引言：机器人“身体”就位了，“大脑”还在用别人的
2026年，人形机器人终于走出展厅。
在工厂流水线上、物流仓库里、能源场站中，机器人开始真正干活了。工信部数据显示，2026年上半年中国机器人出货量已超4万台，约占全球97%。行业公认，这一年是具身智能从Demo演示走向规模化部署的产业化元年。
但一个尴尬的现实摆在眼前：机器人的“身体”越来越灵活，“大脑”却还在用别人的芯片。
目前市面上大多数人形机器人样机，都采用改造后的自动驾驶芯片搭建算力底座。这条路走得通吗？能走多远？当机器人的任务从“在道路上跑”升级为“在三维空间里思考、决策、行动”，智驾芯片还能撑得住吗？
这些问题，正在成为每一位技术管理者、运维工程师和投资决策者必须面对的核心拷问。
一、复用智驾芯片：一条“不得不走”的路
核心观点
复用智驾芯片是行业起步阶段的理性选择，但这条路正逼近天花板。
为什么是智驾芯片？
选择自动驾驶芯片作为机器人算力起点，不是临时妥协，而是多重因素叠加后的最优解。
技术层面，自动驾驶芯片与机器人算力底座高度相通：两者都需要处理多目视觉、激光雷达、IMU等多传感器融合数据，都依靠异构NPU完成AI推理，都搭载实时操作系统，都满足宽温、抗震、高可靠性等工业标准。总线架构、安全调度机制几乎可以直接复用。
成本与时间层面，一颗全新专用AI芯片从架构设计到量产，完整周期长达2至3年。而具身智能产业规模化落地不过两三年，整机出货量尚未形成足够规模，单一企业独立投入专用芯片研发风险极高。
黑芝麻智能向《中国电子报》坦言：“目前行业里的大部分方案还是使用智能驾驶或者消费电子的通用芯片，专门为机器人设计的算力平台才刚刚开始做。”
“先复用、后定制”的产业逻辑
依托国内完整的机器人上下游产业链，本土算力厂商找到了一条差异化路径：通过复用成熟车规芯片快速完成样机验证，同步布局机器人专属芯片研发。
这条“先复用、后定制”的路线，让企业在产业起步阶段能够以可控成本快速跑通技术闭环，为后续专用芯片的研发积累场景数据和工程经验。
乐聚机器人透露，其夸父人形机器人整机国产化率已超95%，但高端芯片、底层操作系统仍是产业链的核心短板。企业正在联合辉羲智能、维泛智能等厂商共建国产端侧算力底座。
复用智驾芯片，是一个时代的“权宜之计”。但权宜之计，终究要过期。
二、复用方案的瓶颈：算力浪费与“大小脑”割裂
核心观点
智驾芯片的结构性短板正在暴露：算力利用率仅30%-40%，大小脑配合存在致命时延。
算力利用率：30%-40%的“奢侈浪费”
随着机器人任务复杂度提升，复用方案的短板逐渐暴露。
星海图介绍，其Fast-WAM世界模型可将单步推理延迟压缩至190毫秒，较传统架构提速4倍以上，首次让世界模型具备了实时参与控制的能力。这对端侧算力的实时响应能力提出了极高要求。
但传统车载芯片的内存带宽和NPU硬件架构，难以承载这种高强度并行运算。行业数据显示，复用智驾芯片方案的实际算力利用率仅维持在30%-40%，大量算力被白白浪费。
打个比方：你买了一辆性能跑车，但只能在乡间土路上以30km/h的速度行驶——不是车不行，是路不对。
“大小脑”配合的时延死穴
更深层的问题在于架构。
车辆与机器人的算力需求存在本质差别。自动驾驶的算力负载相对单一，聚焦二维道路感知；而机器人需要并行运行VLA模型、世界模型三维推演、多关节同步控制，算力需求波动幅度极大。
更关键的是“大小脑”配合问题。传统机器人架构中，“大脑”（负责环境感知、语义理解与任务决策）和“小脑”（负责运动规划与实时控制）往往由不同芯片分别承担。异构芯片之间频繁进行数据搬运和通信，不仅增加系统开销，也不利于多模态数据同步和计算资源的统一调度。
这种架构导致的通信延迟，在需要毫秒级响应的精密操作场景中可能是致命的——比如柔性线束装配，差之毫厘便可能损毁价值数万元的元器件。
成本与功耗的双重压力
英伟达Jetson Thor模块量产价约3000美元、功耗40-130瓦。对于一台售价5万-30万元的国产机器人来说，这已经是BOM表上排得上号的大项。
更令人焦虑的是性能落差：边缘VLA实测帧率仅3-11帧/秒，而底层平滑控制需要50-100帧/秒。瓶颈不在模型能力，而在芯片能把模型跑多快。
