面对人形机器人这类全新的系统，全新的硬件，对芯片的需求也会完全不一样，架构也有很大的操作空间，而且就人形机器人来说，意味着全新的生态可能性。

有专家指出，电脑生态我们可能永远都斗不过微软和英特尔，但是未来人形机器人生态可就不好说了。如果赌对了方向，我们就能抓住人形机器人时代的先机，从系统，到芯片架构，到硬件设备再到生态，一步先，步步先。

▍竞争与挑战

人形机器人的“大脑”通常指的是其主控芯片或计算平台(软件/人工智能模型），“小脑”主要进行机器人的运动控制，一般都选用大算力芯片，目前英伟达的Jetson、英特尔x86芯片、全志科技、瑞芯微是业内主流选择。

有业内人士介绍称，除了特斯拉机器人擎天柱（Optimus）的主芯片采用第二代FSD（即HW4.0）+Dojo D1组合；优必选的Walker和Walker X使用了Intel i7 7500U（2.7GHz）、Intel i5 6200U（2.3GHz）、Intel i7 8665U（双路，1.9GHz）；宇树科技采用英特尔i5/i7芯片作为电控和平台功能芯片，算力模块采用了英伟达的Jetson Orin、Jetson Orin NX芯片；Engine AI 众擎机器人推出的PM01人形机器人，采用 Intel N97 处理器与英伟达Jetson Orin 模组深度融合；智元机器人使用英伟达的Jetson AGX Orin 64GB芯片作为主芯片；小米第一代仿生四足机器人CyberDog“铁蛋”的主芯片是全志科技的Allwinner MR813。

如今美方限制或震慑全球企业使用芯片训练中国模型，世界大多人才意识到，全球半数人形机器人公司在机器人芯片以及架构上需要做出选择。

▍英伟达的新动态

英伟达不仅仅提供算力芯片。NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“物理AI和机器人技术将引领下一场工业革命。从机器人的AI大脑到可供实践的模拟世界，再到用于训练基础模型的AI超级计算机，NVIDIA 为机器人技术发展的每个阶段提供构建模块。”

前不久，英伟达还推出面向物理AI的云到机器人计算平台NVIDIA Isaac GR00T N1.5，能够更好地适应新的环境和工作空间配置，并在给定指令时更好地识别物体，提高拾取和放置任务的成功率。同时推出的还有生成合成运动数据的工具NVIDIA Isaac GR00T-Dreams，以及用于加速人形机器人的开发的NVIDIA Blackwell 系统。

NVIDIA Isaac™ ROS 基于开源 ROS 2™ (机器人操作系统) 软件框架构建。这意味着，ROS 社区中数以百万计的开发者可以轻松利用 NVIDIA 加速库和 AI 模型来加速他们的 AI 机器人开发和部署工作流程。

人形机器人和机器人开发商都在大规模与英伟达合作。例如富士康和Foxlink正在使用GR00T-Mimic蓝图进行合成运动操控生成，以加速其机器人训练流程。Agility Robotics、波士顿动力、Fourier、Mentee Robotics、NEURA Robotics和小鹏机器人正在使用NVIDIA Isaac Sim和Isaac Lab模拟和训练其人形机器人。Skild AI正在使用模拟框架开发通用机器人智能，而General Robotics正在将其集成到其机器人智能平台中。

此外，据天风证券研报称，英伟达的虚拟仿真技术其实在机器人领域取得显著进展。宇树科技也采用英伟达的技术，通过创新训练框架，实现人形机器人智能化发展。英伟达凭借MimicGen、Omniverse与Isaac平台，正构筑行业优势，加速机器人从理论到规模化应用的转变。

短短几年，英伟达已发展成为一家市值3万亿美元的公司。其将从AI到机器人的各阶段功能基础设施拆解，形成灵活、模块化的产品矩阵，又适时推出半定制AI基础设施NVLink Fusion，敞开生态大门，从而在全球范围内持续扩大其数据中心生态及市场影响力。

但美国商务部于2023 年 10 月起就已经进一步强化了对华 AI 芯片出口管控措施 —— 不仅明令禁止英伟达向中国市场供应其高端主力产品A100 和 H100 GPU，甚至将专门针对中国市场进行定制化降配设计的 H20 芯片也纳入了禁令范围。

