优必选造芯片,把目标对准了英伟达Thor

盖世具身智能 2026-11-13 17:10
优必选造芯片,把目标对准了英伟达Thor图1

11月12日,优必选与沐曦股份联合发起的端侧芯片公司曦选创智,宣布已于近日完成5亿元天使轮融资,投后估值40亿元。这家公司给首颗自研芯片定下的目标,是“全面超越NVIDIA Thor”。


口号很响,但产品还在图纸上。按照规划,曦选创智的芯片要到2028年才正式推出。


优必选为什么要在这个时点亲自下场造芯片,又凭什么认为自己能挑战英伟达?


优必选造芯片,把目标对准了英伟达Thor图2

图片来源:优必选


算力一直握在别人手里,本体厂被通用芯片卡着

要看懂这次自研,先看优必选过去用什么。


从Walker X和天工行者的公开配置看,优必选部分机器人的高阶计算平台长期采用英特尔、英伟达等外部方案:Walker X搭载的是两颗Intel i7-8665U处理器加一块NVIDIA GT1030显卡;面向科研教育的天工行者,部分版本采用了英伟达的Orin AGX 64作为开发计算单元,单颗算力最高275 TOPS,不同版本分别配置一颗或两颗。


可以看出,从早期的Intel处理器到后来的英伟达平台,优必选部分机器人的高阶AI算力平台主要依赖外部供应商。


而由于这些外购平台并非围绕某一家本体厂的具体任务定义,对优必选来说,模型部署、传感器接口、功耗与整机成本之间如何取舍,都需要在通用平台提供的条件下完成。


这在无形中会增加部署成本和适配难度。一个现实的挑战是,机器人要处理更复杂的感知和决策任务,往往需要部署更大的模型。但机器人机身空间、电池和散热都有上限,端侧推理会撞上“功耗墙”,云端推理又可能会撞上“时延墙”。


宇树科技工业场景解决方案负责人谢一鹏此前就表示,功耗会制约具身机器人算力的规模化落地。受机载电池和散热条件限制,高算力芯片要在机器人上持续高负载运行,首先要过功耗和散热这一关。车载高算力方案因此不能简单照搬到机器人上。


更现实的挑战,还有供应链与生态的深度绑定。


高阶AI算力平台依赖外部供应商,意味着本体厂的产品节奏、成本和软件适配,容易受到对方产品路线图与生态变化的影响。


换言之,买芯片只解决了“能不能用”,却回答不了“合不合用”。


拉上GPU厂合资,把真实任务前置到芯片定义

曦选创智的解法,是让懂芯片的人和懂机器人的人坐到同一家公司里。


这家公司2026年5月成立,由优必选、沐曦股份和锋龙股份共同出资。


其中沐曦2020年成立、2025年登陆科创板,做全栈自研GPU,拥有从芯片架构、指令集到软件生态的完整能力,补上了优必选在芯片工程上的短板。


优必选则提供机器人本体、系统集成和应用场景。


优必选造芯片,把目标对准了英伟达Thor图3

图片来源:优必选


曦选创智的首颗芯片被定义为面向机器人的“大小脑一体”SoC,以通用GPU为核心计算单元,计划围绕类CUDA生态搭建工具链,目标是复用开发者已有的模型和应用,降低底层算力更换带来的适配成本。至于能否真正做到平滑迁移,还要等平台出来后验证。


曦选创智反复强调,这不是把通用芯片简单移植过来,而是以真实机器人任务牵引芯片设计,在产品定义阶段就把多模态感知、认知决策和运动协同的需求纳入进来。


为此,曦选创智的团队配置也围绕“芯片+商业化”展开。CEO杨献波曾任新华三高级副总裁,CTO李兆石是集成电路博士,硬件副总裁魏莉有过多款通用GPU芯片的流片量产经验;沐曦创始人陈维良任董事长,优必选创始人周剑任副董事长。


周剑把意图讲得很清楚:“我们希望把机器人研发和应用中积累的需求更早带入芯片设计,并通过真实任务验证产品。”


值得注意的是,与曦选创智计划用一颗“大小脑一体”SoC覆盖多模态感知、认知决策与运动协同不同,中科慧灵则为下一代人形机器人规划了X100+P100双处理器方案,分别承担高层决策和实时运动控制。


但中科慧灵也验证了X100单芯片承载两类任务的可行性,说明两者并非非此即彼。


最终路线是否合适,其实不能只看芯片数量,还要看实时性、功耗、成本与整机验证。


靶子立得很高,首款产品要等到2028

看待这笔融资,需要把目标和现实分开:“超越Thor”是曦选创智写在研发规划里的目标,不是已经发生的事实。


优必选造芯片,把目标对准了英伟达Thor图4

图片来源:优必选


按照时间表,曦选创智计划于2027年才向产业伙伴提供开发验证平台,用于适配和测试,并于2028年推出首款SoC产品及配套的具身智能整体解决方案。


目前实际进展是,曦选创智还在推进自研主控的架构设计,连流片都尚未完成。


一家没有产品、没有流片的公司,天使轮就拿到40亿估值,反映的更多是资本对端侧算力这条赛道的预期,而不是对现成业绩的定价。


但预期越高,两年后兑现的压力也越大。这中间既要跨过芯片流片、量产的工程门槛,也要解决软件生态和客户适配,任何一个环节延误,时间表都会后移。


当然,自主可控也是这笔投资绕不开的产业背景,但国产替代本身也不能替代产品竞争力。


一颗机器人芯片能不能立住,最终要看几件具体的事:真实工况下的能效和实时性、运动控制是否稳定、综合成本能否跑赢现有方案,以及类CUDA生态能不能让整机厂和模型厂愿意迁过来。


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