宇树G1拆解：一台人形机器人，藏着上千颗芯片

今年上半年，SemiAnalysis以及多家机构对宇树G1进行了BOM拆解。

从成本来看，人形机器人最贵的还是执行器系统，里面的电机、减速器、轴承等机械部件占了不小的成本。

但换到芯片产业链视角，最值得关注的并不只有AI芯片，真正撑起整机芯片用量的，是大量基础半导体器件。

根据SemiconductorX，一台量产人形机器人可能包含约1100-1500颗半导体器件，其中AI推理芯片可能只占1%-3%，真正占据绝大多数的，是隐藏在机器人运动、电源和感知系统中的模拟和混合信号芯片。

那么，拆开一台宇树G1，哪些硬件模块对应哪些具体的芯片机会？

1、宇树G1整机成本结构

根据中邮证券对基础版G1（23个自由度）的拆解，宇树G1成本主要包括：

从成本看，执行器（大小关节）占据最大比例，这与麦肯锡对人形机器人的判断一致。

根据麦肯锡报告，人形机器人的核心硬件体系可以分为五大领域：

1. 执行器（Actuators）占BOM的 40%至60%；

2. 传感与感知系统（Sensing and perception systems）占 10%至20%；

3. 计算与控制平台（Compute and control platforms）占 10%至15%；

4. 结构部件（Structural components）占 5%至10%；

5. 电池模块（Battery modules）占 5%至10%。

这五大领域合计占人形机器人整机单位成本的 85%至90%。剩余成本则来自其他部分，例如散热系统和线束系统等。此外，这五大领域对于人形机器人性能的影响程度也各不相同。

接下来，将以中邮证券对G1整机的拆解为脉络逐个梳理相关芯片机会。

2、关节执行器

这是最大的成本项，也是人形机器人芯片种类和用量较为集中的环节之一。

从SemiAnalysis对宇树G1的BOM拆解来看，执行器相关部件是成本大头，其中手臂占据较大比例。一个手臂执行器包含行星齿轮箱、BLDC无刷电机、FOC驱动器和编码器等组件，而腿部执行器由于需要更大扭矩，也占据较高成本。

麦肯锡认为，执行器不仅是人形机器人最大的成本项，也是供应链成熟度相对较低的环节之一。其中，谐波减速器、行星滚柱丝杠、机器人级线性导轨等高精度零部件存在较高的供应瓶颈风险。

尤其是行星滚柱丝杠，目前供应商相对有限，具有精度要求高、交期长、替代选择少等特点。随着人形机器人向更高负载和更复杂运动发展，相关需求可能超过现有供应商的扩产速度。

虽然从BOM来看，执行器成本主要来自机械部件，但从芯片角度看，一个机器人关节本质上就是一个“小型新能源汽车电驱系统”，整个过程需要完成运动控制闭环，因此也是模拟、混合信号和功率芯片最集中的环节。

根据SemiconductorX，一款量产的人形机器人搭载的模拟和混合信号芯片，包括：电机驱动晶体管、位置编码器芯片、电流检测放大器、电池监测芯片、电源管理芯片、IMU惯性测量单元、传感器信号链芯片。

其中，电机驱动IC负责控制功率开关，而MOSFET、GaN等功率器件承担电机侧的能量转换和大电流开关。相关代表厂商包括TI、英飞凌、ST、安森美等；如果按照SemiconductorX列出的GaN关节驱动供应链，则重点包括英飞凌/GaN Systems、TI、EPC。

机器人要实现精准动作，还需要位置编码器IC实时反馈关节角度，以及电流检测放大器监控电机电流，用于FOC控制、扭矩调节和保护。SemiconductorX估算，一台量产人形机器人可能需要约40–60颗位置编码器IC，相关厂商包括ams OSRAM、TI、Melexis等；电流检测相关代表厂商则包括TI、ADI等。

运动控制系统中还需要MCU作为实时控制核心，负责执行FOC算法和协调各类传感反馈，是关节的“大脑”。SemiconductorX估算，一台人形机器人可能需要约8–20颗电机控制MCU。ST的人形机器人架构也将MCU定义为“分布式大脑”，分布在机器人不同控制节点中完成实时控制。

公开资料显示，人形机器人MCU相关玩家包括意法半导体（ST）、德州仪器（TI）、英飞凌、NXP、兆易创新等。

此外，多个关节与中央控制单元之间还需要进行实时数据交换，因此机器人内部还会使用CAN、RS-485、Ethernet等接口和通信芯片。SemiconductorX估算这类通信IC约为20–40颗/机器人。

