芯耀
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引言
在机器人向具身智能（Embodied AI）跨越的进程中，算力架构的演进已成为驱动形态变革的核心变量。传统的机器人系统往往依赖于嵌入式控制器（MCU）进行简单的运动序列控制，而当代的通用人形机器人与高性能移动平台则需要处理海量的多模态感知数据、复杂的实时动力学计算以及基于生成式AI的任务规划。这种需求的爆发，促使“机器人大脑”芯片从单一的中央处理器（CPU）向集成图形处理器（GPU）、神经处理单元（NPU）及矢量信号处理器（DSP）的异构系统级芯片（SoC）转型。
英伟达（NVIDIA）、英特尔（Intel）、高通（Qualcomm）和联发科（MediaTek）凭借其在高性能计算、工业控制、移动通信和边缘计算领域的深厚积淀，构建了各具特色的软硬件生态系统。国产机器人厂商如优必选（UBTECH）、宇树科技（Unitree）、傅利叶智能（Fourier Intelligence）和智元机器人（Agibot）在核心算力方案的选择上，不仅反映了其产品的技术路径差异，更深刻体现了全球半导体分工与本土应用场景的紧密协同。
英伟达：以异构计算统治具身智能生态
英伟达在机器人领域的领先地位并非仅仅源于其GPU的原始算力，更在于其通过Jetson系列硬件与Isaac软件平台构建的闭环生态。Jetson Orin系列模组已成为具身智能领域事实上的行业标准，其架构设计高度适配Transformer模型等现代深度学习算法。
Jetson Orin系列架构与性能分析
Jetson Orin系列模组的核心在于Ampere架构GPU和Cortex-A78AE CPU的协同。AGX Orin作为该系列的旗舰产品，提供了高达275 TOPS的INT8算力，内存带宽达到204.8 GB/s，能够支持多路4K视频流的实时推理和复杂的感知融合任务。
从性能梯队来看，AGX Orin专为需要运行视觉语言模型（VLM）和高级SLAM算法的全尺寸人形机器人设计。相比之下，Orin NX则在体积与功耗之间取得了更好的平衡，广泛应用于四足机器人和中型移动平台。
软件生态：Isaac与JetPack的护城河
英伟达的护城河由JetPack SDK和Isaac机器人平台共同维护。JetPack集成了CUDA、cuDNN和TensorRT，确保了从云端训练到边缘推理的代码一致性。Isaac平台则进一步提供了Isaac Sim（仿真）、Isaac Lab（强化学习）和Isaac ROS（硬件加速包）。这种“仿真即训练”的模式，解决了具身智能中训练数据匮乏的痛点。例如，傅利叶智能GR-1便利用英伟达的AI平台来接收并解析多模态语言指令，从而实现更自然的人机交互。
国产机器人厂商的采纳：智元、宇树与小米
智元机器人的远征 A1是英伟达生态在国产人形机器人领域的典型代表。该机型配置了高达200 TOPS的AI算力，核心依托于Jetson AGX Orin模组，以支持其自主研发的AI框架和多模态交互系统。这种极致的算力分配，使得远征 A1 能够部署在如中国移动营业厅等高交互、高动态的商业场景中。
宇树科技在产品迭代中表现出了对英伟达算力的高度依赖。在其最新的G1系列机器人中，教育版（G1-EDU）提供了Jetson Orin算力模组作为可选配置，提供40 TOPS至100 TOPS的算力支持。而在其高性能四足机器人H1中，则选配了Orin NX模组来配合3D激光雷达和深度相机进行环境建模。
小米CyberDog 2则采用了“NX 芯片+双协处理器”的配置，总算力为21 TOPS。这种设计体现了小米在成本与性能之间的权衡，利用Orin NX处理核心视觉算法，通过专用协处理器分担电机控制逻辑。
英特尔：从工业实时性到视觉加速
英特尔在机器人大脑芯片中扮演着双重角色：一是作为通用计算和逻辑控制的提供者（酷睿系列），二是作为视觉AI和边缘推论的加速者（OpenVINO生态）。
