2025-05-08 全面突围！AI芯片与机器人“大脑”如何实现协同设计？

作者：余柯 出品：机器人产业应用

AI芯片是具身智能实现实时感知、决策与执行闭环的核心算力基座，其自主可控性直接关系国家人工智能战略安全。当前AI芯片在具身智能领域，起到的作用至关重要，从算力需求到低功耗设计，以及软硬件协同，国产AI芯片正实现技术-场景-生态的全面突围，本文我们将从政策背景、国产芯片突围路径、大模型与芯片协同优化等方面进行简析。

01

政策背景：国产AI芯片上升为国家战略

AI芯片是具身智能实现实时感知、决策与执行闭环的核心算力基座，其自主可控性直接关系国家人工智能战略安全。北京、深圳等城市已将AI芯片列为核心技术攻关方向，政策支持力度空前。  

•北京：发布《具身智能科技创新与产业培育行动计划（2025-2027年）》，明确提出研制高性能具身智能芯片，覆盖云端推理与端侧低功耗场景，目标到2025年实现国产AI芯片在推理端替代率达30%。  

•深圳：通过《人工智能先锋城市行动计划》，重点支持端侧芯片算力与模型适配能力提升，推动轻量化模型与芯片协同优化。 

目前，一线城市通过技术攻关和产业链协同，构建自主可控的AI芯片生态，突破国际技术封锁。

02

AI芯片的在具身智能领域的关键作用

三大核心作用

2.1

  算力需求：从通用到精准定制

具身智能需实时处理视觉、语音、运动等多模态数据流（如机器人每秒处理数十GB环境信息），传统通用芯片（如CPU）因算力分散、延迟高（通常>50ms）难以满足需求。国产芯片通过异构计算架构实现算力定向释放：

技术亮点：

•炬芯科技ATS362X：通过“CPU+DSP+NPU”三核分工，定向优化音频处理能力（如声纹识别延迟<10ms），算力达132 GOPS，支持智能音箱实时交互。

•迈特芯立方脉动架构：能效比达29.12 TOPS/W（是传统GPU的3倍），专为大语言模型边缘部署设计，带宽利用率75%，可加速基因序列分析效率50%。

2.2

  低功耗设计：突破“能耗墙”

具身智能终端（如无人机、服务机器人）需在有限电池容量下维持高性能运行。传统芯片因频繁数据搬运导致能耗高（如GPU功耗常超50W），国产技术通过存算一体与模型优化实现突破：

典型案例：

•苹芯科技PIMCHIP-S300：基于SRAM的存算一体设计，将数据存储与计算合二为一，减少90%的数据搬运能耗，使智能手表心率监测功耗从5mW降至0.5mW。

•炬芯MMSCIM NPU：通过算法压缩技术（如权重剪枝），在安防监控场景中实现毫瓦级运行功耗，支持4K视频流实时分析。

2.3

  软硬协同：生态破壁之战

国产芯片需打破国际巨头（如英伟达CUDA）的生态垄断，通过工具链兼容与开放生态加速场景落地：

实践成效：

• 寒武纪Neuware平台：通过自动转换工具，将CUDA代码迁移至国产芯片的周期从3个月缩短至1个月，助力工业机器人算法快速迭代。

• 英特尔OpenVINO：在智能工厂场景中，通过模型压缩与量化技术，使端侧芯片算力需求降低40%，响应速度提升至毫秒级。

技术-场景-生态的三重突围：

国产AI芯片正以精准算力分配（异构架构）、超低功耗设计（存算一体）、开放工具链（生态兼容）三大能力，推动具身智能在消费电子、工业制造等场景加速渗透。随着技术成熟与生态完善，国产芯片有望在5年内实现端-边-云全栈自主化，成为全球AI竞赛的核心竞争力。

