机器人编码器/核心技术与量产约束/2026 本文聚焦2026年全球具身智能终端进入规模化量产爬坡期所面临的底层硬件约束。作为感知物理世界与执行精确运动的核心“神经中枢”，机器人编码器正经历从传统工业级光电方案向紧凑型磁编码器、乃至车规级电感式编码器的技术切换。按双编码器冗余架构测算，单台人形机器人对编码器的需求量估算可达数十个之多，这不仅有望催生可观的硬件增量市场，更对整个产业链的降本能力、抗电磁干扰设计、柔性传动补偿以及微型化封装提出了极致要求。通过解构算力基建、半导体供应链与精密制造的交汇点，本文系统推演了量产前夜的技术演进逻辑与真实产能壁垒。
m8观点：一句话研究结论
2026年将是机器人“双编码器”架构标配化与电感式技术平移替代的决定性拐点，单机海量的乘数效应虽能驱动芯片与磁材环节爆发，但复杂电磁环境下的抗干扰良率与空心杯电机绕线工艺自动化率，才是决定产业链真实量产交付能力的核心硬约束。
为什么这个变量在 2026 年重要
人形机器人产业在经历前期的样机验证与小批量测试后，2026年被业界普遍定义为规模化量产与商业化应用爆发的关键元年。产业界领军企业如特斯拉等已明确表态，若技术迭代与产线改造进展顺利，Optimus在2026年的产量有望呈现十倍级的跨越，达到五至十万台的体量，并在随后的年份冲击百万台大关。在这一宏大的量产时间表中，编码器作为运动控制系统中最关键的反馈元件，其战略重要性被多重物理变量与经济模型急剧放大。
首先，极高的单机自由度带来了产业链价值的指数级乘数效应。有别于传统工业机器人通常仅需六个关节编码器的配置，人形机器人在模拟人类步态与精细作业时，需要全身分布式的高度协同。一台标准的通用人形机器人，其全身分布着多达四十到五十个可主动转动的关节。在这些关节模组中，为了克服谐波减速器或行星齿轮等传动机构在承受高负载时产生的弹性形变与背隙（Backlash），行业主流架构普遍采用了“双编码器”的冗余与补偿设计。这意味着在每一个核心旋转关节中，都需要在输入侧（电机端）配置一个编码器以实现转子的实时测速与高频换相，同时在输出侧（减速器后段）配置另一个高分辨率绝对值编码器，用于感知关节在受力状态下的真实物理位置。如果计入线性关节以及拥有数十个自由度的灵巧手，按双编码器架构测算，单台人形机器人的编码器总用量估算可达五十个左右（该数字为产业测算口径，尚无整机厂公开披露数据可供核验）。因此，若2026年全球市场实现十万台量级的出货，按上述双编码器架构测算，有望对应数百万个高精度编码器的增量需求，这种潜在的需求曲线是传统工业自动化市场难以企及的。
其次，物理世界的人工智能（Physical AI）迫切需要极高维度且绝对精准的底层数据支撑。当前，各大科技巨头正大力投入算力基础设施建设，以训练端到端的多模态大模型（相关算力底座分析可参考本站的 GPU计算平台 深度追踪）。在这个过程中，企业如西门子正利用数字孪生（Digital Twin）技术在虚拟环境中生成海量合成数据，以安全、低成本地训练物理 AI 模型。然而，当这些基于海量数据训练出的策略（Policies）被部署到真实的物理机器人（如 UMA 公司研发的实时学习机器人）上时，机器人必须能够极其精确地感知自身关节的空间姿态，才能将算法的意图转化为不失真的物理动作。编码器所提供的微秒级响应与亚度级位置反馈，正是连接硅基算力与碳基物理世界、计算零矩点（ZMP）并维持动态平衡不可或缺的数据桥梁。
最后，技术演进的临界点恰好在2026年迎来“摊牌”。为了满足人形机器人走向家庭、工厂等非结构化环境的需求，执行模组必须向极致的轻量化与高功率密度方向发展。这种发展趋势导致关节内部空间极度压缩，大功率无框力矩电机在狭小腔体内运行时会释放强烈的交变磁场。传统的工业光学编码器虽然精度极高，但不仅体积难以做小，更对外部环境中的震动、粉尘与油污极为敏感，难以胜任机器人的真实服役场景。这迫使整个行业必须在2026年前后，彻底跑通紧凑型磁编码器的高阶降噪算法，或者加速引入对直流与低频杂散磁场具有天然免疫力的电感式编码器技术。这不仅是技术路线的选择，更可能关乎核心零部件价值分配格局的重塑。