▍华为的机器人芯片生态

华为最新芯片可能成为替代品。2025年4月28日，有媒体报道华为搞出了代号昇腾910D的AI芯片。瑞穗证券的Vijay Rakesh分析师5月初表示，到2025年，华为昇腾910系列AI芯片，单单在中国市场就有可能卖出超过70万颗。

腾910D达芬奇架构3.0，采用3D Cube技术，单芯片集成64个AI Core，算力密度提升200%存算一体突破。同时自研HBM3e显存通过3D堆叠技术，带宽达4TB/s，超越H100的3.35TB/s光子互连技术，并采用硅光模块实现芯片间超高速互联，延迟降低至纳秒级。

这种架构革新让昇腾910D的理论峰值算力达到1.2 PFLOP/s，超越英伟达 H100 的 989TFLOPS。BF16 算力达 300PFLOP/s，实现架构级反超。在 TF32 精度下算力为 512TFLOPS，首次反超 H100 的 495TFLOPS。

5月14日，美国商务部突然宣布全球禁用华为昇腾 AI 芯片。此次禁令的内容堪称严苛。美国商务部工业和安全局（BIS）明确指出，“华为昇腾 910B、910C、910D 等芯片被列入重点管控名单 。在世界任何地方，只要使用这些芯片，都被视作违反美国出口管制规定。”

华为在机器人领域的发展策略以技术赋能与生态协同为核心，对标英伟达，相同点是都以AI大模型+算力硬件+开放生态为核心打造底层技术标准制定者。华为依托昇腾AI芯片、鲲鹏算力平台、盘古大模型及鸿蒙系统构建底层技术架构，打造机器人的“大脑”与“神经系统”。通过昇腾芯片提供边缘计算能力，华为实现了机器人实时决策与动作控制，而盘古大模型则为具身智能提供算法支持，鸿蒙系统则打通跨设备协同能力，形成“算力+算法+操作系统”三位一体的技术闭环。这一技术架构不仅为机器人提供软硬件一体化解决方案，也为后续生态合作奠定了坚实基础。

在商业模式上，华为选择“卖铲人”模式，避免直接涉足硬件制造，转而通过开放生态赋能产业链伙伴。与优必选、乐聚等机器人企业合作共建“人形机器人+”开放平台，联合车企推动激光雷达、力矩传感器等零部件的OEM代工，同时与硬件厂商联合研发配套芯片，降低自身重资产投入风险。这一策略不仅吸引了大量合作伙伴共享数据与资源，加速模型迭代与场景落地，还通过算法优化、芯片定制等增值服务形成可持续收益模式。对标英伟达，华为虽同样聚焦AI大模型与算力生态，但更注重垂直场景的纵深整合，例如在工业领域打通“大脑-小脑-微控芯片”全流程，强化机器手臂的精细控制与实时动作管理，形成技术护城河。

而英伟达更注重基础平台能力护城河：英伟达以JetsonThor芯片+ProjectGR00T基础模型为核心，构建从模型训练（DGX系统）、开发工具（Isaac）到硬件控制的完整技术栈，通过通用基础模型降低行业准入门槛；华为选择盘古大模型+昇腾算力+鸿蒙系统的技术组合，与优必选、乐聚等合作伙伴的硬件能力、大小脑能力形成互补，共建“具身智能创新中心”，聚焦工业与家庭场景的垂直整合，形成“场景需求-数据积累-技术迭代”的闭环，这种模式更强调特定场景的技术纵深。

华为的优势一方面是昇腾芯片的算力优势、鸿蒙系统的跨端协同能力及盘古大模型的泛化算法，构建了难以复制的技术壁垒；另一方面，通过投资千寻智能、合作科力尔等产业链企业，覆盖传感器、执行器、算法开发等关键环节，形成软硬一体的产业网络。此外，华为聚焦工业与家庭场景，打造“场景需求-数据积累-技术迭代”闭环，例如成立“具身智能创新中心”，推动技术与场景深度融合，既提升客户黏性，又加速商业化落地。长期来看，华为明确3～5年聚焦生态赋能的战略定力，通过开放工具链降低行业门槛，持续扩大生态规模，最终在机器人领域形成从技术标准到产业协同的全方位竞争力，未来随着机器人合作客户的增加，其影响力有望持续提升。