在復雜的物理世界中，人形機器人要實現自主導航、精準操作與環境交互，離不開強大的 AI 算力支撐，而這一切的核心需要強大的處理器支持。作為機器人產業鏈的算力基石，處理器的性能直接決定了人形機器人的智能水平與應用潛力。

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人形機器人產業爆發在即，芯片成關鍵變量

全球人形機器人市場正處于爆發前夜，展現出驚人的增長潛力。數據顯示，2025 年全球人形機器人市場規模約為 90 億元，預計到 2029 年將飆升至 1500 億元，復合年增長率（CAGR）超 75%，其中工業搬運與醫療場景將成為驅動市場增長的核心引擎。

隨著人形機器人軟硬件技術的持續迭代，應用場景的拓展成為產業關注的焦點。國際機器人聯合會（IFR）在 2025 年下半年發布的最新論文中指出，盡管各國人形機器人發展路徑因技術基礎、應用目的不同而存在差異，但整體趨勢已明確：短期以試點補位為主，中期逐步進入制造與服務領域規模化應用階段，長期則有望普及至家庭日常場景。在此過程中，高階系統級芯片（SoC）的作用將愈發關鍵，成為支撐機器人復雜功能的核心部件。

從技術原理來看，人形機器人的“智能運作” 依賴于一套完整的 “大腦 - 小腦 - 肢體” 協同體系：“大腦” 負責語音識別、環境感知等高層級認知功能，接收指令后進行任務拆解與規劃；“小腦” 則承擔路徑最優規劃等運動控制任務；最終通過驅動伺服系統控制 “肢體” 運動，完成指令任務。而在這一過程中，以 CPU、GPU、NPU 為代表的主芯片，是人形機器人實現復雜算法運算與智能決策的核心基礎，堪稱機器人真正的 “智慧核心”。

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人形機器人，用的哪家處理器？

當前，全球人形機器人市場的處理器供應主要由英偉達（NVIDIA）、英特爾（Intel）兩大巨頭主導，國產芯片仍處于追趕階段。值得注意的是，在國內外眾多人形機器人廠商中，僅有特斯拉具備自主研發芯片的能力 —— 其 Dojo 芯片用于 AI 模型訓練，FSD 芯片則部署在機器人端側，負責實時運算與控制；其余廠商大多依賴外購英特爾、英偉達的芯片搭建算力體系，如優必選Walker X采用Intel i7-8665U (雙路，頻率1.9Ghz ) 和NVIDIA GT1030顯卡（384核心），宇樹科技宇樹科技H1-2標配Intel Core i5（平臺功能）或 Intel Core i7（用戶開發），選配Intel Core i7 或 Nvidia Jetson Orin NX（最多三塊）。

具體應用情況如下表所示：

從功能分工來看，人形機器人的“大小腦” 通常由不同類型的芯片承擔：

“小腦”（運動控制）：普遍采用英特爾 CPU，負責機器人的平衡維持、軌跡規劃、力控調節等底層運動控制任務，確保動作精準、穩定。“大腦”（認知決策）：主要采用英偉達 GPU，承擔環境感知、語音理解、任務規劃等高階認知功能。不過，由于英偉達芯片算力高、價格也相對昂貴，通常僅在旗艦級或高端人形機器人產品中作為可選配置搭載。

作為標配電控與平臺功能芯片，Intel Core i5/i7具備多核心處理能力，i7 通常在核心頻率、線程數上優于 i5，可滿足機器人基礎控制、數據處理及用戶開發環境搭建需求，支撐非極致算力的算法運行與系統管理。

而英偉達的芯片產品中，Jetson Orin 系列與 Jetson Orin NX 應用最為廣泛。其中，Jetson Orin 系列包含 7 個架構一致的模組，最高可提供 275 萬億次運算 / 秒（TOPS）的算力，性能是上一代多模態 AI 推理芯片的 8 倍，同時支持高速接口；其配套的軟件堆棧包含預訓練 AI 模型、參考 AI 工作流及垂直應用框架，能顯著加速生成式 AI、邊緣 AI 與機器人應用的端到端開發。Jetson Orin NX 則主打高性價比，最高提供 100TOPS 算力，可并行處理視覺感知、路徑規劃等復雜 AI 任務，成為中高端機器人的熱門選擇。

2025 年 8 月 25 日，英偉達進一步發布了專為機器人設計的計算平臺 ——Jetson AGX Thor 開發者套件及量產模塊，目前已在全球范圍內（包括中國）正式上市，開發者套件起售價為 3499 美元。英偉達 CEO 黃仁勛將其稱為 “推動物理 AI 和通用機器人時代的終極超級計算機”，宇樹科技創始人王興興、銀河通用創始人王鶴等行業大咖也紛紛認可其在機器人領域的實用性。