有芯片企业高管坦言：“区别于云端芯片侧重超大算力吞吐，端侧芯片对低延迟、低功耗、软硬件一体化协同要求极高，单纯复用云端GPU架构无法适配场景需求。”
三、专用芯片的新方案：让“大小脑”住进同一间屋子
核心观点
新一代专用具身芯片通过统一计算平台，正在打破“大脑”与“小脑”的物理隔阂。
辉羲智能：光至R1与RISE平台——统一架构先行者
辉羲智能是这一轮专用化浪潮中动作最快的厂商之一。
其自研的光至R1芯片采用7nm车规级工艺，集成24颗Arm Cortex-A78AE CPU核心，提供超过500TOPS的AI算力和超过420kDMIPS的CPU算力。2025年第四季度，RISE计算平台实现首个标志性量产交付，搭载光至R1芯片的域控方案落地智元精灵G2机器人。
但真正值得关注的不是算力数字，而是架构思路。
辉羲智能通过RISE（Rhino Intelligent System Ecosystem）计算平台，将传统架构中分离的“大脑”决策与“小脑”运动控制集成到同一平台中。R1 SoC支持1kHz实时运动控制与Pi0.5级别VLA模型部署，将高层次智能与底层动作执行“无缝”衔接，显著减少片间通信延迟与线束数量。
辉羲智能创始人徐宁仪指出：“具身智能芯片需要同时满足云端芯片的大算力需求，以及端侧设备低成本、低功耗的要求。”RISE平台以光至R1芯片为算力核心，形成RCM核心模组、RCCU域控制器及配套软件工具链，覆盖从模型迁移到整机部署的完整产品周期。
这套方案的本质，是让“大脑”和“小脑”住进同一间屋子，不再隔着墙壁喊话。
黑芝麻智能：SesameX平台——车规基因的“全脑”方案
从智能汽车赛道切入的黑芝麻智能，同样在加速布局。
SesameX多维具身智能计算平台是业界首个全栈自进化、支持“全脑智能”的机器人商业化部署平台。平台秉持“部署即进化、感知即理解、运控即反应、安全即边界”的理念，打造了四层全栈软件体系。
产品矩阵覆盖从低到高的完整算力梯度：
-Kalos：48TOPS，商用服务机器人专用，适配配送、清洁、巡检等低速轮式场景
-Aura：70TOPS，多任务执行通用平台，面向多足机器人、工业巡检等复杂作业
-Liora：700TOPS，具身智能全能平台，支持世界模型与端到端控制，面向人形机器人等高阶场景
黑芝麻智能CMO杨宇欣的判断很有代表性：“自动驾驶是具身智能的初级形态。自动驾驶有4个自由度，而无论是轮式、双足、狗还是人形机器人，自由度更多，处理的任务也更复杂。”从汽车向具身智能延伸，在他看来是“自然而然”的——技术都是复杂的推理任务，都需要大算力、低功耗的芯片。
地瓜机器人：旭日S600——量产验证的端侧方案
如果说辉羲和黑芝麻代表的是“从车规向机器人延伸”，地瓜机器人则是从机器人场景出发定义芯片。
旭日S600于2025年11月发布，采用单芯片全栈设计，在指甲盖大小的空间内集成560TOPS端侧算力。具体配置为4核Nash BPU、18核A78AE CPU、6核R52+ MCU，以及204.8GB/s的LPDDR5x内存。BPU负责模型和Agent框架的端侧推理，CPU负责复杂任务并行处理，MCU负责高实时控制任务。
旭日S600最值得关注的不是参数，而是已经跑通的规模化验证。发布半年内，地瓜机器人已与它石智航、千寻智能、自变量机器人等20余家头部客户达成合作。
2026年7月，它石智航全新一代A3轮式双臂具身工业机器人全面搭载旭日S600，开启全国首个千台级工业具身机器人规模化部署。双方针对3B参数级具身大模型完成适配，首期仅耗时5天便实现真机部署。
旭日S600的差异化在于：单芯片即可完成大模型推理、多模态感知与实时控制的闭环，无需依赖云端。
DynaLoong：专为“大小脑”设计的控制器
2026年7月，国地中心与如一动力联合发布DynaLoong系列机器人控制器。这款以量产为目标的“大小脑”计算平台，采用双核心协同架构。
