《2025年度国产AI芯片产业白皮书》

SUPPLYFRAMEMEDIA与非网资深行业分析师张慧娟1引言:国产AI芯片发展的意义和挑战2i国产AI芯片的创新方向与突破路径3国产AI芯片产业全景4国产AI芯片核心应用:智算、智驾、机器人、端侧AI2supplyframe四万·eefocus与非网supplyframe四万·eefocus与非网弓3中国AI芯片发展的意义传统架构阵营通过制程优化与集成创新持续追赶。传统架构阵营通过制程优化与集成创新持续追赶。42025AI42025AIsupplyframe四方eefocus与非网弓5supplyframe四方eefocus与非网弓5国产芯片主要面临三大挑战架构主导能力:规模化落地挑战:生态体系短板:架构主导能力:规模化落地挑战:生态体系短板:supplyframe四方supplyframe四方supplyframe四方supplyframe四方广义AI芯片(功能范畴):所有能够加速AI工作负载的处理器,都可纳入其中(包括CPU、GPU、FPGA等)。处理器类型CPUGPUFPGANPU/TPU所属范畴广义AI芯片广义AI芯片广义AI芯片狭义AI芯片特点通用并行处理器(大量核心)可编程硬件(硬件可重构)专用集成电路(ASIC)优点灵活、生态成熟高并行度、生态成熟(CUDA)灵活、能效高、延迟低极致性能、极致能效缺点Al算力弱、能效较低高算力伴随高功耗、架构固定开发难度大、绝对性能非最优灵活性差、只为AI设计AI场景中的角色处理轻量级AI任务、系统控制与调度Al训练和推理的主力加速器(目前)专用场景加速、原型验证、嵌入式Al专注于AI推理和训练,追求最高效率来源:与非研究院据公开资料整理CPUFPGAGPU低通用性,超高效率。NPU/TPU:AI推理/训练加速核心。例如:2025AIsupplyframe四方eefocus与非网湾芯展2025supplyframe四方eefocus与非网2.国产AI芯片创新方向与突破路径主流计算架构的AI革新架构特性定位与角色核心AI创新软硬件融合集成与能效典型应用场景生态策略通用计算基石控制与调度AMX、AVX-512指令集高带宽内存(HBM)多芯片封装(EMIB)系统级优化广泛生态地位Arm高能效生态端边云协同SVE2/SME2矢量扩展为AI优化的CPU核与GPU/NPU紧密集成生态扩张云端协同RISC-V开放可定制灵活创新自定义指令扩展矢量/张量处理单元开源,可定制NPU能效比极致、可模块化设计、低成本loT与边缘AI、定制化AI芯片、新兴市场开源开放、社区驱动硬件指令集兼容性探索GPU大规模并行计算主力训练与HPC张量核心(Tensorcores)NVLink高速互联HBM高带宽内存性能强、功耗高、先进冷却技术Al模型训练、大规模推理、科学计算全栈垂直整合构建强大的软硬件护城河DSA专用加速器(如NPU/TPU)专域极致能效推理与训练脉动阵列等定制架构量化与低精度计算片上模型缓存单位能效高、为特定负载优化、常集成于SOC软硬件紧耦合与云服务/生态绑定密切来源:与非研究院据公开资料整理supplyframe四方supplyframe四方2.国产AI芯片创新方向与突破路径前沿创新方向:跨架构的颠覆性创新方向一稀疏计算架构特性核心创新软硬件融合集成与能效典型应用生态策略稀疏计算的应用与创新价值与影响从硬件优势转化为软件生态优势,吸引开发者构建更高效的稀疏模型。来源:与非研究院据公开资料整理supplyframe四方eefocus与非网湾芯展2025AIsupplyframe四方eefocus与非网2.国产AI芯片创新方向与突破路径融合稀疏计算的五大架构创新架构ArmRISC-VGPUDSA在稀疏计算方面的创新与特点案例Arm最新IP路线图强调对可变稀疏模式的支持。来源:与非研究院据公开资料整理supplyframe四方eefocus与非网湾芯展2025AIsupplyframe四方eefocus与非网2.国产AI芯片创新方向与突破路径国产AI芯片厂商稀疏计算的创新点稀疏计算创新亮点代表性产品/技术应用场景与效果提升Al训练和推理效率,应用于华为云、自动驾驶等领域旨在提升其AI芯片(如思元系列)在推理任提升Al训练和推理效率,应用于华为云、自动驾驶等领域旨在提升其AI芯片(如思元系列)在推理任务中的能效比墨芯人工智能华为寒武纪神经网络的稀疏方法专利,聚焦于计算量减少和功耗降低云天励飞持有"稀疏神经网络的计算方法及相关产品"专利稀疏神经网络相关专利来源:与非研究院据公开资料整理2.