芝能智芯出品

現(xiàn)在的AI機器人作為人工智能的終端載體，核心能力離不開芯片系統(tǒng)的支撐。不同類型的機器人在算力、能效、控制實時性以及系統(tǒng)集成度方面存在顯著差異。

從家用清潔設備到商用服務機器人，再到工業(yè)自動化與人形仿生平臺，芯片架構的選擇反映了功能定位、成本結構與智能深度的平衡過程。我們對不同的方案大概做一些梳理：

Part 1

  芯片方案：

從家用到工業(yè)的分層智能

在機器人產業(yè)內部，芯片的差異不僅體現(xiàn)于算力指標的高低，也是系統(tǒng)設計的優(yōu)先級。家用和商用機器人追求的是“在有限功耗和成本中實現(xiàn)足夠智能”，而工業(yè)與人形機器人則更強調“實時控制與高可靠性下的智能協(xié)同”。

● 家用/消費類機器人以高性價比與長續(xù)航為導向，其芯片方案以ARM架構SoC為主，注重集成化與低功耗。

典型的掃地機器人多采用國產全志科技、瑞芯微等方案，這些SoC在1.2~1.5GHz主頻下即可支持SLAM建圖和路徑規(guī)劃。配合512MB~1GB內存，它們能夠運行輕量化的導航與避障算法，同時控制成本。

對于具備AI視覺識別的中高端機型，如石頭科技旗艦款，還會增加獨立的視覺AI單元，用于檢測寵物、線纜等復雜障礙。部分廠商在更高端型號中引入了高通IoT版驍龍?zhí)幚砥鳎�借�?核APQ8053或類似方案實現(xiàn)更流暢的AI避障。

總體而言，家用機器人芯片正向“低功耗AI SoC + 分布式MCU”模式演化，即在主控承擔策略計算的同時，通過低功耗MCU完成電機與傳感層控制，從而兼顧能效與響應速度。

● 商用服務機器人則需要更高層次的智能交互與多模態(tài)感知能力。

餐飲配送、巡檢、導覽等場景要求機器人具備視覺、語音與環(huán)境融合感知，計算平臺必須能支撐多線程AI任務。

以高通QRB5165（RB5平臺）為代表的方案，為服務機器人提供了約15 TOPS的AI算力，內置Adreno GPU與專用視覺加速器，可同時處理多路攝像頭輸入。搭載此平臺的機器人可在數(shù)瓦功耗下完成圖像識別與語音交互。

國產替代方案如瑞芯微RK35xx與海思Hi3519系列，也通過NPU加速和本地AI推理實現(xiàn)中高性能的視覺算法處理，通常配備4~8GB LPDDR4內存與16GB以上存儲，以支持Linux或Android系統(tǒng)及ROS框架運行。

為滿足商用部署的可靠性需求，這類機器人在協(xié)處理與通信上采用模塊化設計：

◎ 以STM32或TI MCU負責底盤驅動控制，以獨立通信模組（4G/5G/Wi-Fi）保證云端協(xié)同；

◎ 而部分產品在邊緣端引入地平線芯片，提升人臉識別與語音推理效率，“AI平臺+運動控制單元+通信安全芯片”的分層架構，已成為服務機器人行業(yè)的主流方向。

● 工業(yè)機器人則處于完全不同的計算體系中。

制造業(yè)使用的多關節(jié)機械臂與移動AGV強調的是“確定性與可靠性”。其控制系統(tǒng)以PLC或工業(yè)PC為核心，采用x86或工業(yè)級ARM處理器，運行實時操作系統(tǒng)（VxWorks、QNX等）以保障亞毫秒級反饋。

伺服控制與路徑規(guī)劃任務通常由DSP或FPGA加速，實現(xiàn)高頻閉環(huán)控制。

納博特控制器等系統(tǒng)采用雙層結構：上層IPC負責運動規(guī)劃與AI任務，下層RTOS實時執(zhí)行伺服控制，并通過EtherCAT等總線通信。

隨著AI視覺檢測與自主導航在工業(yè)現(xiàn)場的普及，GPU與AI SoC正在滲透進工業(yè)控制架構。

NVIDIA Jetson Orin與IGX Orin平臺為工業(yè)AI提供了從50到275 TOPS的算力，能夠支持復雜的視覺檢測與自主搬運場景。倉儲AGV、無人叉車等移動機器人常結合英偉達Orin NX或英特爾酷睿CPU加RealSense攝像頭實現(xiàn)激光+視覺SLAM。