产业链和公司映射
机器人编码器产业链具备高度的跨学科特性，融合了微电子、磁学材料、精密机械加工与信号处理算法。随着人形机器人量产节点的逼近，这条产业链正在打破传统的封闭格局，大量来自半导体设计、汽车电子与工控自动化领域的企业开始进行跨界技术映射与降维切入。
在产业链的上游，核心元器件的性能直接决定了编码器的测量极限，其中尤以磁传感芯片和精密磁性材料最为关键。目前，基于隧道磁阻效应（TMR）的传感芯片正迅速取代传统的霍尔（Hall）传感器。TMR 技术能够提供更高的灵敏度、超低的功耗以及在宽温区内卓越的稳定性，这对于需要在各种恶劣环境下连续作业的人形机器人至关重要。在国内市场，多维科技（Dowaytech）是该领域的代表性企业。其自主研发的 TMR3109 与 TMR3110 磁性旋转编码器芯片，不仅具备高达二十三位的 SPI 绝对角度输出能力，还能在四万转每分钟（RPM）的高速运转下保持稳定，且在负四十摄氏度至一百二十五摄氏度的全温区内将绝对角度精度控制在正负一度以内。针对机器人关节经常需要中空走线以避免线束缠绕的特殊结构，多维科技还开发了单对极中空磁环离轴编码器方案，极大地解放了旋转轴端的设计空间。与芯片同等重要的还有高性能的永磁材料。伺服电机的高扭矩输出与磁编码器的精确刻度，均高度依赖于钕铁硼（NdFeB）等稀土永磁体。磁环的充磁精度、极距均匀性以及抗退磁能力，是保证编码器长期免校准运行的材料学基础。
产业链中游主要涉及编码器整机与模组的封装集成。这一环节正在经历从标准件采购向高度定制化裸板（PCBA）集成的形态演变。传统的工业光栅编码器龙头如禹衡光学（奥普光电控股），虽然打破了海外技术垄断并在工信部获得单项冠军认定，但其高端产品目前更多服务于机床与军工领域。受限于光学器件对密封防尘的苛刻要求与机械体积，其相关产品“理论上可用于人形机器人，但暂未直接给人形机器人厂家供货”。与之形成鲜明对比的是，原生于汽车电子供应链的 Tier 1 厂商正凭借车规级技术的溢出效应强势入局。保隆科技与云意电气便是其中的典型代表。保隆科技依托其在电动助力转向与最高功能安全等级（ASIL-D）电子制动助力器中积累的电感式传感器经验，正将电感式编码器引入机器人关节。电感式技术通过高频交变磁场工作，对电机产生的直流低频强磁场具有极强的“免疫力”。据公司公开资料，保隆科技的产品实现了超薄集成，动态响应可缩短至一毫秒以内，关节重复定位精度可达正负十角秒（arcsec）量级，上述指标的实际工程表现仍有待整机端验证。这种车规级技术积累与大规模量产带来的成本摊薄潜力，为其切入机器人关节传感器领域提供了差异化的技术定位。在国际方面，诸如 Flux GmbH 与 RLS 等企业也推出了厚度小于六毫米、重量仅十几克的超薄非接触式磁编码器，专门针对机器人多自由度狭小空间的集成难题。
在产业链下游的执行器集成与整机环节，各大厂商正竞相将独立的编码器、减速机与电机融为一体，追求极致的扭矩密度与成本控制。雷赛智能作为国内运动控制领域的资深玩家，已将移动机器人确立为公司的第二增长曲线。其推出的摆线系列关节模组，创新性地将“摆线减速机、无框力矩电机、双编码器与驱动器”串联集成，不仅做到了真正的零背隙，其输出端编码器的精度更是达到了十九位。借助其在步进与伺服系统领域的营收规模优势，据公司公开披露的规划，雷赛智能目标在随后两年内将其无框电机的交付量提升至百万台级别，体现了较强的规模化诉求，但该产能目标能否如期兑现仍需持续跟踪验证。类似地，汇川技术等工控巨头也凭借长期的自动化技术积累与庞大的产能基数，试图在人形机器人的“小脑”及执行层掌握话语权。同时，针对灵巧手这一对微型化要求最高的子系统，鸣志电器与鼎智科技等企业正在空心杯电机及配套微型传感器领域加速国产替代，试图突破瑞士 Maxon 与德国 Faulhaber 长期以来的技术封锁与大批量自动化生产工艺壁垒。
