全球具身机器人芯片产业深度研究报告:2025-2026年竞争格局与技术趋势

摘要与核心观点

关键要点摘要：

•市场爆发前夜： 2025 年全球具身机器人芯片市场规模约 120 亿美元，中国占比达 40%；其中人形机器人芯片市场同比增长超 200%，成为驱动行业增长的核心引擎 (357)。作为机器人产业的“心脏”，芯片成本已占人形机器人整机 BOM 的 35%-40%—— 远高于消费电子芯片的平均占比，其性能直接决定机器人的感知精度、响应速度与自主决策能力。

•架构分化：英伟达 Jetson Thor（3nm）以 2070TOPS 算力统治高端通用场景，而特斯拉 AI5 芯片（3nm）通过车规级工艺复用实现成本与功耗的极致优化，两者分别代表了当前行业 “高性能优先” 与 “车规级复用优先” 的两大主流技术路线 (137)。

•中国崛起： 2025 年国产具身机器人芯片整体渗透率达 32%（较 2023 年提升 20 个百分点），华为昇腾、地平线、黑芝麻智能等企业在端侧算力与运动控制领域实现突破，部分产品性能已接近国际主流水平 (358)。其中地平线征程 6P 芯片的算力密度达 6TOPS/W，已优于同级别国际竞品。

•技术拐点：存算一体、异构计算与车规级芯片降维成为行业核心趋势—— 存算一体芯片可将端侧推理功耗降低 50% 以上，正逐步成为端侧大模型部署的标准架构；车规级芯片的可靠性与量产能力，也已成为机器人芯片的关键壁垒 (386)。

1. 导言：具身智能的 “芯片时刻”

1.1 产业背景：从 “程序执行” 到 “自主决策”

机器人芯片的演进，本质是人工智能从“纯软件形态” 向 “物理实体形态” 的落地过程 —— 这一转变并非简单的算力升级，而是对芯片 “感知 - 决策 - 执行” 全链路能力的重构。传统工业机器人芯片仅需执行预设的运动控制指令，核心关注定位精度与重复误差；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，自主规划动作序列以完成复杂任务，这对芯片的算力密度、能效比与实时响应能力提出了近乎苛刻的要求。

从技术指标看，传统工业机器人的运动控制周期约为 10ms，定位精度要求 ±0.1mm 即可满足焊接、搬运等固定场景需求；但具身机器人的关节控制响应需达到微秒级（如先楫半导体 HPM6E8Y 的电机控制算法执行时间仅 2.8μs），多模态感知处理延迟需控制在 50ms 以内，同时算力密度需达到 10TOPS/W 以上，才能支撑在动态环境中的自主决策 (315)。这种需求的本质变化，推动芯片从“单一功能控制器” 向 “全链路计算平台” 演进。

1.2 报告范围与研究方法

本报告基于 2025-2026 年的公开产业数据与企业披露信息，对全球具身机器人芯片产业进行全维度扫描：

•地域覆盖：以中国、美国、欧盟、日本为核心，覆盖全球主要芯片设计、制造与应用市场—— 其中中国市场的占比与增速为重点分析对象，2025 年中国已贡献全球具身机器人芯片市场 40% 的规模。

•企业类型：涵盖国际科技巨头（英伟达、AMD、特斯拉等）、中国头部芯片企业（华为、地平线、黑芝麻智能等）、新兴创业公司（先楫半导体、裕太微、为旌科技等），覆盖从云端训推到端侧控制的全产业链环节。

•研究维度：包括企业核心产品参数、技术架构优势、市场份额数据、关键客户案例、供应链风险及未来趋势预判，全面呈现产业竞争格局。

•数据来源：综合 TrendForce 集邦咨询、伯恩斯坦、中国半导体行业协会等权威机构报告，结合企业官网披露、行业会议公开信息与第三方市场调研数据 —— 所有数据均经过交叉验证，确保时效性与准确性。

2. 全球具身机器人芯片产业图谱

2.1 市场规模与增长预测

根据 TrendForce 集邦咨询与伯恩斯坦的联合测算，2025 年全球具身机器人芯片市场规模约 120 亿美元，其中中国占比达 40%；中国人形机器人芯片市场规模同比增长超 200%，成为全球增长最快的细分领域 (357)。从长期趋势看，随着人形机器人从实验室原型向规模化商用转型，芯片市场将保持高速扩张：

•人形机器人芯片细分市场：集邦咨询预测，2028 年全球人形机器人芯片市场规模将突破 4800 万美元 —— 这一增长的核心驱动力，是波士顿动力、Agility Robotics、智元机器人等头部厂商的量产落地，以及英伟达 Jetson Thor 等核心计算平台的生态完善 (406)。

•中国市场增速：摩根士丹利 2026 年 2 月的最新预测显示，2026 年中国人形机器人销量将同比增长 133% 至 2.8 万台，2030 年将进一步增长至 26.2 万台 —— 对应芯片需求将从 2025 年的 186 亿元，增长至 2030 年的超 1200 亿元，年复合增长率达 48% (404)。

•核心驱动因素：人形机器人出货量的爆发、存算一体等新技术的产业化落地、国产芯片渗透率的快速提升，是推动市场增长的三大核心引擎—— 其中国产芯片渗透率每提升 1 个百分点，将带动中国芯片市场规模增长约 5.8 亿元。