“小脑”侧采用双核心一体化设计，6TOPS NPU配合CAN FD、千兆网、EtherCAT等多路通信接口，可构建微秒级时钟同步的运动控制系统。“大脑”侧提供最高560TOPS的AI算力和400KDMIPS的CPU算力，搭配10KDMIPS实时MCU及64GB LPDDR5内存，可将模型预测控制时延压缩至20毫秒以内。
DynaLoong的价值在于验证了一个方向：专为“大小脑”协同设计的控制器，正在成为具身智能量产的标配。
四、架构演进方向：从“拼身体”到“拼大脑”
核心观点
具身智能芯片正在从“够用”走向“量身定制”，统一架构、异构计算与软硬协同是三大确定性方向。
方向一：从“多芯片拼凑”到“单芯片全栈”
当前行业最明确的趋势，是将“大脑”和“小脑”集成到同一颗芯片或同一平台中。
传统方案中，模型推理由一颗芯片完成，实时控制由另一颗芯片负责，中间通过总线通信。这种“拼凑式”架构带来的时延和功耗问题，在精密操作场景中越来越难以接受。
新一代专用芯片的共同特征，是“单芯片大小脑”设计。无论是辉羲R1的24核CPU+500TOPS NPU，还是旭日S600的18核CPU+560TOPS BPU+6核MCU，都在同一颗芯片内同时承载高密度AI推理和高实时运动控制。
方向二：异构计算成为标配
机器人的计算负载极其多元：VLA模型推理需要高吞吐的矩阵运算，实时运动控制需要确定性时延，传感器融合需要高带宽的数据吞吐。
单一架构无法同时满足所有这些需求。异构计算——将CPU、NPU、MCU、GPU等不同计算单元集成在同一SoC中——正在成为具身芯片的标配。
高通在CES 2026上推出的跃龙IQ10处理器，正是通过异构计算架构将定制CPU、GPU、NPU与低功耗传感器中枢深度融合。AMD、Intel等传统芯片巨头也在WRC 2026上展示了各自的机器人计算平台方案。
方向三：软硬协同走向“原生”
算力数字只是故事的一半。
真正决定芯片价值的，是软件栈的完整性和易用性。辉羲的RISE平台提供从模型迁移、算子开发到性能优化的完整工具链；黑芝麻的SesameX构建了从底层OS到安全层的四层软件体系；地瓜机器人配套VLA原生工具链，提供端侧部署方案。
正如一位业内人士所言：“芯片厂商正从‘单一SoC厂商’向‘全栈式芯片平台提供商’转型。”
方向四：本体企业开始“造芯”
另一个值得关注的新趋势是：像车企“造芯”一样，具身智能本体企业也开始试水自研芯片。
根据公开信息，部分头部机器人企业已启动自研芯片规划，预计2027年下半年实现流片，2028年量产。这意味着芯片赛道正在从“芯片公司定义产品”走向“场景需求定义芯片”的新阶段。
结论：算力芯片，正在成为具身智能的“第二战场”
2026年，具身智能产业走到了一个关键拐点。
从“复用智驾芯片”到“专属具身芯片”，这场转型的本质，是产业从“拼身体”走向“拼大脑”。当机器人的机械本体逐渐成熟、关节精度和自由度不再是核心瓶颈时，算力芯片就成为了决定智能水平的天花板。
对于不同角色的从业者，这场变革意味着不同的行动信号：
对运维工程师：需要提前熟悉新一代具身芯片的部署工具链和调试方法。VLA模型在端侧的量化部署、实时控制与AI推理的协同调优，将成为新的核心技能。
对技术管理者：在选择芯片方案时，不能只看TOPS数字。要综合评估软件栈的成熟度、工具链的易用性、以及芯片厂商的生态支持能力。“单芯片大小脑”方案的价值在于降低了系统复杂度，但前提是软件适配要足够成熟。
对企业IT决策者：需要关注芯片选型对整机BOM成本和系统可靠性的影响。芯片成本在整机中占比预计为5%-10%，但一颗不合适的芯片可能导致30%-40%的算力浪费——这笔账要算清楚。
对投行分析师：具身智能芯片赛道正处于“起步培育、向产品化落地加速演进”的初期阶段。2026年是产业化元年，2027-2028年将是专用芯片密集出货期。需重点关注三类标的：已有量产验证的芯片厂商、拥有完整软件栈的平台型公司、以及率先跑通“算法+芯片+本体”闭环的整机企业。
芯片成本占比预计为5%至10%。但一颗好的芯片，能让机器人的“大脑”从“够用”变成“好用”——这5%-10%的成本，可能决定剩下90%-95%的价值能否被真正释放。
从“拼身体”到“拼大脑”，具身智能的下一场战争，已经在芯片上打响了。