汽车芯片复用到人形机器人领域真的是最优解吗？

电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏）根据英伟达黄仁勋的定义：具身智能是能够感知、推理，并与物理世界产生交互的智能系统。区别于传统人工智能，真正的具身智能核心特质在于可通过和真实环境持续交互自主获取知识，完成能力泛化落地，摆脱固定程序、限定场景的束缚。伴随人形机器人产业化提速，具身智能已成为人工智能行业核心风口，2026 年也被业内视作人形机器人规模化落地的关键蓄力之年。

在芯原股份举办的具身机器人专题技术研讨会上，来自芯片设计、机器人整机、产业投资、行业分析领域的全产业链嘉宾，围绕具身智能核心定义、人形机器人量产瓶颈、大小脑芯片架构设计、汽车芯片与具身机器人芯片的复用逻辑及本质差异、产业落地生态等核心议题展开深度研讨。其中，汽车产业与具身智能的关联成为全场重点讨论话题。

人形机器人 “大小脑” 芯片架构：分立协同或为现阶段最优解

当前中国人形机器人产业发展位居全球前列，2025 年全球人形机器人出货量预计达 1.3 万 —1.8 万台，中国市场占比超 80%，行业正处于从万台级出货向十万级规模化商用跨越的关键窗口期。针对人形机器人 “大脑（高算力、大带宽、通用推理）” 与 “小脑（低延迟、高可靠、实时运动控制）” 两大模块的芯片架构设计争议，产业链芯片、整机企业形成统一核心共识：大小脑芯片不宜整合为单芯片，采用分立协同的分布式架构，是现阶段更优技术方案。

芯原股份执行副总裁、定制芯片平台事业部总经理汪志伟解释，大脑主要负责复杂环境解析、全局逻辑推理、运动路径规划，对算力、算法通用性要求高，但对实时响应能力需求偏弱；小脑贴近各类传感器与执行机构，承载运动控制、姿态平衡、触觉反馈等实时任务，对信号延迟、功能安全可靠性有着极致要求。若将两大模块集成至单颗芯片，一旦大脑 NPU、AI 推理单元出现故障，极易引发整机失控等致命安全问题，存在严重功能安全隐患，逻辑与智能驾驶芯片设置独立功能安全岛的设计思路相通。同时人形机器人天然具备 “单大脑、多小脑” 架构特征，多条运动控制支路均需配套独立小脑单元，单芯片无法覆盖全部控制需求。

芯原股份首席战略官、执行副总裁、IP 事业部总经理戴伟进进一步补充，大脑与小脑适配的 AI 算法底层逻辑存在本质区别：小脑算法面向窄场景、低时延需求做轻量化专项优化，可提前对传感器原始数据完成降噪、数据精简预处理，过滤无效环境信息，大幅降低大脑端算力负荷；大脑则承担全场景、通用化复杂推理任务。依托大小脑协同预处理、端边分层计算架构，能够有效化解当前端侧算力不足、算力资源浪费等行业痛点，规避单芯片带来的算力冗余、响应延迟失衡等缺陷。

汽车芯片与人形机器人芯片：复用逻辑与本质差异

随着特斯拉等车企率先入局，国内多家新能源车企也通过产业投资、自主研发、联合合作等路径布局人形机器人赛道。车企扎堆切入机器人领域的底层逻辑在于，行业普遍认为智能汽车与具身机器人对 AI 芯片的需求具备较高共通性，同时车企成熟的电机、传感器、动力电池供应链可直接复用。但智能驾驶芯片与人形机器人芯片是否能够等同？“芯片复用” 路线能否持续走通？业内嘉宾给出了差异化判断。

Yole Group 汽车及机器人首席分析师杨宇表示：“汽车行业已经形成清晰成熟的技术路线，但人形机器人行业尚未定型。二者一大核心区别在于，车辆属于高速运动载体，对瞬时高速响应要求极高，对感知精度阈值相对宽松；智能驾驶只需识别障碍物并完成避让即可。人形机器人则完全不同，核心需求是高强度物理交互，不仅要识别物体类别，还需精准判别物体材质、重量、三维物理形态。这也是行业普遍看好‘世界模型’成为机器人核心技术方向的核心原因 —— 两类设备的感知侧重点、底层运行模型存在根本性差异。”

