赋能物理智能：芯原全栈定制芯片平台助力具身机器人规模化

随着人工智能技术的演进，AI正在从屏幕中的数字交互迈向具备物理实体的感知与执行，具身机器人作为人工智能的终极形态之一，正逐渐成为半导体与智能化产业关注的焦点。在复杂的物理环境下，机器人不仅需要处理海量的多模态感知数据，还需在极低延迟下完成精准的动作控制与决策，这不仅对算力提出了更高要求，也对底层芯片的架构创新、能效比以及功能安全性发出了全新挑战。如何通过定制化的芯片设计方案，打通从“大脑”推理到“小脑”控制的软硬件瓶颈，已成为推动具身机器人从实验室走向大规模量产的关键。

在上海举办的芯原具身机器人专题技术研讨会上，芯原股份执行副总裁、定制芯片平台事业部总经理汪志伟分享了公司在端侧AI与具身机器人芯片领域的深度布局。芯原凭借全球领先的知识产权库，已成长为全球第二大数字IP供应商，并在全栈芯片定制业务领域位居全球第四。依托涵盖ISP、GPU、NPU及1700多个模拟和数模混合IP的深厚积累，芯原的技术路径已经实现了从早期250纳米到先进4纳米工艺节点的全面覆盖。这些技术基石不仅支撑了传统的消费电子领域，更为当前具身机器人所需的复杂异构计算提供了核心驱动力。

具身机器人的系统工程在本质上与智能汽车高度相似，其核心架构由负责推理决策的“大脑”和负责运动控制的“小脑”组成。汪志伟指出，具身机器人作为端侧AI的典型代表，对芯片有四大核心需求：首先是多模态感知能力，要求芯片能够融合视觉、触觉及惯性测量单元等多种传感器数据；其次是微秒级的实时决策反馈；再者是针对电池供电环境的极致能效比；最后是满足大脑与小脑协同工作的异构计算架构。针对目前市场中高性能芯片价格高昂且算力匹配度不均衡的现状，芯原通过将自动驾驶领域的先进经验迁移至机器人领域，构建了高性能的SoC平台。

在技术实践中，芯原已经成功在5纳米工艺上实现了高性能自动驾驶及具身机器人芯片的流片与量产。这些芯片在结构化稀疏算法的加持下，能够提供极高的算力表现，并集成了自主研发的功能安全岛IP。这种安全岛设计满足了ISO 26262汽车功能安全认证要求，对于追求高可靠性的具身机器人而言至关重要。汪志伟强调，汽车可以被视为一种巨型的具身机器人，其在智驾和座舱中积累的视觉处理、手势识别等AI能力，正通过软件定义的模式快速赋能机器人芯片。

除了大型具身机器人，芯原在端侧AI的轻量化布局同样广泛。从扫地机器人的系统级芯片方案，到基于RISC-V架构的AI Pad芯片，再到具备超高性能AI ISP的手机影像处理芯片，芯原展示了算力跨度极大的产品矩阵。特别是在前沿的AI/AR眼镜赛道，芯原已与谷歌等国际大厂开展深度合作，共同推进Open Se Cura等边缘AI生态项目，并将NPU源代码在相关平台上开源。这种开放的生态合作模式，不仅加速了端侧大模型在传感器端的落地，也为下一代基于RISC-V的边缘AI技术打下了基础。

为了解决机器人产品从概念到量产的效率痛点，芯原提供了一套完整的软件开发与封装解决方案。通过虚拟机软件开发平台，客户可以在芯片回片前完成算法与应用的开发，显著缩短了SDK的适配周期。同时，芯原在先进封装领域也展现了深厚实力，其设计的UCIe芯片互联接口已在4纳米和8纳米项目中得到采用，通过Die-to-Die技术实现了算力的弹性扩展。结合2.5D、3D及面板级封装技术，芯原不仅解决了大尺寸芯片的散热与翘曲问题，更有效降低了整体成本。汪志伟表示，随着行业预测具身机器人将在未来几年内达到百万级销量规模，芯原将持续通过一站式定制芯片设计服务，助力合作伙伴将具身机器人从实验室构想转化为可大规模交付的市场化产品。