核心摘要
本报告全面梳理了 2025-2026 年初美国具身机器人芯片行业的发展全景，覆盖行业宏观驱动力、头部巨头布局、腰部企业生态及创新型初创公司突破。2025 年是行业从 “技术验证” 向 “规模化量产” 的关键拐点，政策端《芯片与科学法案》落地、市场端人形机器人量产预期攀升、技术端存内计算 / 异构计算突破，共同推动行业进入加速期。
核心发现如下：
1.市场与政策驱动：摩根士丹利预测人形机器人专用半导体市场 2025-2030 年复合增速约 15%，2045 年全球规模达 3050 亿美元(106)；特斯拉 Optimus Gen-3 计划 2026 年交付 68 万台，周产能冲刺 1000-2000 台，直接拉动专用芯片需求爆发(444)。美国《芯片与科学法案》527 亿美元补贴及 2025 年末拟推出的 50 亿美元物理 AI 研发基金，为本土芯片企业提供了从资本到产能的全链条支持(53)。
2.技术路线迭代：异构计算已成为当前主流架构，英伟达 Jetson Thor、特斯拉 AI5 等芯片通过 FP4/FP8 动态精度切换实现算力与能效平衡；存内计算（如 Mythic）、RISC-V 开放架构（如 Tenstorrent）作为前沿方向，正逐步解决传统冯・诺依曼架构的内存墙瓶颈，其中 RISC-V 在机器人芯片领域的占比已达 10%-15%(22)。
3.竞争格局：英伟达凭借 Jetson 系列及 Isaac Sim 仿真平台占据 69% 的机器人 SoC 市场份额，构建了 “算力 + 软件 + 生态” 的三重壁垒(409)；AMD（含赛灵思）、高通等巨头依托既有技术优势快速切入；Mythic、Tenstorrent 等初创公司则在存内计算、RISC-V 等细分赛道实现突破，成为行业创新的关键变量(385)。
第一章宏观背景与行业驱动力
2025 年美国具身机器人芯片行业的爆发绝非偶然，而是政策引导、市场需求与技术突破三大维度共振的必然结果 —— 政策端的资金倾斜破除了产能扩张的壁垒，市场端的量产预期点燃了需求引擎，技术端的架构革新则解决了长期困扰行业的算力瓶颈，三者共同将行业推向从 “实验室原型” 到 “商业化落地” 的关键拐点。
1.1 政策环境：《芯片与科学法案》的落地与产能重构
2022 年签署的《芯片与科学法案》（CHIPS and Science Act）是美国本土芯片产业复兴的核心政策支柱，其 527 亿美元的专项补贴计划在 2025 年进入集中落地期，直接为具身机器人芯片行业提供了从研发到量产的全链条资本支持(53)。
从具体落地进展看，英特尔已获批 78.6 亿美元直接资助，台积电获得 66 亿美元低息贷款及 50 亿美元政府补贴，三星则在得克萨斯州启动 170 亿美元新芯片厂建设，这些产能将优先向人形机器人、数据中心 AI 芯片等前沿领域倾斜(35)。2025 年 7 月美国参议院进一步通过补充法案，规定 2026 年底前在美国动工的半导体新厂可获 35% 的投资税收抵免，这一政策直接降低了企业扩产的资本压力，也为具身机器人芯片的规模化量产储备了核心产能(36)。
政策端的另一项关键动向是 2025 年末白宫拟推出的 “机器人行政令”，其中明确设立 50 亿美元物理 AI 研发基金，重点支持高扭矩电机、固态电池及具身 AI 算法等核心部件的研发 —— 尽管该基金尚未披露针对芯片企业的专项补贴细则，但结合此前《芯片与科学法案》对前沿半导体的倾斜，其对具身机器人芯片的间接支撑效应已初步显现(53)。
2026 年 1 月白宫发布的 Proclamation 11002 行政令，进一步从供应链安全角度调整半导体进口关税：对部分先进计算芯片加征 25% 关税，但明确豁免 “为美国供应链建设进口的同类芯片”—— 这一调整既旨在限制竞争对手的芯片流入，又为本土机器人企业采购海外关键芯片预留了空间，避免行业因短期产能缺口陷入停滞(98)。
1.2 市场需求：人形机器人量产的算力缺口
具身机器人与传统工业机器人的核心差异在于“自主决策”—— 传统工业机器人仅需执行预设的重复动作，而具身机器人需要实时处理视觉、触觉、惯性等多模态传感器数据，同时完成环境感知、路径规划与精准控制，这对芯片的算力密度、能效比和实时响应能力提出了远高于前者的要求(2)。
