AI 模型完成训练后部署在解耦芯片内部，传感器运行阶段不再执行训练，做推理计算。AI 模型的训练过程需要大量算力资源，一般在离线服务器平台开展，利用标定数据集反复迭代，调整模型内部参数。训练结束之后，固定模型权重，烧录至解耦芯片存储单元。传感器投入现场工作时，芯片不再更新模型参数，只调用已有权重对实时采集的传感信号开展推理运算。离线训练、在线推理的分工模式，降低传感器硬件算力需求，减少运行阶段的功耗。该方式适配嵌入式硬件资源限制，方便将 AI 能力植入传感单元，为具身智能设备提供端侧力学感知。解耦芯片输出解算后的六维力数据，通过总线传输至机器人控制器。无锡智能力传感器采集模块
智立传感解耦芯片部署在传感器端侧，承接 AI 模型推理任务，就地完成六维力信号分离与数据补偿。传统方案大多将原始传感数据上传至外部控制器完成运算，大量原始数据传输会占用通信带宽，同时带来时间延迟，不利于机器人实时力控。智立传感把解耦芯片嵌入传感器本体，将训练完成的 AI 模型部署在芯片内部，传感信号采集之后直接在本地完成解耦运算。原始数据不需要全部向外传输，输出处理完成的六维力与力矩数据。芯片硬件针对力信号运算做结构调整，适配 AI 模型的推理逻辑，能够持续对信号做环境补偿，在振动、温度波动的工业场景下维持信号输出稳定，简化整套机器人感知系统的部署架构。超薄力传感器生产厂商六维力传感器同步采集三轴力与三轴力矩，为具身智能提供力觉输入。
解耦算法依托 AI 模型学习多物理场耦合规律，处理温度、载荷叠加带来的传感信号偏差。传感器输出信号会同时受到载荷大小、环境温度等多个物理因素共同作用，多种影响叠加之后，信号变化规律变得复杂。在标定环节，同步改变载荷与温度条件，采集多物理场共同作用下的传感样本。AI 模型学习多因素叠加时信号的变化特征，解耦算法依托模型的学习结果，区分载荷带来的有效信号和温度带来的偏移分量，完成信号校正。该方式可以处理多种扰动叠加的复杂工况，减少多物理场共同作用带来的数据偏差，为具身智能提供稳定的力学感知信息。
智立传感解耦芯片承载轻量化 AI 模型，在传感器本地完成信号处理，降低上位机算力负荷。传统方案将原始传感数据全部上传至机器人上位控制器，大量多路采样数据持续涌入，会占用上位机的算力资源，挤压运动规划、视觉识别等任务的运行空间。智立传感将轻量化 AI 模型部署在解耦芯片，传感器采集信号之后就地完成解耦运算，向外发送处理完成的结果数据。上位机不再需要处理海量原始电信号，可分配更多算力用于机器人运动规划与环境感知。这种模式适配嵌入式机器人控制系统，减少整机硬件配置压力，方便具身智能设备小型化设计与部署。解耦芯片支持低延迟信号处理，匹配机器人运动控制的时序要求。
智立传感的六维力传感器方案，依托解耦芯片实现端侧 AI，让感知单元自带数据处理能力。传统力传感器完成信号采集，后续全部运算工作交由外部设备执行，增加系统集成的工作量。智立传感将解耦芯片集成在传感组件内部，把训练完成的 AI 模型部署在芯片之中。传感器采集多路应变信号之后，直接在组件本地开展推理运算，搭配解耦算法完成维间信号分离与误差补偿。组件向外发送已经处理完成的六轴力学数据，后端控制系统只需要读取结果，不需要开发复杂的信号校正程序。这套架构赋予传感器数据处理能力，便于嵌入各类具身智能设备，快速搭建力感知闭环。智立传感搭建标定平台，采集海量样本用于 AI 模型迭代优化。静态力传感器控制器
AI 模型输出补偿参数，输入解耦算法完成六维力信号校正。无锡智能力传感器采集模块
智立传感的力感知方案，把传感采集、模型推理、解算处理整合，简化机器人控制系统搭建。常规机器人力感知方案需要搭配信号采集模块、外部处理器、通信模块等多个器件，器件之间需要分别调试、接线，增加系统搭建工作量。智立传感的方案将传感采集硬件、解耦芯片、内置 AI 模型和解耦算法整合为一体组件。组件上电后自主完成信号采集、解耦、补偿，向外输出标准化六维力学数据，机器人控制器直接读取结果用于控制逻辑开发。开发人员不需要针对原始传感信号编写复杂校正代码，缩短具身智能机器人感知系统的调试周期，降低整套系统搭建门槛。无锡智能力传感器采集模块
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