具身智能正在成为人工智能产业发展的新增长点，在政策扶持、资本赋能、产业落地下，国内行业发展迈入提速新阶段。政策层面，工业和信息化部、国务院国资委近日联合印发通知，正式启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动；资本与产业层面，宇树科技IPO过会，A股将迎“具身智能第一股”；端侧AI与具身智能技术的商业化落地也在不断推进。国务院发展研究中心发布的《中国发展报告2025》显示，当前中国具身智能产业发展处于起步期，在具身智能大模型研发和产品制造方面具有较好基础，市场规模有望在2030年达到4000亿元、在2035年突破万亿元。具身智能的发展也带动了以端侧AI为重点的嵌入式处理器领域的发展。随着需求的全面升级，不断推动嵌入式处理器技术的迭代革新。
需求全面升级
当前，具身智能技术已从原型验证迈向规模化商用落地，各类人形机器人、工业智能设备、服务型具身终端正在持续普及。赛道高速扩容的背后，以端侧AI为核心的嵌入式处理器作为具身智能设备的算力底座与控制核心，这也驱动和改变着嵌入式处理器的市场需求逻辑。传统嵌入式处理器仅承担基础设备控制、简单数据处理功能，已无法适配具身智能“感知、决策、执行”全链路的智能化需求，行业正加速从单一功能的“通用控制芯片”，向算力、控制、集成度兼备的“异构算力中枢”全面演进，成为具身智能产业链中增长速度最快、迭代最活跃的细分领域。
从技术趋势来看，首先是算力密度的持续提升。为支撑大模型端侧部署和多模态数据推理，目前主流产品算力向着数百/数千TOPS跃进。例如英伟达Jetson Thor提供2070 TFLOPS算力，支持Qwen、Cosmos等基础模型高效推理；黑芝麻智能2025年量产的华山A2000系列最高算力达1000TFLOPS。不可否认，个位数以至十几TOPS的需求同样存在，但更高算力产品也在不断涌现。
其次是为满足大规模多模态数据实时处理需求，内存带宽大幅提升。英伟达Jetson Thor显存带宽达到约273 GB/s，内存容量相比Orin系列提升两倍；地平线远征6P内存带宽达205GB/s，与英伟达Orin系列相当；瑞芯微RK182X端侧大算力协处理器内嵌高带宽DRAM，实现百GB级带宽。
第三是能效比成为核心竞争点。针对具身智能设备空间、电池受限的特点，低功耗设计成为关键方向。地平线远征6P采用ASIC方案，能效比达到英伟达Thor系列的1.2-1.4倍；阿里达摩院玄铁E901 RISC-V处理器通过深度低功耗优化，单位能效比提升48%，动态功耗减少48%，适配低功耗长续航需求。
第四是算控一体化集成趋势明显。例如英特尔以酷睿Ultra为核心，通过CPU承担实时运动控制、GPU处理环境感知与大模型推理、NPU专注低功耗实时任务，实现微秒级多源数据同步。行业推动“大小脑融合”架构，在单芯片内实现感知、决策与运动控制的一体化处理。
架构创新提速
在市场需求涌现，新技术不断发展的情况下，国内外厂商也在不断推动架构创新，构建差异化竞争优势。对此，有专家指出，单一架构无法满足具身智能多元算力需求，CPU+GPU+NPU异构组合已成为当前嵌入式处理器的主流技术方向。</p><p>国际厂商方面，英特尔提出“大小脑融合”方案，在一颗SoC内通过异构架构划分功能，强调通用性和生态优势，认为当前行业规模不足以支撑专用芯片，通用异构方案性价比更优；英伟达通过Jetson系列平台，主打高算力GPU+配套开发环境，占据高端原型机市场主要份额。
国内厂商方面，聚焦国产替代与场景深耕，以推动技术突破与产业落地。日前优必选与沐曦合资成立曦选创智，聚焦具身智能端侧专用芯片研发，推动核心算力国产化。小鹏汽车也推出自研图灵AI芯片，三颗芯片整车有效算力大于2000TOPS，支持VLM和VLA模型本地部署。
传统嵌入式厂商也在深化产业协同，加快产品落地。近日瑞芯微与新思科技宣布在 RK3588 的研发过程中持续深化协同创新，共同推动端侧 AI 与具身智能技术的落地。报道显示，国芯科技正在研发面向机器人的NPU IP核，CNN300单核性能预计可达8TOPS，四核堆叠可提升至32TOPS；爱芯元智依托通用算力平台，覆盖从低功耗轻量设备到高性能工业设备的全场景算力需求。
未来呈多元化升级趋势
整体来看，具身智能领域，国内嵌入式处理器的发展仍处于初期阶段。一方面，行业整体技术路线尚未完全收敛，不同厂商架构方案、算力标准、适配体系存在差异，尚未形成统一的行业规范，一定程度上增加了终端企业的研发适配成本；另一方面，高端高性能嵌入式处理器仍存在技术壁垒，产品定价偏高，拉高了高端人形机器人、高精度工业智能设备的量产成本，制约行业规模化普及速度。
未来，嵌入式处理器的架构迭代仍然持续深化，预计异构计算模式将不断优化升级，“云-边-端”协同架构将成为行业主流，通过云端训练、边缘调度、端侧推理的模式，实现算力资源高效分配，进一步降低端侧设备算力压力与能耗成本。
二是国产替代进程将全面加速。随着国内芯片厂商技术自研能力持续突破，产品性能、稳定性、适配性不断对标国际一线水平，叠加政策扶持与本土场景优势，将逐步实现中高端市场的国产替代，全方位完善自主可控的具身智能算力产业链。
三是规模效应驱动产品分化。随着具身智能出货量的增长，当规模达到百万台级别后，专用嵌入式处理器的商业化可行性会提升，预计将出现通用异构方案与专用芯片并存的格局。