当前行业的核心算力缺口集中在三大维度：其一，多模态传感器的实时处理需求—— 一台人形机器人通常配备 10 + 摄像头、数十个触觉 / 惯性传感器，数据吞吐量可达每秒数十 GB，传统芯片无法在低功耗下完成实时处理；其二，大模型端侧部署的能效瓶颈 ——GPT-4o 等具身大模型的端侧推理需要每秒万亿次运算，但传统 GPU 的功耗往往超过 100W，无法满足人形机器人的续航要求；其三，实时控制的低延迟要求 —— 关节运动控制的延迟需低于 0.1 毫秒，否则会导致机器人失衡或动作误差，这是通用芯片难以覆盖的场景。
特斯拉 Optimus Gen-3 的量产计划是这一缺口的直接放大器：该机型计划 2026 年交付 68 万台，周产能冲刺 1000-2000 台，其自研的 AI5 芯片正是为填补这一缺口而生 ——3nm 工艺、2000-2500TOPS 算力，可直接集成多模态感知与关节控制模块，将端到端延迟压缩至微秒级(444)。摩根士丹利的测算数据显示，单台人形机器人的芯片价值量可达 1500-2000 美元，是传统工业机器人的 5-8 倍，2026 年全球人形机器人芯片市场规模将突破 50 亿美元，其中美国企业将占据 40%-50% 的份额(106)。
1.3 技术演进：突破冯・诺依曼瓶颈的三大方向
为解决具身机器人的算力与能效矛盾，2025 年美国芯片企业在架构层面形成了 “异构计算为主流、存内计算为突破、RISC-V 为生态” 的技术格局，三者分别对应当前量产需求、长期性能突破与开放生态构建的不同目标。
1.3.1 异构计算成为主流
所谓异构计算，是指在单一芯片或计算系统中集成 CPU、GPU、NPU、DSP 等不同架构的计算单元，针对不同任务场景分配专属算力 —— 例如，CPU 负责系统调度，GPU 负责多模态 AI 推理，FPGA 负责实时运动控制，这种架构能有效避免单一计算单元的资源浪费，实现算力与能效的最优平衡(73)。
当前异构计算的核心技术突破集中在动态精度切换：英伟达 Jetson Thor 支持 FP4/FP8 精度动态切换，在运行 GR00T N1 人形机器人基础模型时，可根据任务复杂度实时调整精度 —— 例如，在处理视觉识别等对精度要求较低的任务时切换至 FP4，在处理路径规划等高精度任务时切换至 FP8，整体能效较前代提升了 3 倍以上(2)。特斯拉 AI5 芯片则进一步将异构架构推向极致：3nm 工艺打造的 SoC 芯片，集成了 CPU、NPU 和 Transformer 加速单元，算力可达 2000-2500TOPS，能直接处理从多模态感知到关节控制的全链路任务，端到端延迟较传统架构降低了 90% 以上(73)。
1.3.2 存内计算（Computing-in-Memory, CIM）
存内计算被视为解决冯・诺依曼“内存墙” 问题的终极方案之一 —— 传统架构中，数据需在计算单元与内存单元之间频繁传输，这部分延迟和功耗占比高达 70% 以上；而存内计算将计算单元嵌入内存阵列，直接在数据存储位置完成运算，理论上可将能效比提升 10-100 倍(385)。
2025 年美国存内计算技术进入小批量验证阶段，Mythic 是该领域的典型代表：其 M1108 芯片采用模拟存内计算架构，在 4W 功耗下可实现 35TOPS INT8 算力，能效比较传统 GPU 提升了 50 倍以上，已获得本田、洛克希德・马丁等企业的战略投资，目前正与无人机、工业机器人厂商合作进行场景验证(385)。此外，现代汽车集团也展示了基于存内计算的控制芯片，可在 2 万亿次 / 秒的运算速度下实现 1000 倍于传统芯片的能效比，计划 2027 年量产应用于人形机器人场景(91)。
1.3.3 RISC-V 开放架构的崛起
RISC-V 的开源特性恰好契合了具身机器人芯片 “定制化” 与 “低成本” 的需求 —— 传统 ARM 架构的授权费用可达千万美元级别，且定制化权限有限；而 RISC-V 允许企业根据自身需求修改指令集，大幅降低了芯片设计的门槛和成本，尤其适合初创企业和细分场景的创新(22)。
