中國國產人形機器人，用的哪家處理器？

在複雜的物理世界中，人形機器人要實現自主導航、精準操作與環境互動，離不開強大的 AI 算力支撐，而這一切的核心需要強大的處理器支援。作為機器人產業鏈的算力基石，處理器的性能直接決定了人形機器人的智能水平與應用潛力。

人形機器人產業爆發在即，晶片成關鍵變數

全球人形機器人市場正處於爆發前夜，展現出驚人的增長潛力。資料顯示，2025 年全球人形機器人市場規模約為 90 億元，預計到 2029 年將飆升至 1500 億元，復合年增長率（CAGR）超 75%，其中工業搬運與醫療場景將成為驅動市場增長的核心引擎。

隨著人形機器人軟硬體技術的持續迭代，應用場景的拓展成為產業關注的焦點。國際機器人聯合會（IFR）在 2025 年下半年發佈的最新論文中指出，儘管各國人形機器人發展路徑因技術基礎、應用目的不同而存在差異，但整體趨勢已明確：短期以試點補位為主，中期逐步進入製造與服務領域規模化應用階段，長期則有望普及至家庭日常場景。在此過程中，高階系統級晶片（SoC）的作用將愈發關鍵，成為支撐機器人複雜功能的核心部件。

從技術原理來看，人形機器人的“智能運作” 依賴於一套完整的 “大腦 - 小腦 - 肢體” 協同體系：“大腦” 負責語音識別、環境感知等高層級認知功能，接收指令後進行任務拆解與規劃；“小腦” 則承擔路徑最優規劃等運動控制任務；最終通過驅動伺服系統控制 “肢體” 運動，完成指令任務。而在這一過程中，以 CPU、GPU、NPU 為代表的主晶片，是人形機器人實現複雜演算法運算與智能決策的核心基礎，堪稱機器人真正的 “智慧核心”。

人形機器人，用的哪家處理器？

當前，全球人形機器人市場的處理器供應主要由輝達（NVIDIA）、英特爾（Intel）兩大巨頭主導，國產晶片仍處於追趕階段。值得注意的是，在國內外眾多人形機器人廠商中，僅有特斯拉具備自主研發晶片的能力 —— 其 Dojo 晶片用於 AI 模型訓練，FSD 晶片則部署在機器人端側，負責即時運算與控制；其餘廠商大多依賴外購英特爾、輝達的晶片搭建算力體系，如優必選Walker X採用Intel i7-8665U (雙路，頻率1.9Ghz ) 和NVIDIA GT1030顯示卡（384核心），宇樹科技宇樹科技H1-2標配Intel Core i5（平台功能）或 Intel Core i7（使用者開發），選配Intel Core i7 或 Nvidia Jetson Orin NX（最多三塊）。

具體應用情況如下表所示：

從功能分工來看，人形機器人的“大小腦” 通常由不同類型的晶片承擔：

• “小腦”（運動控制）：普遍採用英特爾 CPU，負責機器人的平衡維持、軌跡規劃、力控調節等底層運動控制任務，確保動作精準、穩定。
• “大腦”（認知決策）：主要採用輝達 GPU，承擔環境感知、語音理解、任務規劃等高階認知功能。不過，由於輝達晶片算力高、價格也相對昂貴，通常僅在旗艦級或高端人形機器人產品中作為可選組態搭載。

作為標配電控與平台功能晶片，Intel Core i5/i7具備多核心處理能力，i7 通常在核心頻率、執行緒數上優於 i5，可滿足機器人基礎控制、資料處理及使用者開發環境搭建需求，支撐非極致算力的演算法運行與系統管理。

而輝達的晶片產品中，Jetson Orin 系列與 Jetson Orin NX 應用最為廣泛。其中，Jetson Orin 系列包含 7 個架構一致的模組，最高可提供 275 萬億次運算 / 秒（TOPS）的算力，性能是上一代多模態 AI 推理晶片的 8 倍，同時支援高速介面；其配套的軟體堆疊包含預訓練 AI 模型、參考 AI 工作流及垂直應用框架，能顯著加速生成式 AI、邊緣 AI 與機器人應用的端到端開發。Jetson Orin NX 則主打高性價比，最高提供 100TOPS 算力，可平行處理視覺感知、路徑規劃等複雜 AI 任務，成為中高端機器人的熱門選擇。

2025 年 8 月 25 日，輝達進一步發佈了專為機器人設計的計算平台 ——Jetson AGX Thor 開發者套件及量產模組，目前已在全球範圍內（包括中國）正式上市，開發者套件起售價為 3499 美元。輝達 CEO 黃仁勳將其稱為 “推動物理 AI 和通用機器人時代的終極超級電腦”，宇樹科技創始人王興興、銀河通用創始人王鶴等行業大咖也紛紛認可其在機器人領域的實用性。

