在2026世界机器人大会现场，一家芯片企业的技术负责人透露，去年每个月出货量大约1万片，今年已经增长到10万片。展会现场展示了各类人形、服务和工业机器人，这些机器人的内部芯片正逐渐从幕后走向台前。芯片是支撑机器人“能看、能听、能摸、能动”的核心底座。
行业整体呈现“身体硬件快跑、智能大脑追赶”的特征，技术路线待收敛、功耗成本难平衡、商业化落地待验证仍是全产业链面临的难题。一台完整的人形机器人，芯片体系自上而下分为“大脑、小脑、感知”三层，三者协同完成从环境感知到动作执行的全流程。
感知层通过多传感器构建立体感知能力。英飞凌展台展示了一种薄如保鲜膜的柔性材料，轻轻一按，旁边屏幕上的压力曲线立刻跳动起来。该方案不仅适用于机器人灵巧手，还可用于人形机器人脚掌压力平衡控制、智能跑鞋姿态识别、陪伴宠物接触式交互以及汽车内饰防夹检测等多元场景。
控制层负责关节控制与实时响应，直接决定动作的精度与可靠性。随着机器人关节小型化、陪伴机器人轻量化发展，芯片高集成化成为核心趋势。兆易创新带来了两款面向机器人关节的高集成度MCU，其中一款基于Arm Cortex-M33内核的GD32F50MxxG系列主频达252MHz，集成自研的三相栅极驱动器与高带宽运放，可大幅简化外围电路；另一款旗舰级GD32H77R系列针对总线通讯深度优化，并集成EtherCAT从站控制器，DC同步周期可达62.5微秒，提升多关节同步控制能力。这两款产品分别采用QFN80 8x8毫米和BGA169 9×9毫米小封装，在有限的关节空间内留出更多布板余量。
负责AI推理、视觉识别与任务规划的大脑芯片，是机器人智能化的核心，也是当前国产化难度最高的环节。目前撑起机器人芯片出货量的并非专门定制的机器人芯片，而是大量从消费电子、汽车电子领域迁移而来的通用方案。这是产业发展初期的必然选择，也反映出市场尚未成熟的现状。
现阶段行业普遍采用“成熟方案迁移 + 逐步迭代优化”的路径，待需求明确后再推出机器人专用产品。兆易创新同样依托成熟IP库实现快速响应，凭借多年积累的丰富IP，可快速整合驱动、运放、总线接口等模块，无需从零开始研发，能高效匹配市场对高集成度芯片的需求。
从自动驾驶赛道跨界复用，是算力芯片切入机器人领域的主流路径。黑芝麻智能首席市场营销官表示，自动驾驶本质是具身智能的初级形态，二者在技术底层高度共通：都需要大算力、低功耗的端侧推理芯片，都依赖Transformer类模型架构，对安全可靠性的要求也高度一致。黑芝麻智能的自动驾驶芯片已通过大规模量产验证，可直接复用至机器人场景，避免重复的研发投入与可靠性验证周期。
当前机器人算力需求跨度极大：纯遥控类产品几乎无需本地算力，具备基础避障能力的产品仅需几T算力，而部署大参数VLA模型、实现完全自主决策的高端机器人，则需要上千TOPS算力支撑。行业中长期目标是让机器人端侧具备世界模型运行能力，算力需求将向自动驾驶高端车型的量级靠拢。
与此同时，机器人多个核心部件的技术路线尚未收敛。以触觉方案为例，目前行业内同时存在电容式、压电式、霍尔磁式、视觉式等多条路线，各家厂商均处于送样测试阶段，整机厂仍在对比性能、成本与耐用度，尚未形成统一的技术标准与主流路线。马达驱动、传感器等环节同样处于多方案并行状态，市场格局远未定型。
热度之下，芯片与机器人产业的协同发展仍面临三重核心挑战。首先是算力供给有缺口，“大脑”跟不上“身体”的迭代。当前感知与执行端硬件已相对成熟，但算法模型还无法充分处理复杂的感知信号。其次是功耗与性能难平衡。算力提升带来的功耗压力是端侧机器人必须面对的难题。与汽车不同，机器人电池容量有限，高功耗会直接压缩续航时间。最后是商业化落地待验证。当前具身智能处于科研、研发、商业化三条线并行的特殊阶段，复杂程度超过自动驾驶，产业成熟周期不会更短。行业核心瓶颈已从“能不能做出来”转向“能不能真的在场景里用起来”，零部件寿命、人力替代成本比都是商业化必须回答的问题。
