人形機器人芯片的國產化路徑梳理

人形機器人領域的芯片競爭，從一開始就和汽車和其他領域不一樣，在這個中國試圖通過創新占據核心的領域里，局面可能變得不一樣。

 

英偉達憑借GPU架構與CUDA生態是基礎基石，這是大家目前在用的高端基礎；而特斯拉則通過自研芯片與閉環體系構建出獨特路徑，也是不可復制的，后面還有高通和其他國外芯片玩家也要切入這個市場。

 

當行業從實驗室邁向較大規模的商用，成本、散熱、續航與交付效率開始全面主導決策，國產芯片廠商受益于自主可控和行業發展早期就開始導入，比如地瓜機器人、黑芝麻科技還有瑞芯微都有不錯的站位。

 

我們這次圍繞瑞星微的故事開始敘述，RK3588在中國初創企業的量產人形機器人上的落地，來探討一下。

 

 

從跟隨到自主可控的機器人芯片體系

人形機器人這個領域，大家都知道在英偉達和特斯拉的推動下變得很火熱，受益于英偉達的GPU異構計算體系。

 

Jetson 系列，如 Orin NX 是微縮的高性能計算平臺，通過 ARM CPU 與大規模 CUDA 核心組成的架構，為并行計算、視覺推理以及深度學習提供了基礎，這使其成為四足機器人、人形機器人、（大型）無人機等運動控制場景的選擇。 

 

Transformer 模型在多模態機器人領域的普及，英偉達在新一代 Thor 芯片中直接集成 Transformer 引擎，使其在處理自然語言理解、動作預測和多模態融合方面更具針對性。

 

英偉達強勢的原因是其長期構建的開發者生態，包括 CUDA 工具鏈、TensorRT 部署框架、Isaac 模塊還有對 ROS/ROS2 的深度支持，生態優勢與其在全球頂尖高校、機器人創業公司中的滲透形成了正反饋，這些使得初期研發人員有了很好的基礎。

 

在用量不大的情況下，英偉達其價格體系也保持高位，形成了“不可替代，但昂貴”的市場定位。

 

特斯拉從一開始就走的是垂直整合路線。FSD 芯片的設計并非通用計算平臺，這一套基礎也是比較特立獨行的，很難參考。

 

在多數機器人應用中，有不同的算力需求區分，所以在現在降本的過程中，中等的算力需求和長期可控成本的的訴求，為中國的初創公司提供了信心，也是國產機器人芯片的機會。

 

成本敏感性、交付效率與場景碎片化正成為行業最關鍵的競爭維度，而這三個維度恰好是國產方案的優勢所在。

 

瑞芯微這家公司一開始在物聯網賽道的，也是針對端側AIoT產品升級及端側模型部署對性能、帶寬、功耗的核心需求，推出端側算力協處理器系列解決方案；

 

并且逐步完善AIoT SoC主芯片平臺，面向端側AI應用作準備，端側AI可以覆蓋汽車、機器人、教育、家庭、醫療、工業等多領域。

 

 

瑞芯微的 RK3588 用8 核異構 CPU 架構、6TOPS NPU 算力及低功耗的特點，應用于多款國產人形機器人。

 

 

◎ 優必選 Walker X 選了作為主控芯片；

 

◎ 宇樹 Unitree G1 用其滿足伺服控制、關節驅動與動作協同需求，保障動作精準執行；

 

◎ 松延動力 2025 年發布的女性形象仿生機器人 “小諾” 搭載該芯片，結合自主控制算法實現 32 個面部自由度的復雜表情模擬與流暢多語言交流，人形機器人 “Bumi 小布米” 則采用 RK3588S 相關方案，以高性價比支撐行走、語音交互等基礎功能；

 

◎ 智元機器人靈犀 X2 采用 “大小腦” 融合方案，基礎算力板搭載兩顆 RK3588 芯片，滿足混合運算與實時運動控制需求，旗艦版還可搭配高算力板適配更復雜商用場景。

 

 

瑞芯微提供的產品，是在現實出貨需求下，有足夠的成本要求下通過現階段“夠用就好”的特點，使機器人控制系統的 BOM 成本往下打。

 

機器人不像智能手機，也不像汽車，應用場景高度分散，功能需求完全不同，靈活供應鏈與適配效率，使其極適合這種碎片化需求。

 

 

RK182X系列協處理器，支持3B-7B端側大模型部署，與主控芯片搭配使用，解決算力擴展問題。

 

 

從這個意義上，高端繼續高端開發，從需求迭代來看，瑞芯微也是通過機器人事業部，規劃未來三年的產品路線。RK3668 集成運動控制接口，如 CAN-FD 與 EtherCAT，使其能夠在更底層接管控制。

 

 

◎ RK3599 （2026年-2027年）面向端側大模型推理，20 TOPS 算力可支撐相對復雜的感知與指令理解。

 

◎ RK3900 （2027年及以后）使用 Chiplet 化組合，將算力模塊化，為不同機器人類型帶來靈活的配置方案，通過平臺化體系覆蓋從低端到高端的機器人應用。

 

 

小結

人形機器人行業這段時間是從從算力驅動（圍繞表演和功能）向成本驅動（出貨邏輯，要規模多一些，成本低一些）的轉折點。低功耗、低成本、快速交付方案，國產芯片也在嘗試用過往的產品快速適配這個賽道。