英伟达机器人“新大脑”Jetson Thor面世！有哪些国产替代？

8月25日晚，英伟达正式推出其专为机器人应用设计的计算平台Jetson AGX Thor，并同步推出开发者套件及量产模块。根据英伟达官方资料，Jetson Thor采用英伟达Blackwell GPU，14 核 Arm Neoverse-V3AE 64 位 CPU，可提供FP4精度下2070 FP4 TFLOPS 的 AI 算力和 128 GB 显存，功率可配置在 40 W 到 130 W 之间。与英伟达AGX Orin相比，Jetson Thor系列模组的 AI 计算性能提高至 7.5 倍以上，能效提高至 3.5 倍。

作为进行语音识别、环境感知、智能决策最关键的部件，人形机器人主芯片所发挥的作用十分关键，且当前仍为英伟达、英特尔等国际大厂所主导。但是近年来国产厂商也在积极推进专用AI芯片的开发，实现国产替代与自主可控。查询瑞芯微、全志科技发布“2025半年报”可见，均把机器人作为未来拓展的重要领域。瑞芯微RK3588、全志科技MR527等国产芯片已开始应用于服务机器人、四足机器人等场景。

人形机器人热度攀升，“大脑” 短板凸显

2025开年人形机器人行业就呈现如火如荼之势，宇树科技机器人亮相春晚扭秧歌，全球首个人形机器人马拉松开跑等，都引发了社会的极大关注。但也让人们发现当前的人形机器人依然存在诸多问题，比如续航、热管理、平衡性等，其中最关键的还是“大脑”。

作为具体智能的最佳载体，人形机器人通过“大脑”进行语音识别、环境感知等功能，接受指令后进行任务拆解等上层规划，再通过小脑实现对路径的最优规划，最终下达决策指令，通过驱动伺服系统进行本体运动，完成任务指令。

当前人形机器人暴露出的许多问题均与“大脑”相关。以至有网友戏称，当前的人形机器人是“小脑发育不完全，大脑完全不发育”。这从另一个角度证明了，开发人形机器人的更强大脑，还有很多工作要做。

在人形机器人“大脑”的运算与控制过程中，发挥最重要作用的当数主芯片，包括CPU、GPU、NPU等计算芯片，是人形机器人进行复杂算法和智能决策的重要基础。多数行业参与者认为，机器人必须将通用智能与实际应用结合才能实现规模化。实现这一目标依赖四项核心技术：算法、数据、算力和硬件。中国在硬件供应链方面保持强大领先地位，开发人形机器人的“大脑”是下一步的工作重点。

英伟达 Jetson Thor 性能升级，有哪些国产替代？

目前市场上主流的人形机器人采用的算力芯片，英伟达、英特尔等国际厂商仍占主导。例如，英伟达在COMPUTEX 2023上就发布了Jetson AGX Orin，用于人形机器人等边缘计算。最新发布的Jetson Thor与上一代Jetson Orin相比，AI计算性能提升多达7.5倍，能效提升3.5倍。

目前国内外的人形机器人厂商中，除特斯拉具有一定自研能力，如开发FSD(全自动驾驶)计算机及芯片用于端侧，Dojo项目虽被关闭，但Dojo 3仍将以AI6 SoC形式存续，其余厂商大多外购英特尔、英伟达等的芯片，如优必选Walker X采用Intel i7和NVIDIA GT1030，宇树科技使用Intel Core i5/i7搭配NVIDIA Jetson Orin。近年来国产厂商也在积极推进专用AI芯片的开发，实现国产替代与自主可控。

瑞芯微持续多年深耕机器人领域，基于RK3588、RK3576、RK3568、RK3566、RK3562、RV1126B等机器人产品解决方案，能够实现人机交互、运动控制、环境感知等功能。旗舰产品RK3588，采用8核64位ARM架构，支持多模态AI任务处理，已广泛应用于工业机器人、服务机器人、四足机器人等场景，成本仅为国际同类产品的60%，显著提升了国产芯片的市场竞争力。

新研发推出的首颗端侧算力协处理器RK182X，具备自研高神经网络算力、高带宽特性，通过 PCle2.0、USB3.0、Ethernet 等标准化通用接口与主处理器互联使用，能够高效支持3B、

7B等端侧主流参数的文本型LLM和多模态VLM模型部署，可以作为机器人小脑中枢，实现多模态感知、推理与决策、任务规划等功能。

全志科技业务涵盖智能硬件、智能机器人等产品市场。相关产品已用于小米 CyberDog 仿生机器人、汤姆猫 AI 语音情感陪伴机器人等。全志科技在半年报中表示，当前公司已在机器人领域，完成了 MR153、MR527、MR536 的序列化布局。

其中MR527集成8核CPU、NPU和Mali GPU，具备强大的硬件编码能力和丰富的传感器接口，实现了低成本的多关节协同控制。MR153 内置四核 ARM 处理器和专用 RISC-V 实时处理器，并丰富了 UART、PWM、GPIO 等接口，可更好地支持红外传感器、陀螺仪、超声波、线激光和 ToF 等传感器，并可更好地进行实时运算与控制，目前已向客户送样。

黑芝麻智能的华山A2000系列芯片采用NPU大核设计，支持高效推理，满足不同应用场景的精度需求。除汽车之外，A2000也可以支持机器人和通用推理等多个领域。按照规划，A2000系列产品2025年将规模量产。

武当C1200系列芯片通过硬件隔离技术，支持AI运算与执行器控制并行，高效处理多传感器数据融合。目前，黑芝麻智能已与傅利叶合作，为其“灵巧手”提供算力支持。基于C1200系列芯片、A2000系列芯片，黑芝麻智能将推进相关产品在机器人等边缘场景的落地应用。

除瑞芯微、全志、黑芝麻智能等上市公司外，国内还有多家厂商能够提供机器人芯片相关产品。例如，芯驰科技推出的面向具身智能应用的边缘 SoC D9-Max，采用多核异构设计，集成CPU、GPU、NPU、DSP、ISP、视频处理单元，可用于运动控制、路径规划、感知、语音交互、传感器数据处理等功能。爱芯元智的AX8850是一款高算力高能效比的数字SoC芯片，集成了8核A55 CPU，24TOPs@INT8高算力的NPU，可用于服务机器人、AR设备、智能汽车等领域，实现物体检测、连续视频事件识别、多摄像头与雷达融合感知等功能。

未来趋势展现：异构集成、边缘计算融合

在人形机器人的核心零部件中，行星滚柱丝杠、谐波减速器等关键部件已逐步实现国产化。但在国产主芯片上仍面临算力瓶颈和生态短板。这需要持续聚焦异构计算、架构优化等，推进国产替代的进程，以实现全产业链自主可控。

就发展趋势而言，未来的人形机器人主芯片将走向异构集成，深度融合CPU、GPU、NPU等异构单元，通过分工协作提升实时响应能力。一是CPU+GPU/NPU的协同，通过分工提升实时响应能力，同时在边缘侧集成专用AI加速模块，如NPU等，优化大模型推理效率。二是先进制程与Chiplet技术的提升。通过工艺升级，提升芯片集成度和能效比。在模块化设计方面，通过Chiplet等技术实现灵活扩展，降低成本。

三是推进边缘计算与大模型融合。通过优化芯片架构，在端侧大模型部署上，支持本地化模型推理，减少对云端的依赖。同时集成视觉、语音、触觉处理单元，优化多模态交互能力，提升人机交互的自然度。四是提升能效比与集成度，实现低功耗设计与集成化，改善续航性能。