2025 年 RISC-V 在机器人芯片领域的占比已达 10%-15%，头部企业的布局尤为积极：Meta 在 2025 年 Hot Chips 大会上发布的 MTIA 2.0 芯片，采用 RISC-V 架构和 chiplet 设计，每瓦性能较前代提升了 30%，已部署超 10 万颗，主要用于支撑其元宇宙场景中的机器人交互任务(22)；Tenstorrent 则将 RISC-V 架构与自研的 Tensix Core 结合，推出了 Grayskull 芯片，其 e150 型号的性价比是英伟达 H100 的 30 倍以上，已获得工业机器人厂商的小批量订单(293)。
第二章行业巨头的战略布局
英伟达、AMD（含赛灵思）、高通等美国半导体巨头，凭借在 CPU、GPU、FPGA 等领域积累的技术壁垒与产业资源，已成为具身机器人芯片市场的核心主导力量。这些企业的布局并非简单的 “芯片设计”，而是围绕 “算力 + 软件 + 生态” 构建全栈式解决方案，从而牢牢占据行业的制高点。
2.1 英伟达（NVIDIA）：人形机器人的 “算力与生态之王”
英伟达在具身机器人芯片领域的领先地位，并非仅来自算力优势，更来自其构建的“算力 + 软件 + 生态” 三重壁垒 —— 从芯片硬件到仿真平台，再到开发者生态，每一环都形成了难以复制的竞争优势，截至 2025 年已占据 69% 的机器人 SoC 市场份额(409)。
2.1.1 核心产品与技术
英伟达 2025 年 8 月发布的 Jetson Thor 是当前行业的标杆产品：基于 Blackwell GPU 架构，支持 FP4/FP8 动态精度切换和第三代 Transformer 引擎，算力可达 800TOPS，开发者套件售价 3499 美元，量产模块 T5000 单价 2999 美元，较前代产品实现了算力翻倍、能效提升 3 倍的突破(43)。该芯片的核心优势在于对物理交互实时性的硬件级优化：其搭载的第三代可编程视觉加速器（PVA 3.0）可同时处理 16 路摄像头的视觉数据，延迟控制在 0.1 毫秒以内，能完美适配人形机器人的多模态感知需求(130)。
除了芯片硬件，英伟达的 Isaac Sim 仿真平台是其生态壁垒的核心支撑：该平台基于 Omniverse 引擎构建，可在虚拟环境中模拟真实物理场景 —— 例如，开发者可在平台上测试机器人在不同地面摩擦力、光照条件下的运动稳定性，或模拟工厂流水线的物料搬运任务，将物理世界的参数 1:1 还原到虚拟空间(170)。通过“仿真训练 + 实机微调” 的模式，开发者可将机器人的技能开发周期从传统的 6 个月缩短至 6 周，大幅降低了具身智能的开发门槛。
2.1.2 市场地位与动态
英伟达的客户覆盖了全球绝大多数头部机器人厂商，包括 Agility Robotics 的第六代 Digit 人形机器人、Boston Dynamics 的 Atlas 双足机器人、Amazon Robotics 的仓储机器人等，甚至中国的研华、乐聚机器人等企业也将其作为核心算力平台(130)。其开发者生态是最难以撼动的壁垒：截至 2025 年末，已有超 200 万开发者使用 Jetson 平台，形成了全球最大的机器人算力开发者社区，这一规模是第二名的 10 倍以上(150)。
2025 年 12 月，英伟达以 200 亿美元收购 AI 推理芯片明星企业 Groq，更是进一步补齐了其在低延迟推理领域的短板 ——Groq 的 LPU 芯片在运行 Llama2-70B 模型时，文本生成速度可达每秒 500 个 token，是英伟达 GPU 的 10 倍，能耗仅为后者的 1/10，这一技术将直接强化 Jetson Thor 在人形机器人自然语言交互场景的优势(349)。
2.2 AMD（Advanced Micro Devices）：异构计算的 “全能选手”
AMD 通过 2022 年收购赛灵思（Xilinx），成为全球唯一同时拥有高性能 x86 CPU、GPU、FPGA 和自适应 SoC 的半导体企业，这一全品类技术布局使其在具身机器人芯片领域具备独特的差异化优势 —— 可针对机器人的 “感知 - 决策 - 执行” 全链路需求，提供定制化的异构算力解决方案(225)。