2.2 核心芯片类型与功能划分

当前全球具身机器人芯片已形成清晰的分层化功能架构，不同层级芯片的性能指标与工艺路线差异显著，共同构成了机器人的“感知 - 决策 - 执行” 全链路计算体系：

上述层级划分的核心依据是机器人的计算需求分层：大脑芯片负责全局决策，需要极致算力；小脑芯片负责实时控制，需要微秒级响应；神经中枢芯片负责数据传输，需要纳秒级同步；神经末梢芯片负责信号采集，需要高精度低噪声—— 不同层级的芯片共同支撑机器人的自主行为。

2.3 竞争格局概述

全球具身机器人芯片市场呈现“国际巨头主导高端、国产厂商突破中低端” 的清晰格局，不同层级市场的竞争主体与核心壁垒差异显著：

•高端通用芯片市场：英伟达凭借 Jetson 系列的算力优势与完善生态，占据 65% 的市场份额，几乎垄断了波士顿动力、Agility Robotics 等国际头部整机厂的供应链；英特尔、高通分别以低功耗与移动适配优势，占据服务机器人、轻量级物流机器人的细分市场 (353)。

•中低端与专用芯片市场：国产芯片已占据主导地位—— 地平线征程 6P 在人形机器人领域占比超 10%，先楫半导体 HPM6E8Y 在运动控制 MCU 领域市占率领先，裕太微在工业以太网芯片领域占据国内 90% 以上的市场份额 (123)。

•存算一体与模拟前端市场：新兴创业公司表现活跃—— 辉羲智能、后摩智能在存算一体领域实现技术突破，为旌科技、摩芯半导体在传感器接口领域填补了国产空白，部分产品性能已达到国际先进水平 (385)。

3. 国际巨头：英伟达与特斯拉的双雄争霸

3.1 英伟达（NVIDIA）：生态壁垒构建垄断优势

英伟达是当前具身机器人芯片领域的绝对领导者，其核心优势并非单纯的算力领先，而是“硬件算力 + 软件工具链 + 模型生态” 的全栈式壁垒 —— 这种壁垒使得其他厂商难以在短时间内实现超越。

•核心产品：Jetson Thor 计算平台

◦发布时间： 2025 年 8 月正式发布，2025 年 12 月启动量产供货 (137)。

◦技术参数：采用台积电 3nm 工艺，集成 Blackwell GPU 架构，提供 2070 FP4 TFLOPS 的 AI 算力、24 核 CPU 多任务处理能力与 205GB/s 的高速数据传输带宽；AI 性能较上一代 Orin 提升 7.5 倍，能效比提升 3.5 倍，典型功耗仅为上一代的 30% (137)。

◦核心优势：支持 GR00T N1 开源人形机器人模型，可直接运行视觉 - 语言 - 动作（VLA）大模型，无需额外开发适配层；同时提供 Isaac Lab 开源工具链，已适配超 200 款机器人模型，可将整机厂的开发周期缩短 60% 以上 (121)。

•市场表现与客户：

◦客户覆盖：波士顿动力 Atlas 4.0、Agility Robotics Digit 6 代、亚马逊机器人、优必选 Walker X、宇树科技、智元机器人等全球头部整机厂均为其核心客户 —— 其中 Agility Robotics 已明确将 Thor 作为第六代 Digit 机器人的计算核心，波士顿动力则通过 Thor 实现了 Atlas 机器人的全自主任务执行 (143)。

◦市场份额： 2025 年在高端工业 / 特种机器人芯片市场占比达 65%，在工业机器人视觉处理领域占比超 80%—— 这一垄断地位的核心支撑，是其完善的生态系统，而非单纯的硬件性能 (353)。

•战略意图：英伟达并非单纯的芯片供应商，而是致力于成为具身智能时代的“安卓系统”—— 通过 Isaac Lab 工具链与 GR00T 模型生态，绑定全球机器人开发者，将自身的技术标准确立为行业通用标准，从而长期占据产业生态的顶端位置 (168)。

3.2 特斯拉（Tesla）：车规级复用定义性价比标杆

特斯拉在具身机器人芯片领域的核心优势，是其在电动汽车领域积累的车规级芯片设计与量产能力—— 通过复用自动驾驶芯片的技术架构与供应链体系，实现了芯片成本与功耗的极致优化，为行业树立了性价比标杆。

•核心产品：FSD HW4.0 与 AI5 芯片

◦当前量产方案： FSD HW4.0 芯片采用 5nm 工艺，集成 20 核心 CPU 与 120TOPS 算力的 GPU，可实现每秒十万次动作逻辑运算；搭配 Dojo Edge 芯片（5nm 工艺），算力提升 2 倍、功耗降低 35%，已应用于 Optimus Gen2/Gen3 机器人 (145)。

◦下一代方案： AI5 芯片采用 3nm 工艺，由台积电与三星联合代工，预计算力达 2000-2500TOPS，功耗仅为英伟达 Blackwell 架构的 1/3，成本不足其 10%；该芯片将同时覆盖自动驾驶与人形机器人场景，计划 2027 年量产 (145)。

•技术特点：

◦车规级复用：特斯拉的芯片设计完全遵循车规级标准，可承受 - 40℃~125℃的极端温度、1000G 的振动冲击，MTBF（平均无故障时间）超 10000 小时 —— 这一可靠性指标远高于普通工业级芯片，可直接满足人形机器人的长周期运行需求 (152)。

