2025年，人形机器人发展如火如荼，伴随着多家企业进入量产，堪称人形机器人发展的元年。在人形机器人运算和控制中发挥最重要作用的当数主芯片——主要涵盖 CPU、GPU、NPU 等计算芯片，是机器人执行复杂算法和智能决策的“大脑”。那目前的人形机器人主要用到哪些主芯片呢？

目前国内外人形厂商中，仅特斯拉具有自研芯片的能力。其余人形机器人厂商大多依靠英特尔和英伟达的外购芯片，我们就来做详细的统计分析。

1.1、 特斯拉（Tesla Optimus）

特斯拉主要通过 FSD 与 Dojo 芯片的协同创新，构建了 “实时感知-云端训练-智能决策” 的闭环生态，推动人形机器人向更高精度、更低成本的方向演进。

1.1.1、端侧芯片：FSD Hardware 4.0

架构与性能：采用 7nm 制程，单芯片算力 72 TOPS（INT8），总算力达 144 TOPS（双芯片设计）。集成 12 核 ARM CPU、GPU 与专用 NPU，支持多模态数据处理。

功能特性：

支持 Wi-Fi、LTE 通信及硬件级安全防护，确保数据传输与系统安全。

专用 ISP 图像信号处理器，25ms 内完成多摄像头数据融合，延迟较前代降低 40%。

与特斯拉自动驾驶系统共享底层架构，实现算法复用与数据闭环优化。

1.1.2、训练端芯片：Dojo D1

技术参数： 7nm 工艺，645mm² 集成 500 亿晶体管，支持 BF16/CFP8 算力 362 TFLOPS，FP32 算力 22.6 TFLOPS，TDP 400W。

技术复用：打通自动驾驶与机器人底层模块，降低研发成本。例如，FSD 的视觉 SLAM 算法直接应用于 Optimus 的环境建模。

生态构建：特斯拉自建 “Cortex” 超级计算集群，部署 10 万颗英伟达 H100/H200 芯片，强化模型训练能力，同时保持自研芯片的垂直整合优势。

图|FSD 与 Dojo 芯片

来源：特斯拉AI day

未来，随着 5nm 工艺与 Chiplet 技术的导入，其芯片架构将进一步提升能效与集成度，巩固在 AI 机器人领域的技术领导地位。

1.2、优必选（UBTech）

优必选在初代Walker 主要搭载Intel i7 7500U 频率2.7Ghz和Intel i5 6200U 频率2.3Ghz芯片，在升级版Walker X主要是Intel i7-8665U（双路，1.9GHz）+NVIDIA GT1030显卡，384核心。

图|优必选算力配置

来源：公司官网、与非研究院整理

特点：Intel 处理器提供通用算力，GPU 优化多模态交互能力。

1.2.1、运动控制与稳定性

双路 CPU：并行处理步态规划与平衡控制算法（如斜坡自适应、动态足腿控制），响应速度提升至 < 10ms。支持背负 10kg 重物或双臂负载 3kg 行走（初代仅单臂 1.5kg）。

1.2.2、视觉与交互能力

GT1030 显卡：

实现实时 3D 环境建模（精度 1cm），支持复杂场景下的物体分拣与家电操作（如拧瓶盖、端茶倒水）。多模态交互系统（视、听、触）响应速度提升 2 倍，支持 28 种情绪表达。

1.2.3、续航与散热

功耗平衡：

双路 CPU +显卡组合总功耗约 60W，通过电池优化（54.6V/10Ah）实现 2 小时续航（综合工况）。模块化设计支持快速散热，适应长时间连续工作。

Walker X 的处理器升级（双路 i7-8665U+GT1030）显著提升了其复杂场景处理能力与交互体验，使其成为全球首款可商业化的大型人形服务机器人。未来随着专用 AI 芯片和能效比优化技术的突破，Walker 系列有望在工业协作、家庭服务等领域进一步拓展应用边界。

1.3、宇树科技（Unitree）

图|宇树机器人算力配置

来源：公司官网、与非研究院整理

1.3.1、Intel Core i5/i7

基础性能：作为标配电控与平台功能芯片，Intel Core i5/i7具备多核心处理能力，i7 通常在核心频率、线程数上优于 i5，可满足机器人基础控制、数据处理及用户开发环境搭建需求，支撑非极致算力的算法运行与系统管理。

1.3.2、Nvidia Jetson Orin NX

AI 算力：单块 Jetson Orin NX 最高提供 100 TOPS 算力，支持并行处理复杂 AI 任务（如视觉感知、路径规划）。H1 – 2 最多可配置三块，总算力达 300 TOPS，大幅提升机器人对多传感器数据（如深度相机、激光雷达）的实时处理能力，适用于高精度环境感知与复杂决策场景。