国产AI芯片创新方向与突破路径前沿创新方向:下一代FP8的破局作用与生态协同核心价值:国产模型与硬件联动创新:核心价值:国产模型与硬件联动创新:国产芯片厂商的国产芯片厂商的FP8技术进展:FP8有望降低国产Al训练与推理的算力成本和能耗门槛,是推动产业自主可控进程中的重要一环。supplyframe四万·eefocus与非网湾芯展2025supplyframe四万·eefocus与非网2.国产AI芯片创新方向与突破路径系统级优化:提升算力密度方向维度先进集成计算范式互连技术系统支持材料与器件软硬件协同核心技术存算一体光电共封、硅光互连、光计算液冷散热(冷板、浸没式)碳纳米管、二维材料(如MOS2)解决的核心问题制造与集成问题(如何堆得更多)散热问题(TDP墙),保障高功率芯片持续运行提升器件性能、降低功耗、增强集成度提升硬件利用率,减少冗余计算与通信对算力密度的贡献提升物理集成密度和互连带宽是突破"内存墙"的解决方案之一,有望实现能效的数量级提升。保障高功率芯片持续稳定输出算力为下一代高密度芯片提供底层技术基础最大化硬件算力释放,提升有效算力密度来源:与非研究院据公开资料整理supplyframe四万·supplyframe四万·2.国产AI芯片创新方向与突破路径系统级优化:存算一体创新维度架构范式创新技术路径创新计算模式创新核心思想实现方式/技术路径优势相对易于落地,是改良式路径能效极高,是更彻底的范式革命适合大算力场景适合低功耗端侧推理潜力巨大,是未来重要方向能效极高,非常契合AI的乘加运算提升系统灵活性,降低大规模量产和研发成本。发挥硬件性能,降低开发门槛,吸引生态。证明技术可扩展性和商业价值,开启规模化落地。挑战/局限需要对传统计算架构进行根本性重新设计未彻底打破存算分离壁垒,能效提升有上限对器件和电路设计挑战极大容量密度低,静态功耗大工艺制程存在瓶颈目前大多处于从研发向产业化过渡阶段能效提升相对受限对噪声敏感,精度控制是挑战,设计难度大先进封装技术、互联标准和测试的挑战。与传统CUDA等成熟生态的兼容性问题。对可靠性、安全性、一致性要求极高。代表性案例各类存算一体芯片后摩智能(鸿途H30),苹芯科技苹芯科技、后摩智能后摩智能(鸿途H30),亿铸科技知存科技、恒烁半导体将计算操作直接嵌入存储器内部或极度靠近存储单元SRAM:与先进制程兼容性好,速度快、精度高Flash:非易失性,容量密度大、成本低数字存算:以数字信号形式进行计算模拟存算:直接利用模拟信号(如电流、电压)进行计算应用场景拓展:从可穿戴设备迈向智能驾驶、边缘服务器等更复杂领域。注:存算一体技术和企业概况1来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理supplyframe四万·supplyframe四万·"2025年度国产"2025年度国产AI芯片调研"提供决策参考助力企业技术选型与产品规划理解产业全景精准定位芯片各领域头部企业厘清需求痛点指引云边端瓶颈突破与效能优化提供决策参考助力企业技术选型与产品规划理解产业全景精准定位芯片各领域头部企业厘清需求痛点指引云边端瓶颈突破与效能优化supplyframe四万·supplyframe四万·supplyframe四万·eefocus与非网湾芯展2025supplyframe四万·eefocus与非网国产AI算力平台核心架构基础应该优先发展什么架构?来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网湾芯展2025supplyframe四万·eefocus与非网国产AI芯片最需突破的瓶颈是?来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网supplyframe四万·eefocus与非网哪类技术有助于突破现有算力瓶颈?来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网湾芯展2025supplyframe四万·eefocus与非网云端国产AI芯片的核心竞争力关键在于?来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网supplyframe四万·eefocus与非网弓端侧AI芯片最需突破的硬件级技术能力是?来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网supplyframe四万·eefocus与非网弓最具技术颠覆性的国产AI芯片企业类型?