优必选科技高级副总裁侯宗放对此补充：“目前多数主流行业研报称汽车、机器人芯片复用率可达 80%，我并不认同这一判断。机器人需要处理动态三维空间信息，甚至搭载光谱传感器实现四维感知（穿透观测物体内部结构）。仅抓取一个动作，设备就要花费 1—2 秒处理第三维空间坐标信息，二者空间感知能力差距巨大。除此之外，机器人除环境交互外，还需完成高精度运动控制、精细化肢体动作，综合任务复杂度远高于智能汽车。”

既然两类芯片存在显著差异，为何车企、机器人整机厂商仍大规模复用车规芯片？参会嘉宾从产业发展规律、成本经济模型两个维度给出了解释。

地瓜机器人 CEO 王丛提出：“回顾芯片行业发展历史：早期自动驾驶没有专用芯片时，厂商直接将显卡部署在车辆后备箱充当车载计算服务器；初代 AMR 自主移动机器人、四足机器人，也直接搭载 X86 处理器运行，后续才逐步切换至 ARM 架构。只有当行业需求定型、应用规模起量后，企业才会研发专用 ASIC 芯片，实现最优 PPA（性能、功耗、面积）指标与综合性价比。当前具身智能行业亦是同理，业内暂时没有统一、完善的标准化基准。行业现阶段只能先用成熟的智能驾驶芯片落地产品，通过大量客户场景打磨收敛真实需求，才能明确芯片迭代优化的细节方向。”

侯宗放补充观点：“芯片复用路线短期具备可行性，但二者长期技术演进方向截然不同。车企在高动态工况、车规级功能安全层面积累的硬件设计经验，以及大规模数据采集体系建设经验，完全可以迁移至机器人领域；车企自研团队落地机器人运动控制模块具备天然优势。但如果要打造适配完整具身智能、高精度物理交互场景的人形机器人，单纯依靠复用汽车芯片远远不够。若研发真正面向具身智能的专用 AI 芯片，需要从零搭建全新理论体系与专属技术路线。”

总结：短期妥协方案与行业长期终局

综合全产业链嘉宾观点，当前具身机器人行业的芯片选型已形成清晰三阶段演进路径：

短期（1—3 年）：复用智能驾驶芯片是务实最优解

在人形机器人整机出货量尚未突破十万级、具身智能专用算法底座未定型的阶段，综合硬件成本、成熟车规供应链可靠性、芯片研发周期多重因素考量，复用成熟智能驾驶芯片是行业必然且务实的过渡方案。

中期（3—5 年）：异构边缘分布式架构成为主流

伴随行业对设备功耗、信号实时性、多模态感知融合能力的要求持续提升，产业将摒弃单芯片集成全部功能的设计思路，转向 “边缘轻量化预处理单元 + 中央主控 SoC” 协同的分布式异构架构。

长期：从零开发的具身智能专用 ASIC 芯片成为最终形态

当单一机型年出货量突破十万台乃至百万台规模，且世界模型等具身大模型技术路线完全定型后，针对机器人独有三维 / 四维空间感知、高精度物理交互、低功耗运行需求定制的专用 ASIC 芯片，将成为行业终极硬件方案。

正如地瓜机器人 CEO 王丛所言：“适配具身智能的专用芯片技术路线仍处在持续迭代完善阶段。想要实现人形机器人大规模普及、人手可用，芯片需要经过多轮迭代优化，每一代产品解决对应阶段的核心痛点，贴合产业当下发展节奏稳步推进即可。”

这场从 “车轮智能” 到 “人形具身智能” 的产业跨越浪潮中，成熟汽车芯片为行业前期落地提供了低成本、高可靠的发展燃料，但想要真正抵达规模化商用的行业彼岸，产业链仍需持续打磨专属人形机器人的核心计算 “引擎”。

汽车芯片复用到人形机器人领域真的是最优解吗？图1

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