2.2.1 核心产品与技术
AMD 的机器人芯片布局覆盖了从边缘到云端的全链路：其一，Ryzen AI 300 系列处理器，基于 Zen5+RDNA3.5 架构，采用台积电 4nm 工艺，AI 算力较前代提升了 5 倍，可同时处理 16 路摄像头的视觉数据，满足机器人的多模态感知需求(250)；其二，Radeon RX 7600M XT 显卡，采用 RDNA3.5 架构，8GB GDDR6 显存，可提供 100TOPS 的 AI 算力，支持机器人的实时路径规划和场景建模(250)；其三，Spartan UltraScale+ FPGA，可实现 0.1 毫秒级的关节控制延迟，是解决机器人实时运动控制的核心芯片，已通过 ISO 13849 SIL2、ISO 15066 等国际功能安全标准认证(227)。
2.2.2 市场地位与动态
联想晨星人形机器人原型机是 AMD 异构计算方案的典型落地案例：该机器人采用 Ryzen AI 9 处理器处理视觉识别，Spartan UltraScale+ FPGA 处理运动控制，可实现高精度的关节运动和复杂场景的实时响应 —— 例如，在测试中可完成 0.1 毫米级的物料抓取任务，运动控制延迟较传统方案降低了 50%(250)。此外，华沿机器人采用 AMD Zynq SoC 开发的 6 轴协作机器人关节驱控单元，也实现了碰撞检测与零力示教功能，满足工业场景的安全需求(249)。
2025 年 10 月，AMD 与 OpenAI 签署多年期协议，计划 2026 年下半年部署首批 1GW Instinct MI450 系列算力，这一合作将直接推动 AMD 的 AI 芯片技术在机器人大模型训练场景的落地，预计为其贡献超 1000 亿美元的营收(141)。
2.3 高通（Qualcomm）：端侧 AI 与移动生态的 “跨界玩家”
高通在移动芯片领域积累的低功耗异构计算技术，使其在轻量级机器人和人形机器人的边缘计算场景具备天然优势—— 机器人的端侧算力需求与移动终端高度契合：两者都需要在有限功耗下实现多模态感知和实时响应，而高通的 Hexagon DSP、Adreno GPU 等技术已在移动终端经过了亿级设备的验证(196)。
2.3.1 核心产品与技术
2026 年 CES 上，高通发布的 Dragonwing IQ10 系列芯片是其针对具身机器人场景的里程碑产品：该系列芯片采用异构计算架构，集成了 Hexagon NPU、Adreno GPU 和 Kryo CPU，支持 Sil 级功能安全，可满足工业 AMR 和全尺寸人形机器人的多模态感知、实时运动控制需求，其低功耗特性可将机器人的续航时间延长 30% 以上(196)。此外，高通的 RB3 Gen4 机器人平台和 Cloud AI 100 边缘推理芯片，已形成从端侧到云侧的完整算力布局 ——Cloud AI 100 甚至被戴尔引入 Pro Max Plus 移动工作站，实现了机器人算法的离线训练能力(192)。
2.3.2 市场地位与动态
目前，Dragonwing IQ10 系列已获得阿加犀通天晓人形机器人、宇树工业机型、太古高端环境机器人等客户的订单，覆盖了工业、服务等多类机器人场景(196)。值得注意的是，高通的机器人芯片业务与汽车芯片业务形成了明显的协同效应：其汽车芯片的功能安全技术可直接复用至机器人场景，而机器人场景的多模态感知需求也反哺了汽车芯片的技术迭代，这一协同效应将进一步强化其在边缘计算领域的优势(196)。
第三章专注于机器人芯片的企业
除了上述综合型巨头，德州仪器、赛灵思（已并入 AMD）、瑞萨电子美国分部等企业，在机器人芯片的细分领域（如电机控制、FPGA、工业视觉）具备不可替代的技术积累。这些企业的产品虽然不直接面向终端消费者，但却是机器人实现精准运动和稳定运行的 “隐形基石”。
3.1 德州仪器（Texas Instruments, TI）：模拟与电机控制的 “隐形冠军”