来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网24supplyframe四万·eefocus与非网24弓国产AI芯片量产的最大障碍是?来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网supplyframe四万·eefocus与非网弓云边协同中的主要瓶颈是什么?来源:与非研究院据调研问卷整理国产AI芯片技术路线和硬件能力调研结论:核心:需系统推进架构创新、软件生态及产业链协同突破核心架构偏好:通用并行架构(GPU集群),支持大规模训练关键突破瓶颈算力密度、软件生态是核心云端AI突破:集群扩展性(万卡以上互联)是核心竞争力端侧AI突破:推理能效比、多模态融合受到重视产业化挑战EDA工具链缺失和先进封装产能是量产主要障碍云边协同瓶颈:跨平台开发、多芯片适配是难点来源:与非研究院据调研问卷整理2025AIsupplyframe四万·supplyframe四万·supplyframe四万·supplyframe四万·1.国产CPU企业概览厂商技术路线代表产品主要应用领域总部成立时间背景/简介成都申威SW-64自主指令集成都华为海思鲲鹏9207260/5250/32102004年海光兼容x86指令集海光3000/5000/7000天津2014年天津海泰科技投资管理有限公司出资设立。2005年8月以换股方式吸收合并中科曙光。飞腾天津2014年龙芯中科桌面、服务器、工控北京2008年兆芯开先系列、开胜系列PC、嵌入式、服务器上海上海联合投资有限公司出资成立,是兆芯的控股股东。平头哥Arm架构和RISC-V架构倚天710、玄铁910系列杭州澜起x86架构津逮系列上海2004年注:国产CPU代表企业和产品概况I来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理2025AIsupplyframe四万·supplyframe四万·2.国产AISOC企业概览厂商代表产品关键特性主要应用领域总部成立时间背景/简介上市与否北京君正基于MIPS基础指令集,良好PPA、丰富配置、高安全性多媒体、智能家电等北京2005年已上市瑞芯微边缘计算、智能安防、AloT福州2001年已上市晶晨S905X5系列智能电视、智能家居、游戏、无人机等上海2003年已上市全志科技T527、R329系列单核、双核或多核配置,以满足不同性能和功耗要求珠海2007年已上市国芯科技边缘计算、智能路侧设备等2001年已上市国科微长沙2008年已上市富瀚微上海2004年已上市集成Arm内核+自研NPU+AIISP,本地大模型支持等能力厦门已上市恒玄科技上海已上市注:国产AISOC代表企业和产品概况I来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理supplyframe四万·eefocus与非网湾芯展2025supplyframe四万·eefocus与非网六大AISOC企业2019-2024年归母净利润(亿元)2019年六大AISOC企业2019-2024年归母净利润(亿元)2019年2020年2021年2022年2023年2024年六大AlISOC企业2019-2024年营收(亿元)42352821147059.2654.1252.7453.7145.3142.1347.7742.3136.0531.3627.1921.3527.3827.3823.5822.8823.2221.1120.318.6314.0816.7314.6315.0515.1417.175.346.15.22北京君正瑞芯微晶晨股份全志科技国科微富瀚微2019年2020年2021年2022年2023年2024年注:六大AISOC企业营收概况I来源:与非研究院据企业年报和公开资料整理supplyframe四万·eefocus与非网supplyframe四万·eefocus与非网弓2.国产AISOC企业概览3.云端、边缘和车端AI芯片企业概览厂商代表产品关键特性主要应用领域总部成立时间背景/简介上市与否华为海思2004年否昆仑芯7nm,自研XPU架构,适用云、端、边等多场景北京否云天励飞2014年寒武纪思元590、思元370北京源自中科院计算所,2025年8月股价一度登顶A股市值榜首。