全球具身机器人芯片行业深度研究报告:产品技术、市场表现与生态格局

核心摘要

本报告系统梳理了全球具身机器人芯片行业的技术演进、市场格局与未来趋势。2025 年，行业从实验室原型验证阶段迈入工业化早期，核心特征包括：异构计算架构成为主流—— 通过 CPU、GPU、NPU、FPGA 等多计算单元协同，平衡大模型推理与微秒级运动控制的双重需求；能效比取代绝对算力成为核心竞争指标—— 人形机器人单芯片功耗需控制在 250W 以内才能满足基础续航，低功耗 ASIC 芯片出货量快速增长；中国厂商在工业与服务机器人芯片领域市占率已达 35%，形成从边缘侧到高端算力的全链条布局，国产化替代速度超市场预期。

全球范围内，NVIDIA凭借 Jetson Thor 芯片与 Isaac Sim 仿真平台构建全栈生态，占据高性能机器人芯片市场主导地位；高通以 Dragonwing（跃龙）系列的高能效异构架构切入服务机器人与中低端工业市场；华为昇腾、地平线等中国厂商则依托本土化场景优势，在工业与商用机器人领域实现关键突破。

1. 引言：具身智能的算力基石

1.1 具身机器人芯片的定义与核心特征

具身机器人芯片并非普通消费级 SoC 或工业 FPGA 的简单适配，而是专为机器人在物理世界中完成 “感知 - 决策 - 执行” 全链路任务设计的异构算力集成系统(15)。区别于通用芯片仅聚焦单一维度的算力输出，这类芯片的核心价值在于通过硬件级协同，同时满足机器人在动态环境中的三大刚性需求：

•多模态感知实时融合：需同步处理视觉、触觉、力觉、IMU 等数十种传感器的并发数据 —— 例如人形机器人的每一次行走，都需要整合来自腿部 6 个关节的力矩传感器、躯干的 IMU、头部的深度相机等超过 20 路传感器的数据，普通 SoC 的单模态算力设计无法支撑这种并行处理需求 (15)；

•微秒级运动控制响应：FPGA 或专用 MCU 单元需为每个关节分配独立硬件逻辑，实现微秒级电流环闭环控制 —— 这一指标直接决定了机器人的运动精度：比如工业协作机器人的末端执行器定位误差需控制在 0.01mm 以内，依赖的正是这种硬件级的实时响应能力，而普通 CPU/MCU 的分时复用调度机制会产生毫秒级抖动，根本无法满足要求 (15)；

•端云协同的算力调度：端侧负责实时运动控制，云侧负责大模型训练与复杂场景规划，两者需通过低延迟链路实现毫秒级同步—— 例如工业机器人的远程调试，云侧的仿真模型需将调整参数实时同步到端侧的运动控制器，延迟超过 10ms 就可能导致调试误差翻倍 (15)。

1.2 行业发展背景与趋势

随着人形机器人从实验室原型走向工业场景，芯片已成为制约其规模化落地的核心瓶颈——2024 年全球人形机器人出货量仅千余台，核心原因之一就是高算力芯片的功耗普遍突破 500W，导致机器人续航不足 2 小时，根本无法满足工业场景的 8 小时连续作业需求 (28)。

2025 年，行业终于完成从 “算力堆砌” 到 “能效优先” 的关键范式转移：这一转变并非厂商的主动选择，而是量产需求倒逼的结果 —— 特斯拉 Optimus Gen-3 曾因自研 AI5 芯片功耗未达 250W 的量产目标，将上市时间推迟至 2027 年中，这一事件直接让全行业意识到，没有合理的功耗控制，再强的算力都无法落地 (28)。

从市场规模看，2025 年全球机器人 AI 芯片市场规模已达 95 亿美元，其中具身机器人芯片占比超 30%—— 这一占比在 2023 年仅为 12%，两年间实现了超两倍的增长 (722)。中国信通院预测，2028 年全球人形机器人芯片市场规模将达 4800 万美元，而工业机器人芯片市场规模将突破 150 亿美元，成为驱动行业增长的核心引擎 (722)。

2. 全球领先芯片企业分析：主导厂商

2.1 英伟达（NVIDIA）：物理 AI 的全栈生态领导者

2.1.1 战略布局

NVIDIA 将具身机器人定义为 “物理 AI”（Physical AI）的核心落地场景 —— 即 AI 从虚拟数字世界走向物理实体世界的终极形态，而非简单的 “机器人用 AI 芯片”。为实现这一愿景，NVIDIA 构建了从仿真工具到端侧推理芯片的全栈闭环：底层是 Isaac Sim 仿真平台，可在虚拟环境中生成海量物理交互数据，为模型训练提供低成本的场景验证；中间层是 DGX Blackwell 超级计算机，为具身大模型提供每秒百亿亿次的训练算力；顶层是 Jetson Thor 边缘推理芯片，实现端侧的实时决策与运动控制 (161)。

这一布局的核心逻辑是“仿真 - 训练 - 推理” 的全链路协同：例如，机器人在实际场景中需要 1000 小时的行走数据才能学会避障，但通过 Isaac Sim 的物理仿真，仅需 100 小时就能生成等效的训练数据，且能覆盖火灾、湿滑地面等现实中难以复现的极端场景，大幅降低了模型迭代的时间和成本 (161)。

