<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Allegro on 如是有为</title><link>https://sensor.fans/companies/allegro/</link><description>Recent content in Allegro on 如是有为</description><generator>Hugo</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Sat, 08 Aug 2026 07:30:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://sensor.fans/companies/allegro/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>藏在机器人关节里的"隐形冠军"：磁编码器，一个被低估的百亿赛道</title><link>https://sensor.fans/posts/vtopm9yvml1kyox_adfdua/</link><pubDate>Sat, 08 Aug 2026 07:30:00 +0800</pubDate><guid>https://sensor.fans/posts/vtopm9yvml1kyox_adfdua/</guid><description>&lt;p>当所有人都在谈论算力芯片、伺服电机和减速器时，有一个不起眼的小器件，正悄悄撑起整个机器人产业的精度天花板。它就是——磁编码器。&lt;/p>
&lt;p>&lt;img src="https://sensor.fans/images/wx/e1dbff9cd5374c2558b0cbf815d336f2.png" alt="藏在机器人关节里的&amp;#34;隐形冠军&amp;#34;：磁编码器，一个被低估的百亿赛道" loading="lazy" decoding="async">
&lt;/p>
&lt;h3 id="01-一台人形机器人要用71个磁编码器">01 一台人形机器人，要用71个磁编码器&lt;/h3>
&lt;p>2026年，人形机器人行业站在&amp;quot;量产元年&amp;quot;的风口上。&lt;/p></description></item><item><title>Allegro 冗余电感编码器新申请：同板线圈串扰消不掉，就用它判断坏通道会不会拖偏位置反馈</title><link>https://sensor.fans/posts/zrig_toopp0nlhgpgnjkoa/</link><pubDate>Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://sensor.fans/posts/zrig_toopp0nlhgpgnjkoa/</guid><description>&lt;p>&lt;img src="https://sensor.fans/images/wx/b31243cd40de3051ddf430864b3ddcb3.webp" alt="Allegro 冗余电感编码器新申请：同板线圈串扰消不掉，就用它判断坏通道会不会拖偏位置反馈" loading="lazy" decoding="async">
&lt;/p>
&lt;p>这篇拆的是 Allegro 一件新公开的冗余电感编码器相关申请。&lt;/p>
&lt;p>严格说，专利原文讲的是 &lt;strong>redundant inductive sensor system&lt;/strong>。本文按编码器工程语境来讲，因为它最后影响的是 &lt;strong>角度、位置反馈和冗余通道可信度&lt;/strong>。&lt;/p></description></item><item><title>昆泰芯KTM52最值钱的，不是21位，而是把“校准必须匀速”这根刺，当众拔给你看了</title><link>https://sensor.fans/posts/whgfktf4welnuvsofcbhvg/</link><pubDate>Tue, 12 May 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://sensor.fans/posts/whgfktf4welnuvsofcbhvg/</guid><description>&lt;p>&lt;img src="https://sensor.fans/images/wx/f391ee6f48fed83a1747db3615a73428.webp" alt="昆泰芯KTM52最值钱的，不是21位，而是把“校准必须匀速”这根刺，当众拔给你看了" loading="lazy" decoding="async">
&lt;/p>
&lt;p>做过编码器调试的人，对“匀速”这两个字都有身体记忆。&lt;/p>
&lt;p>不是知道这个概念，而是被它折腾过。&lt;/p>
&lt;p>电机一转起来，工程师第一反应往往不是看最终精度，而是先盯着转速稳不稳。稳，大家心里就松一点；一飘，整个人就跟着紧。因为很多所谓自校准、非线性补偿、误差修调，说到底都默认了一个老前提：先把它转稳，再谈后面的事。&lt;/p></description></item><item><title>百万台量产先过标定关：传感器技术路线的胜负，写在工位账上</title><link>https://sensor.fans/posts/mmofynxbqordjhiatek1bq/</link><pubDate>Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://sensor.fans/posts/mmofynxbqordjhiatek1bq/</guid><description>&lt;p>&lt;img src="https://sensor.fans/images/wx/4bf7dc7aa02cb62677cea874491ee63e.webp" alt="百万台量产先过标定关：传感器技术路线的胜负，写在工位账上" loading="lazy" decoding="async">