根據 TrendForce 集邦咨詢的最新研究，Jetson Thor 以 Blackwell GPU 和 128GB 存儲器為核心，可提供 2070 FP4 TFLOPS 的 AI 算力，是前代 Jetson Orin 的 7.5 倍。在剛結束的 WRC 2025 大會上，銀河通用的人形機器人 Galbot 成為全球首批搭載 Jetson Thor 芯片的產品，現場展現了出色的自主搬箱能力。銀河通用創始人及 CTO 王鶴表示：“包括 NVIDIA 和銀河通用在內的所有機器人公司，如今的共同目標都是打造通用機器人。”

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國產突破：多廠商發力芯片研發，性價比與定制化成優勢

面對國外芯片的市場主導地位，國內廠商已開始加速人形機器人芯片的自主研發，試圖在這一領域實現突破。行業普遍認為，人形機器人要實現規�；瘧�用，必須將通用智能與實際場景需求深度結合，而這一目標的實現依賴算法、數據、算力、硬件四大核心技術。中國在硬件供應鏈領域已具備強大的領先優勢，開發人形機器人處理器的“大小腦”是下一步的工作重點。

瑞芯微的 RK3588 與 RK3588S 芯片，已被智元靈犀 X2、逐際動力 LimX Oli、高擎 Pi/Pi + 等人形機器人采用。兩款芯片的核心架構與算力完全一致，主要差異體現在接口擴展性、封裝尺寸與功耗上 ——RK3588 支持更豐富的接口，適用于對外部設備連接需求較高的場景；RK3588S 則封裝尺寸更小、功耗更低，更適合對空間與能耗敏感的機器人產品。

作為瑞芯微旗下的 8K 旗艦 SoC 芯片，RK3588 采用 ARM 架構，原本主要面向 PC、邊緣計算設備、個人移動互聯網設備及數字多媒體應用，如今在機器人領域展現出強勁潛力。其集成了四核 Cortex-A76 與四核 Cortex-A55 處理器，搭配單獨的 NEON 協處理器，支持 8K 視頻編解碼；同時內置多種高性能嵌入式硬件引擎，可針對高端應用優化性能。在 AI 算力方面，RK3588 的 NPU 支持 INT4/INT8/INT16/FP16 混合運算，運算能力高達 6TOPS，且兼容性極強，基于 TensorFlow、MXNet、PyTorch、Caffe 等主流框架的網絡模型均可輕松轉換適配。

地平線旗下地瓜機器人最新推出的 RDK S100 開發套件，創新性地將機器人 “大腦”（計算功能）與 “小腦”（控制功能）高度集成在單顆 SoC 芯片上，大幅簡化了機器人的硬件架構。該開發套件采用板卡形式，提供豐富的外圍接口，可直接連接攝像頭、傳感器、執行器等組件，便于嵌入各類機器人系統。

從技術架構來看，RDK S100 板載 CPU+BPU+MCU 異構計算架構，能同時承擔高性能 AI 計算與實時運動控制兩大核心任務，實現 “環境感知 - 決策規劃 - 底層伺服控制” 的全閉環功能 —— 這意味著一塊 RDK S100 開發板即可替代傳統的 “邊緣 AI 板卡 + 獨立控制器” 組合，成為機器人的 “智能中樞”，顯著降低系統復雜度與開發成本。

具體到計算單元，RDK S100 的單顆 SoC 芯片集成了三類協同工作的核心：

“大腦” 部分：由 6 核 CPU 與大算力 BPU（Brain Processing Unit）組成。6 核通用處理器負責復雜邏輯運算與任務調度；基于地平線新一代自研 “Nash” 架構的 BPU，專門針對深度神經網絡（CNN/Transformer）優化，可提供 80TOPS（RDK S100）或 128TOPS（RDK S100P）的 AI 推理算力，滿足環境感知、語音理解等認知需求。“小腦” 部分：由 4 顆 Cortex-R52 + 內核構成獨立 MCU，采用 Lock-Step 鎖步模式運行，確保運動控制的高可靠性與功能安全性，可精準協調關節電機、維持機器人平衡。

黑芝麻智能正與國內多家人形機器人企業合作研發具身智能技術，其中最具代表性的是與中國科學院院士、武漢大學工業科學研究院執行院長劉勝院士團隊的戰略合作—— 雙方以武漢大學自主研發的首個人形機器人 “天問” 為核心載體，黑芝麻智能為其提供 “華山A2000”（“大腦”）與 “武當C1236”（“小腦”）雙芯片方案。A2000芯片算力對標4顆英偉達OrinX，支持具身智能算法，可處理多模態環境信息并做出智能決策；C1236芯片實現AI運算與控制任務并行處理，保障復雜環境下的穩定性。