2.1.2 核心产品与技术

•Jetson Thor 芯片：基于 Blackwell GPU 架构，是当前全球性能最强的端侧机器人芯片 —— 其 FP4 精度算力达 2070 TFLOPS，是前代 Orin 的 7.5 倍；功耗区间控制在 40-130W，能效比提升 3.5 倍，可单芯片满足全尺寸人形机器人的多模态感知、大模型推理与运动控制需求，而前代 Orin 需要至少 3 颗芯片才能实现类似功能 (163)。实测数据显示，Jetson Thor 在富士康工业人形机器人场景中的运动控制延迟 < 1ms，多传感器处理延迟 < 40ms，这一指标足以支撑机器人完成高精度的装配任务 (163)。

•GR00T N1 开源模型：全球首个针对人形机器人的视觉 - 语言 - 动作（VLA）基础模型，采用 “System1（200Hz 快速动作响应）+System2（7-9Hz 深度决策）” 双系统设计 ——System1 负责如避障、平衡调整等本能反应，响应时间仅 0.1 秒；System2 负责如 “拆解快递盒”“组装零件” 等复杂任务规划，两者通过硬件级接口实现无缝协同，真正实现了 “人类语言指令→机器人关节动作” 的端到端映射，无需中间的代码转换环节 (161)。配套的 Cosmos Reason 物理推理模型，在 Hugging Face 物理推理排行榜中位居榜首，能精准预测物体的物理属性（如重量、摩擦力），让机器人在抓取易碎品时自动调整力度 (161)。

2.1.3 市场表现与合作伙伴

2025 年 Q3，NVIDIA 汽车与机器人业务营收达 5.92 亿美元，同比增长 32%—— 其中机器人业务贡献占比超 40%，成为该板块增长的核心驱动力 (183)。市场份额方面，Jetson 系列占据 69% 的机器人 SoC 市场份额，其中 Thor 在人形机器人高端算力芯片市场占比超 80%，几乎垄断了全球顶级人形机器人项目的算力供应 (183)。

合作伙伴覆盖工业、服务、人形机器人全场景：优必选 Walker S2 工业人形机器人、银河通用人形机器人 R1、富士康工业人形机器人均将 Jetson Thor 作为唯一主芯片；中科创达为其适配的医疗机器人实时 OS，能将多传感器融合延迟降至 20ms 以内；宝信软件基于 Isaac Sim 开发的工业机器人虚拟调试平台，将某汽车焊装线的调试周期从 45 天缩短至 15 天，直接为车企节省了超千万元的调试成本 (219)。

2.2 高通（Qualcomm）：高能效异构计算的挑战者

2.2.1 战略定位

高通以“高能效异构计算 + 全栈生态” 切入具身机器人赛道，推出 Dragonwing（跃龙）机器人芯片平台 —— 与 NVIDIA Thor 的 “全场景算力旗舰” 定位不同，高通的目标是覆盖中低端工业 AMR、服务机器人及人形机器人的边缘算力市场，核心策略是 “能效优先、场景适配”，而非单纯的算力比拼 (247)。

这一战略的核心逻辑是：全球 80% 的机器人场景（如物流 AMR、餐饮服务机器人）并不需要 2000TFLOPS 以上的算力，而是需要在 10-50W 功耗区间内，实现稳定的多模态感知与运动控制 —— 这正是高通在手机芯片领域积累的能效优化能力的优势所在 (247)。

2.2.2 核心产品与技术

•Dragonwing IQ10 系列（2026CES 发布）：采用 18 核自研 Oryon CPU + 新一代 Hexagon NPU 异构架构，是高通在机器人芯片领域的旗舰产品 —— 其稀疏算力达 700 TOPS，可本地运行 VLA 模型，支持 20 路摄像头并发接入；更关键的是，其能效比达 2 TOPS/W，是 NVIDIA Thor 的 1.5 倍以上，适配全尺寸人形机器人与工业 AMR 的长续航需求 (247)。

•QCS8550：4nm 制程，Hexagon NPU 算力 48 TOPS（INT8），支持 INT4 精度，能效较上一代提升 60%；集成 Wi-Fi7 模块，能实现毫秒级的多机器人协同通信，适配服务机器人、工业 AMR 的场景需求 (249)。

•RB6 平台（2025 年迭代）：支持 5G+Wi-Fi6E 双模通信，AI 算力 70-200 TOPS（INT8），支持 7 路摄像头并发，专门针对工业机器人的实时控制场景优化 —— 其运动控制接口的延迟仅为 3ms，能满足工业机械臂的高精度轨迹控制需求 (289)。

2.2.3 市场表现与合作伙伴

2025 财年，高通汽车业务营收达 39.57 亿美元 —— 其中机器人芯片关联业务贡献占比超 25%，主要来自工业 AMR 与服务机器人的芯片订单 (286)。在服务机器人芯片领域，高通的市占率居全球前列，尤其是在物流配送、餐饮服务等场景，占比超 40% (286)。

合作伙伴覆盖从工业到消费的全场景：宇树科技 G1Q 人形机器人采用定制版跃龙 IQ-9075 芯片，实现了毫秒级的关节响应；阿加犀 “通天晓” 机器人部署 QCS8550，实现纯离线多模态交互 —— 即使在无网络的仓库环境中，也能识别语音指令并完成货物分拣；越南 VinMotion 则采用 RB6 平台，合作开发通用人形机器人 (263)。

2.3 AMD：边缘异构与实时控制的补位者

2.3.1 战略布局

AMD 在 2026CES 上发布 Ryzen AI Embedded Processor 系列，主打 “边缘异构计算 + 实时控制”—— 与 NVIDIA、高通的 “大算力 + 大模型” 路线不同，AMD 的核心优势来自对 Xilinx FPGA 的收购：FPGA 的确定性硬件逻辑，能实现微秒级的运动控制延迟，而这正是传统 GPU/SoC 的短板 (321)。