关键数据与对比表
为了直观揭示2026年机器人编码器产业面临的技术约束与降本路径，本文综合多方公开数据，构建了以下三组核心维度的对比结构。
表1：人形机器人主流编码器底层技术路径与应用特性对比
不同于工业母机对绝对精度的单一追求，人形机器人要求在震动、强磁干扰、微型化与低成本之间寻找最优解。以下是当前三种核心技术路径的工程学对比。
技术路径 工作物理机制 核心优势与性能表现 面临的工程局限与应用痛点 在2026年人形机器人中的角色定位 光学编码器 (Optical) 基于光电效应，通过光源照射码盘刻线阵列获取高频脉冲
精度极高（可轻易超过24位），无惧任何强电磁干扰，高频动态响应极佳。
体积庞大，对装配公差要求苛刻；环境耐受力极差，微小粉尘、油污或水汽均可导致光路失效，抗震动能力弱。
边缘化或高端专用：因体积与防尘成本难以缩减，正逐渐退出通用机器人关节模组的主流选型。
磁性编码器 (Magnetic) 基于霍尔或隧道磁阻（TMR）效应，感知随转轴旋转的多极磁环所产生的磁通量变化
体积小巧（便于中空轴与薄饼状设计），防尘防油污能力强；通过算法补偿，分辨率可达14-23位；成本下降曲线陡峭，适合海量制造。
强磁干扰敏感：无框电机大电流产生的杂散磁场易导致信号严重失真；对磁环充磁均匀性要求高，存在热漂移问题。
当前绝对主流与量产基座：依托不断精进的抗干扰算法与多模态数据融合技术，支撑第一波放量。
电感式编码器 (Inductive) 基于电磁感应的涡流效应，工作于高频交变磁场下，感测PCB线圈与导电转子间的互感变化
全环境鲁棒性：天然免疫直流电与低频强磁场干扰；极致轻薄（甚至无独立转子结构）；在汽车线控底盘中已有大规模安全验证（ASIL-D）。
过去主要受限于高频信号处理专用 ASIC 芯片的成本与开发周期，且在静态绝对精度上略逊于顶级光编。
最具爆发潜力的颠覆者：随着车规级产业链降维切入，其成本与集成优势使其有望在2026年成为主流替代方案。
注：各项技术参数及评价基准来源于多维科技、保隆科技、Flux GmbH 等传感器原厂公开技术白皮书
表2：通用人形机器人（典型 30+ 自由度架构）分布式编码器需求拓扑图
以特斯拉 Optimus（包含 Gen 2 及公开披露的迭代技术特征）为工程学基准，整机各部位的运动学诉求直接决定了编码器的数量配置与性能侧重。
身体区域与执行器类型 单机数量配置（估算） 执行器微观硬件构成 编码器部署架构 编码器的核心物理任务与系统挑战 主躯干与四肢旋转关节（如肩、髋、腕等） 约 14 个 无框力矩电机 + 谐波/行星减速器 + 扭矩传感器 + 驱动基板
双编码器冗余 (1个电机侧 + 1个输出侧)
电机侧负责高频无刷换相（高速低精）；输出侧负责绝对位姿反馈（低速高精）。需通过两者的角差对比，实时补偿传动齿轮的弹性变形与间隙，精度要求最高。
下肢线性驱动关节（如膝、踝处） 约 14 个 定制永磁电机 + 反向行星滚柱丝杠 + 力矩传感器 至少 1 个高精度位置传感器/编码器
需精准控制丝杠的直线推力与微小位移，通常需要将旋转角度无缝转换为直线行程数据，由于受力极大，要求抗剧烈震动。
末端执行器：灵巧手（每指独立驱动） 约 12~14 个 (含双侧) 无刷空心杯电机 + 多级微型行星减速箱/蜗轮蜗杆 + 触觉传感器阵列 1 个超微型编码器 / 单个空心杯模组
挑战在于极致微型化。电机外径通常在十毫米左右，编码器需嵌入极小空间并提供亚毫米级的运动闭环，同时配合触觉传感器完成脆弱物体的柔性抓取。
系统聚合与数据 单机总量估算约 54 个（测算值）