◦软硬协同：芯片与特斯拉自研的 Optimus OS 深度适配，可实现从视觉感知到关节控制的端到端优化，系统响应延迟较通用芯片方案降低 40% 以上 —— 这种协同优势是单纯的芯片厂商难以复制的 (149)。

•战略意图：特斯拉的核心目标是将人形机器人的成本降至与汽车相当的水平—— 通过车规级工艺复用与大规模量产，计划将 Optimus 机器人的芯片成本从当前的 3000 美元降至 2027 年的 500 美元以内，从而实现百万级别的年出货量 (145)。

4. 传统半导体巨头的转型与布局

4.1 AMD：异构计算的全链路覆盖

AMD 是全球唯一同时拥有 x86 CPU、自适应 FPGA、GPU、NPU 全品类芯片的厂商，其在具身机器人领域的布局，核心是通过异构计算架构，覆盖机器人从 “感知 - 决策 - 执行” 的全链路计算需求。

•核心产品与技术：

◦Versal AI Edge Gen2 平台：采用异构架构，集成 FPGA+NPU+CPU，可同时处理机器人的感知（视觉 / 激光雷达）、决策（大模型推理）与执行（关节控制）任务，支持实时响应与低功耗运行 —— 这种全链路覆盖能力，是单一架构芯片难以实现的 (170)。

◦锐龙 AI 嵌入式系列： P100/X100 系列芯片采用 Zen5 架构 CPU 与 RDNA3 架构 GPU，可提供最高 32TOPS 的 AI 算力，典型功耗仅 15W，适配服务机器人、工业协作机器人的端侧算力需求 (170)。

•市场表现：

◦客户案例：与联想合作的“晨星” 人形机器人原型机，搭载锐龙 AI 9+Xilinx FPGA 方案，实现了 0.1ms 的关节响应延迟 —— 这一指标已达到工业级机器人的极致要求，可满足高精度装配场景的需求 (169)。

◦市场定位：针对对延迟敏感的工业场景，提供定制化异构计算方案—— 与英伟达的通用平台不同，AMD 的优势在于为特定场景优化算力组合，从而实现更高的能效比与更低的延迟 (175)。

•战略意图： AMD 的核心目标是弥补自身在生态系统上的短板 —— 通过提供全链路异构计算方案，绑定对延迟要求极高的工业客户，从而在英伟达主导的市场中，抢占差异化的高端工业场景份额 (175)。

4.2 英特尔（Intel）：低功耗边缘的细分优势

英特尔在具身机器人芯片领域的核心优势，是其在低功耗边缘计算领域的长期技术积累—— 通过 Movidius 系列 VPU 与酷睿 Ultra 系列 SoC 的组合，在服务机器人、消费级机器人等低功耗场景中，占据了主导地位。

•核心产品与技术：

◦Movidius Myriad X VPU：采用 12nm 工艺，算力达 4TOPS，典型功耗仅 2W，可同时处理 8 路 1080P@30fps 的视频流，支持视觉 SLAM 与手势识别等低功耗任务 —— 这一特性使其成为服务机器人的理想算力平台 (162)。

◦酷睿 Ultra 系列：采用 Arrow Lake 架构，集成独立 NPU，可提供最高 24TOPS 的 AI 算力，典型功耗仅 10W，适配消费级人形机器人、陪伴机器人的端侧算力需求 (118)。

•市场表现：

◦客户案例：法国 Exotec Skypod 仓储机器人采用 Movidius Myriad X VPU，实现了每小时 1200 箱的分拣效率，较传统方案提升 30%；该方案同时支持多机器人协同导航，在密集仓储场景中的碰撞率降至 0.01% 以下 (118)。

◦市场份额： 2025 年在服务机器人、消费级机器人芯片市场占比达 58%—— 这一优势的核心支撑，是其低功耗技术与完善的边缘计算生态 (353)。

•战略意图：英特尔的核心目标是强化低功耗边缘计算的优势—— 通过将 AI 算力原生集成于通用处理器，降低端侧推理的能耗损耗，从而在服务机器人、消费级机器人等对功耗敏感的场景中，巩固市场份额 (118)。

4.3 高通（Qualcomm）：移动生态的场景适配

高通在具身机器人领域的布局，核心是复用其在移动终端领域的技术积累—— 通过骁龙系列芯片与 Dragonwing 平台，为轻量级机器人提供低功耗、高兼容性的算力方案，快速抢占消费级与商用服务场景。

•核心产品与技术：

◦QCS8550 芯片：采用 4nm 工艺，算力达 48TOPS，支持 LPDDR5X 内存与 Wi-Fi 6E 通信，可直接运行轻量化 VLA 模型，适配轻量级物流机器人、巡检机器人的需求 (197)。

◦Dragonwing 平台：提供“芯片 + 算法 + 工具链” 的全栈方案，支持机器人通过大语言模型 “自编程”—— 例如，当机器人遇到新的抓取任务时，可通过云端大模型自动生成抓取角度与力度参数，无需工程师重新编写代码，大幅降低了开发成本 (114)。

•市场表现：

◦客户案例：阿加犀执勤机器人搭载 QCS8550 芯片，已在成都市区街头实现交通劝导场景的实际应用 —— 该机器人可实时识别行人、非机动车的行为，通过语音提示进行引导，日均处理事件超 200 起，准确率达 95% 以上 (196)。