AMD 的战略目标是：补全英伟达、高通在工业机器人微秒级运动控制领域的生态缺口，成为工业机器人与高精度协作机器人的 “控制算力首选”—— 例如，工业机械臂的关节控制需要 0.1ms 以内的延迟，而 GPU 的软件调度机制根本无法实现，FPGA 的硬件级并行逻辑则是唯一的解决方案 (321)。

2.3.2 核心产品与技术

•Ryzen AI Embedded Processor 系列（P100/X100）：采用 Zen5 CPU+RDNA3.5 GPU+XDNA2 NPU 异构架构，AI 算力最高 50 TOPS，GPU 图形渲染性能提升 35%；支持实时 4K/8K 视觉处理，运动控制延迟实测 < 0.1ms—— 这一指标是当前全球机器人芯片中的顶尖水平，能满足工业机械臂的纳米级定位需求 (321)。

•Xilinx FPGA/Versal 系列：提供确定性运动控制，适配工业机器人关节控制场景——ABB GoFa 协作机器人正是采用了 Xilinx 的 FPGA 方案，实现了 0.02mm 的末端定位精度，比传统 MCU 方案提升了 5 倍 (337)。

•Kria KR260 Robotics Starter Kit：原生支持 ROS2 框架，提供开箱即用的机器人开发能力 —— 开发者无需从零搭建硬件环境，仅需 3 天就能完成工业机械臂的运动控制原型开发 (318)。

2.3.3 市场表现与合作伙伴

2025 年，AMD 数据中心业务营收达 160 亿美元 —— 其中机器人芯片关联业务贡献占比超 10%，主要来自工业机器人的 FPGA 控制芯片订单 (368)。在工业机器人控制芯片领域，AMD 的市占率已达 15%，成为仅次于瑞萨、德州仪器的第三大供应商 (368)。

合作伙伴覆盖工业与人形机器人场景：联想“晨星” 人形机器人部署 Ryzen AI+Xilinx FPGA 的组合，实现了 0.1ms 级的关节响应；意大利 Generative Bionics 合作开发的 Gene.01 人形机器人概念平台，采用了 Ryzen AI 的异构算力；Robotec.ai 合作开发的仓库机器人，采用 Ryzen AI+Liquid AI 的 LFM2 模型，能实现动态路径规划 (355)。

2.4 英特尔（Intel）：大小脑融合方案的推进者

2.4.1 战略布局

英特尔推出“大小脑融合方案”，主打 CPU+GPU+NPU 的异构算力协同 —— 与 NVIDIA、高通的 “端侧为主” 不同，英特尔的核心优势是 x86 架构的生态兼容性，能快速适配工业机器人已有的 Windows/Linux 控制软件，降低厂商的迁移成本 (431)。

英特尔的战略目标是：成为工业机器人与商用服务机器人的“通用算力底座”—— 例如，工业机器人厂商无需替换已有的控制软件，仅需升级英特尔的芯片，就能获得 AI 感知与运动控制的双重提升 (431)。

2.4.2 核心产品与技术

•第三代酷睿 Ultra 处理器：采用 18A 制程，GPU 算力达 122 TOPS（INT8），采用 XPU 异构架构，可同时处理多模态 AI 工作负载 —— 其 NPU 单元专门针对机器人的多模态感知优化，能将视觉、触觉数据的融合效率提升 40% (431)。

•Habana Gaudi2 AI 加速器：7nm 工艺，24 个张量处理器核心，FP16 算力达 394 TOPS，主要适配机器人模型训练场景 —— 其训练效率比 NVIDIA A100 提升 20%，能大幅缩短具身大模型的迭代周期 (427)。

•具身智能 SDK：支持 EtherCAT 工业总线、VLA 模型，能将机器人的感知数据与运动控制指令的同步延迟降至 5ms 以内，适配工业机器人的实时控制需求 (390)。

2.4.3 市场表现与合作伙伴

2025 年，英特尔机器人 AI 套件的出货量超 50 万套，已吸引 Oversonic Robotics 等人形机器人制造商合作 —— 这些厂商主要看中英特尔 x86 架构的生态兼容性，能快速对接已有的工业软件系统 (390)。在工业机器人边缘侧芯片市场，英特尔的市占率已达 12%，成为中国厂商之外的主要玩家 (390)。

合作伙伴覆盖工业与商用机器人场景：与节卡机器人达成战略合作，推进工业机器人“算力与作业力融合”—— 节卡机器人的 JAKA Kargo 轮式双臂机器人，采用英特尔酷睿 Ultra 处理器，实现了动态路径规划与高精度抓取的协同；信步科技推出的 HB03 开发平台，搭载酷睿 Ultra 200 系列处理器，实现了极强的控制实时性 (406)。

2.5 瑞萨电子（Renesas）：工业机器人的全链路方案提供商

2.5.1 战略定位

瑞萨电子以“感知 - 决策 - 控制全链路能力” 为核心，聚焦工业机器人、协作机器人、服务机器人场景，提供从高性能 MCU/MPU 到电机驱动、电源管理的系统级解决方案 —— 与其他厂商不同，瑞萨的优势在于 “全链路整合”：从传感器信号采集到电机控制输出，所有环节都能通过自研芯片实现无缝协同，无需第三方芯片的配合 (458)。

这一战略的核心逻辑是：工业机器人的核心需求是“稳定可靠”，而非极致算力 —— 例如，汽车焊接机器人需要连续运行 10000 小时无故障，这要求芯片的各个环节都能实现高度整合，而瑞萨的全链路方案正是针对这一需求设计的 (458)。