构成了分布式的“感觉神经元网络”，实时连接至主控板计算核心。
注：上表各部位数量为基于双编码器架构的工程测算口径，非整机厂公开披露数据；随着架构优化，部分关节可能整合或增减，但双编码器与灵巧手微电机标配化趋势值得持续观察
表3：核心传动关节（双编码器构型）单件 BOM 成本拆解与降本预测
要实现整机成本从百万级人民币下探至十几万元甚至数万元的消费级门槛，核心关节的模块化降本是关键。以下为业内某典型工程版机型（总成本约四万元，单件小关节一千元、大关节一千五百元）的成本分布解构。
模块核心零部件 占关节模组成本比重（估算） 绝对成本参考（以单价 1000 元的小关节为例） 2026 年核心降本驱动力与工程逻辑 精密减速器（行星或谐波） ~ 30% 约 300 元
依赖上游数控机床精度与特殊合金热处理工艺。降本极度依赖规模效应以摊薄高昂的设备折旧。
无框力矩电机/伺服电机 ~ 20% 约 200 元
磁材成本相对刚性，降本空间在于定子自动化绕线工艺的普及与材料利用率的提升。
编码器系统（双套配置） ~ 20% 约 200 元
正经历深刻变革。 通过从分立元器件走向高集成度 SoC，并引入车规级电感式技术，有望在维持高精度的同时进一步优化 15%~20% 的制造与标定成本。
电机驱动板与结构辅材 ~ 30% 约 300 元
受益于第三代半导体（SiC/GaN）应用普及，功率密度提升使得散热结构件大幅简化。
注：早期波士顿动力 Atlas 成本曾高达一千四百万元以上，当前以宇树、特斯拉为代表的方案正通过零部件复用与一体化压铸极速拉低均价
宏观、资金或技术约束
在向2026年数十万台量产节点冲刺的过程中，机器人编码器环节及其所在的硬件生态，并非一条没有摩擦的直线。它面临着来自微观物理规律极限、精密制造工程瓶颈以及宏观半导体产能供给等多维度的严苛约束。
电磁兼容性（EMC）与物理空间的极限拉扯 对于人形机器人而言，形态就是其最大的约束。为了使机器人看起来更像人类并能在人类设计的生活空间中自如行动，工程师必须将原本在工业手臂上可以分散布置的组件，极其紧凑地塞入外径不到六十毫米甚至更小的管状金属腔体内。在这个封闭的“高压锅”中，无框力矩电机在执行跳跃或重载搬运等高动态动作时，需要瞬间输出数十乃至百牛米级的峰值扭矩，这意味着巨大的瞬态电流与随之而来的强电磁辐射。对于目前依靠检测磁场变化来工作的磁编码器而言，这种杂散磁场犹如强烈的“白噪声”，会直接淹没或扭曲多极磁环发出的微弱位置信号，导致读数跳变与控制失准。为了抵抗干扰，工程师被迫采用复杂的磁路屏蔽设计或退而求其次牺牲部分动态性能。而若要全面转向具备抗磁干扰特性的电感式编码器，又需要整机厂与传感器供应商共同重新打磨底层驱动协议与标定算法，这其中的时间与试错成本构成了量产前夜的一大暗礁。
微型化精密制造的良率陷阱：空心杯电机的阿喀琉斯之踵 灵巧手是衡量人形机器人操作精细度与智能化水平的终极指标，而赋予灵巧手生命的正是内部集成的无刷空心杯电机及配套微型传感器。空心杯电机彻底去除了传统的铁芯转子，使得能量转换效率高达 70% 以上，同时机械时间常数极短，能够实现毫无齿槽顿挫的平顺微操。然而，这种极致性能的代价是极其复杂的线圈制造工艺。空心杯的线圈必须采用特殊的马鞍形或斜绕形编织方式，并且在生产过程中需要通过严格的温度与压力控制将漆包线熔合定型。在一个直径仅有几毫米的电机后盖上，再精准贴装一颗提供闭环反馈的微型编码器芯片，其装配难度堪比在米粒上雕花。目前，全球能够实现高良率、全自动化大批量生产空心杯电机与微型集成模组的企业，仍以瑞士的 Maxon 与德国的 Faulhaber 等海外老牌巨头为主。国内企业如鸣志电器、鼎智科技虽在奋力追赶，但大量工序仍处于半自动化甚至依赖人工排线的阶段，这导致在面临百万台级别的突发需求时，灵巧手执行模组极易陷入产能不足与良率低下的交付泥潭。