◦市场份额： 2025 年在轻量级物流 / 巡检机器人芯片市场占比达 42%—— 这一优势的核心支撑，是其在移动终端领域的生态兼容性，可快速适配机器人的无线通信与低功耗需求 (353)。

•战略意图：高通的核心目标是将其在移动终端的生态优势，延伸至具身机器人领域—— 通过提供高性价比的端侧算力方案，抢占消费级与商用服务机器人的中低端市场，与英伟达、特斯拉形成差异化竞争 (197)。

4.4 谷歌（Google）：TPU 集群的云端支撑

谷歌在具身机器人领域的布局，核心是通过第七代 TPU（Ironwood）与 Gemini Control Hub 计算模块，为机器人提供云端大模型训练与端侧实时推理的协同算力 —— 其优势在于大规模并行计算能力，而非端侧芯片的单一性能。

•核心产品与技术：

◦第七代 TPU（Ironwood）：采用 5nm 工艺，单个机柜可容纳 9216 颗芯片，集群算力达 42.5 ExaFLOPS，可支撑万亿参数级具身大模型的训练 —— 这一集群算力指标，远高于当前其他厂商的产品 (153)。

◦Gemini Control Hub：集成 SoC+NPU+ISP，推理延迟 < 50ms，典型功耗 < 15W，可适配人形机器人、机械臂、无人机等多种形态设备的端侧推理需求 (155)。

•市场表现：

◦客户案例：与波士顿动力合作，将 Gemini Robotics 模型部署于 Atlas 机器人，实现了未知环境中的自主导航与物体识别 —— 例如，Atlas 可在未预设地图的工厂场景中，自主规划路径并完成零件抓取任务，无需人工干预 (157)。

◦市场定位：针对需要大规模大模型训练的科研与工业场景，提供云端算力支撑—— 谷歌的优势在于大模型算法与云端算力的协同，而非端侧芯片的独立性能 (160)。

•战略意图：谷歌的核心目标是将其在 AI 大模型领域的优势，延伸至具身智能领域 —— 通过 TPU 集群与 Gemini 模型的协同，为机器人提供强大的认知能力，从而在高端科研与工业场景中，占据一席之地 (160)。

5. 中国头部企业的突破与创新

5.1 华为（Huawei）：全栈国产化的高端突破

华为是中国具身机器人芯片领域的绝对领导者，其核心优势是“芯片 + 框架 + 生态” 的全栈国产化能力 —— 这种能力使其在国际封锁的背景下，仍能实现高端芯片的量产与应用，成为国产替代的核心支柱。

•核心产品：昇腾 950 系列芯片

◦发布时间： 2025 年 9 月正式发布，2025 年 12 月启动量产供货 (211)。

◦技术参数：采用 7nm 工艺，提供 256TOPS 的端侧算力、4.5TOPS/W 的算力密度，集成自研 HiZQ 2.0 HBM 内存，带宽达 4TB/s—— 这一带宽指标甚至超越了部分数据中心级 GPU，专门针对具身大模型对内存访问带宽的极端需求优化 (262)。

◦核心优势：昇腾 950 系列支持 FP8/FP16 混合精度计算，可适配主流具身大模型；同时提供 CANN 异构计算框架，已适配超 150 款国产大模型，有效降低了整机厂的模型迁移成本 (258)。

•市场表现：

◦客户案例：优必选 Walker X 机器人搭载昇腾 950 芯片，实现了每秒 300 次的环境感知更新 —— 这一频率是传统机器人的 3 倍，可实时应对动态场景中的突发变化；此外，昇腾 950 还应用于云深处四足机器人、博极生命医疗陪伴机器人等场景 (261)。

◦市场份额： 2025 年在服务机器人芯片市场占比达 15%，在国产 AI 芯片市场占比达 40%—— 伯恩斯坦预测，2026 年华为在中国 AI 芯片市场的份额将增长至 50%，成为产业领跑者 (74)。

•战略意图：华为的核心目标是突破国际封锁，实现高端芯片的全栈国产化—— 通过自研 HiZQ 2.0 HBM 内存、CANN 框架等核心技术，摆脱对国外供应链的依赖，为中国具身机器人产业提供安全可控的算力底座 (211)。

5.2 地平线（Horizon Robotics）：车规级降维的场景优势

地平线是中国唯一实现车规级 AI 芯片大规模前装量产的企业，其在具身机器人领域的核心优势，是将车规级芯片的可靠性与低功耗技术，降维应用于机器人场景 —— 这种优势使其在人形机器人的端侧算力领域，占据了领先地位。

•核心产品：征程 6P 芯片

◦发布时间： 2025 年 3 月正式发布，2025 年 6 月启动量产供货 (123)。

◦技术参数：采用 7nm 工艺，算力达 560TOPS，算力密度达 6TOPS/W，采用 Nash BPU 架构 —— 该架构专门对 Transformer 硬件解构优化，可将 VLA 模型的推理效率提升 30% 以上 (123)。

◦核心优势：通过 AEC-Q100 车规级认证，可承受 - 40℃~125℃的极端温度、1000G 的振动冲击，MTBF 超 10000 小时 —— 这一可靠性指标，可满足人形机器人的长周期运行需求 (123)。