核心处理器与实时控制优势
对于许多强调工业级稳定性和复杂逻辑调度的机器人，英特尔的X86架构仍是首选。i7-13700H等高性能处理器凭借其卓越的单核性能和成熟的RTOS（实时操作系统）兼容性，在处理机器人的逆运动学（Inverse Kinematics）和实时动力学模型时表现优异。
OpenVINO与边缘智能
英特尔的软件核心是OpenVINO（Open Visual Inference and Neural network Optimization）。该工具包不仅支持英特尔CPU，还能利用其集成显卡和专用VPU（如Movidius）进行推论。这种灵活性使得国产厂商如冰鲸科技能够开发出具备智慧家庭管理能力的边缘计算终端。此外，在骨质疏松筛检、钻矿分级检测和路况即时侦测等垂直应用中，OpenVINO帮助国产设备实现了在低算力门槛下的高效AI落地。
国产厂商的采纳：优必选、傅利叶与众擎
优必选在其Walker S系列工业人形机器人中，采用了高性能工业级PC作为主控大脑，其内核通常由英特尔酷睿系列驱动，以确保复杂的生产线协同算法能够以毫秒级的确定性延迟运行。Walker S2更是通过这种架构实现了与工业云端的无缝连接，支持多台机器人集群的群体智能调度。
傅利叶智能GR-1则将i7-13700H置于核心地位。由于GR-1需要控制具有230 N⋅m峰值扭矩的大量执行器，英特尔处理器的多线程性能能够确保其在2m/s高速行走时的动态稳定性。
众擎机器人推出的PM01则开创了异构融合的新纪元，其首次将Intel N97处理器与NVIDIA Jetson Orin模组深度集成。在这种架构中，英特尔芯片负责系统的“日常管理”与IO调度，而英伟达模组负责高负荷的视觉理解，极大地优化了能效比。
高通：连接驱动的移动机器人进化
高通凭借其在5G、Wi-Fi 6和移动SoC领域的领导地位，通过RB5、RB6等专门平台切入机器人市场。这些平台强调“连接+算力”，特别适合需要高频云端交互和在广域环境下移动的机器人。
RB系列平台的性能与连接性
高通RB5平台集成了Kryo 585 CPU、Adreno 650 GPU以及Hexagon 698 DSP，通过高通第五代AI引擎提供约15 TOPS的性能。其原生集成的5G支持，是英伟达等厂商需要额外扩展模块才能实现的功能。
Snapdragon 8 Elite的最新基准测试显示，其Hexagon NPU在处理深度神经网络（尤其是注重模型深度而非宽度的架构）时，性能甚至优于部分Jetson GPU。这种全定制核心（Oryon CPU）与专用NPU的结合，使得量化后的生成式AI模型能在极低功耗下运行。
软件生态：Robotics SDK与连接协议栈
高通的软件优势体现在其Robotics SDK对多种传感器接口（MIPI CSI, USB 3.0）的深度支持，以及其在多路视频流并发处理上的优化。其神经网络处理SDK（SNPE）允许国产厂商将Caffe、TensorFlow模型快速转化为DSP可运行的定点运算，从而显著降低运行功耗。
国产厂商的采纳：优必选的AMR与巡检机器人
优必选在其针对物流、医疗、零售等行业开发的自主移动机器人（AMR）中，深度参考并采用了高通RB5平台方案。在极氪5G智慧工厂的实训场景中，优必选工业机器人集群正是依靠高通提供的低延迟连接能力，实现了机器人与AGV、AMR之间的协同避障与路径优化。
联发科：性价比与能效比的平衡者
联发科的Genio系列芯片（如Genio 1200）虽然在顶级AI算力上无法与英伟达AGX竞争，但在中端机器人市场和教育、商用服务机器人中展现了极高的性价比。
Genio 1200与边缘计算架构
Genio 1200（MT8395）集成了4个Cortex-A78和4个Cortex-A55核心，其搭载的独立NPU能够提供足以满足基础物体识别和SLAM任务的性能。
相比英特尔N100等方案，Genio 1200在处理并发视频捕获和ISP（图像信号处理）方面更具优势，且功耗通常保持在10W以下。