2.5.2 核心产品与技术

•RZ/V 系列 MPU：RZ/V2N（2025 年 3 月发布）搭载 DRP-AI3 加速器，是瑞萨在工业机器人领域的旗舰产品 —— 其 15 TOPS 的稀疏算力、10 TOPS/W 的能效比，无需冷却风扇即可稳定运行，适配工业 AMR 的视觉 SLAM 场景；RZ/V2H 算力 8 TOPS，集成四核 Cortex-A55 + 双核 Cortex-R8，支持 OpenCV 加速与机器人动态计算，能实时处理视觉导航数据 (454)。

•RA 系列 MCU：RA8T2（2025 年 9 月发布）为旗舰运动控制 MCU，1GHz Cortex-M85 核心，集成 EtherCAT 从站控制器，支持多协议工业网络 —— 单芯片即可满足高端机器人的多轴控制需求，能替代传统的 “MCU+FPGA” 方案；RA6M5 支持 micro-ROS 框架，实现 MCU 级机器人控制，适配小型协作机器人的场景 (453)。

•RH850 系列：RH850/U2B 为汽车级 MCU，集成 EMU3S 电机控制加速器，可迁移至工业机器人关节控制场景，提供 ASIL-D 功能安全认证 —— 这一认证是工业机器人进入汽车制造场景的必备条件，能确保机器人在故障时不会对生产设备或人员造成伤害 (478)。

2.5.3 市场表现与合作伙伴

2025 年，瑞萨工业 MCU/MPU 产品在全球工业机器人控制芯片市场份额位居前列，占比约 18%—— 其中工业机器人四大家族（ABB、库卡、发那科、安川）的间接采购占比超 30%，主要用于关节控制与运动规划 (445)。在服务机器人场景，瑞萨的市占率也达 10%，主要用于物流机器人的 SLAM 导航 (445)。

合作伙伴覆盖工业与服务机器人场景：Ignitarium 扫地机器人采用 RZ/V2H+RA6M5 的组合，实现 AI+SLAM + 电机控制的全链路协同；灵巧手方案采用 RA4TE+RZ/V2H 的组合，实现 AI 视觉 + 电机控制的高精度协同；节卡机器人协作机器人采用 RA8T2，实现多轴实时控制 (477)。

2.6 德州仪器（TI）：工业机器人的实时控制标杆

2.6.1 战略定位

德州仪器以“控制 + 功率 + 感知” 三大能力为核心，聚焦工业机器人、协作机器人、人形机器人的实时控制场景，提供从 MCU 到模拟器件的系统级解决方案 —— 与其他厂商不同，TI 的核心优势是 “模拟 + 数字的整合能力”：其模拟器件（如 GaN 功率器件、高精度传感器）能与数字控制芯片实现深度协同，进一步提升系统的能效与可靠性 (501)。

这一战略的核心逻辑是：工业机器人的运动控制，本质是“电力控制”—— 从电源输入到电机输出的每一个环节，都能影响机器人的精度与稳定性，而 TI 的模拟器件能将这一过程的损耗降至最低 (501)。

2.6.2 核心产品与技术

•C2000 系列实时 MCU：TMS320F28P65x 集成 C28x 核心 + CLA 协处理器，是 TI 在工业机器人领域的旗舰控制芯片 —— 支持 36 路 PWM 输出，单芯片替代 “MCU+FPGA+ET1100” 方案，运动控制性能媲美 FPGA；F29H85x 支持 36 路 PWM，适配人形机器人灵巧手的多电机控制需求，能实现每根手指的独立精准控制 (511)。

•Sitara/TDA4 系列 SoC：TDA4VM 为多核异构 SoC（Cortex-A72+R5F+C7x DSP），AI 算力 32 TOPS，集成视觉 / 雷达加速器，适配工业机器人的传感器融合场景 —— 能将视觉、雷达、IMU 的数据实时融合，实现动态路径规划；Sitara AM57x 支持 ROS 系统，实现 mmWave 雷达 + 视觉 SLAM 的融合处理，适配工业 AMR 的导航需求 (522)。

•模拟器件：GaN 功率器件将电机控制模块体积缩小超 50%，开关损耗降低 30%—— 这一优化能让工业机器人的关节模组重量减轻 20%，进一步提升负载能力；高精度 IMU 传感器为机器人提供亚毫米级定位精度，能满足高精度装配任务的需求 (503)。

2.6.3 市场表现与合作伙伴

2025 年，德州仪器工业芯片业务营收占比达 42%—— 其中机器人芯片关联业务贡献占比超 20%，是 TI 的核心增长板块之一 (493)。在工业机器人控制器芯片领域，TI 的市占率超 25%，是全球最大的工业机器人控制芯片供应商之一 (493)。

合作伙伴覆盖工业与人形机器人场景：库卡 KR C5 micro-2 工业机器人控制器采用 TDA4VM，体积缩小 27%、功耗降低 30%，满足 ISO 10218-1 功能安全认证 —— 这一认证是工业机器人进入欧洲市场的必备条件；越疆科技 CR 30H 协作机器人采用 F28P65x，实现高负载控制 —— 其负载能力达 30kg，比同类型机器人提升了 15%；优必选 Walker S2 采用 TI 的模拟器件，提升了电机控制的能效与稳定性 (517)。

3. 创新与突破：新兴芯片企业与独角兽

3.1 地平线（Horizon Robotics）：国产具身智能芯片的领军者

3.1.1 战略布局

地平线以“芯片 - 平台 - 生态” 为核心，推出征程 6 系列车规级 AI 芯片 —— 与其他国产芯片厂商不同，地平线的优势在于 “车规级技术的迁移能力”：征程 6 系列原本是为高阶智驾设计的芯片，但智驾场景的 “多模态感知、低延迟决策、高可靠性” 需求，与具身机器人高度匹配，因此地平线能快速将其迁移至机器人场景 (550)。