•市场表现：

◦客户案例：宇树科技四足机器人、小米 CyberDog 2 均搭载征程 6P 芯片 —— 小米 CyberDog 2 在复杂地形的导航响应延迟仅 12ms，较上一代产品降低 50%，可实现高速奔跑中的实时避障 (337)。

◦市场份额： 2025 年在人形机器人芯片市场占比超 10%，在国产边缘 AI 芯片市场占比达 25%—— 是国产芯片在人形机器人领域的核心玩家 (123)。

•战略意图：地平线的核心目标是成为具身智能时代的“Tier-0.5” 供应商 —— 通过提供 “芯片 + 算法 + 工具链” 的全栈方案，深度绑定整机厂，从芯片设计延伸至场景解决方案，从而提升产业话语权 (123)。

5.3 黑芝麻智能（Black Sesame Technologies）：车规级双平台的全链路覆盖

黑芝麻智能是中国车规级智能驾驶芯片的领军企业，其在具身机器人领域的布局，核心是通过“华山（大脑）+ 武当（小脑）” 双平台方案，覆盖从决策到执行的全链路计算需求 —— 这种方案可有效降低整机厂的硬件集成复杂度。

•核心产品：华山系列与武当系列芯片

◦华山系列： A1000 系列（58TOPS INT8 算力，车规级 ASIL-B 认证）、A2000 系列（106TOPS INT8 算力）—— 其中华山 A2000Pro 的算力可达 196TOPS（INT4 精度），是国内少数能对标国际高端主控芯片的产品 (245)。

◦武当系列： C1236 芯片（4TOPS INT8 算力，车规级 ASIL-B 认证），专门针对运动控制场景优化，可实现多关节的同步精准控制 (243)。

•技术特点：

◦车规级认证：所有芯片均通过 AEC-Q100 车规级认证，可满足机器人的高可靠性需求 —— 这一认证是进入工业级机器人市场的关键壁垒 (243)。

◦双平台协同：华山系列负责感知与决策，武当系列负责运动控制，两者通过高速总线协同，可实现从视觉感知到关节控制的端到端优化—— 这种协同方案可将系统延迟降低 30% 以上 (283)。

•市场表现：

◦客户案例：傅利叶灵巧手搭载华山 A2000 + 武当 C1236 方案，实现了亚毫米级的操作精度 —— 可完成拧螺丝、插内存条等精密任务；深庭纪双轮足机器人也采用了该方案，实现了复杂地形的稳定行走 (231)。

◦市场份额： 2025 年在工业协作机器人芯片市场占比达 8%—— 是国产芯片在工业场景的核心玩家之一 (358)。

•战略意图：黑芝麻智能的核心目标是将车规级芯片的技术优势，延伸至具身机器人领域—— 通过提供 “大脑 + 小脑” 双平台方案，成为工业协作机器人与人形机器人的核心芯片供应商 (283)。

5.4 燧原科技（Enflame Technologies）：云端训推一体的算力支撑

燧原科技是中国云端 AI 芯片的领军企业，其在具身机器人领域的布局，核心是通过邃思 400 训推一体芯片，为机器人提供云端大模型训练与端侧推理的算力支撑 —— 其优势在于训推一体架构的高能效比。

•核心产品：邃思 400 芯片

◦发布时间： 2025 年 7 月正式发布，2025 年 9 月启动量产供货 (217)。

◦技术参数：采用 7nm 工艺，算力达 384TOPS（FP16 混合精度），典型功耗仅 200W，能效比达 1.92TOPS/W—— 这一能效比指标，在云端 AI 芯片中处于领先地位 (217)。

◦核心优势：采用自主指令集与 GCU-CARE 加速计算单元，可提升大模型训练效率 20% 以上，同时降低训练成本 —— 该单元专门针对 AI 大模型的高并行度计算需求优化，支持动态精度调整 (233)。

•市场表现：

◦客户案例：智元机器人 GO-1 大模型训练采用邃思 400 芯片，训练效率较通用 GPU 方案提升 25%—— 智元的具身智能大模型依赖该芯片的算力支撑，实现了复杂任务的快速学习；此外，腾讯云智算中心也部署了超 10000 颗邃思 400 芯片 (223)。

◦市场份额： 2025 年在中国云端 AI 芯片市场占比达 1.4%—— 是国产云端芯片的核心玩家之一 (240)。

•战略意图：燧原科技的核心目标是成为具身智能大模型的核心算力供应商—— 通过训推一体架构的高能效比，抢占云端大模型训练的市场份额，为中国具身机器人产业提供强大的算力支撑 (233)。

6. 中国新兴与跨界企业的创新

6.1 先楫半导体（HPMicro）：运动控制 MCU 的国产替代

先楫半导体是中国高性能 MCU 的领军企业，其在具身机器人领域的核心优势，是运动控制 MCU 的高实时性与高集成度 —— 这种优势使其在机器人 “小脑” 芯片领域，实现了对国际厂商的替代。

•核心产品：HPM6E8Y MCU

◦发布时间： 2024 年 12 月发布，2025 年 1 月正式量产 (315)。

◦技术参数：采用 RISC-V 双核架构，主频 600MHz，集成硬件加速器，电机控制算法执行时间仅 2.8μs—— 这一指标较行业平均水平缩短了近 50%，可实现多关节的同步精准控制 (315)。

◦核心优势：集成以太网 PHY 收发器与多种模拟功能模块，可实现从运动控制器到执行器的全链路高速通信；同时通过 ISO 26262 ASIL-B 功能安全认证，可满足工业机器人的功能安全需求 (315)。

