没有强大的端侧算力，就没有真正的自主智能——机器人芯片对比分析

下面列出不同层级的典型机器人芯片及关键指标，对比各自性能与适用场景：

注：上表中INT8算力以官方峰值为准，实际机器人应用中有效算力会因模型精度和资源分配而低于峰值。Jetson Thor的2070 TFLOPS为FP4低精度算力，折合INT8算力约半数（上千TOPS级别）。

机器人要实现智能自主，离不开强大的芯片“大脑”支持。由于应用场景和成本约束各异，家用、商用、工业及仿生/人形机器人在处理器（SoC）和存储配置上差异显著。下面将按机器人类型细分芯片方案，剖析各自常用的主控芯片、协处理器和传感器芯片，并给出技术规格对比表，最后分析机器人芯片算力、功耗、内存和生态支持的演进趋势。

主控SoC： 家用扫地机、割草机等消费级机器人对成本和功耗敏感，多采用移动设备级的ARM架构SoC或专用MCU作为主控。“大脑”芯片通常集成CPU、少量AI加速单元（NPU）和各种传感接口，性能足以运行SLAM建图、路径规划等算法，且功耗较低。在扫地机器人领域，头部厂商主要选用国产全志科技或瑞芯微的SoC方案。全志科技证券部人士透露，公司为石头科技、云鲸、追觅等扫地机品牌提供主控芯片，并根据市场需求持续迭代升级。例如，石头科技的大部分机型采用全志定制芯片方案；瑞芯微也推出了面向扫地机器人的AI解决方案。主流扫地机SoC多为四核ARM Cortex-A系列处理器，主频在1.21.5GHz左右，搭配512MB1GB内存，既可满足导航避障算法的运行又控制了成本和续航。部分高端型号开始引入更强的AI算力：配备AI摄像头用于障碍物识别的扫地机器人，会采用带NPU的升级SoC或独立AI芯片。例如石头科技某旗舰机型增加了独立的AI视觉处理单元，用于识别电线、宠物粪便等复杂障碍物（ReactiveAI技术）。另外，有些机型曾采用高通的IoT版骁龙芯片提高算力，如石头T7 Pro扫地机搭载了高通8核APQ8053处理器（骁龙625的变种）来实现AI双目避障功能。总体来看，家用机器人SoC朝着高效集成发展——在有限功耗下逐步增强CPU性能和AI能力，内存从早期512MB提升到1~2GB，以支撑本地运行SLAM和简单视觉算法。

协处理器与传感器芯片： 家用机器人架构中常包含主控SoC+多MCU的组合。主控SoC负责高层决策和环境感知，而微控制器（MCU）用于电机控制、传感器数据采集等实时任务。例如，多数扫地机器人使用32位微控制器管理运动控制，兆易创新GD32F103等低功耗MCU因三种省电模式和快速唤醒特性受到青睐。科沃斯等机型还会在激光雷达测距模块、底盘里程计、WiFi通信等部分各自配备小型MCU或专用芯片，以分担主控运算压力。传感器芯片方面，典型如激光雷达包含专用测距Sensor和DSP/ASIC，用于高速测距与建图。早期高端方案（如Neato）采用工业级激光传感器配DSP，成本高企；近年国产厂商自研了面阵激光Sensor结合ASIC专用芯片的方案，在保证性能的同时大幅降低成本。此外，无线通信模块多采用现成IoT芯片（如乐鑫ESP8266 WiFi芯片）。总体而言，消费级机器人的传感和执行层芯片已高度国产化，核心元器件如传感器和MCU等基本可由国内供应。

主控计算平台： 商用服务机器人（餐厅配送、迎宾导览、商场清洁等）需要处理自主导航、语音交互、计算机视觉等任务，计算需求高于家用产品但仍需兼顾成本和续航。此类机器人常采用中等算力且支持丰富外设的AI平台。例如高通的机器人RB5平台（QRB5165处理器）就是面向服务机器人和无人机的SoC方案。RB5基于手机芯片骁龙系列定制，异构计算架构包含Kryo 585 CPU（8核）、Adreno 650 GPU和第5代Qualcomm AI引擎，每秒AI算力最高约15 TOPS。RB5内置强大的图像信号处理器，可支持最多7路摄像头同时输入，并有专用计算机视觉加速器用于视频分析。凭借几TOPS级算力和5G通信能力，RB5平台能够在几瓦功耗下支撑多传感器融合、机器视觉与语音理解，非常适合室内配送、安防巡检等服务机器人。许多机器人厂商通过RB5开发套件构建产品，高通也提供了完整的软件支持（如神经处理SDK、计算机视觉SDK等）加速开发。除了高通方案，不少国产服务机器人采用瑞芯微、海思等公司的SoC。例如瑞芯微RK35xx系列芯片提供了48核Arm CPU和内置NPU（算力数TOPS级），在本地视频解析、目标识别方面表现出色；海思（华为旗下）的Hi3519等AI芯片也用于某些安防巡逻机器人，实现视频监控与行为分析。本类机器人通常运行开放的操作系统（Linux或Android），内存配置在4GB8GB LPDDR4，并配备16GB以上闪存，以承载机器人应用框架（ROS/安卓）和大量地图、模型数据。

