机器之心原创 作者:Sia 具身智能要想往大规模应用走，像英特尔这样的头部芯片公司必须突破算力架构。 当俄罗斯首个 AI 人形机器人「艾多尔」伴着电影《洛奇》的主题曲蹒跚登场时，所有人都以为某个高 光时刻即将来临。 没想到，「帅不过三秒」 —— 向观众挥手后，它迅速失去平衡、倒地抽搐，被工作人员匆忙拖走。 近期翻车的机器人可不止这一家。 9 月，特斯拉 Optimus 因反应迟缓被吐槽； 1X 预售款 的「惊艳演示」因系远程遥控，被舆论 diss 到起飞。 业内人士对此并不意外。很多演示高度依赖人工操控，大量机器人连「站稳完成操作」都难，在工厂里 「插个 dongle 、贴个膜」，堪比「登月」。 英特尔在与数十家具身智能团队沟通过程中也发现，机器人「能跑会跳」和「能在产线干活」之间，还 存在巨大鸿沟。 到底是什么原因阻挡它们踏入生产一线呢？ 困在算力平台里的具身智能 11 月 19 日，重庆 ·2025 英特尔技术创新与产业生态大会的圆桌现场，训练数据、应用、「大脑 / 小脑分家」的架构问题都被摆上台面。但有一个答案被反复提及，算力平台正成为横在具身智能落地面 前的最大门槛之一。 目前业内已量产、相对成熟的人 ...

人形机器人市场增长与潜力 - 全球人形机器人市场规模预计从2025年90亿元增长至2029年1500亿元，复合年增长率超75% [2] - 工业搬运与医疗场景成为核心增长引擎，短期以试点补位为主，中期逐步规模化应用于制造与服务领域，长期有望普及至家庭场景 [5] 处理器技术架构与分工 - 人形机器人依赖"大脑-小脑-肢体"协同体系：大脑负责语音识别、环境感知等认知功能，小脑承担运动控制，肢体执行指令任务 [5] - 大脑功能主要由英伟达GPU承担（如环境感知、任务规划），小脑功能普遍采用英特尔CPU（如平衡维持、轨迹规划） [8] - 英特尔Core i5/i7作为标配电控芯片，满足基础控制与数据处理需求，i7在核心频率与线程数上优于i5 [8] 主流处理器供应商与产品应用 - 英伟达Jetson Orin系列提供最高275TOPS算力，性能为上一代芯片的8倍，支持生成式AI与边缘应用开发 [9] - Jetson Orin NX主打高性价比，提供100TOPS算力，适用于中高端机器人 [9] - 英伟达2025年8月发布Jetson AGX Thor开发者套件，起售价3499美元，提供2070 FP4 TFLOPS算力，为前代Jetson Orin的7.5倍 [9][10] - 特斯拉具备自研芯片能力（Dojo用于训练，FSD用于端侧运算），其他厂商多依赖外购英特尔或英伟达芯片 [6] - 优必选Walker X采用Intel i7-8665U（双路1.9GHz）与NVIDIA GT1030显卡（384核心） [6][7] - 宇树科技H1-2标配Intel Core i5/i7，可选配Nvidia Jetson Orin NX（最多三块） [6][7] 国产芯片研发进展与优势 - 瑞芯微RK3588/RK3588S芯片被智元、逐际动力等采用，集成四核Cortex-A76与四核Cortex-A55，NPU算力达6TOPS，支持8K编解码 [11] - 地平线地瓜机器人推出RDK S100开发套件，集成CPU+BPU+MCU架构，提供80TOPS或128TOPS算力，定价2799元，为英伟达同等方案一半价格 [12][14] - 黑芝麻智能与中科院合作提供"华山A2000"（大脑）与"武当C1236"（小脑）双芯片方案，A2000算力对标4颗英伟达OrinX [13] - 云天励飞开发DeepXBot系列芯片，加速感知与认知推理任务 [13] - 国产芯片优势包括高性价比与定制化服务，可针对工业、家庭、教育等场景调整功能 [14] 技术发展趋势：大小脑融合架构 - 当前大小脑分离架构存在算力需求激增、通信延迟、开发成本高、传感器融合困难等瓶颈 [16] - 大小脑融合通过单芯片或一体化设计实现感知-决策-执行无缝衔接，成为主流发展方向 [15][17] - 英伟达与英特尔宣布合作，未来可能推出融合X86与CUDA生态的SoC芯片 [17] 行业挑战与瓶颈 - 数据积累不足限制具身智能模型训练 [18] - 硬件架构需优化算力密度、功耗控制与散热性能 [19] - 高端芯片、伺服电机与传感器导致整机成本过高，难以普及消费级市场 [20] - 安全性需求包括运动安全与数据隐私保护 [20] - 系统架构非一致性、解决方案泛化能力不足与场景适配复杂性高需产业链协同创新 [20]