地平线的战略目标是：成为中国具身机器人芯片的核心供应商，覆盖从工业到消费的全场景—— 例如，将智驾场景的多模态感知技术，迁移至工业机器人的视觉引导装配场景，实现 “降维打击” (550)。

3.1.2 核心产品与技术

•征程 6 系列：算力最高达 560 TOPS（INT8），采用自研 BPU 纳什架构，原生支持大参数量具身模型推理 —— 其端侧大模型推理延迟 < 20ms，能满足人形机器人的实时决策需求；征程 6P 是该系列的旗舰产品，算力达 560 TOPS，能效比达 37 TOPS/W，是当前国产机器人芯片中的顶尖水平 (550)。

•大小脑分层架构：征程 6 系列支持 “Holobrain（大脑，负责深度决策）+Holomotion（小脑，负责运动控制）” 的硬件级协同 —— 这一架构与人形机器人的生理结构高度匹配，能将决策与控制的协同效率提升 30%，进一步降低系统延迟 (550)。

3.1.3 市场表现与合作伙伴

2025 年，地平线营收达 23.84 亿元，累计出货超 1000 万套 —— 其中机器人芯片业务贡献占比超 30%，成为地平线的第二大收入来源 (550)。在智驾芯片市场，地平线的市占率达 47.66%；在机器人芯片市场，地平线的市占率超 30%，成为国产机器人芯片的领军者 (550)。

合作伙伴覆盖工业与人形机器人场景：诠视科技采用征程 6P，实现高精度空间感知 —— 其 DS80 传感器模组，能为工业机器人提供亚毫米级的空间定位；地瓜机器人子品牌提供机器人开发平台，支持 ROS2 系统，能为开发者提供开箱即用的开发工具 (663)。

3.2 华为昇腾（Ascend）：国产化算力的核心支柱

3.2.1 战略定位

华为昇腾以“国产化算力底座” 为核心，推出昇腾 950 系列 —— 与 NVIDIA、高通的全球化布局不同，华为的优势在于 “国产化生态的协同能力”：昇腾芯片能与华为云、盘古大模型实现深度协同，为国内机器人厂商提供全栈式的算力支持，无需依赖海外生态 (719)。

华为的战略目标是：成为中国工业机器人芯片的核心供应商，覆盖从端侧到云侧的全链路算力—— 例如，为工业机器人厂商提供 “云侧大模型训练 + 端侧实时控制” 的全栈方案，解决海外算力卡脖子的问题 (719)。

3.2.2 核心产品与技术

•昇腾 950 系列：针对人形机器人端侧优化，采用 HiZQ 2.0 HBM 技术，内存带宽达 4TB/s—— 这一指标甚至超越了部分数据中心级 GPU，能满足具身大模型对高带宽内存的需求；支持 FP8/INT4 混合精度计算，算力达 300 TOPS（INT8），能效比达 25 TOPS/W (719)。

•昇腾 310P：能效比达 12 TOPS/W，较国际竞品高 30%，已在汽车焊接机器人中应用 —— 其运动控制延迟 < 10ms，能满足工业机器人的高精度控制需求 (747)。

3.2.3 市场表现与合作伙伴

2025 下半年，华为昇腾在国产 AI 芯片市场份额位居第一 —— 其中机器人芯片业务贡献占比超 20%，主要来自工业机器人的算力订单 (549)。在工业机器人边缘侧芯片市场，华为的市占率已达 18%，成为仅次于瑞萨、TI 的第三大供应商 (549)。

合作伙伴覆盖工业与人形机器人场景：与优必选达成全面合作，共建具身智能创新中心—— 优必选 Walker X1 人形机器人采用昇腾 950，实现多模态感知与运动控制的协同；华龙讯达采用昇腾 310P，实现工业机器人的高精度控制 —— 其华龙具身智能机器人，能在汽车焊接场景中实现 0.02mm 的定位精度 (599)。

3.3 黑芝麻智能（SmartSens）：车规级技术的跨界挑战者

3.3.1 战略布局

黑芝麻智能以“汽车 + 机器人” 双轮驱动为核心，推出华山 A2000 芯片 —— 与其他机器人芯片厂商不同，黑芝麻的优势在于 “车规级的可靠性”：华山 A2000 原本是为高阶智驾设计的芯片，通过了 ASIL-D 功能安全认证，能满足工业机器人对可靠性的严苛要求 (534)。

黑芝麻的战略目标是：成为工业机器人与商用服务机器人的核心芯片供应商，覆盖从端侧到云侧的全链路算力—— 例如，将智驾场景的多模态感知技术，迁移至工业机器人的视觉引导装配场景，实现 “车规级可靠性 + 机器人级算力” 的组合 (534)。

3.3.2 核心产品与技术

•华山 A2000 芯片：7nm 工艺，算力达 560 TOPS，支持 Transformer 架构 —— 能满足具身大模型的推理需求；能效比达 20 TOPS/W，适配工业机器人的长续航需求 (534)。

•SesameX 多维具身智能计算平台：2025 年 11 月推出，是行业首个商业化专属部署的具身计算平台 —— 基于华山 A2000 芯片，支持 ROS2 系统，能为机器人厂商提供从芯片到算法的全栈方案，适配从低速物流车到高端人形机器人的全场景需求 (534)。