协处理与通信模块： 服务机器人为保证可靠运行，往往设置专门的模组负责运动控制和安全监测。例如，一些配送机器人在底盘控制上采用STM32或TI微控制器，实现对多个舵轮电机的精准驱动和避障传感器的数据实时处理。与此同时，服务机器人对联网和远程管理有较强需求，因而集成了物联网通信模块（4G/5G蜂窝、Wi-Fi/BT）和安全芯片。一些方案还引入边缘AI加速芯片用于特定任务：如在本地部署人脸识别、手势识别时，使用寒武纪、地平线等公司的小型AI加速器来提升推理性能。总体来看，商用服务机器人芯片方案正向更高AI算力和更强连接能力演进——高通新一代RB6平台已将AI算力提升至70~200 TOPS（INT8），并支持毫米波5G，以满足未来机器人在繁杂环境下更高实时感知与通信需求。

控制器架构： 工业机器人包括制造业中的多关节机械臂、工业移动机器人（AGV/AMR）等，它们强调高可靠性、实时性和安全性。传统工业机器人控制器多采用PLC或工控机（IPC）平台：控制柜内部通常是一套工业PC或专用控制板卡，运行实时操作系统（如VxWorks、QNX或实时Linux）以控制机器人运动轨迹规划和执行。其中主CPU常选用性能稳定的x86处理器或工业级ARM处理器（如英特尔酷睿i系列、瑞萨RX系列等），辅以DSP/FPGA实现高频伺服控制回路。例如，纳博特等公司推出的机器人控制系统采用“IPC+RTOS”双层架构，在X86计算平台上跑运动控制算法，并通过EtherCAT等总线与各关节伺服驱动通信，实现毫秒级控制闭环。这样的架构确保机械臂运动的精确同步和安全停机等功能。

新型算力引入： 随着工业机器人逐步融入机器视觉、AI缺陷检测、自主导航等功能，高性能AI芯片开始进入工业现场。一方面，工业视觉系统可能外挂GPU加速卡或嵌入式AI模块：例如在产线装配检测中，常见采用英伟达Jetson系列模块或搭载英伟达GPU的工业计算机来运行深度学习检测算法。另一方面，针对工业和医疗场景，英伟达推出了符合功能安全要求的IGX Orin平台，其提供高达275 TOPS的AI算力以及先进的安全机制，专为边缘工业AI应用设计，工业移动机器人（如仓储AGV、无人叉车）则经常使用车规级AI SoC或工控机方案：一些AGV搭载了车载NVIDIA GTX/RTX GPU或Orin NX模块用于激光+视觉SLAM和路径规划；还有不少采用英特尔酷睿CPU配合Intel RealSense深度摄像头方案来实现环境感知。值得一提的是，新一代工业机器人控制器正向集中主控 + 分布式智能关节方向发展：主控计算单元处理全局任务规划和复杂AI运算，各关节配备本地智能驱动单元（含MCU或小型SoC）处理伺服控制与传感，二者通过高速总线通信。这种架构提高了鲁棒性和扩展性，在协作机器人和柔性生产线上开始涌现。总体而言，工业机器人芯片正从纯控制型向“控制+AI融合”演进，但对芯片的可靠性、实时性要求依旧严格，需要工业级温度范围和长期支持周期的器件。

主控AI芯片： 仿生四足机器人（如机器狗、机器虎等）需要实现动态平衡、视觉导航和环境交互，其“大脑”芯片要求具备强大的AI计算能力和实时决策速度。目前国际领先的方案以英伟达Jetson系列为代表。以小米研发的四足机器人“CyberDog铁蛋”为例，它采用了英伟达Jetson Xavier NX模块作为主控AI芯片。Xavier NX拥有6核Carmel CPU和384核CUDA GPU（Volta架构张量核心），提供21 TOPS的AI算力，功耗仅10~15W，非常适合部署在体积有限的机器狗上进行视觉避障、目标跟踪等运算。Jetson模块运行Ubuntu Linux系统并支持ROS框架，使开发者能方便地调用GPU加速的视觉算法。此外，宇树科技等公司的高性能四足机器人也多采用NVIDIA Jetson系列或类似算力水平的平台，以保证机器狗可以实时处理来自摄像头、雷达、IMU的大量数据，精准完成跳跃、奔跑等复杂动作。