03

国产芯片的突围路径

3.1

  技术路线分化

国产AI芯片技术路线呈现差异化布局：

燧原科技专注ASIC专用架构，以高能效推理芯片见长，但需应对算法快速迭代的适配压力；

苹芯科技凭借SRAM介质突破存算一体技术，在端侧低功耗场景与华为、海康威视形成产业协同；

希姆计算则押注RISC-V开源架构开发云端大算力芯片，亟待破解场景落地不足与生态兼容性难题。

三大路径分别瞄准推理加速、边缘计算与云端训练赛道，形成错位竞争的技术矩阵。  

3.2

 系统级适配与场景深耕

AI芯片系统级适配加速场景渗透，京深两地形成差异化突破路径：

北京依托"大小脑模型"协同框架，推动芯片与多模态算法深度适配，实现复杂模型的高效部署与资源动态调度；

深圳聚焦工业场景，通过端侧芯片与轻量化模型协同优化，将工业机器人响应速度提升40%，破解实时控制与能耗平衡难题。

二者分别从算法集成度与场景颗粒度切入，构建起"云端-边缘"联动的适配体系，为智能制造、智慧城市等垂直领域提供定制化算力底座。

04

大模型与芯片协同优化：端侧智能的黄金搭档 

要让“聪明”的大模型跑在机器人、手机等端侧设备上，就像让大象在茶杯里跳舞——既要保持模型的理解能力，又要控制功耗、延迟和成本。芯片与大模型的协同优化正是破解这一难题的关键，以下是三大典型案例：

4.1

  高通 × 阿加犀：端侧大模型“瘦身术”

产品：人形机器人“通天晓”

芯片：高通QCS8550处理器（手机级芯片改造）

技术亮点：

•模型压缩：将百亿参数的大模型（LLM）压缩至端侧可运行版本，内存占用降低80%，功耗控制在5W以内（相当于手机玩游戏时的耗电）。

•多模态融合：通过芯片内置的AI引擎，同时处理摄像头画面（视觉）、麦克风指令（语音）和关节传感器数据（动作），实现“听懂指令→规划动作→执行操作”全流程端侧完成，响应延迟<200毫秒（比云端传输快10倍）。

场景价值：

在汽车工厂中，“通天晓”能根据工人语音指令（如“把零件运到A区”），自主避障导航、搬运物料，单机成本仅3万元（传统工业机器人方案的1/5）。 

4.2

  英特尔“大小脑融合”：算力灵活拼装

方案：CPU（小脑）+ GPU（大脑皮层）+ NPU（脑干）三合一架构

落地产品：人形机器人“领航者2号”

协同逻辑：

•CPU（运动控制“小脑”）：负责关节电机控制、平衡调节等实时任务，延迟<1毫秒。

•GPU（大模型“大脑皮层”）：运行20B参数模型，解析复杂指令（如“检查流水线第三工位的螺丝是否松动”）。

•NPU（感知“脑干”）：处理摄像头/雷达数据，实时构建环境3D地图，功耗仅2W。

效果对比：

传统方案（纯CPU+云端模型）

•成本：15万元/台

•功耗：60W

•任务响应：2秒

英特尔方案

•成本：8万元/台

•功耗：25W

•任务响应：0.3秒

4.3

  面壁智能 × 加速进化：

小模型也有大智慧

突破点：全球首个端侧多模态大模型机器人

硬件配置：

•芯片：定制NPU（峰值算力16 TOPS）

•模型：MiniCPM-V 2.6（8B参数，手机可运行）

技术魔法：

•视频理解“快进键”：模型通过芯片硬件加速，能实时解析摄像头画面（如识别“桌上的水杯还剩半杯水”），处理速度达120帧/秒（接近人眼视觉）。

•记忆瘦身术：将模型运行时内存占用压缩到6GB（相当于同时打开3个微信+1个王者荣耀），可在机器人本地存储千条操作指令。

实测表现：

•听到“帮我拿药”指令后，3秒内完成：

a.识别药瓶位置（视觉）

b.规划抓取路径（决策）

c.控制机械臂精准抓取（执行）

•全程无需联网，功耗相当于一个LED台灯（15W）。

4.4

  为什么这很重要？

传统AI机器人需要把数据传到云端处理，就像每次思考都要打电话问专家：

•费钱：云端算力成本每小时超10元

•费时：网络延迟导致反应慢（如摔倒后要2秒才能调整姿势）

•危险：断网时立刻“变傻”

通过芯片与大模型协同优化，相当于给机器人装上了“本地大脑”：

•成本从特斯拉汽车级别降到五菱宏光级别

•反应速度从树懒（秒级）提升到猎豹（毫秒级）

•应用场景从工厂扩展到家庭、医院、灾难救援

05

未来展望：从“算力追随”到“生态主导”

国产AI芯片正从“算力追随”迈向“生态主导”，需以技术创新、生态重构、政策协同三轨并进。

技术上，依托存算一体、Chiplet封装及硅光子技术突破算力瓶颈；

生态上，华为昇腾以软硬开源构建自主体系，海光信息借兼容CUDA/X86推动生态迁移；

政策上，京深产业集群加速“芯片-算法-场景”闭环，目标2030年全栈国产化。

未来，随着RISC-V架构适配与国产Chiplet标准突破，中国将形成覆盖设计、封装、框架的完整生态，实现从技术突围到生态主导的跨越。