国产厂商的采纳：宇树与教育服务机器人
在宇树科技的部分针对教育市场的四足机器人或小型移动组件中，联发科及类似的国产SoC（如瑞芯微RK3588）常被作为成本控制下的算力核心。优必选在其非人形的特定商用服务终端中，也曾考虑利用联发科的能效优势来延长机器人的单次充电续航时间。
芯片性能对比分析：从TOPS到系统级表现
在评估机器人大脑芯片时，简单的TOPS（每秒万亿次运算）数值往往不足以说明其实际表现。更关键的指标在于内存带宽、功耗控制（W/TOPS）以及指令集效率。
英伟达的优势在于其DLA（深度学习加速器）和GPU的组合，能够处理大参数量的视觉大模型；而英特尔的优势在于对遗留系统和复杂业务逻辑的完美兼容。高通则凭借其Hexagon处理器在低功耗状态下的持续推理能力，在电池驱动的移动机器人中占据上风。
国产厂商的综合软硬件方案对比
优必选：全方位布局与自研生态
优必选采取了“强主控+多级协同”的架构。其Walker S2不仅是一个机器人单体，更是一个接入“群脑网络”的终端。
硬件集成：选用Intel Core i7系列作为计算重心，搭配自研的第四代工业级灵巧手，其传动机制与力控算法在主控的高频指令下，能实现12.5N的指尖力调节 [15]。
生态协同：优必选推出的Co-Agent平台结合了Sim2Real技术，利用英伟达等厂商的仿真能力进行任务预训练，随后在真实的英特尔计算平台上执行任务。
创新应用：首创“热插拔自主换电系统”，通过实时电量监测，在换电过程中无需关机，确保了7×24小时的连续作业能力。
宇树科技：极客路线与算法驱动
宇树科技倾向于将最前沿的商业硬件直接推向开发者和科研市场。
硬件方案：其H1机器人开创了“Intel Core + NVIDIA Orin”的双脑架构方案，这种冗余设计允许开发者在不干扰平衡控制（由Intel负责）的前提下，尽情实验各种视觉大模型（由Orin负责）。
成本策略：G1机器人通过自研低惯量高速电机和精简的23-43个自由度设计，将人形机器人的价格降至数万人民币，这在很大程度上得益于其对算力模组的灵活选配策略。
傅利叶智能：精密控制与运动先锋
傅利叶智能深耕康复机器人领域多年，其转向人形机器人GR-1时，核心诉求是极致的动力学响应。
计算重心：高度依赖英特尔的计算平台，以支撑其最大峰值扭矩230 N⋅m的自研关节执行器。
传感器协同：虽然中央处理器采用Intel，但在视觉端感知上紧跟英伟达步伐，确保其具备端到端的环境感知能力。
未来趋势与挑战
具身智能对芯片架构的重构
当前，机器人大脑芯片正经历从“感知专用”到“认知通用”的转变。早期的感知芯片仅负责识别物体标签，而现在的芯片需要运行端到端的多模态大模型。这意味着芯片必须具备极大的内存带宽（200 GB/s以上）和极大的片上缓存，以减少权重频繁加载带来的能耗损失。
英伟达发布的下一代Blackwell架构GPU以及专为机器人设计的Jetson Thor计算机，将AI性能提升到了每秒800万亿次8位浮点运算（800 TFLOPS），其核心目标便是运行类似于GR00T的通用基础模型。国产厂商如智元、优必选已通过各种形式加入此类生态，预示着未来人形机器人的竞争将从“关节性能”转向“模型理解力”。
异构计算与能效比的博弈
在全尺寸人形机器人中，散热和电池续航是永恒的矛盾。AGX Orin在60W全速运行时，需要复杂的散热设计，这会增加机器人的背部体积和重量。调研显示，部分国产厂商在设计小型巡检平台时，会因为Jetson系列的功耗超出热设计预算，而被迫降级选用Google Coral或Intel Movidius等低算力但超低功耗（<5W）的方案。
这种趋势催生了“算力背包”或“外置计算模块”的设计思路，国产厂商通过将核心计算单元模组化，使得同一款机器人本体可以根据任务复杂度，在“普通CPU脑”和“AI加速脑”之间切换。
供应链安全性与自主可控