根據 TrendForce 集邦諮詢的最新研究，Jetson Thor 以 Blackwell GPU 和 128GB 儲存器為核心，可提供 2070 FP4 TFLOPS 的 AI 算力，是前代 Jetson Orin 的 7.5 倍。在剛結束的 WRC 2025 大會上，銀河通用的人形機器人 Galbot 成為全球首批搭載 Jetson Thor 晶片的產品，現場展現了出色的自主搬箱能力。銀河通用創始人及 CTO 王鶴表示：“包括 NVIDIA 和銀河通用在內的所有機器人公司，如今的共同目標都是打造通用機器人。”

國產突破：多廠商發力晶片研發，性價比與定製化成優勢

面對國外晶片的市場主導地位，國內廠商已開始加速人形機器人晶片的自主研發，試圖在這一領域實現突破。行業普遍認為，人形機器人要實現規模化應用，必須將通用智能與實際場景需求深度結合，而這一目標的實現依賴演算法、資料、算力、硬體四大核心技術。中國在硬體供應鏈領域已具備強大的領先優勢，開發人形機器人處理器的“大小腦”是下一步的工作重點。

瑞芯微的 RK3588 與 RK3588S 晶片，已被智元靈犀 X2、逐際動力 LimX Oli、高擎 Pi/Pi + 等人形機器人採用。兩款晶片的核心架構與算力完全一致，主要差異體現在介面擴展性、封裝尺寸與功耗上 ——RK3588 支援更豐富的介面，適用於對外部裝置連接需求較高的場景；RK3588S 則封裝尺寸更小、功耗更低，更適合對空間與能耗敏感的機器人產品。

作為瑞芯微旗下的 8K 旗艦 SoC 晶片，RK3588 採用 ARM 架構，原本主要面向 PC、邊緣計算裝置、個人移動網際網路裝置及數字多媒體應用，如今在機器人領域展現出強勁潛力。其整合了四核 Cortex-A76 與四核 Cortex-A55 處理器，搭配單獨的 NEON 協處理器，支援 8K 視訊編解碼；同時內建多種高性能嵌入式硬體引擎，可針對高端應用最佳化性能。在 AI 算力方面，RK3588 的 NPU 支援 INT4/INT8/INT16/FP16 混合運算，運算能力高達 6TOPS，且相容性極強，基於 TensorFlow、MXNet、PyTorch、Caffe 等主流框架的網路模型均可輕鬆轉換適配。

地平線旗下地瓜機器人最新推出的 RDK S100 開髮套件，創新性地將機器人 “大腦”（計算功能）與 “小腦”（控制功能）高度整合在單顆 SoC 晶片上，大幅簡化了機器人的硬體架構。該開髮套件採用板卡形式，提供豐富的外圍介面，可直接連接攝影機、感測器、執行器等元件，便於嵌入各類機器人系統。

從技術架構來看，RDK S100 板載 CPU+BPU+MCU 異構計算架構，能同時承擔高性能 AI 計算與即時運動控制兩大核心任務，實現 “環境感知 - 決策規劃 - 底層伺服控制” 的全閉環功能 —— 這意味著一塊 RDK S100 開發板即可替代傳統的 “邊緣 AI 板卡 + 獨立控製器” 組合，成為機器人的 “智能中樞”，顯著降低系統複雜度與開發成本。

具體到計算單元，RDK S100 的單顆 SoC 晶片整合了三類協同工作的核心：

• “大腦” 部分：由 6 核 CPU 與大算力 BPU（Brain Processing Unit）組成。6 核通用處理器負責複雜邏輯運算與任務調度；基於地平線新一代自研 “Nash” 架構的 BPU，專門針對深度神經網路（CNN/Transformer）最佳化，可提供 80TOPS（RDK S100）或 128TOPS（RDK S100P）的 AI 推理算力，滿足環境感知、語音理解等認知需求。
• “小腦” 部分：由 4 顆 Cortex-R52 + 核心構成獨立 MCU，採用 Lock-Step 鎖步模式運行，確保運動控制的高可靠性與功能安全性，可精準協調關節電機、維持機器人平衡。

黑芝麻智能正與國內多家人形機器人企業合作研發具身智能技術，其中最具代表性的是與中國科學院院士、武漢大學工業科學研究院執行院長劉勝院士團隊的戰略合作—— 雙方以武漢大學自主研發的首個人形機器人 “天問” 為核心載體，黑芝麻智能為其提供 “華山A2000”（“大腦”）與 “武當C1236”（“小腦”）雙晶片方案。A2000晶片算力對標4顆輝達OrinX，支援具身智能演算法，可處理多模態環境資訊並做出智能決策；C1236晶片實現AI運算與控制任務平行處理，保障複雜環境下的穩定性。