德州仪器在模拟芯片和嵌入式处理领域的近百年积累，使其在机器人电机控制和传感器处理领域具备不可替代的地位—— 对于工业机器人和协作机器人而言，电机控制的精度直接决定了机器人的运动稳定性，而这正是德州仪器的核心优势所在(426)。
3.1.1 核心产品与技术
德州仪器的 C2000 系列 MCU 是工业机器人电机控制的标杆产品：其中，F28376D 型号支持 8 路 PWM 输出和 6 路增强型采集（eCAP）模块，可实现多电机的同步控制；F28034 型号的主频可达 100MHz，单周期可执行 32 位乘法运算，CLA 协处理器可独立执行 FOC 算法，ADC 同步采样 3 相电流的延迟仅为 2 微秒，闭环响应时间 < 2μs，能满足高精度伺服电机的控制需求(241)。此外，其 2025 年 3 月推出的 AMC0106M05 隔离调制器，是业界首款此类产品，可将电机控制的精度提升 20% 以上，进一步优化机器人的运动稳定性(219)。
3.1.2 市场地位与动态
德州仪器的客户覆盖了优必选、越疆科技等头部机器人厂商：2025 年 12 月，德州仪器与优必选达成战略合作，采购其 Walker S2 工业人形机器人部署至半导体洁净室，承担物料搬运与检测任务；同时，优必选的机器人产品也将引入更多德州仪器的模拟芯片和嵌入式处理器，形成了 “机器人厂商验证场景，芯片厂商提供核心部件” 的双向赋能格局(426)。此外，其与越疆科技合作开发的 CR30H 大负载协作机器人，可实现 30kg 的负载能力，重复定位精度达 ±0.02mm，已在汽车制造、3C 电子等行业实现规模化应用(218)。
3.2 赛灵思（Xilinx, a AMD Company）：FPGA 与实时控制的 “定制化专家”
赛灵思作为 FPGA 的发明者，其技术在机器人实时运动控制和多传感器融合领域具备不可替代的优势 ——FPGA 的可编程特性可针对特定算法进行硬件级优化，实现微秒级的延迟控制，这是通用芯片难以企及的。2022 年被 AMD 收购后，赛灵思的 FPGA 技术与 AMD 的 CPU/GPU 技术深度整合，形成了更具竞争力的异构计算方案(225)。
3.2.1 核心产品与技术
赛灵思的 Spartan UltraScale+ FPGA 是其针对机器人场景的核心产品：该系列 FPGA 采用 16nm 工艺，集成了高性能逻辑单元和 DSP 资源，可实现 0.1 毫秒级的关节控制延迟，支持多传感器的实时融合，已通过 ISO 13849 SIL2、ISO 15066 等国际功能安全标准认证，可满足工业机器人的安全需求(227)。此外，其 Versal AI Edge Gen2 自适应 SoC，集成了 AI 引擎、DSP 与 CPU 异构核心，可同时处理视觉识别和运动控制任务，已在汽车 ADAS 和工业机器人场景实现落地(253)。
3.2.2 市场地位与动态
联想晨星人形机器人原型机采用了赛灵思的 FPGA 芯片处理运动控制，实现了 0.1 毫秒级的关节响应，可完成高精度的舞蹈动作和物料抓取任务(250)；华沿机器人采用 Zynq SoC 开发的 6 轴协作机器人关节驱控单元，也实现了碰撞检测与零力示教功能，满足工业场景的安全需求(249)。目前，赛灵思的 FPGA 芯片已占据工业机器人运动控制芯片市场的 40% 以上份额，是全球工业机器人厂商的核心供应商之一(225)。
3.3 瑞萨电子（Renesas Electronics）美国分部：汽车级可靠性的 “跨界赋能者”
瑞萨电子在汽车电子领域的技术积累，使其在机器人芯片领域具备“高可靠性” 与 “低功耗” 的独特优势 —— 汽车芯片的功能安全要求（如 ISO 26262 ASIL-D）远高于消费级芯片，而这一要求与工业机器人、自动驾驶机器人的需求高度匹配，因此瑞萨的产品可直接从汽车场景跨界复用至机器人场景(258)。
3.3.1 核心产品与技术