工業(yè)機器人開始采用“集中主控+智能關節(jié)”架構——主控平臺承擔AI推理與路徑規(guī)劃，各關節(jié)配備帶MCU的小型驅動單元執(zhí)行高速伺服控制，分布式架構提升了魯棒性與安全冗余，也為未來的協(xié)作機器人提供了柔性擴展空間。

Part 2

  算力與架構的演進：

從多芯協(xié)同到類人智能

仿生與人形機器人則追求“智能與感知的統(tǒng)一”，主控芯片既要具備大規(guī)模AI推理能力，又要能實時處理數(shù)十個傳感與執(zhí)行模塊的數(shù)據，算力與架構的平衡成為關鍵。

● 仿生四足機器人

以機器狗代表了中高算力邊緣AI的典型形態(tài)，小米CyberDog采用NVIDIA Jetson Xavier NX作為核心AI平臺，提供21 TOPS算力，在10~15W功耗下實現(xiàn)視覺識別、平衡控制和動態(tài)避障。其系統(tǒng)運行Ubuntu與ROS框架，利用GPU并行計算處理多傳感器數(shù)據。

為保證實時控制，小米還使用全志MR813芯片作為運動協(xié)處理器，專門執(zhí)行姿態(tài)解算和模型預測控制算法，管理12個關節(jié)的電機運動，全志R329音頻SoC處理語音交互。

主從協(xié)同設計使AI決策與物理運動形成閉環(huán)，既有靈活性，又保證反應速度。類似的架構也出現(xiàn)在宇樹科技、波士頓動力等廠商的產品中。

四足機器人通常采用分布式控制：每個關節(jié)模塊內含獨立MCU或DSP，執(zhí)行電機驅動與力反饋，而主控AI負責運動規(guī)劃與環(huán)境理解，“中央大腦+局部小腦”的模式在仿生系統(tǒng)是主流，需要在毫秒級周期內完成姿態(tài)調整，任何延遲都可能導致失穩(wěn)。

● 人形機器人領域

芯片系統(tǒng)進一步進化為“多層異構融合”，需要在空間中保持動態(tài)平衡、執(zhí)行自然動作，并通過視覺和語言系統(tǒng)進行人機交互。

以英偉達Jetson Orin與新一代Jetson Thor為代表的AI平臺，Orin系列擁有200 TOPS級別算力，可支持多攝像頭輸入與Transformer類模型推理；Thor平臺更是將AI性能提升至2070 TFLOPS（FP4），具備128GB高帶寬內存和14核Neoverse CPU，足以在端側運行生成式AI模型。

人形機器人需要在沒有云端依賴的情況下，實現(xiàn)本地感知與決策，人形機器人的架構普遍包含幾十個協(xié)處理單元：每個關節(jié)由獨立控制器（MCU、FPGA或小型SoC）管理，與電機、編碼器、力矩傳感器相連，執(zhí)行亞毫秒級控制任務。

部分企業(yè)開始在關節(jié)層面引入AI芯片，通過AI推理實時優(yōu)化控制參數(shù)，實現(xiàn)“自適應運動”，本地智能化降低了中央處理壓力，也讓系統(tǒng)在部分損傷情況下仍能維持基本運動功能。

通信體系同樣在演化，一開始機器人依賴CAN總線傳輸，逐漸轉向TSN千兆以太網等高帶寬方案，分布式模塊之間的數(shù)據同步精度提升到微秒級，保證了多關節(jié)協(xié)調動作的流暢性與安全性。

從家用到人形機器人的芯片演進展現(xiàn)出三大趨勢：

◎ 算力下沉與協(xié)處理增強。 過去集中在主控端的AI計算正逐步分散到邊緣節(jié)點與傳感端，從而降低系統(tǒng)延遲、提升能效。

◎ 異構計算架構成為主流， CPU、GPU、NPU及MCU共同構成組合的計算體系，根據任務特性進行分工協(xié)作，當然現(xiàn)在大小腦和執(zhí)行系統(tǒng)開始慢慢分清楚了。

◎ 軟硬件一體化生態(tài)形成壁壘，高通、英偉達提供算法SDK和開發(fā)框架，國產廠商如瑞芯微、全志、地平線也正通過軟件生態(tài)完善競爭力。

  小結

智能硬件中，運動類的機器人對芯片要求最高一些，消費級產品的低功耗SoC，到工業(yè)控制的實時系統(tǒng)，再到人形平臺的AI芯片，我們會持續(xù)跟蹤每個平臺的內容，從主控芯片的角度來跟蹤AI智能硬件和智能機器人的發(fā)展。芯片不光是主控的硬件，也是算法與生態(tài)的承載體，需要從各個角度來觀察。

       原文標題 : 不同機器人芯片體系：從家用到人形的智能演進邏輯