3.3.3 市场表现与合作伙伴

2025 年，黑芝麻智能营收区间为 7.36-12.70 亿元，同比增长 55.3%-167.9%—— 其中机器人芯片业务贡献占比超 20%，成为黑芝麻的核心增长板块之一 (570)。在机器人芯片市场，黑芝麻的市占率已达 8%，成为国产机器人芯片的重要玩家 (570)。

合作伙伴覆盖工业与人形机器人场景：星程智能采用华山 A2000，实现工业机器人的高精度控制 —— 其 AGV 机器人，能在仓库场景中实现 0.05m 的定位精度；深庭记采用华山 A2000，实现服务机器人的多模态交互 —— 其餐饮服务机器人，能识别 1000 + 种菜品，并完成精准配送 (571)。

3.4 海外新兴企业

3.4.1 Flex Logix

Flex Logix 聚焦 FPGA+eFPGA 异构架构，2025 年转型为 IP 授权模式 —— 与传统 FPGA 厂商不同，Flex Logix 的优势在于 “可重构加速能力”：其 EFLX eFPGA IP 支持 1K 到数百万 LUT4s，可集成 DSP 和 SRAM，为机器人视觉算法提供可重构加速能力，能根据不同场景的需求，动态调整硬件逻辑 (541)。

2025 年，Flex Logix 的 EFLX eFPGA IP 已获 TSMC IP Alliance Partner 认证，能为机器人芯片厂商提供定制化的 FPGA IP—— 例如，为某国产机器人芯片厂商提供视觉加速 IP，将其视觉处理效率提升 2 倍 (541)。

3.4.2 Recogni

Recogni 聚焦计算机视觉专用芯片，主打低功耗、高帧率 —— 其芯片专为机器人的视觉感知场景设计，能在低功耗的前提下，实现高帧率的视觉处理，适配服务机器人的多模态感知场景 (541)。

不过，Recogni 的芯片参数与客户案例均未公开，可能处于早期研发阶段，尚未实现大规模量产 (541)。

4. 生态系统参与者：IP 与架构厂商

4.1 ARM：物理 AI 的架构霸权

2026 年 1 月，ARM 新设 Physical AI 事业部，由前英伟达汽车高管 Drew Henry 执掌 —— 这一调整标志着 ARM 从 “通用算力架构供应商” 向 “物理 AI 架构领导者” 的战略转型，核心目标是将 ARM 架构打造为物理 AI 时代的 “默认架构” (613)。

ARM 的核心优势是 “低功耗生态的兼容性”：其 Cortex-M 系列 MCU 已占据全球机器人 MCU 市场的 70% 以上份额，而新推出的 Physical AI 架构，能将 AI 算力与低功耗控制能力实现深度协同，进一步巩固其在机器人架构市场的主导地位 (613)。

客户案例包括 Universal Robots、Deep Robotics、R2C2 等 —— 这些厂商均采用 ARM 架构的芯片，实现了低功耗与高性能的平衡；星宸科技 SSU9366 机器人芯片适配 ARM 架构，研发分布式算力芯片组（16T-128T），能为工业机器人提供可扩展的算力支持 (613)。

4.2 谷歌（Google）：软件定义的具身智能

谷歌的布局逻辑呈现“软件定义 + 硬件协同” 的双轮驱动特征 —— 与其他厂商不同，谷歌的核心优势是 “大模型的具身化能力”：其 Gemini Robotics 系列模型，能将视觉、语言、动作实现深度融合，为机器人提供端到端的控制能力 (637)。

在软件层面，Gemini Robotics 系列模型已与波士顿动力 Atlas/Spot、Apptronik Apollo 合作 —— 例如，波士顿动力 Atlas 机器人采用 Gemini Robotics 模型，实现了双后空翻等高难度动作，其指令执行准确率提升至 74%，较传统算法提高 40%；Gemini Robotics On-Device 支持端侧本地部署，能在算力受限的机器人设备上本地运行，实现低延迟推理 (637)。

在硬件层面，谷歌与工业富联成立合资企业，研发工业柔性 AI 机器人 —— 该合资企业的目标是将 Gemini 模型与工业机器人的硬件实现深度协同，打造面向工业场景的柔性 AI 机器人解决方案 (637)。不过，谷歌 TPU 在机器人场景的直接应用较少，主要聚焦云侧大模型训练。

4.3 特斯拉（Tesla）：自研芯片的垂直整合

特斯拉的布局逻辑呈现“垂直整合 + 场景驱动” 的特征 —— 与其他厂商不同，特斯拉的核心优势是 “汽车与机器人的技术复用能力”：其 Optimus Gen3 复用 FSD 同源 AI5 芯片，实现了自动驾驶与机器人技术的深度复用，大幅降低了研发成本 (632)。

•AI5 芯片：专为自动驾驶与机器人设计，算力达 2000-2500 TOPS—— 采用 7nm 制程，双芯片设计，总算力达 144 TOPS（INT8），具备强大的并行计算能力，可同时处理多模态感知数据与复杂的 AI 决策算法；集成了 12 核 ARM CPU、专用 GPU 与 NPU，其中 NPU 针对深度学习任务进行了专门优化，能够高效运行视觉识别、运动规划、自然语言处理等 AI 模型 (632)。

•市场表现：特斯拉 Optimus Gen3 的 AI5 芯片未向第三方开放，主要用于自身的人形机器人项目 —— 这一策略能确保特斯拉对核心技术的掌控，但也限制了其在机器人芯片市场的份额 (632)。

合作伙伴包括中科创达、三星显示—— 中科创达为其提供端云协同中间件，加速 Dojo 模型的车端部署；三星显示为其提供 OLED 显示屏，用于机器人面部信息展示、人机交互界面及状态反馈等场景 (629)。