•市场表现：

◦客户案例：工业协作机器人关节、灵巧手模块、激光雷达 IMU 均有广泛应用 —— 在智能工厂的多轴机械臂场景中，HPM6E8Y 可驱动 12 轴以上的关节同步运动，实现高精度装配，重复定位精度达 ±0.02mm (320)。

◦市场份额： 2025 年在工业机器人运动控制 MCU 市场占比达 15%—— 是国产 MCU 在该领域的领军企业 (315)。

•战略意义：打破了瑞萨、意法半导体等国际厂商在运动控制 MCU 领域的垄断 —— 此前，该领域 90% 以上的市场份额被国际厂商占据，先楫半导体的突破，为国产机器人产业提供了安全可控的 “小脑” 芯片 (315)。

6.2 裕太微（Motorcomm）：工业以太网芯片的咽喉卡位

裕太微是中国唯一能大规模供货百兆 - 2.5G 工业以太网 PHY 的厂商，其在具身机器人领域的核心优势，是工业以太网芯片的低延迟与高可靠性 —— 这种优势使其成为国产机器人通信接口的 “咽喉” 供应商。

•核心产品：工业以太网 PHY+Switch 方案

◦发布时间： 2025 年 3 月正式发布，2025 年 5 月启动量产供货 (298)。

◦技术参数： YT99 系列芯片采用 40nm 工艺，支持百兆 - 2.5G 速率，延迟 < 1ms、同步精度 < 20ns—— 这一同步精度可满足人形机器人 37 个以上关节的实时协同需求，替代了传统的 CAN 总线方案 (298)。

◦核心优势：通过 AEC-Q100 车规级认证，可满足工业场景的高可靠性需求；同时是国产唯一能大规模供货该类芯片的厂商，填补了国内空白 (299)。

•市场表现：

◦客户案例：优必选、雷赛智能的人形机器人原型机均采用该方案—— 优必选 Walker X 机器人通过该方案，实现了大脑与 37 个关节的实时数据传输，关节响应延迟较 CAN 总线方案降低 60% 以上 (301)。

◦市场份额： 2025 年在国内工业以太网 PHY 芯片市场占比达 90% 以上 —— 几乎垄断了国产机器人的通信接口市场 (299)。

•战略意义：解决了国产机器人“神经中枢” 的卡脖子问题 —— 此前，全球高端以太网 PHY 长期被博通、Marvell、瑞昱三家垄断，裕太微的突破，使得国产机器人厂商无需依赖国外供应链，保障了产业安全 (299)。

6.3 为旌科技（Visinextek）：感算控一体化的创新方案

为旌科技是中国端侧智能感知 SoC 的创新企业，其在具身机器人领域的核心优势，是 “感算控一体化” 的单芯片方案 —— 这种方案可大幅降低机器人的硬件集成复杂度，缩小体积与功耗。

•核心产品：VS859 芯片

◦发布时间： 2024 年 12 月发布，2025 年 1 月正式量产 (273)。

◦技术参数：采用 12nm 工艺，算力达 1-6TOPS（INT8），支持 LPDDR5 内存，端到端延迟 3ms；支持最多 16 路 MIPI/Sub-LVDS 传感器输入，最大可处理 32M 像素的图像数据 (273)。

◦核心优势：单芯片实现“感知 - 计算 - 控制” 全链路处理，可将机器人的硬件集成复杂度降低 40%，体积缩小 30% 以上 —— 这种一体化方案，是当前行业的创新方向 (280)。

•市场表现：

◦客户案例：巡检机器人、机器狗均有广泛应用—— 在电力巡检机器人场景中，VS859 可同时处理激光雷达、超声波传感器、IMU 的多模态数据，实现环境融合定位，定位精度达 ±0.05m (279)。

◦市场份额： 2025 年在机器人传感器接口芯片市场占比达 8%—— 是该领域的核心创新企业 (358)。

•战略意义：推动了机器人芯片从“单一功能” 向 “全链路” 的演进 —— 传统机器人芯片需要分别处理感知、计算、控制任务，而 VS859 的一体化方案，实现了全链路的协同优化，为行业提供了新的技术方向 (280)。

6.4 其他新兴企业

除上述企业外，中国还有多家新兴企业在具身机器人芯片的细分领域实现突破，填补了国产空白：

•摩芯半导体： 2025 年发布 AI 六维力传感器芯片，集成边缘 AI 推理单元，实现本地化动态补偿与自适应校准 —— 这一设计有效解决了传统传感器在多轴力信号处理中常见的交叉干扰问题，精度较传统方案提升 15% 以上；该芯片已应用于智立传感的六维力传感器模组，进入傅利叶、优必选等头部整机厂的供应链 (290)。

•极海半导体： 2025 年推出 G32R430 编码器专用 MCU，采用 Cortex-M52 双核架构，主频 250MHz，支持 Arm Helium 技术 —— 该技术可提升矢量运算效率，精准匹配具身智能对实时性、高精度的需求；该芯片已应用于人形机器人关节、工业伺服电机，可实现微秒级的电角度计算，提升关节控制精度 (274)。

•兆易创新： 2025 年推出 GD32H75E 系列 MCU，采用 Cortex-M7 内核，主频 600MHz，搭载 TMU / 硬件 DSP/FPU 单元 —— 算法效率较传统方案提升 40%，支持 16 通道高精度 PWM 输出；该芯片专为机器人关节控制设计，已应用于工业协作机器人、人形机器人原型机 (414)。