1.3.3、Nvidia Jetson Orin

旗舰级算力：Jetson Orin 算力高达 275 TOPS，G1 EDU 搭载该芯片后，在高算力模组上具备显著优势，可支持大模型推理、多模态融合（如视觉-语言交互）等高端应用，满足科研级或工业级对机器人智能化、实时性的严苛要求，例如复杂场景下的精准导航与操作控制。

1.3.4、8 核高性能 CPU（G1/G1 EDU 基础算力）

通用计算：8 核 CPU 提供稳定的基础算力，可处理机器人运动控制、通信协议等实时性任务，确保系统底层运行的流畅性，但在 AI 专用计算能力上弱于 Jetson 系列，需依赖高算力模组（如 G1 EDU 的 Jetson Orin）补充 AI 处理能力。

宇树机器人的H1/H1-2：通过 Intel i5/i7 保障基础控制，选配 Jetson Orin NX（单块或多块）灵活提升 AI 算力，适应不同开发与应用场景。而G1 EDU：凭借 Jetson Orin 的高算力，在智能感知与决策上更具优势，适合对 AI 处理要求较高的教育、科研或工业场景；G1 的 8 核 CPU 则侧重基础任务处理，需依赖外部算力扩展。

1.4、傅里叶智能

傅里叶智能的GR-1也是首台具备端到端环境感知能力的人形机器人，中央处理器主要采用I7 13700H。

图|傅里叶机器人算力配置

来源：公司官网、与非研究院整理

英特尔酷睿 i7-13700H 处理器采用 Intel 7 制程工艺，6 性能核+8 能效核异构设计，支持超线程技术实现 20 线程并发处理，基础频率 1.6GHz，睿频至高 5.0GHz，24MB 智能缓存。性能核（P 核）采用 Golden Cove 微架构，能效核（E 核）基于 Gracemont 架构，实现计算资源的动态分配。内置英特尔高斯神经加速器（GNA），支持 AI 算法硬件加速；具备 Intel vPro 平台安全特性，包括硬件级威胁检测、虚拟化技术（VT-x/VT-d）及操作系统守护。

英特尔RealSense 深度摄像头通过结构光、TOF 等技术实现高精度 3D 环境感知，支持 6 自由度（6DoF）定位，广泛应用于 SLAM、手势识别、生物特征认证等场景。最新模块如 D455 采用全局快门，支持 1280×720 分辨率，100fps 高速成像。

总体上，i7-13700H 的异构计算能力为 RealSense 的深度感知技术提供了强大算力支撑，两者结合正推动人形机器人领域的发展。

1.5、众擎机器人

在人形机器人的演进历程中，计算架构的革新始终是突破运动控制、环境感知与决策智能的关键。2024 年 Engine AI 众擎机器人推出的 PM01 人形机器人，首次将 Intel N97 处理器与 NVIDIA Jetson Orin 模组深度融合，标志着人形机器人进入异构计算的新纪元。这种创新组合通过 CPU 与 GPU 的协同优化，在能效比、实时响应和扩展性方面实现了突破性提升。

图|众擎算力配置

来源：公司官网、与非研究院整理

Intel N97 作为 Alder Lake-N 系列的旗舰处理器，采用 10nm Enhanced SuperFin 工艺，集成 4 核 x86 架构 CPU 与 24 EU UHD 显卡。其基础频率 2.6GHz，睿频可达 3.6GHz，配合 6MB 三级缓存，为机器人操作系统、多线程控制算法提供了稳定的算力支撑。值得注意的是，N97 内置的 Intel UHD Graphics 支持 4K@60Hz 视频编解码，可高效处理多摄像头视觉数据。

NVIDIA Jetson Orin 模组则搭载 Ampere 架构 GPU，集成 2048 个 CUDA 核心与 64 个 Tensor Core，峰值算力达 275 TOPS（INT8）。其统一内存架构提供 64GB 带宽，支持多模态传感器数据的并行处理。通过 PCIe 4.0 接口与 N97 直连，实现 CPU 与 GPU 间的低延迟数据交互，构建起 “中央控制+边缘加速” 的双层计算体系。

这种异构组合在 PM01 机器人中展现出独特优势：N97 负责实时操作系统调度、运动学解算与安全策略执行，Jetson Orin 则专注于视觉 SLAM、姿态估计与强化学习推理。实测数据显示，相较于单一架构方案，双芯协同使路径规划延迟降低 42%，多目标跟踪帧率提升至 85FPS。

1.6、智元机器人

图|智元机器人算力配置

来源：公司官网、与非研究院整理

智元机器人配置的Jetson AGX Orin 64GB拥有极致 AI 算力，275 TOPS 的 INT8 算力，是上一代 Jetson AGX Xavier 的 8 倍，支持同时运行多个复杂 AI 模型（如 VLM 视觉语言模型、SLAM 算法）。

