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人形机器人芯片的国产化路径梳理

来源:芝能智芯 发布时间:2025-12-11 74
智能制造传感器机器视觉运动控制工业机器人软件及平台工业互联智能加工设备智能制造解决方案电子芯片 产业动态人工智能
随着人形机器人从演示走向规模出货,行业正从“算力至上”转向“成本-功耗-交付”综合权衡。

人形机器人领域的芯片竞争,从一开始就和汽车和其他领域不一样,在这个中国试图通过创新占据核心的领域里,局面可能变得不一样。

 

英伟达凭借GPU架构与CUDA生态是基础基石,这是大家目前在用的高端基础;而特斯拉则通过自研芯片与闭环体系构建出独特路径,也是不可复制的,后面还有高通和其他国外芯片玩家也要切入这个市场。

 

当行业从实验室迈向较大规模的商用,成本、散热、续航与交付效率开始全面主导决策,国产芯片厂商受益于自主可控和行业发展早期就开始导入,比如地瓜机器人、黑芝麻科技还有瑞芯微都有不错的站位。

 

我们这次围绕瑞星微的故事开始叙述,RK3588在中国初创企业的量产人形机器人上的落地,来探讨一下。

 

 

从跟随到自主可控的机器人芯片体系

人形机器人这个领域,大家都知道在英伟达和特斯拉的推动下变得很火热,受益于英伟达的GPU异构计算体系。

 

Jetson 系列,如 Orin NX 是微缩的高性能计算平台,通过 ARM CPU 与大规模 CUDA 核心组成的架构,为并行计算、视觉推理以及深度学习提供了基础,这使其成为四足机器人、人形机器人、(大型)无人机等运动控制场景的选择。 

 

Transformer 模型在多模态机器人领域的普及,英伟达在新一代 Thor 芯片中直接集成 Transformer 引擎,使其在处理自然语言理解、动作预测和多模态融合方面更具针对性。

 

英伟达强势的原因是其长期构建的开发者生态,包括 CUDA 工具链、TensorRT 部署框架、Isaac 模块还有对 ROS/ROS2 的深度支持,生态优势与其在全球顶尖高校、机器人创业公司中的渗透形成了正反馈,这些使得初期研发人员有了很好的基础。

 

在用量不大的情况下,英伟达其价格体系也保持高位,形成了“不可替代,但昂贵”的市场定位。

 

特斯拉从一开始就走的是垂直整合路线。FSD 芯片的设计并非通用计算平台,这一套基础也是比较特立独行的,很难参考。

 

在多数机器人应用中,有不同的算力需求区分,所以在现在降本的过程中,中等的算力需求和长期可控成本的的诉求,为中国的初创公司提供了信心,也是国产机器人芯片的机会。

 

成本敏感性、交付效率与场景碎片化正成为行业最关键的竞争维度,而这三个维度恰好是国产方案的优势所在。

 

瑞芯微这家公司一开始在物联网赛道的,也是针对端侧AIoT产品升级及端侧模型部署对性能、带宽、功耗的核心需求,推出端侧算力协处理器系列解决方案;

 

并且逐步完善AIoT SoC主芯片平台,面向端侧AI应用作准备,端侧AI可以覆盖汽车、机器人、教育、家庭、医疗、工业等多领域。

 

 

瑞芯微的 RK3588 用8 核异构 CPU 架构、6TOPS NPU 算力及低功耗的特点,应用于多款国产人形机器人。

 

 

 优必选 Walker X 选了作为主控芯片;

 

 宇树 Unitree G1 用其满足伺服控制、关节驱动与动作协同需求,保障动作精准执行;

 

 松延动力 2025 年发布的女性形象仿生机器人 “小诺” 搭载该芯片,结合自主控制算法实现 32 个面部自由度的复杂表情模拟与流畅多语言交流,人形机器人 “Bumi 小布米” 则采用 RK3588S 相关方案,以高性价比支撑行走、语音交互等基础功能;

 

 智元机器人灵犀 X2 采用 “大小脑” 融合方案,基础算力板搭载两颗 RK3588 芯片,满足混合运算与实时运动控制需求,旗舰版还可搭配高算力板适配更复杂商用场景。

 

 

瑞芯微提供的产品,是在现实出货需求下,有足够的成本要求下通过现阶段“够用就好”的特点,使机器人控制系统的 BOM 成本往下打。

 

机器人不像智能手机,也不像汽车,应用场景高度分散,功能需求完全不同,灵活供应链与适配效率,使其极适合这种碎片化需求。

 

 

RK182X系列协处理器,支持3B-7B端侧大模型部署,与主控芯片搭配使用,解决算力扩展问题。

 

 

从这个意义上,高端继续高端开发,从需求迭代来看,瑞芯微也是通过机器人事业部,规划未来三年的产品路线。RK3668 集成运动控制接口,如 CAN-FD 与 EtherCAT,使其能够在更底层接管控制。

 

 

 RK3599 (2026年-2027年)面向端侧大模型推理,20 TOPS 算力可支撑相对复杂的感知与指令理解。

 

 RK3900 (2027年及以后)使用 Chiplet 化组合,将算力模块化,为不同机器人类型带来灵活的配置方案,通过平台化体系覆盖从低端到高端的机器人应用。

 

 

小结

人形机器人行业这段时间是从从算力驱动(围绕表演和功能)向成本驱动(出货逻辑,要规模多一些,成本低一些)的转折点。低功耗、低成本、快速交付方案,国产芯片也在尝试用过往的产品快速适配这个赛道。

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