具身智能芯片，先卷疯了

文 | 半导体产业纵横 最近，沐曦股份与优必选在南京签订战略合作协议，合资成立曦选创智科技（无锡）有限公司，方向指向具身智能端侧芯片研发与量产。沐曦是国产高性能GPU公司，优必选是“人形机器人第一股”。一个有算力底座，一个有机器人本体和落地场景。曦选创智计划在2027年下半年流片，2028年实现量产。 过去几年，大模型把算力需求推向云端。现在，AI开始进入车、机器人、工业设备和各种移动终端，于是具身智能芯片成为了急切的需求。 机器人还没赚钱，具身智能芯片先卷疯了。 目前，英伟达Jetson Thor、高通Dragonwing IQ10、地瓜机器人旭日S600、芯驰R1、黑芝麻智能SesameX、理想马赫M100、小鹏图灵芯片，都在从不同方向靠近具身智能。 01 具身智能 ≠ 人形机器人 首先要知道一个前提，具身智能不是人形机器人。 当然，人形机器人最抓眼球，它有手、有脚、有脸，能走路，能搬箱子，能站在展台中央。但具身智能的核心不在外形，而在机器能否在真实环境里完成“感知—判断—行动”的闭环。所以，汽车可以是载体，AMR可以是载体，工业移动平台可以是载体，巡检机器人、服务机器人、无人设备也都可以是载体。 英伟达讲Physical AI，覆盖机器人、自动驾驶汽车和工业系统。高通Dragonwing IQ10系列（高通目前最高端的机器人处理器）面向的也不只是全尺寸人形机器人，还包括家用机器人、工业AMR和边缘智能终端。 理想汽车董事长兼CEO李想讲“具身智能汽车”，不是要把理想做成人形机器人公司，而是把汽车定义成具身智能终端。车有传感器，有算力，有执行机构，有能源系统，也有复杂道路场景。它每天在真实世界里跑，比很多实验室里的机器人更早进入规模化数据闭环。 小鹏和特斯拉也类似。小鹏把智能汽车、Robotaxi、人形机器人、飞行汽车放进“物理AI”框架里。特斯拉把FSD积累迁移到Optimus，Optimus本质上是一种“具身智能”，与 FSD 本质相似，车载的FSD是“四轮机器人”，而Optimus是“人形机器人”。 所以具身智能芯片不能窄化成机器人芯片。 人形机器人是一个入口，但不是全部市场。具身智能芯片真正面对的是一类新终端：它们要在现场运行，要处理传感器，要做推理，要控制执行机构，还要承受功耗、散热、成本和安全约束。这比“给机器人装一颗AI芯片”复杂得多。 02 具身智能进入“芯片时刻” 具身智能最大的问题还在端侧的限制。 AI芯片的主战场在云端，算力不够可以堆机柜、堆散热、堆电力。但机器人不一样，电池容量有限，重量不能超限，散热空间局促，成本还有红线。 当前人形机器人主流方案是英伟达Jetson系列，Jetson Thor和Orin两种具身智能端侧芯片。以Thor为例，功率可配置在40W到130W。放在机器人身上，这个功耗就非常大了。 目前特斯拉Optimus背的是一块2.3kWh电池，坐着不动整机约100W功耗、快走起来约500W；宇树H1的电池是864Wh，官方标的运动续航也就1小时出头。Thor功率拉满换算下来，光是大脑就能在6小时内把H1的电量吃干。而这只是芯片大脑，还没有算电机、传感器。所以具身智能芯片需求很迫切：除了解决“能不能算”，还要解决“有限功耗下持续算”。 机器看见环境，还要判断动作，执行动作，再根据反馈修正动作。这就把芯片从单纯AI推理，推向异构系统。CPU要调度，GPU或NPU要跑模型，ISP要处理图像，MCU要管实时控制，接口要接传感器，通信要保证确定性。到了机器人关节、灵巧手和底盘，还会牵涉EtherCAT、CAN、实时总线和运动控制。 芯驰提出R1“大脑”、D9“小脑”、E3-R执行端，正是这种趋势的体现。大脑负责感知和规划，小脑负责运动协调和实时控制，底层MCU负责关节和执行机构。 汽车行业对此并不陌生。过去几年，汽车从分布式ECU走向域控制，再走向中央计算。芯片厂在这个过程中学会了多传感器融合、实时控制、功能安全、长期供货和车规级验证。现在具身智能起来，车规芯片厂商天然会往这里看。 这也是为什么芯驰、黑芝麻、理想、小鹏这些汽车产业链公司，都开始进军具身智能。他们是在把汽车智能化积累，外溢到更宽的物理智能终端。 03 巨头进场，都在抢什么蛋糕？ 从目前具身智能芯片市场来看，涌入的新玩家都在探索不同的方向。同样叫具身智能芯片，有的是高算力模组，有的是机器人参考设计，有的是车规SoC外溢，有的是本体厂和芯片厂联合定义的新项目。 先来看典型代表，英伟达。 英伟达在具身智能领域推出的芯片就是Jetson Thor系列模组面向Physical AI和机器人，最高可提供2070 FP4 TFLOPS AI算力，配备128GB内存，功耗可配置在40W至130W之间。相比上一代Jetson AGX Orin，英伟达给出的说法是性能提升7.5倍，能效提升3.5倍。 Jetson Thor的定位就是面向高端机器人和复杂端侧AI负载的计算平台。 对机器人公司来说，采用英伟达的直接好处，是开发路径成熟。CUDA、TensorRT、Isaac、Isaac ROS、GR00T、Cosmos这些工具和平台，已经覆盖了仿真、训练、部署、推理和机器人开发流程。但这套方案也有明显边界。40W至130W的功耗区间，对部分人形机器人和轻量服务机器人并不轻松；128GB内存和高端模组带来的成本，也会在量产阶段进入BOM表。 所以，英伟达目前更像行业的高端参照系，会继续影响具身智能开发生态，但不会覆盖所有价格带。 高通的产品切口不同。 今年，高通在Computex 2026大展上正式发布Dragonwing IQ10 Robotics Reference Design，即IQ10机器人参考设计。这套参考设计最高提供700 TOPS AI性能，搭载18个Oryon CPU核心、多核NPU和GPU，支持最多12路GMSL2摄像头，并可接入LiDAR、ToF、IMU等传感器。控制接口方面，它支持PCIe、TSN、USB、CAN、EtherCAT、CAN-FD等，面向工业机器人、AMR和人形机器人。 高通买的不止是700 TOPS，而是“参考设计”。也就是说，高通不是只给机器人厂商一颗处理器，而是把计算、传感器接入、运动控制、网络连接和软件栈打包成一个系统。 机器人公司从样机走向产品，第一道坎就是系统集成。摄像头如何同步，传感器数据如何进入计算单元，控制链路如何保证时序，整机如何联网和OTA，开发团队要花大量时间填这些坑。高通过去在手机、XR、汽车和IoT上积累的能力，正好可以迁到这类终端。目前看，高通Dragonwing IQ10的目标客户不是对打英伟达的最高端的人形机器人，而是面向更广的机器人设备：AMR、商用服务机器人、工业移动平台、家用机器人。它们不一定需要最强算力，但需要完整接口、低功耗、联网能力和稳定供货。 国内这边，不同公司对于具身智能芯片的诠释也不一样。 地平线旗下地瓜机器人 ，今年一季度正式推出了旗舰级具身智能大算力平台：旭日S600。凭借560TOPS（INT8）的强劲算力与4×BPU Nash多核异构架构，旭日S600能够支撑语言、视觉、感知、操作等各类异构模型在单芯片上的高效推理，可