瑞萨电子美国分部的核心产品包括：其一，RA8T2 MCU，采用 22nm ULL 工艺，集成了高达 1MB 的高速 MRAM 和 2MB SRAM，配备专为电机控制优化的 PWM 定时器、16 位 ADC 及丰富的工业网络接口，可满足高端工业机器人的电机控制需求(211)；其二，RZ/V2N MPU，集成了第三代 DRP-AI 加速器，可实现 10TOPS/W 的能效比和 15TOPS 的 AI 算力，无需冷却风扇即可稳定运行，适用于工业视觉和移动机器人的场景识别需求(258)；其三，R-Car V4H SoC，可实现 34TOPS 的深度学习算力，支持环视和自动泊车功能，适用于自动驾驶配送机器人的环境感知需求(269)。
3.3.2 市场地位与动态
目前，瑞萨的芯片已在工业机器人、移动机器人和自动驾驶配送机器人等场景实现落地：例如，其 RA8T2 MCU 已被多家工业机器人厂商采用，用于提升电机控制的精度和稳定性；RZ/V2N MPU 则在工业视觉检测机器人中得到广泛应用，可实现高精度的缺陷检测(273)。不过，其公开渠道未披露北美机器人客户名单，主要通过全球经销商网络覆盖市场(273)。
第四章创新型初创公司
在巨头林立的市场中，一批初创公司凭借在存内计算、RISC-V、晶圆级芯片等前沿领域的突破，成为具身机器人芯片行业的创新引擎。这些企业的技术路线往往极具颠覆性，虽然当前市场份额有限，但却为行业的长期发展指明了方向。
4.1 Groq：被英伟达收入囊中的推理芯片 “黑马”
Groq 是 AI 推理芯片领域的明星初创公司，其核心团队成员多来自谷歌 TPU 工程团队，对 AI 芯片架构有深刻的理解 —— 创始人 Jonathan Ross 曾是谷歌 TPU 项目的核心开发者，带领团队 7 名核心成员集体出走创立 Groq，致力于突破传统 GPU 架构的设计桎梏(349)。
4.1.1 核心技术与产品
Groq 的核心产品是语言处理单元（LPU）芯片，其采用自研的张量流架构（TSA）和片上 SRAM 集成设计，彻底摒弃了传统 GPU 的缓存层次结构，数据在芯片上的传输路径更短，从而实现了极低的延迟和极高的能效比(349)。官方实测数据显示，该芯片在运行 Llama2-70B 模型时，文本生成速度可达每秒 500 个 token，是 ChatGPT-3.5 的 12.5 倍，能耗仅为英伟达 GPU 的 1/10，这一性能在 AI 推理场景具备显著优势(348)。
4.1.2 市场地位与动态
2025 年 1 月，Groq 获得贝莱德领投的 6.4 亿美元融资，估值达 28 亿美元；但仅时隔 11 个月，英伟达便于 2025 年 12 月以 200 亿美元的价格收购了 Groq 的核心资产，其创始人 Jonathan Ross 带领核心团队加盟英伟达，而 Groq 的主体公司仍保持独立运营，云服务 Groq Cloud 也正常运转(349)。英伟达此次收购的核心目的，是补齐其在低延迟推理领域的短板——Groq 的 LPU 技术将融入英伟达的 AI Factory 架构，强化其在机器人自然语言交互场景的优势(349)。
4.2 Tenstorrent：RISC-V 与开源生态的 “挑战者”
Tenstorrent 成立于 2016 年，2023 年将注册地和总部迁往美国，2025 年由芯片产业传奇人物 Jim Keller 出任 CEO——Jim Keller 曾主导苹果 A 系列芯片和特斯拉自动驾驶芯片的研发，此次加盟 Tenstorrent，也让该公司成为 RISC-V 生态的核心参与者(354)。
4.2.1 核心技术与产品
Tenstorrent 的核心产品是基于 RISC-V 架构的 Grayskull 芯片：该芯片采用格芯 12nm 工艺，集成了 120 个 Tensix Core，每个核心配备 1MB SRAM，e150 型号的性价比是英伟达 H100 的 30 倍以上，可提供 1.5 倍于 H100 的 SRAM 容量，适用于机器人的边缘计算场景(290)。此外，其与 CoreLab 合作推出的 Atlantis 开放架构计算平台，专为机器人和汽车边缘应用设计，可提供定制化的算力方案，降低开发者的硬件适配成本(293)。
4.2.2 市场地位与动态