宏观算力基建与高算力半导体的供给制约 机器人的物理躯干再精密，也仅仅是底层执行机构；真正赋予其价值的是云端与边缘侧的 AI 算力。当前，人形机器人是一个极度半导体密集型的系统（相关供应链研究请查阅 半导体供应链 专区）。每一个关节模组不仅包含编码器，还高度集成了 MCU 控制器、模拟信号放大器以及基于碳化硅（SiC）或氮化镓（GaN）的功率 MOSFET 驱动模块，一台高自由度机器人单机消耗的各类硅基器件多达数百甚至上千颗。在边缘推理端，以特斯拉 Optimus HW5 或英伟达 Jetson 平台为代表的“大脑”，内部集成了数百亿个晶体管以处理多路视觉与编码器实时反馈数据。如果全球半导体晶圆产能（尤其是先进封装的边缘计算芯片与第三代半导体功率器件）因地缘政治或产能周期出现紧缺，将会直接拉长关键驱动部件的交货周期（Lead-Time），推高硬件 BOM 成本，从而打破机器人厂商制定的降价放量商业模型。
风险与证伪
任何关于新兴产业的高成长预期，都必须接受商业常识与技术演进方向的反向测试。面向2026年，以下风险因素可能导致当前对高精度双编码器乃至整个精密硬件产业链的乐观判断被部分证伪：
首先是技术路线发生颠覆性重构的风险，即“软件定义硬件”对精密机械的降维打击。目前，人形机器人之所以必须堆砌大量昂贵的高精度编码器与谐波减速器，是因为传统的机器人控制理论严重依赖物理层面的绝对刚性与精确建模。然而，以 UMA 等为代表的新一代物理 AI 公司，正在推行基于多模态大模型的“实时学习（Real-Time Learning）”架构。这种架构试图让机器人像人类一样，通过极强的视觉感知与神经网络容错能力，在操作过程中“凭感觉”不断动态微调，从而完成复杂任务，而不是依赖底层电机提供微米级的绝对定位盲操。如果端到端（End-to-End）的大模型算法在未来两年取得突破性进展，使得机器人能够用极为廉价的增量编码器配合视觉反馈就达成原有效果，那么市场对于 18 位以上高精度双编码器、精密磁环以及昂贵传感器的绝对需求量，将被大幅削减。这将导致相关硬件公司的长期估值逻辑遭遇重创。
其次是下游真实场景支付意愿不足引发的产能过剩风险。尽管从马斯克到国内各路造车新势力，都在规划数万至上百万台的庞大产能，且预计成本能陡峭下探至二十万元以内甚至不足万元的区间。但在真实的工业与商业场景中，企业购买人形机器人是为了直接替代特定工位的劳动力并追求投资回报率（ROI）。如果在2026年，大规模交付的量产机型在续航能力、高强度连续作业稳定性（MTBF）或是算法泛化能力上仍存在明显短板，导致其只能充当“高科技展品”而无法在物流搬运或汽车总装线上真正产生经济效益，那么早前产业链上游因乐观预期而盲目扩产的电机绕线设备、磁材产能与传感器产线，将面临严峻的订单违约与存货减值风险。
后续观察变量
为了在迷雾中精准把握产业脉搏，研判技术路线的胜负与真正具备爆发潜力的标的，我们建议在未来四到八个季度内，持续且高频地跟踪以下几项核心先行指标：
头部主机厂（如特斯拉 Optimus 量产版、优必选等）最新迭代机型的深度拆解报告： 密切关注其核心旋转关节的“双编码器”配置是否发生改变。最关键的观察点在于，强磁场区域的编码器选型是否发生了从 TMR 磁编码器向电感式编码器的大规模切换，这是判断抗干扰技术终局最直接的证据。
车规级供应链企业的跨界定点公告： 紧盯保隆科技、云意电气等原生汽车 Tier 1 厂商的财务与经营通报。观察它们依托汽车线控底盘积累的电感式技术，能否在2025至2026年间实际斩获头部机器人整机厂百万级别规模的实质性定点订单。若能拿下标志性订单，将确认该技术的规模化商用逻辑闭环。
空心杯电机国产化自动化设备的良品率拐点： 灵巧手是执行系统的明珠。持续追踪国内鸣志电器、鼎智科技及相关非标自动化设备供应商的研发进展。重点调研其用于无铁芯定子的斜绕、马鞍形绕线一体化成型设备的“全自动良品率”何时能稳定突破百分之九十大关。这一数据直接决定了单台机器人的灵巧手成本能否被压缩至千元以内的大规模商用阈值。