4.4 RISC-V：开源架构的创新机遇

RISC-V 正从嵌入式领域向机器人场景快速挺进 —— 与 ARM、x86 的闭源架构不同，RISC-V 的优势是 “开源定制化能力”：机器人厂商可以根据自身场景的需求，定制化设计指令集，进一步提升芯片的能效与性能 (622)。

中科院 2025 年报告显示，2025 年共批准 4 项 RISC-V 指令集扩展规范，33 项规范在研 —— 这些扩展规范主要针对机器人的运动控制、多模态感知等场景设计，能进一步提升 RISC-V 架构在机器人场景的适配性 (622)。清微智能、时擎科技等中国企业已布局 RISC-V 机器人芯片 —— 例如，时擎科技基于 RISC-V 指令集架构研发的 TimesFormer 领域专用架构，AT1000 系列芯片支持智能人机交互和数据处理，已应用于家居、家电、工控等领域 (622)。

不过，RISC-V 在机器人场景的具体采用率数据尚未公开，可能处于早期渗透阶段 —— 但随着开源生态的不断完善，RISC-V 有望成为机器人芯片领域的重要架构之一 (622)。

5. 应用场景深度解析：芯片选型与技术适配

5.1 人形机器人：高算力与实时控制的极致平衡

人形机器人是对芯片要求最高的场景—— 其需要同时处理多模态感知、大模型推理与微秒级运动控制的需求，单芯片功耗需控制在 250W 以内才能满足基础续航要求，这对芯片的能效比提出了极致挑战 (28)。

主流芯片方案与参数对比

上述参数来自 NVIDIA、华为、地平线、高通、特斯拉的官方技术白皮书及第三方实测数据 (163)。

选型逻辑

•高端市场：NVIDIA Jetson Thor 凭借其极致的算力与全栈生态，占据主导地位 —— 例如，优必选 Walker S2、银河通用 R1 等高端人形机器人，均采用 Jetson Thor 作为主芯片，能实现复杂的工业装配任务；

•国产化市场：华为昇腾 950 与地平线征程 6P 凭借其国产化生态与高能效比，成为核心选择 —— 例如，优必选 Walker X1 采用昇腾 950，实现了多模态感知与运动控制的协同；诠视科技采用征程 6P，实现了高精度空间感知；

•新兴市场：高通跃龙 IQ10 凭借其高能效比与全场景适配能力，成为新兴厂商的首选 —— 例如，宇树科技 G1Q 采用定制版跃龙 IQ-9075，实现了毫秒级的关节响应 (219)。

5.2 服务机器人：能效与成本的双重考量

服务机器人的核心需求是低功耗、低成本与基础 AI 功能 —— 其主要应用于物流配送、餐饮服务、家庭清洁等场景，对算力的要求相对较低，但对能效比与成本的要求较高 (655)。

主流芯片方案与参数对比

上述参数来自高通、瑞芯微、地平线、全志科技的官方技术白皮书及第三方实测数据(289)。

选型逻辑

•工业 AMR 场景：高通 RB6 凭借其高能效比与多模态感知能力，成为首选 —— 例如，越南 VinMotion 的 AMR 机器人采用 RB6，实现了动态路径规划与多机器人协同；

•商用服务机器人场景：瑞芯微 RK3588 凭借其高性价比，成为主流选择 —— 例如，科沃斯部分型号的清洁机器人采用 RK3588，实现了视觉避障与路径规划；

•家用服务机器人场景：地平线旭日 X3 与全志 MR536 凭借其低功耗与高性价比，成为核心选择 —— 例如，小米部分型号的家用服务机器人采用旭日 X3，实现了语音交互与环境感知 (263)。

5.3 工业机器人：稳定性与实时性的核心诉求

工业机器人的核心需求是稳定性与实时性—— 其需要连续运行 10000 小时无故障，运动控制延迟需控制在微秒级，对芯片的可靠性与实时性要求极高 (445)。

主流芯片方案与参数对比

上述参数来自瑞萨、TI、寒武纪、AMD 的官方技术白皮书及第三方实测数据 (453)。

选型逻辑

•高端工业机械臂场景：瑞萨 RA8T2 与德州仪器 TMS320F28P65x 凭借其高可靠性与实时性，成为首选 —— 例如，ABB GoFa 协作机器人采用 RA8T2，实现了 0.02mm 的末端定位精度；库卡 KR C5 micro-2 采用 TMS320F28P65x，实现了高负载控制；

•国产化工业机器人场景：寒武纪 MLU370 凭借其高可靠性与实时性，成为核心选择 —— 例如，某汽车焊接机器人采用 MLU370，实现了 8 微秒的运动控制延迟；

•协作机器人场景：AMD Kria KR260 凭借其原生支持 ROS2 框架与开箱即用的开发能力，成为首选 —— 例如，联想 “晨星” 协作机器人采用 Kria KR260，实现了 0.1ms 级的关节响应 (477)。

6. 市场竞争格局与趋势展望

6.1 市场规模与份额预测

2025 年，全球机器人 AI 芯片市场规模已达 95 亿美元，其中具身机器人芯片占比超 30%—— 这一占比在 2023 年仅为 12%，两年间实现了超两倍的增长 (722)。中国信通院预测，2028 年全球人形机器人芯片市场规模将达 4800 万美元，而工业机器人芯片市场规模将突破 150 亿美元，成为驱动行业增长的核心引擎 (722)。

从市场份额来看，NVIDIA 凭借其全栈生态，占据全球机器人 SoC 市场的 69% 份额 —— 其中在人形机器人高端算力芯片市场，NVIDIA 的占比超 80%，几乎垄断了全球顶级人形机器人项目的算力供应 (183)。中国厂商在工业机器人边缘侧芯片市场的市占率已达 35%，形成了从边缘侧到高端算力的全链条布局 —— 其中地平线、华为昇腾、寒武纪等厂商，已在工业机器人场景实现批量应用 (706)。