Tenstorrent 的芯片已获得部分工业机器人厂商的小批量订单，其 RISC-V 架构的开放特性也吸引了众多开发者的关注(293)。Jim Keller 表示，Tenstorrent 的目标是通过开源架构打破英伟达在 AI 芯片领域的垄断，为机器人厂商提供更具性价比的算力方案 —— 目前，该公司正与多家机器人厂商合作，将其芯片部署至工业机器人和服务机器人场景(354)。
4.3 Mythic：存内计算的 “先锋”
Mythic 是存内计算领域的先锋企业，成立于 2012 年，总部位于德克萨斯州奥斯汀，其核心技术是基于闪存单元的模拟存内计算架构 —— 与传统的数字存内计算不同，模拟存内计算可在内存单元中直接完成模拟信号的运算，能效比更高，更适合边缘计算场景(385)。
4.3.1 核心技术与产品
Mythic 的核心产品是 M1108 和 M1076 模拟矩阵处理器：M1108 芯片可实现 35TOPS INT8 算力和 4W 功耗，M1076 芯片可实现 25TOPS INT8 算力，两者均采用模拟存内计算架构，每个切片包含 RISC 纳米处理器和 SIMD 矢量处理器，可同时处理图像识别和传感器数据，适用于无人机、工业机器人的边缘计算场景(90)。
4.3.2 市场地位与动态
2025 年 12 月，Mythic 获得 DCVC 领投的 1.25 亿美元融资，累计融资达 85.2 亿美元，战略投资者包括本田、洛克希德・马丁等企业(385)。目前，其芯片已在无人机、工业传感器等场景实现落地，但公开渠道未披露人形机器人客户名单—— 不过，其存内计算技术已被行业视为解决机器人能效瓶颈的关键方向，多家头部机器人厂商已与 Mythic 展开技术合作(96)。
4.4 Syntiant：边缘 AI 与触觉传感器的 “新贵”
Syntiant 成立于 2017 年，总部位于加州尔湾，是边缘 AI 芯片领域的新贵，其核心产品是神经决策处理器（NDP）—— 与传统的 AI 芯片不同，NDP 专为低功耗、always-on 的边缘场景设计，可在电池供电的设备上实现实时 AI 推理(380)。
4.4.1 核心技术与产品
Syntiant 的核心产品是 NDP120 神经决策处理器：该芯片采用 Core 2 技术，张量吞吐量较前代提升了 25 倍，支持音频和传感器融合，可实现 always-on 的语音和触觉感知，功耗仅为传统芯片的 1/100，适用于机器人的触觉传感器和语音交互场景(379)。例如，该芯片可在机器人的触觉传感器中实现实时压力检测，或在语音交互中实现低功耗的唤醒功能。
4.4.2 市场地位与动态
目前，NDP120 已获得 Arduino Nicla Voice 开发板、Bosch spexor 设备等客户的订单，覆盖了消费电子和工业场景(384)。2025 年，NDP120 获得 tinyML Summit “年度最佳产品” 奖项，其低功耗特性也吸引了机器人厂商的关注 —— 多家服务机器人厂商已将其用于语音唤醒和触觉感知模块，进一步提升机器人的交互能力(380)。
4.5 Cerebras：晶圆级芯片的 “颠覆者”
Cerebras 成立于 2016 年，总部位于加州桑尼维尔，是晶圆级芯片领域的颠覆者 —— 其核心产品 Wafer Scale Engine（WSE）是全球最大的 AI 芯片，彻底打破了传统芯片的硅片切割限制，将一整片 300 毫米晶圆制成单一处理器，集成了海量的计算资源(284)。
4.5.1 核心技术与产品
Cerebras 的核心产品是 WSE-3 芯片：该芯片采用台积电 5nm 工艺，硅片面积达 46225 平方毫米（相当于一张 A4 纸的大小），集成了 4 万亿个晶体管、90 万个 AI 核心和 44GB 片上 SRAM，算力可达每秒数千亿次浮点运算，能效比较传统 GPU 提升了 10 倍以上，适用于机器人大模型的训练场景(284)。此外，其 CS-3 系统基于 WSE-3 芯片构建，单芯片即可对标英伟达 Hopper 架构的性能，双芯系统的性能接近 Blackwell 架构，可提供超大规模的算力支撑(374)。
4.5.2 市场地位与动态