半导体厂商高集成度机器人专用 SoC 的推出节奏： 在边缘算力端，观察国际巨头（如英伟达、恩智浦）或国内芯片设计企业，是否推出将“多核 MCU + 氮化镓（GaN）栅极驱动 + 编码器高频解算”融为一体的专用 SoC。高度硅基化的单芯片解决方案，是打破当前编码器独立封装体积限制、实现物理模组真正微型化的最后一块拼图。
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FAQ
Q1：为何单台人形机器人的造价曾高达上千万元，而现在业界却预期能降至十几万元甚至更低？这其中编码器等零部件起到了什么作用？ 早期的波士顿动力 Atlas 机器人追求极致的液压动力与动态平衡性能，采用大量昂贵的航天级定制液压元件与非标控制系统，缺乏规模化制造基础，因而造价高达一千四百多万元。当前，以特斯拉、宇树为代表的造车势力跨界进入，将电动汽车供应链中成熟的三电系统、低成本高扭矩无框电机以及高精密减速器引入机器人领域，用电驱动彻底取代了液压。通过采用标准化的“电机-减速器-编码器”多合一模块化关节设计，并辅以一体化压铸工艺，极大地摊薄了研发与制造成本。在此过程中，从依赖极度昂贵的高端光电编码器转向大规模量产的磁编码器与车规级电感编码器，使得占据关节成本 20% 左右的感知模块成本出现了数量级的暴跌。
Q2：在机器人关节中，电机侧的编码器与减速器输出侧的编码器，两者具体的分工有什么不同？ 这种“双编码器”架构是高精度柔性控制的核心秘诀。安装在电机转子侧的编码器（输入端）直接面对极高的转速，其主要任务是提供高频的速度反馈与极点位置，从而帮助驱动器实现平顺的无刷电机换相控制，保证动力输出的连贯性。而安装在减速器后端的编码器（输出端）转速较慢，但直接连接机器人的真实肢体。由于任何齿轮传动都不可避免存在机械间隙（背隙）以及受力后的弹性形变，输出端编码器负责提供高分辨率（通常18位以上）的绝对位置数据，用来告知主控系统肢体“此刻在物理空间中的真实位置”。系统通过比对输入与输出两端的数据差值，利用算法补偿掉这些机械误差，从而实现亚毫米级的精准动作与力反馈。
Q3：磁编码器既然体积小、耐油污，为什么在人形机器人密集的关节处仍面临严峻挑战？ 尽管磁编码器相比光学编码器完美解决了怕灰尘与油污的弱点，并且能设计成轻薄的中空轴形态，但其物理原理是依靠检测磁场变化来工作的。人形机器人为了追求爆发力，往往在一个直径不到一个拳头大小的关节内，塞入极高功率密度的无框力矩电机。当电机瞬间发力时，线圈内通过的大电流会产生极强的交变与杂散电磁场（EMI）。这种杂散磁场会严重干扰磁编码器内部芯片对多极磁环本身微弱磁场的读取，导致测量数据失真甚至报错。解决这一问题，要么增加笨重的物理磁屏蔽层，要么转向对低频直流磁场有天然免疫力的电感式编码器。
Q4：为什么所有的研报都在强调“空心杯电机”对于灵巧手的重要性？它的绕线工艺究竟难在哪里？ 人类的手指极为精巧，灵巧手需要在每根手指的根部塞入独立驱动的电机，对体积与重量的限制达到了极致。普通的直流电机内部带有铁芯，不仅重量大，而且在低速旋转时会有“齿槽顿挫感”，无法进行抓取鸡蛋等平滑柔顺的微操。空心杯电机彻底去掉了铁芯，整个转子仅由铜线编织成的杯状线圈构成，质量极轻，启动与响应速度快如闪电（机械常数小于 28 毫秒）。然而，没有了铁芯作为骨架，极细的漆包线必须通过极其复杂的“马鞍形”或“斜绕形”工艺，靠自身交织并加热熔接成一个坚固的空心杯状结构。这个过程对线材张力控制、绕线机定位精度以及熔接温度的要求极为苛刻。目前国内大量工序仍需人工或半自动辅助，这导致其难以像普通电机那样快速、廉价地大规模爆量，成为制约灵巧手降本的核心瓶颈。