协处理器与分布式控制： 高端四足机器人通常采用“主控AI SoC + 多个协处理器”的架构。主控芯片负责高级感知和决策，而各肢体关节由本地控制单元智能驱动。还是以小米CyberDog为例，该机器狗实际配备了三款芯片协同工作：主控NVIDIA模块相当于大脑，负责视觉、AI推理等；全志科技的MR813芯片作为协处理器，专门执行运动控制相关计算（如模型预测控制MPC算法）、管理12个关节电机和姿态平衡，实现指令下达后的高精度动作响应；另外还集成了一颗全志R329音频SoC作为“嘴和耳朵”，承担语音识别和合成等人机交互功能。这种多芯片分工设计保证了机器狗既有强大的环境理解能力，又能稳定快速地控制肢体运动。从业界实践看，绝大多数四足机器人都会为各腿或关节配备独立MCU/DSP控制器，以实现低延迟的电机驱动与力控反馈。例如波oston Dynamics的Spot机器人每个关节内都有微控制器执行伺服控制，而主机载计算机负责高层策略。再如宇树科技的四足机器人B1使用分布式驱动方案，每个关节模块内含驱动板和处理单元，从而提高运动协调性和抗干扰能力。仿生机器人的传感器也相对丰富：通常配备立体视觉相机、超声波/雷达测距、惯性测量单元(IMU)等，这些传感器模块各自包含处理芯片，将预处理后的信息送交主控AI汇总决策。

顶级AI计算平台： 人形机器人由于要完成与人类相似的感知和动作，其计算需求是所有类别中最高的。当前高端人形机器人普遍采用旗舰级的AI芯片平台。其中最具代表性的是NVIDIA Jetson Orin和最新发布的Jetson Thor。Jetson AGX Orin（安培架构GPU）提供了200 TOPS左右的INT8算力，配备12核ARM CPU和32~64GB内存，已用于不少人形/仿生机器人原型上。例如，宇树科技2025年发布的人形机器人G1号称搭载了英伟达Jetson平台实现强大的视觉与平衡控制；Tesla的Optimus原型据传也使用了定制的车规AI芯片作为“大脑”，性能接近Orin水平。在2025年8月，英伟达发布了新一代Jetson Thor，被称为“机器人终极大脑”。Jetson Thor搭载最新Blackwell GPU，将AI算力提升至惊人的2070 TFLOPS（FP4低精度），较前代Orin提高7.5倍，能效提高3.5倍，功耗介于40W到130W之间。Thor配备了14核Arm Neoverse CPU和128GB超大内存（带宽273GB/s），可在端侧实时运行大规模Transformer等生成式AI模型，实现前所未有的本地智能这一平台一经推出即被业界追捧：波士顿动力的Atlas、人形机器人初创公司Agility Robotics的Digit第六代等均率先采用Jetson Thor，显著提升了实时决策和复杂任务处理能力。国内的宇树科技、银河机器人等企业也宣布将首批搭载Thor用于下一代人形产品研发，以求在算力上占据先机。

协处理与关节智能： 人形机器人拥有远超其他机器人数量的自由度（通常20个以上关节），因此除了主控“超级大脑”外，还需要大量底层协处理单元协同。主控AI芯片负责全局感知、规划和高级AI推理，而每个四肢关节、手指甚至躯干模块内都集成了关节控制器。这些控制器往往由高性能MCU、FPGA或小型SoC组成，直接与电机和力/位置传感器相连，执行高速闭环控制。例如，很多人形机器人的关节驱动采用了TI或英飞凌的电机控制MCU，加上编码器接口和驱动芯片，实现亚毫秒级的位置/力矩控制。值得关注的是，关节级AI开始出现：一些厂商在关节控制器中嵌入AI芯片以处理本地的传感与控制优化。比如有企业推出了内置华为昇腾910B AI芯片的智能关节控制器，通过超强算力在关节端实现高级运动控制算法，单节点算力密度媲美数据中心级别。这种设计有望降低主控的负荷，并提升系统冗余和智能自主性。整体而言，人形机器人体系结构类似于人类神经网络——中央有“大脑”处理综合信息，各末端有“局部小脑”实时控制，二者通过高速通信总线（如TSN千兆以太网、CAN FD总线等）协同工作，确保整机动作流畅且安全冗余。