2026年8月底，其EAI机器人累计销售和交付达到552台，并提出全年2000台的目标。这里需要注意，2000台仍属于公司目标，并非已经实现的销量。

从PCB产业角度看，几百台走向更大规模生产，与实验室里做出一台机器人是两件事。

研发阶段更看重快速修改：关节结构调整，FPC形状可能跟着变化；传感器增加，控制板需要重新布局；算法和算力平台变化，也可能带来主控板迭代。

进入批量阶段后，问题则变成不同批次PCB、贴装和焊接能不能保持稳定。

这类项目需要PCB制造与SMT之间更紧密地衔接。聚多邦目前覆盖FPC、刚挠结合、HDI以及PCB+SMT+PCBA等制造环节。对于机器人多板卡、多型号并行研发的场景，这类制造基础更适合用于减少从工程验证、制板到贴装之间的重复流转。

机器人放量后，PCB价值不只藏在“那块主板”里

九款产品同时进入市场，比单独一款人形机器人更值得PCB产业观察。FF还计划在9月28日举行供应链合作活动，重点涉及美国本土制造、供应链、产品认证等合作。

因为机器人真正走向不同场景之后，硬件不会只有一种答案。

全尺寸人形、轻量人形和四足机器人，对主控、关节、传感器、电源以及内部连接的要求都不同。最终传导到PCB端的，也可能不是某一种板突然大幅增加，而是HDI、FPC、刚挠结合、高可靠PCBA等不同产品，在同一台机器人上的组合越来越复杂。

因此，接下来观察机器人产业，除了出货量，还有一个更值得PCB企业关注的变量：

当机器人开始真正批量“动起来”，谁能把散布在全身的复杂电路稳定地制造出来。