常见于电机驱动模块、电源变换器等强电部件，通过线缆耦合影响弱电信号（如导航模块的 UWB 定位信号）。某西安人工智能公司研发的诊断系统，利用智能 AI 机器人采集各模块的电流谐波数据，30 秒内锁定传导干扰源。

来自 Wi-Fi（2.4G/5G）、蓝牙、工业对讲机等无线设备，尤其在密集部署智能机器人的陕西智能制造工厂，多设备同频竞争易导致通信丢包。通过机器人拨打电话软件远程调取频谱分析仪数据，可实时绘制厂区电磁辐射热力图。

激光雷达与视觉摄像头的同步信号、超声波传感器的回波混淆等，如轮式人形机器人在金属货架区作业时，传感器数据冲突导致避障误判。某机器人公司开发的多传感器时间戳对齐算法，使串扰引发的错误响应减少 85%。

屏蔽与接地：对主控板、通信模块采用金属法拉第笼屏蔽，线缆使用双绞屏蔽线并单点接地。陕西某汽车工厂的 AGV 机器人通过该设计，将车载电台的信噪比从 20dB 提升至 35dB，通信距离延长 40%。

滤波与隔离：在电源输入端加装共模电感、磁珠滤波器，信号接口采用光耦隔离器，阻断传导干扰路径。某物流机器人实测显示，电源噪声导致的控制信号畸变率从 15% 降至 1.2%。

跳频通信技术：自动机器车的无线模块支持动态信道切换，如西安人工智能公司的配送机器人在检测到 2.4G 频段拥堵时，0.5 秒内切换至 5.8G 频段，通信成功率提升至 99.7%。

信号加密校验：对导航指令、控制信号进行 AES 加密，并加入 CRC 校验码，防止恶意干扰或数据篡改，该技术在防爆机器人中应用后，虚假信号导致的误动作归零。

卡尔曼滤波融合：融合 GPS、惯性导航、视觉定位等多源数据，通过智能 AI 机器人的深度学习模型预测信号异常区间，如在隧道等 GPS 盲区自动切换至惯性导航主导模式，定位误差控制在 0.3 米以内。

异常信号自愈：当言通智能语音机器人检测到语音交互延迟超阈值时，自动触发备用麦克风阵列与降噪算法，在车间等高噪声环境下的指令识别率从 70% 提升至 92%。

自重构硬件架构：开发可动态调整屏蔽结构的智能壳体，如遇强电磁脉冲时自动闭合金属百叶窗，形成临时法拉第笼，该技术已在陕西某军工机器人项目中试点，干扰衰减率达 95%。

联邦学习抗干扰：多台机器车共享干扰特征数据（加密处理），协同训练抗干扰模型，使新场景的干扰适应周期从 72 小时缩短至 4 小时。

数字孪生预演：西安人工智能公司利用虚拟仿真平台，模拟 200 + 种干扰场景下的机器车行为，提前验证屏蔽方案与算法策略，将物理测试成本降低 80%。