2025年大算力芯片与具身智能研究报告

2025-12-28 08:05| 发布者: 刘火云56 0

摘要: 在人工智能迈向通用智能（AGI）的关键节点，具身智能正被视为堪比‘计算机诞生’级别的颠覆性创新。近日发布的《大算力异构芯片赋能具身智能：从实时控制到空间计算》深度揭示了当前机器人技术演进的核心路径——以 ...

在人工智能迈向通用智能（AGI）的关键节点，具身智能正被视为堪比‘计算机诞生’级别的颠覆性创新。

近日发布的《大算力异构芯片赋能具身智能：从实时控制到空间计算》深度揭示了当前机器人技术演进的核心路径——以大模型驱动、Transformer架构重构和异构计算平台支撑的三位一体发展范式。

报告指出，具身机器人正经历从G1基础自动化向G5通用人工智能跃迁的五个阶段。

当前行业正处于G2向G3过渡的关键期，依托端到端操作大模型与数据飞轮效应，机器人正逐步摆脱传统规则系统的局限，实现更高自由度的动作理解和任务泛化。

这一进程的背后，是硬件标准化、模型能力提升与成本下降的共同推动，预计在2025至2030年间，商场导览、家庭服务、危险作业等场景将率先规模化落地。

值得关注的是，以Transformer为核心的基础模型正在全面重塑机器人技术栈。

视觉语言导航（VLN）、视觉语言模型（VLM）与语音识别（ASR）的深度融合，使得机器人具备更强的语义理解与环境交互能力。

与此同时，BEVFormer、PETR等基于Transformer的感知模型，正在推动3D环境建模向更高精度迈进，为复杂动态场景下的决策提供支撑。

支撑这一切的技术底座，则是专为具身智能设计的大算力异构芯片。

报告重点介绍了S100算控一体化计算平台，其采用“大脑-小脑”协同架构，集成BPU、CPU与MCU三大核心：BPU负责高算力AI推理，支持80~128TOPS算力；A78AE CPU承担任务规划与语言理解等System2“慢思考”任务；而R52+ MCU则专注实时运动控制，确保毫秒级响应。

这种异构设计实现了计算资源的最优分配，在实测中将CPU资源占用降低高达376%，显著提升系统能效与可靠性。

不仅如此，该平台还支持TSN时间敏感网络与EtherCAT实时通信，保障多传感器精确同步，并通过RDK S100开发者套件实现开箱即用。

配套的全栈工具链支持PyTorch等主流框架模型一键转换、量化与部署，大幅降低开发门槛。

目前，相关方案已在双机械臂叠衣、四足机器人步态切换、人形机器人运动控制等多个场景实现开源，覆盖多家头部具身智能企业。

未来，随着BPU架构持续迭代与多模态大模型的深化融合，具身智能将不仅局限于动作执行，更将走向真正的环境理解与自主决策。

这场由大算力芯片驱动的认知革命，或将重新定义机器与人类的协作边界，开启智能体真正融入物理世界的新纪元。

出品方：地瓜机器人
发布时间：2025年