&lt;/p>
&lt;p>传感器路线能不能活过百万台量产，先看的不是实验室最好那张精度曲线，先看标定成本能不能被摊薄。&lt;/p>
&lt;p>这件事一旦进入机器人关节、伺服执行器、汽车电机这类高频出货场景，性质立刻变了。技术路线竞争不再是“谁在实验室更准”，而是“谁能在产线上少占工位、少吃人力、少拖节拍”。2025年全球人形机器人出货已经超过1.8万台；IDC预计到2026年，中国人形机器人应用场景将扩展到当前的3倍以上，市场规模接近13亿美元；TrendForce预计2026年中国人形机器人市场产量同比增长94%。量一上来，逐台物理标定的路线，会被工位账直接拦在门外。(IDC)&lt;/p></description></item><item><title>下一代编码器一定是把 FAE 做进芯片里</title><link>https://sensor.fans/posts/e6xp7qldee2wapqko6o8ba/</link><pubDate>Sun, 19 Apr 2026 10:42:00 +0800</pubDate><guid>https://sensor.fans/posts/e6xp7qldee2wapqko6o8ba/</guid><description>&lt;p>下一代编码器最狠的升级，不是继续卷 bit 数，而是把 FAE 做进芯片里。&lt;/p>
&lt;p>总有人说这是句空话。不是。你把市场上已经在卖的型号摊开看，就会发现，这事其实已经开始了，只是很多人还在拿“更高 bit 数”当主线，没意识到真正值钱的升级，正在从“更会测”转向“更会自检、更会自校、更会报警、更会告诉系统我现在到底靠不靠谱”。&lt;/p></description></item><item><title>GaN取代TMR？人形机器人关节编码器的一场材料革命，没那么简单</title><link>https://sensor.fans/posts/likawv4lxaa5vdi_h1awnw/</link><pubDate>Sun, 12 Apr 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://sensor.fans/posts/likawv4lxaa5vdi_h1awnw/</guid><description>&lt;p>&lt;img src="https://sensor.fans/images/wx/2501d6182033521bbc52900c87c15bd6.webp" alt="GaN取代TMR？人形机器人关节编码器的一场材料革命，没那么简单" loading="lazy" decoding="async">
&lt;/p>
&lt;p>这两天，看到一条挺炸的新闻：&lt;/p>
&lt;p>中科无线半导体发布 CT-21X 系列氮化镓磁编码芯片。&lt;/p>
&lt;p>公开口径里直接把它描述成“面向人形机器人伺服关节”的新一代方案，并强调采用了“AlScN/GaN 2DEG + ADC ASIC”架构，在180度 极端工况下仍能保持高精度感知。配套传播里最抓眼球的一句话，是它在精度、温漂、响应速度、功耗上“全面超越”TMR。&lt;/p></description></item><item><title>同样是TMR，为什么希磁往“快”冲，昆泰芯却往“准”走？</title><link>https://sensor.fans/posts/rqbuaex5hwy0e8ovkqdjtw/</link><pubDate>Thu, 09 Apr 2026 01:00:00 +0800</pubDate><guid>https://sensor.fans/posts/rqbuaex5hwy0e8ovkqdjtw/</guid><description>&lt;p>上周刷到芯师爷那篇文章，说希磁科技新发布了一颗 STK-636TMF，40ns 阶跃响应，10MHz 带宽，专门盯高频电流检测。很多人看完，第一反应是：这又是一颗更快的电流传感芯片。可我真正觉得有意思的，不是它快，而是它把一个老问题重新摆到了台面上——TMR 这项技术，到底是适合做“快”，还是更适合做“准”？(&lt;a href="https://www.gsi24.com/a/2901.html">https://www.gsi24.com/a/2901.html&lt;/a>)&lt;/p></description></item><item><title>Radivoje Popović教授（EPFL）与霍尔传感器帝国：从一间瑞士实验室，铺到整个全球产业链</title><link>https://sensor.fans/posts/2xn99hbw_pevcr8eotc5ja/</link><pubDate>Sat, 04 Oct 2025 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://sensor.fans/posts/2xn99hbw_pevcr8eotc5ja/</guid><description>&lt;p>你打开手机地图，小箭头乖乖跟着你的身体旋转；你踩下油门，汽车控制器立刻捕捉踏板角度；在粒子加速器的隧道里，工程师用一支看似普通的“笔”去量几特斯拉强磁场里的细微波动。看不见的磁场在这一刻都被“翻译”成了可读的电压，这个翻译官就是霍尔传感器。&lt;/p></description></item></channel></rss>