雲天勵飛也在投資者關係平台上表示，公司正在開發新一代“大腦”晶片DeepXBot系列，以加速人形機器人中的感知、認知、決策和控制的推理任務。

從競爭優勢來看，國產晶片的核心亮點在於更高的性價比與更貼近市場的定製化服務。以地瓜機器人的 RDK S100 為例，其定價僅為 2799 元，幾乎是輝達同等算力方案價格的一半，大幅降低了中低端人形機器人的研發與生產成本；同時，國內廠商可根據機器人廠商的具體場景需求（如工業搬運、家庭服務、教育科研）調整晶片功能與介面，提供更靈活的解決方案。

未來趨勢：“大小腦融合” 成破局方向

與人腦的功能分工類似，當前人形機器人的控製器普遍採用“大腦-小腦”分離架構：“大腦”負責感知環境、規劃路線、智能決策（如識別手勢、聽懂語音、自主學習新技能）；“小腦”則像“運動達人”，以每秒上千次的頻率協調關節電機，確保機器人跳舞不摔跤、搬東西手不抖。

而“大小腦融合”架構，是指將認知決策系統（大腦）與運動控制系統（小腦）深度協同，通過軟硬體一體化設計實現“感知-決策-執行”的無縫銜接。這一架構的提出與演變，是具身智能發展的核心脈絡——其理念源於腦科學與AI的交叉融合，旨在模擬人類神經系統中高級認知與運動協調的分工協作機制，讓機器人的“思考”與“動作”更同步、更高效。

當前主流的“大小腦分離”方案已逐漸暴露出明顯瓶頸：

• 算力需求激增：機器人需同時處理即時控制（小腦）與複雜決策（大腦）任務，對異構算力的需求大幅增加，導致硬體成本上升。
• 通訊延遲明顯：“大腦”與“小腦”分屬不同硬體系統，資料傳輸存在延遲，可能導致機器人動作與決策不同步，影響操作精度。
• 開發成本高企：開發者需維護兩套獨立的程式碼體系——控制程式碼可能運行在Arm CPU或x86 CPU上，AI演算法則需在GPU或其他專用模組上運行，程式碼適配與偵錯難度大。
• 感測器融合困難：硬體分離導致多種感測器（如攝影機、力感測器、陀螺儀）的資料難以高效整合，影響機器人對環境的綜合判斷。

相比之下，“大小腦融合”架構可通過單晶片或一體化硬體設計解決上述問題，成為未來人形機器人控製器的主流發展方向。

而就在最近，輝達與英特爾宣佈建立合作關係。公開資訊顯示，在資料中心領域，英特爾將為輝達定製x86 CPU，由輝達將其整合至人工智慧基礎設施平台並投放市場。在個人計算領域，英特爾將生產並向市場供應整合輝達RTX GPU晶片的x86系統級晶片（SOC）。輝達將以每股23.28美元的價格向英特爾普通股投資50億美元。

值得注意的是，在人形機器人領域，目前大部分的方案都是英特爾CPU+輝達GPU的“大小腦”分離架構，但隨著此次雙方展開合作，未來或許會推出“大小腦融合”架構的SoC。融合架構的SoC可以更好的融入X86和CUDA生態，為開發者提供更強的智能核心。

儘管人形機器人市場前景廣闊，但距離真正實現大規模量產商用，仍面臨諸多亟待解決的挑戰：

• 資料積累不足：具身智能需要大量真實場景資料訓練模型，而當前人形機器人的應用場景有限，資料量與多樣性難以滿足通用智能的需求。
• 硬體架構待最佳化：除“大小腦融合” 外，晶片的算力密度、功耗控制、散熱性能仍需提升，以適配機器人緊湊的空間與移動需求。
• 成本居高不下：高端晶片、精密伺服電機、感測器等核心部件價格昂貴，導致人形機器人整機成本過高，難以普及至消費級市場。
• 安全性待加強：機器人在與人類互動（如家庭服務、醫療護理）時，需確保運動安全（避免碰撞）、資料安全（保護使用者隱私），這對軟硬體的安全性設計提出更高要求。

英特爾中國邊緣計算事業部 EIS 高級總監李岩的觀點頗具代表性：“以人形機器人為代表的具身智能行業發展迅速，但也存在系統架構非一致性、解決方案泛化能力不足、場景適配複雜性高等問題。” 未來，只有通過產業鏈上下游的協同創新（如晶片廠商與機器人廠商聯合研發、演算法公司與硬體廠商深度合作），才能逐步突破這些挑戰，推動人形機器人真正走進現實生活。 (鈦媒體AGI)