2026 年初，Cerebras 与 OpenAI 签署超 100 亿美元的算力采购协议，计划 2028 年前交付 750 兆瓦的低延迟推理算力，这一合作将直接推动其芯片在机器人大模型训练场景的落地(283)。此外，其还与 AlphaSense 合作，将 WSE-3 芯片用于市场情报分析，2025 年 4 月获得 DARPA 的硬件开发合同，进一步验证了其技术的可靠性(325)。不过，由于其芯片的制造成本较高，目前主要面向数据中心和科研机构，尚未大规模进入消费级机器人市场(284)。
第五章竞争格局与趋势分析
2025 年美国具身机器人芯片市场已形成清晰的竞争梯队：头部巨头凭借全栈生态占据主导，腰部企业在细分领域构建壁垒，初创公司在前沿技术实现突破。随着行业的加速发展，2026-2027 年将是行业格局重塑的关键期。
5.1 市场份额与竞争态势
从市场份额来看，2025 年全球机器人 SoC 市场呈现 “一超多强” 的格局：英伟达凭借 Jetson 系列占据 69% 的份额，特斯拉凭借自研的 FSD SoC 占据 18% 的份额，高通、德州仪器等企业则占据剩余的 13% 份额(409)。而在美国本土市场，这一格局更为集中—— 英伟达的市场份额超过 70%，特斯拉超过 20%，其他企业的份额合计不足 10%。
从竞争态势来看，头部企业与初创企业的合作趋势正在加强：例如，英伟达收购 Groq，正是看中了其在低延迟推理领域的技术优势，可直接补齐全景声生态的短板；而初创企业则需要头部企业的产能、客户资源和生态支持，加速自身技术的商业化落地(349)。此外，行业的并购整合趋势也在加速——2025 年以来，已有超过 10 起机器人芯片领域的并购案例，头部企业通过收购初创企业，快速补全自身的技术短板，强化竞争优势。
5.2 技术发展趋势
2026-2027 年，美国具身机器人芯片行业将呈现以下四大技术趋势：
1.Chiplet（小芯片）集成的普及： Chiplet 技术可将不同功能的芯片裸片通过高速互联封装在一起，实现算力的灵活扩展，同时降低芯片的设计和制造成本 —— 目前，该技术已在数据中心 AI 芯片领域得到广泛应用，2026 年将逐步普及至机器人芯片领域，预计采用 Chiplet 技术的机器人芯片占比将提升至 30% 以上(417)。
2.RISC-V 架构的扩张： RISC-V 的开源特性将进一步推动其在机器人芯片领域的应用 ——Meta、Tenstorrent 等企业的布局将带动更多厂商采用该架构，预计 2027 年 RISC-V 在机器人芯片领域的占比将提升至 30% 以上，成为与 ARM 并列的主流架构之一(442)。
3.存内计算的产业化：存内计算技术将从当前的小批量验证阶段进入规模化量产阶段——Mythic、现代汽车等企业的布局将推动存内计算芯片在机器人场景的应用，预计 2027 年存内计算芯片在机器人芯片领域的占比将提升至 20% 以上，成为解决能效瓶颈的核心技术之一(91)。
4.专用 AI 加速器的爆发：针对机器人场景的专用 AI 加速器将实现爆发式增长 —— 此类加速器可针对机器人的多模态感知、运动控制等特定任务进行硬件级优化，算力和能效比较通用芯片提升了 5-10 倍，预计 2027 年专用 AI 加速器在机器人芯片领域的占比将提升至 40% 以上(417)。
5.3 地缘政治与供应链影响
2025 年下半年，美国的芯片政策对具身机器人芯片行业的供应链产生了显著影响：一方面，《芯片与科学法案》的补贴计划推动了英特尔、台积电等企业在美国的产能扩张，为本土机器人芯片企业提供了更稳定的产能支持 —— 例如，英特尔亚利桑那州的新厂将在 2026 年投产，专门生产高端 AI 芯片，包括机器人专用芯片(35)；另一方面，2026 年 1 月的关税调整则影响了部分海外芯片的进口，推动机器人厂商调整供应链策略，更多地采用本土芯片产品 —— 例如，特斯拉已将部分芯片采购从海外转移至美国本土的三星工厂(98)。
此外，德州仪器与优必选的合作案例，也体现了行业“双向赋能” 的新趋势：德州仪器通过优必选的机器人验证了芯片在高精密制造场景的应用，而优必选则通过德州仪器的芯片解决了核心组件的供应瓶颈，这种合作模式将成为未来行业的主流方向之一(426)。
