五矿证券2025年2月发布的《寻找人形机器人的确定性：旋转关节投资机遇拆解》深度报告指出，旋转关节占人形机器人硬件成本核心地位，其技术路线选择直接决定整机性能与成本。报告系统梳理了刚性、弹性、准直驱三大驱动方案的技术演进与产业化现状，为核心零部件投资提供了清晰的技术坐标系。

在人形机器人关节模组的选型中，技术路线的分歧集中体现为刚性驱动器、弹性驱动器和准直驱驱动器三类方案的博弈。五矿证券报告指出，当前产业化方案以刚性和准直驱关节为主，弹性驱动器因控制算法复杂度和硬件成本问题未能在产业中大规模铺开。从技术演进脉络来看，学术界研究热点从1983年早稻田大学WL-10R的刚性驱动器，到1995年MIT的SEA弹性驱动器，再到2016年MIT提出的准直驱驱动器（QDD），经历了一条从刚性到柔性再到本体驱动的完整迭代路径。

刚性驱动器方案以"高减速比减速器+力传感器"为技术核心，可提供大扭矩和高精度，但因成本高昂且不耐冲击而面临降本压力。准直驱方案则以"高扭矩密度电机+低减速比减速器"为特征，用电流环估算力矩替代物理传感器，大幅降低了硬件成本，早期因输出扭矩不足主要用于四足机械狗，近年扭矩提升后开始广泛进入人形机器人领域。

刚性驱动器主要由电机、高传动比减速器（一般为谐波减速器）、编码器、力矩传感器和控制板组成。这一方案的显著优势在于：高减速比减速器能够将电机输出扭矩放大数十倍，配合力传感器实现精确的力控，关节定位精度和输出扭矩均处于较高水平。然而刚性驱动器的短板同样突出——谐波减速器的柔性结构使其不耐受外部冲击，力传感器本身也较为脆弱，整机在受到意外碰撞时存在零部件损坏风险。

在关节结构设计上，谐波减速器与电机呈串联排布，增加了关节轴向长度，对人形机器人狭小的安装空间构成挑战。五矿证券在报告中指出，谐波减速器的引入还使得电流环力控难以实施，一般必须额外加入力传感器，这进一步推高了整套方案的成本。刚性方案在膝关节这类需要大扭矩的关节上具备性能优势，但成本控制成为其大规模量产的主要瓶颈。

准直驱驱动器由高扭矩密度电机、小减速比减速器（一般为行星减速器）以及绝对式编码器组成。与刚性方案不同，QDD方案采用低减速比设计，使得电机端到输出端的反向传动具有较好的"反驱透明度"，即外力可以较为顺畅地反向驱动电机转动。这一物理特性使得系统能够通过检测电机电流来估算输出力矩，从而省去了力矩传感器。

五矿证券报告引用了MIT Cheetah四足机器人的数据作为参考，采用电流环控制的扭矩误差大约控制在±10%的水平，这个精度足以支持机器人的行走和奔跑动作，但对精密操作场景可能不够。QDD方案的低减速比设计还带来另一个优势——抗冲击能力强。当外部冲击力作用于关节时，力可以反向传递回电机而不会损坏齿轮结构，这一特性对需要频繁与环境交互的人形机器人尤为关键。

表：刚性驱动器与准直驱驱动器核心指标对比

对比维度	刚性驱动器	准直驱驱动器（QDD）
减速器类型	谐波减速器（高减速比）	行星减速器（低减速比）
力控方式	力/力矩传感器	电流环估算
输出扭矩	大	较小（近年提升明显）
抗冲击性	差	强
关节长度	较长（串联排布）	较短（高集成度）
成本	高	低

弹性驱动器于1995年由MIT的Pratt等学者提出，其原理借鉴Hill肌肉三元素力学模型，通过在驱动元件和负载间增加弹性单元（串联弹性驱动器SEA）或在驱动元件旁并联弹性元件（并联弹性驱动器PEA），来实现缓冲吸能和扭矩放大。在跳跃、奔跑等高动态运动中，SEA可以吸收触地瞬间的冲击并储存能量，在离地时释放，从而提升瞬时输出扭矩。

然而弹性元件引入系统后带来了两个难以回避的问题。第一，系统从全驱动变为欠驱动，控制算法的复杂度显著提升。第二，弹性元件本身增加了硬件成本，且回转型弹性元件需要定制加工、变形范围小。四种弹性驱动器（SEA、PEA、CEA、MEA）的对比数据显示，SEA控制精度"较差"但安全性能"好"，PEA能量利用率"高"但安全性能"差"且存在静止状态下弹性力持续施加的问题，CEA虽将能量消耗降低至20%、峰值扭矩仅需原来的1/3，但额外质量和惯量在整机层面优势不明显。五矿证券报告指出，随着软件控制算法的发展，通过主动柔顺控制即可达到类似效果，弹性关节的必要性已被大幅削弱。