6.2 核心趋势分析

1. 专用化与 ASIC 崛起：从通用算力到场景定制

Counterpoint 预测，到 2027 年，AI ASIC 芯片的出货量将达到 2024 年的三倍，2028 年有望以 1500 余万颗的规模反超 GPU—— 这一趋势的核心驱动因素是，具身机器人场景对算力的需求日益场景化，通用 GPU 的算力冗余与功耗问题已无法满足需求 (752)。

高盛 2026 年研报指出，2027 年 ASIC 芯片在 AI 服务器领域的渗透率将追平 GPU 至 50%—— 这一趋势将直接传导至机器人芯片领域：专用化 ASIC 芯片将成为未来的核心方向，例如地平线征程 6P 采用 ASIC 架构，能效比达 37 TOPS/W，是通用 GPU 的 3 倍以上 (756)。

2. 异构计算普及：从单一算力到多单元协同

机器人领域 43% 的设计采用异构计算架构 —— 通过 CPU、GPU、NPU、FPGA 等多计算单元的协同，实现感知 - 决策 - 控制的全链路协同，能将系统能效比提升 2 倍以上 (723)。

例如，NVIDIA Jetson Thor 采用 GPU+CPU+NPU 的异构架构，实现多模态感知与运动控制的协同；华为昇腾 950 采用 CPU+NPU+FPGA 的异构架构，实现云侧大模型训练与端侧实时控制的协同 —— 这些架构的核心逻辑是，将不同的任务分配给最适合的计算单元，最大化提升能效比 (163)。

3. 能效比优先：从绝对算力到能效平衡

NVIDIA Jetson Thor 的能效比是前代 Orin 的 3.5 倍；华为昇腾 310P 的能效比达 12 TOPS/W，较国际竞品高 30%；地平线征程 6P 的能效比达 37 TOPS/W，是当前国产机器人芯片中的顶尖水平 —— 这些数据表明，能效比已成为当前芯片竞争的核心指标 (696)。

特斯拉 Optimus Gen-3 推迟量产的事件，更是凸显了这一趋势的重要性：没有合理的功耗控制，再强的算力都无法落地 —— 这一事件已成为全行业的 “能效警钟” (28)。

4. 中国企业崛起：从边缘配套到核心供应

中国厂商在工业机器人边缘侧芯片市场的市占率已达 35%—— 其中地平线征程 6 在国内机器人芯片市场的市占率超 30%，成为国产机器人芯片的领军者；华为昇腾在国产 AI 芯片市场的份额位居第一，已在工业机器人场景实现批量应用 (706)。

IDC 2026 年报告显示，2025 年全球人形机器人出货量激增 508%，其中智元机器人以 5168 台的出货量位居全球第一，占 39% 的市场份额 —— 这一数据表明，中国机器人厂商的崛起，将直接带动国产芯片的渗透 (683)。

5. 生态系统协同：从单打独斗到标准统一

工信部 2025 年 12 月成立人形机器人与具身智能标准化技术委员会，负责制定基础共性、关键技术、部组件、整机与系统、应用、安全等领域的行业标准 —— 这一举措将解决当前行业 “接口不统一、二次开发成本高” 的痛点 (606)。

亚太具身智能产业联盟 2026 年 1 月启动核心技术标准的研制与推广，首批将重点推进工业机器人通用底盘接口、服务机器人交互协议等急需标准的落地 —— 这些标准的落地，将大幅降低机器人厂商的开发成本，加速行业的规模化落地 (729)。

6.3 未来展望

2026-2028 年，具身机器人芯片行业将迎来关键的规模化落地期 —— 核心特征包括：ASIC 芯片的出货量反超 GPU，异构计算架构的渗透率超 60%，中国厂商在全球机器人芯片市场的份额提升至 40%，行业标准体系逐步完善 (752)。

对于厂商而言，成功的关键在于：能否平衡算力与功耗的关系，能否构建全栈式的生态系统，能否适配本土化的场景需求—— 例如，NVIDIA 的全栈生态、华为的国产化生态、地平线的车规级迁移能力，都将成为未来竞争的核心优势。

7. 结论

本报告系统梳理了全球具身机器人芯片行业的技术演进、市场格局与未来趋势。2025 年，行业已完成从实验室原型到工业化早期的关键跨越，核心特征包括：异构计算架构成为主流，能效比取代绝对算力成为核心竞争指标，中国厂商在工业与服务机器人芯片领域市占率已达 35%，形成了从边缘侧到高端算力的全链条布局。

全球范围内，NVIDIA 凭借其全栈生态占据高性能机器人芯片市场的主导地位；高通以其高能效异构架构切入服务机器人与中低端工业市场；中国厂商则依托本土化场景优势，在工业机器人领域实现关键突破 —— 华为昇腾、地平线等厂商，已成为国产机器人芯片的核心支柱。

未来，随着 ASIC 芯片的崛起、异构计算的普及、能效比的提升、中国厂商的崛起与行业标准的统一，具身机器人芯片行业将迎来关键的规模化落地期 ——2028 年，全球工业机器人芯片市场规模将突破 150 亿美元，成为驱动全球半导体行业增长的核心引擎。

对于行业参与者而言，需重点关注能效比优化、异构计算架构、本土化场景适配与生态系统构建—— 只有那些能平衡算力与功耗、适配场景需求、构建全栈生态的厂商，才能在未来的竞争中占据主导地位。