云天勵飛也在投資者關系平臺上表示，公司正在開發新一代“大腦”芯片DeepXBot系列，以加速人形機器人中的感知、認知、決策和控制的推理任務。

從競爭優勢來看，國產芯片的核心亮點在于更高的性價比與更貼近市場的定制化服務。以地瓜機器人的 RDK S100 為例，其定價僅為 2799 元，幾乎是英偉達同等算力方案價格的一半，大幅降低了中低端人形機器人的研發與生產成本；同時，國內廠商可根據機器人廠商的具體場景需求（如工業搬運、家庭服務、教育科研）調整芯片功能與接口，提供更靈活的解決方案。

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未來趨勢：“大小腦融合” 成破局方向

與人腦的功能分工類似，當前人形機器人的控制器普遍采用“大腦-小腦”分離架構：“大腦”負責感知環境、規劃路線、智能決策（如識別手勢、聽懂語音、自主學習新技能）；“小腦”則像“運動達人”，以每秒上千次的頻率協調關節電機，確保機器人跳舞不摔跤、搬東西手不抖。

而“大小腦融合”架構，是指將認知決策系統（大腦）與運動控制系統（小腦）深度協同，通過軟硬件一體化設計實現“感知-決策-執行”的無縫銜接。這一架構的提出與演變，是具身智能發展的核心脈絡——其理念源于腦科學與AI的交叉融合，旨在模擬人類神經系統中高級認知與運動協調的分工協作機制，讓機器人的“思考”與“動作”更同步、更高效。

當前主流的“大小腦分離”方案已逐漸暴露出明顯瓶頸：

算力需求激增：機器人需同時處理實時控制（小腦）與復雜決策（大腦）任務，對異構算力的需求大幅增加，導致硬件成本上升。通信延遲明顯：“大腦”與“小腦”分屬不同硬件系統，數據傳輸存在延遲，可能導致機器人動作與決策不同步，影響操作精度。開發成本高企：開發者需維護兩套獨立的代碼體系——控制代碼可能運行在Arm CPU或x86 CPU上，AI算法則需在GPU或其他專用模塊上運行，代碼適配與調試難度大。傳感器融合困難：硬件分離導致多種傳感器（如攝像頭、力傳感器、陀螺儀）的數據難以高效整合，影響機器人對環境的綜合判斷。

相比之下，“大小腦融合”架構可通過單芯片或一體化硬件設計解決上述問題，成為未來人形機器人控制器的主流發展方向。

而就在最近，英偉達與英特爾宣布建立合作關系。公開信息顯示，在數據中心領域，英特爾將為英偉達定制x86 CPU，由英偉達將其集成至人工智能基礎設施平臺并投放市場。在個人計算領域，英特爾將生產并向市場供應集成英偉達RTX GPU芯片的x86系統級芯片（SOC）。英偉達將以每股23.28美元的價格向英特爾普通股投資50億美元。

值得注意的是，在人形機器人領域，目前大部分的方案都是英特爾CPU+英偉達GPU的“大小腦”分離架構，但隨著此次雙方展開合作，未來或許會推出“大小腦融合”架構的SoC。融合架構的SoC可以更好的融入X86和CUDA生態，為開發者提供更強的智能核心。

盡管人形機器人市場前景廣闊，但距離真正實現大規模量產商用，仍面臨諸多亟待解決的挑戰：

數據積累不足：具身智能需要大量真實場景數據訓練模型，而當前人形機器人的應用場景有限，數據量與多樣性難以滿足通用智能的需求。硬件架構待優化：除“大小腦融合” 外，芯片的算力密度、功耗控制、散熱性能仍需提升，以適配機器人緊湊的空間與移動需求。成本居高不下：高端芯片、精密伺服電機、傳感器等核心部件價格昂貴，導致人形機器人整機成本過高，難以普及至消費級市場。安全性待加強：機器人在與人類交互（如家庭服務、醫療護理）時，需確保運動安全（避免碰撞）、數據安全（保護用戶隱私），這對軟硬件的安全性設計提出更高要求。

英特爾中國邊緣計算事業部 EIS 高級總監李巖的觀點頗具代表性：“以人形機器人為代表的具身智能行業發展迅速，但也存在系統架構非一致性、解決方案泛化能力不足、場景適配復雜性高等問題。” 未來，只有通過產業鏈上下游的協同創新（如芯片廠商與機器人廠商聯合研發、算法公司與硬件廠商深度合作），才能逐步突破這些挑戰，推動人形機器人真正走進現實生活。

       原文標題 : 國產人形機器人，用的哪家處理器？