在当前国际形势下，英伟达等高端芯片的出口限制对国产机器人厂商构成了潜在威胁。这促使了国产机器人算力链的“去单点依赖”。
硬件替代：以地平线（Horizon Robotics）为代表的国产厂商推出了RDK-S100等对标Orin NX的芯片，采用Cortex-A78AE核心和自研BPU算力单元，已经开始在部分国产开发板和机器人模组中试水。
软件解耦：国产机器人厂商越来越多地采用基于ROS 2的跨平台中间件，确保其上层算法可以在英特尔X86、英伟达Arm和高通SoC之间平滑迁移。
结语
国际厂商的芯片布局呈现出明显的梯队化：英伟达在具身智能算力上处于绝对巅峰，英特尔在工业实时控制和通用逻辑上不可替代，高通则在移动连接与轻量化AI上独具优势。国产机器人厂商通过巧妙的“异构融合”策略，将这些国际领先的硬件能力转化为自身的场景优势。优必选在工厂集群作业中展现出的“大脑+群脑”协同，宇树科技在高性能四足与人形机器人上的极客探索，以及傅利叶智能对精密运动控制的执着，共同构成了中国具身智能产业的繁荣现状。
未来，随着生成式AI模型在机器人端的深度渗透，算力芯片将不再是冰冷的硬件指标，而是决定机器人“灵性”与“通用性”的核心燃料。国产厂商在紧跟国际算力潮流的同时，通过自研执行器、传感器及核心算法，正在逐步建立起具有竞争力的具身智能软硬件护城河。
参考资料：
1. 利用Jetson AGX Orin 打造新一代机器人| NVIDIA - 英伟达, https://www.nvidia.cn/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-orin/
2. Top 10 Edge AI Chip Makers with Use Cases in 2026 - AIMultiple research, https://research.aimultiple.com/edge-ai-chips/
3. 人形机器人，最重要的还是“脑子” - OFweek通信网, https://tele.ofweek.com/2025-05/ART-8320503-8500-30662271.html
4. How to Choose the Best Edge AI Platform: Jetson, Kria, Coral and ..., https://promwad.com/news/choose-edge-ai-platform-jetson-kria-coral-2025
5. 英伟达打造机器人研发生态，创新进展可期, https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202403251628077209_1.pdf
6. 远不止B200，这才是英伟达的灵魂 - 华尔街见闻, https://wallstreetcn.com/articles/3711895
7. 拿下全球人形机器人近亿元最大订单！为何是粤企优必选？ - 奥一网, https://m.mp.oeeee.com/a/BAAFRD0000202507221105430.html
8. 关于G1 - 宇树文档中心, https://support.unitree.com/home/zh/G1_developer/about_G1
9. 【宇树H1参数】unitree H1智能机器人参数_规格_性能_功能 - ZOL报价, https://detail.zol.com.cn/2125/2124515/param.shtml
10. 小米发布二代机器狗；聚焦机器人核心零部件供应商, https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202308151594783602_1.pdf
11. 国内外人形机器人用主芯片对比分析- Supplyframe 四方维, https://cn.supplyframe.com/article/8675.html