3、主控板

这里是最受关注的部分，决定了机器人的智能水平，但并不是芯片数量最多的部分。

对应BOM：

● AI芯片

●  存储

在宇树G1中，主控板承担的是机器人的计算和控制任务，是整台机器人的“大脑”。

目前公开资料显示，G1基础版搭载瑞芯微RK3588S处理器，教育版则提供搭载NVIDIA Jetson Orin NX计算模块的版本，用于提供更强的AI算力。

这些AI计算芯片主要负责：AI模型推理、视觉数据处理、环境理解、路径规划和任务决策。相关企业包括NVIDIA、瑞芯微、地平线等。

主控板配套的存储芯片，其中包括DRAM内存、NAND Flash、eMMC等器件，相关企业包括美光、江波龙、佰维存储等。G1主控板搭载了两颗佰维（BIWIN）8GB内存以及一颗江波龙（FORESEE）64GB存储芯片。

另外，主控板还需要通过Ethernet、CAN等接口与机器人各模块通信。

从整个计算和控制系统来看，麦肯锡认为，目前的主要瓶颈并不是单颗计算芯片的供应，而是缺少一套统一、安全认证、低延迟的人形机器人控制平台。

目前多数人形机器人仍然采用 AI 计算模块、分布式关节控制器和自研中间件组合的方式：GPU 等计算平台负责感知和推理，不同关节由分布式控制器负责实时控制，再通过通信和软件完成整个机器人的协调。目前行业还没有形成类似汽车 ECU 那样标准化的人形机器人控制平台。

4、传感器

构建了机器人的传感系统，相当于机器人的“眼睛和感觉器官”。

对应BOM：

●  Intel RealSense D435i深度相机

●  Livox MID360激光雷达

人形机器人需要通过摄像头、激光雷达、惯性传感器等设备获取外部环境和自身状态信息，再将数据反馈给控制系统，实现识别、定位和平衡。

其中，图像传感器（CMOS）负责采集视觉信息，是机器人视觉系统的重要组成部分。

IMU惯性测量单元则负责检测机器人的加速度、角速度和姿态变化，是维持双足机器人平衡的重要器件。相关企业包括TDK InvenSense、博世（Bosch）、意法半导体（ST）等。

此外，激光雷达系统中还涉及多种半导体器件，包括：SPAD接收芯片、ToF测距芯片、激光驱动芯片。

除了视觉和位置感知，人形机器人未来还需要更强的触觉能力，例如感知抓取力度、碰撞反馈等，这需要依靠力传感信号链芯片完成模拟信号采集和处理，包括ADC、运算放大器、模拟前端（AFE）等器件。相关企业包括德州仪器（TI）、亚德诺半导体（ADI）等。

传感系统虽然在整机BOM中的占比不如执行器，但它是机器人获取外部环境和自身状态信息的基础，也是未来提升环境感知、平衡控制和精细操作能力的重要方向。

5、电源控制

这是维持整台机器人运行的“能源基础”。从芯片类型看，功率半导体是人形机器人中需求量较大的类别之一。

对应BOM：

●  电池

●  PDU电源分配单元

●  DC/DC电源转换模块

人形机器人需要在有限的电池容量下，同时满足AI计算、多个关节电机运动以及传感器持续工作的需求，因此对能量转换效率和供电稳定性要求很高。

首先是功率半导体器件。机器人关节电机和电源转换模块中需要大量功率开关器件，包括MOSFET、GaN、SiC等，用于控制电机和完成电能转换。SemiconductorX估算，一台量产人形机器人可能需要约80至160颗GaN电机驱动开关器件，使其成为数量较多的功率半导体类别之一。随着机器人关节数量增加，功率器件需求也会同步增长。相关企业包括英飞凌、意法半导体（ST）等。

其次是BMS电池管理芯片，负责监测电池电压、电流、温度和健康状态，保障电池安全运行。相关企业包括德州仪器（TI）、亚德诺半导体（ADI）、英飞凌等。

此外，不同模块需要不同的供电电压，因此还需要大量电源管理芯片（PMIC）和DC/DC转换芯片完成电压转换、电源分配和稳压。相关企业包括TI、MPS等。

6、结 语

人形机器人中，最受关注的是AI芯片，但真正大量进入供应链的，是MCU等控制芯片，以及分布在运动、电源和感知环节中的模拟、混合信号和功率器件。对芯片分销商而言，人形机器人带来的机会，不只是下一颗AI芯片，而是一整套从控制、感知、电源到通信的半导体供应链。

参考资料：

[1]宇树G1人形机器人拆解报告，中邮证券

[2]Humanoid Semiconductor Stack，SemiconductorX