7. 核心技术趋势深度解析

7.1 存算一体（PIM）：突破端侧算力与功耗瓶颈

存算一体是当前具身机器人芯片的核心技术趋势—— 其通过将计算单元与存储单元集成，打破了传统冯・诺依曼架构的 “内存墙” 瓶颈，可大幅提升端侧算力的能效比，是端侧大模型部署的关键技术。

•技术原理：存算一体架构将计算单元嵌入存储阵列内部，数据无需在存储单元与计算单元之间频繁传输，从而减少了数据传输带来的功耗与延迟—— 传统冯・诺依曼架构中，数据传输功耗占总功耗的 60% 以上，而存算一体架构可将这一占比降至 10% 以下 (365)。

•产业化进展：

◦辉羲智能 R1 芯片：采用 7nm 工艺，算力达 500TOPS，能效比达 50TOPS/W（典型功耗 10W），已适配乐聚夸父 Kuavo4Pro 人形机器人 —— 该芯片可运行 7B 大模型，端侧推理延迟仅 15ms，较传统方案降低 70% (385)。

◦后摩智能 M50 芯片：采用 12nm 工艺，能效比达 64TOPS/W（典型功耗 10W），可支持 7B/8B 大模型推理，已应用于陪伴机器人场景 —— 该芯片的能效比指标，在当前存算一体芯片中处于领先地位 (386)。

•应用价值：存算一体芯片可将端侧推理功耗降低 50% 以上，同时提升算力密度 —— 这一特性使其成为端侧大模型部署的标准架构，可支撑机器人在离线场景下的自主决策，无需依赖云端算力 (365)。

7.2 异构计算：全链路算力的协同优化

异构计算是具身机器人芯片的另一核心趋势—— 其通过 CPU、GPU、FPGA、NPU 等不同架构的芯片协同工作，针对不同的计算任务分配最优的算力资源，从而实现全链路的能效比与延迟优化。

•技术原理：机器人的感知、决策、执行任务，分别对应不同的计算需求：感知任务（如视觉识别）需要高并行计算能力（GPU/NPU），决策任务（如大模型推理）需要通用计算能力（CPU），执行任务（如运动控制）需要高实时性计算能力（FPGA/MCU）。异构计算架构可根据任务特性，分配最优的算力资源，从而实现全链路的优化 (175)。

•产业化进展：

◦AMD Versal AI Edge Gen2 平台：集成 FPGA+NPU+CPU，可同时处理机器人的感知、决策与执行任务，已应用于联想 “晨星” 人形机器人原型机 —— 该平台的系统延迟较单一架构方案降低 40% 以上 (170)。

◦优必选 Walker X 方案：采用“华为昇腾 950 + 英伟达 Orin” 双算力底座，昇腾 950 负责端侧大模型推理，英伟达 Orin 负责多模态感知处理 —— 两者协同工作，实现了每秒 300 次的环境感知更新，系统能效比提升 35% (261)。

•应用价值：异构计算可将系统能效比提升 30% 以上，同时降低系统延迟 —— 这一特性使其成为高端人形机器人的标准算力架构，可满足机器人在动态环境中的自主决策需求 (175)。

7.3 车规级芯片降维：可靠性与量产能力的关键壁垒

车规级芯片降维是具身机器人芯片的重要趋势—— 其将汽车领域的高可靠性、高量产能力要求，应用于机器人芯片设计，从而满足机器人在复杂场景中的长周期运行需求。

•技术原理：车规级芯片的设计标准远高于普通工业级芯片：需承受 - 40℃~125℃的极端温度、1000G 的振动冲击，MTBF 超 10000 小时，同时需通过 AEC-Q100、ISO 26262 等严格认证。将这些标准应用于机器人芯片，可大幅提升机器人的可靠性与量产能力 (152)。

•产业化进展：

◦地平线征程 6P：通过 AEC-Q100 车规级认证，已应用于小米 CyberDog 2—— 该芯片的 MTBF 超 10000 小时，可满足机器人的长周期运行需求 (123)。

◦黑芝麻华山 A1000：通过 AEC-Q100 车规级认证，已应用于傅利叶灵巧手 —— 该芯片的量产能力达百万级，可满足机器人规模化量产的需求 (243)。

•应用价值：车规级芯片可将机器人的 MTBF 提升至 10000 小时以上，同时大幅提升量产能力 —— 这一特性是机器人从实验室原型向规模化商用转型的关键壁垒，可有效降低整机厂的量产风险 (152)。

8. 市场格局与供应链风险

8.1 市场份额分布（2025 年）

2025 年全球具身机器人芯片市场呈现 “国际巨头主导高端、国产厂商突破中低端” 的清晰格局，不同层级市场的份额分布差异显著：

上述数据来源：(353)

从数据可以看出，国产芯片已在中低端专用芯片、运动控制 MCU、工业以太网芯片等领域占据主导地位，但在高端通用芯片领域仍处于追赶阶段 —— 这一格局的核心原因，是国际厂商在生态系统与高端工艺上的优势，而国产厂商则在细分场景与成本上具备优势。