同时支持 16 通道 MIPI CSI-2 摄像头、激光雷达、IMU 等多传感器融合，延迟 < 5ms。适用于人形机器人的 “眼-脑-手” 协同控制（如灵巧手操作、动态避障）。

能效比优化

60W 功耗下实现工业级稳定性，适合无风扇设计的移动机器人（如服务机器人、巡检机器人）。

软件生态完善

支持 NVIDIA Isaac SDK（机器人开发）、DeepStream（视频分析）、TensorRT（模型加速）。

 

在统计的企业中，国内人形机器人厂商主要使用海外芯片居多，主要包括英伟达的算力芯片，英特尔的通用计算芯片和视觉芯片为主。

2.1、全志科技

目前，国内厂商中全志科技发布有八核高性能机器人专用芯片MR527。

MR527系列芯片集成了8核Arm® Cortex®-A55 CPU、NPU、Mali™-GPU、MCU等多个高性能计算单元，具有强大的硬件编码能力和丰富的传感器接口，支持GPIO、PCIe、SDIO、USB、SPI、TWI、UART、GPADC、LRADC、PWM等常用接口。适用于扫地机、割草机、服务机器人、四足机器人等产品形态。小米仿生四足机器人 “铁蛋”，实现多关节协同控制，成本仅为国际同类产品 60%。

图|产品特点

来源：公司官网

2.2、瑞芯微

在国内厂商中，瑞芯微RK3588表现出色，赋能各类AI场景。

强劲算力：采用八核 64 位 ARM 架构 ，4 颗 Cortex – A76 高性能内核（主频达 2.4GHz）与 4 颗 Cortex – A55 能效内核（主频 2.0GHz）组合，多任务处理和复杂计算能力出色。内置 6TOPS 算力的 NPU，支持多种数据类型与主流深度学习框架，能高效处理图像识别、语音交互等 AI 任务。

优秀图形处理能力：集成 Mali – G610 MP4 GPU，支持多种图形标准，2D/3D 图形渲染表现好，为智能硬件带来优质视觉体验，像高清游戏、3D 建模展示等应用都可流畅运行。

RK3588 广泛应用于智能平板、边缘计算、工业电脑、机器人、8K 视频终端等领域，为高性能与智能化需求提供有力支持，有望成为人形机器人芯片中的国产替代先锋。

图|产品性能

来源：公司官网

2.3、地平线

征程6P是地平线专门面向全场景智能驾驶应用推出的性能旗舰版方案，集成 BPU、CPU、GPU、MCU 等丰富计算资源。例如征程 6P 还集成 GPU，拥有 200G FLOPS 算力，支持 3D 图像渲染；全功能 MCU，提供 10K DMIPS ASIL – D 算力，单颗芯片可满足全栈计算任务，降低系统集成与部署难度。

图|产品性能

来源：公司官网

主要性能：

环境感知方面：凭借强大算力与对先进算法的支持，可高效处理视觉传感器（如深度相机、摄像头）数据，实现高精度环境建模与物体识别 ，帮助人形机器人更好感知周围环境，规划行动路径。

运动控制方面：与机器人的运动控制算法相结合，根据感知信息实时调整机器人动作姿态 ，实现更精准、灵活的运动。

多模态融合方面：征程 6 系列芯片可支持融合视觉、听觉、触觉等多模态传感器数据 ，实现更智能决策与行为

2.4、其他

除了以上企业，紫光国微、中科曙光、寒武纪等企业也正通过ASIC芯片、GPU等技术路径，致力于提升芯片的计算能力，以满足人形机器人在感知、决策和执行等环节的需求。

紫光国微作为芯片设计领域的佼佼者，其ASIC芯片在汽车芯片、TMT等板块有着广泛的应用。中科曙光则依托其在AI算力和自主可控方面的优势，为数据中心运营商等提供高性能的计算解决方案。寒武纪的云端智能芯片及加速卡占据了主营收入的94.27%，边缘端智能芯片及加速卡占据了5.29%，终端智能处理器IP占据了0.34%。这些企业的技术进步和产品创新，为人形机器人的未来智能化发展提供了坚实的基础。

随着技术的进步，人形机器人芯片正变得越来越复杂，集成了更多的功能和更高的性能。目前可能因为算力要求不大，研发稳定性等各方面原因，国内外人形机器人多采用英特尔和英伟达的高算力芯片。因此，国产高算力芯片在人形机器人领域需要逐步实现突破，逐步摆脱对进口的依赖。

令我们欣喜的是，在国产的芯片中全志科技的MR527，瑞芯微的3588和征程 6 系列芯片，已经具备高性能CPU、GPU等集成方案与多模态处理能力，可用于人形机器人的环境感知与决策。随着未来大规模量产的进行，国产高算力芯片有望更多的融入人形机器人产业生态中。