8.2 供应链风险与挑战

2025-2026 年，全球具身机器人芯片产业面临的核心供应链风险，主要包括先进封装产能约束与地缘政治限制两大维度：

•先进封装产能约束：

◦台积电 CoWoS 产能：英伟达已锁定台积电 CoWoS 产能的过半份额，导致其他厂商的产能获取难度加大 ——CoWoS 是当前高端 AI 芯片的核心封装技术，其产能紧张已成为全球 AI 芯片产业的普遍问题 (327)。

◦国产封装进展：长电科技 XDFOI Chiplet 平台已实现 4nm 异构集成，产能利用率持续满载；三星 SoP 技术采用 415mm×510mm 超大尺寸面板作为封装载体，省去 PCB 和硅中介层，成本较 CoWoS 降低 30%，试图抢占市场份额 —— 但国产封装技术在产能规模与良率上，仍与台积电存在一定差距 (325)。

•地缘政治限制：

◦美国出口管制： 2025 年美国出台 HR6875/S3150 法案，限制算力≥4800TOPS 的 AI 芯片出口至中国等国家，要求国内供应优先 —— 这一法案直接影响了中国厂商获取高端 AI 芯片的渠道，同时推高了全球芯片成本 (377)。

◦中国稀土管制：中国控制全球 70% 的稀土产量、90% 的精炼产能，在分离提纯、高性能磁材制造等核心环节握有超七成关键专利 ——2025 年中国出台稀土出口管制政策，进一步推高了全球芯片成本，尤其是依赖稀土磁材的电机驱动芯片 (380)。

9. 结论与展望

9.1 核心结论

基于 2025-2026 年的产业数据与企业布局，全球具身机器人芯片产业已进入爆发前夜，呈现出以下核心特征：

•市场增长态势：全球具身机器人芯片市场保持高速增长，中国市场占比达 40%，成为全球增长最快的区域市场 ——2025 年中国人形机器人芯片市场同比增长超 200%，是驱动全球市场增长的核心引擎。

•竞争格局：国际厂商凭借算力与生态优势，占据高端通用芯片市场的主导地位；国产厂商则在中低端专用芯片、运动控制 MCU、工业以太网芯片等领域实现突破，整体渗透率达 32%—— 部分国产芯片的性能已达到国际先进水平。

•技术趋势：存算一体、异构计算、车规级芯片降维已成为行业核心趋势—— 存算一体芯片可将端侧推理功耗降低 50% 以上，异构计算可实现全链路算力优化，车规级芯片可提升机器人的可靠性与量产能力。

•供应链风险：先进封装产能约束与地缘政治限制，是当前产业面临的核心挑战—— 这些挑战不仅影响了芯片的供应稳定性，也推高了产业成本，给产业规模化带来了一定压力。

9.2 未来展望（2026-2028 年）

针对全球具身机器人芯片产业的未来发展，结合权威机构的预测，提出以下展望：

•市场规模：集邦咨询预测，2028 年全球人形机器人芯片市场规模将突破 4800 万美元 —— 这一增长的核心驱动力，是头部厂商的量产落地与技术迭代；摩根士丹利预测，2028 年中国人形机器人销量将增长至 12 万台，对应芯片需求将突破 500 亿元 (406)。

•国产化率：伯恩斯坦预测，2028 年中国 AI 芯片自给率将超过 50%—— 其中华为有望占据国内 AI 芯片市场的 50% 份额，成为产业领跑者；地平线等企业将在人形机器人芯片领域实现更大突破，国产芯片的高端市场份额将进一步提升 (410)。

•技术突破：存算一体芯片将实现更广泛的量产应用——2028 年存算一体芯片在具身机器人领域的占比将超过 30%；车规级芯片的渗透率将提升至 60% 以上，成为机器人芯片的标准配置；类脑芯片将实现初步应用，进一步提升机器人的认知能力 (365)。

•竞争格局：国产芯片将在高端通用芯片领域实现突破—— 华为昇腾、地平线征程等系列芯片的性能将接近国际主流水平，在高端工业机器人、人形机器人场景的份额将进一步提升；国际厂商将加强与中国整机厂的合作，以维持市场份额。

9.3 战略建议

针对全球具身机器人芯片产业的参与者，提出以下战略建议：

•国际厂商：

◦深化生态合作：加强与中国整机厂的合作，开放工具链与模型生态，以维持在高端市场的份额—— 例如，英伟达可进一步优化 Isaac Lab 工具链，适配更多国产机器人模型。

◦布局车规级芯片：重视车规级芯片的研发，满足机器人的高可靠性与量产需求—— 例如，特斯拉可进一步优化 AI5 芯片的车规级特性，提升其在机器人场景的适配能力。

◦降低供应链风险：多元化供应链布局，降低对单一地区的依赖—— 例如，AMD 可增加在东南亚的封装产能，以规避地缘政治风险。

•中国厂商：

◦强化软硬协同：深化“芯片 + 算法 + 工具链” 的全栈方案能力，提升产业话语权 —— 例如，地平线可进一步优化 Holobrain 架构，适配更多具身大模型。

◦突破高端工艺：加强先进工艺的研发，提升高端芯片的性能—— 例如，华为可进一步优化 HiZQ 2.0 HBM 内存技术，提升昇腾芯片的带宽与能效比。

◦抓住细分场景：抓住工业、物流、服务等细分场景的需求，实现差异化突破—— 例如，先楫半导体可进一步优化运动控制 MCU 的性能，抢占工业机器人的细分市场。