隧原科技上海平头哥含光800自研云端A推理芯片,针对视觉推理深度优化杭州否地平线北京爱芯元智宁波否上海上海龍鹰一号,星辰一号芯擎科技武汉否智能座舱、高阶辅助驾驶龍鹰一号,星辰一号芯擎科技武汉否北京否芯驰科技北京否中吴芯英刹那TPU芯片产品基于GPTPU架构,拥有自主IP核、指令集和计算平台杭州2020年否supplyframe四万·eefocus与非网弓注:云端、边缘和车端AI芯片企业和产品概况I来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理2025年度国产AI芯片产业白皮书33supplyframe四万·eefocus与非网弓supplyframe四万·eefocus与非网弓344.国产GPU企业概览-part1公司名称核心产品/技术公司概况成立时间融资/上市情况总部GPU技术路径航锦科技第三代GPUSG6931GPU技术由长沙韶光并购而来,产品应用于航天、航空、船舶、电子等重点工程1997年深主板IPO武汉景嘉微2006年长沙芯动科技风华1号4K服务器级GPU、风华2号4K级多屏桌面GPU一站式IP和GPU企业,用于智能座舱、服务器、桌面办公、云桌面、云渲染、工控嵌入式等2007年未上市北京中微电南风一号、南风二号2009年海光深算系列DCU(深算二号)基于主流通用并行计算架构,可用于科学计算、Al模型训练和推理,开放式生态建设2014年22年科创板IPO天津通用天数智芯拥有云边协同、训推组合的完整通用算力系统全方案提供商2015年上海通用登临科技GPU+系列通用AI加速器Goldwasser(高凛)上海通用瀚博半导体拥有自主研发的核心P以及两代GPU芯片,提供通用计算和图形渲染GPU产品2018年上海智绘微电子IDM919、IDM929、IDM939BR100系列通用GPU2018年2019年南京上海通用芯瞳GenBU01、CQ2040以计算和图形渲染平台为依托,聚焦云端、终端。正在重点研发与推广GPU开源技术2019年西安注:国产GPU代表企业和产品概况I来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理supplyframe四万·eefocus与非网supplyframe四万·eefocus与非网35弓4.国产GPU企业概览-part2公司名称核心产品/技术公司概况成立时间融资/上市情况总部GPU技术路径中天恒星第一代产品A1系列致力于自研核心架构GPU芯片,提供GPU和显卡及相关解决方案2019年未上市上海沐曦2020年上海象帝先天钧一号通用GPU、天钩二号高清图形显示GPU高性能通用/专用处理器芯片设计,适用于桌面、工作站、边缘计算等领域。2020年重庆摩尔线程2020年科创板IPO已过会北京海飞科compassc102020年珠海通用格兰菲Arise-GT10CO成立于2020年,软硬件集成的图形图像和AMOLED显示驱动方案。2020年上海砺算科技LisuanextremeLX系列GPU2021年A轮上海凌久微电子2021年武汉深流微XST-G01、XST-E01、XST-C01拥有超级流处理XST架构,产品应用于视觉计算(图形渲染等)、人工智能、高性能计算。2021年A轮锐信图芯BF200X、BF20012021年注:国产GPU代表企业和产品概况I来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理supplyframe四万·eefocus与非网湾芯展supplyframe四万·eefocus与非网5.部分国产AI芯片企业地域分布概览北京湖南天津陕西湖北浙江江苏广东重庆北京湖南天津陕西湖北浙江江苏广东重庆省份直辖市省份直辖市上海上海北京北京广东广东福建福建湖北湖北浙江浙江湖南湖南天津天津江苏江苏陕西陕西重庆重庆合计合计企业数量15家3家3家3家2家2家2家47家上海上海福建注:部分AI企业地域分布情况I来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理supplyframe四万·supplyframe四万·supplyframe四万·eefocus与非网supplyframe四万·eefocus与非网采购国产AI芯片的首要考虑因素?来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网supplyframe四万·eefocus与非网国产AI芯片成功落地的关键生态支撑?来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网湾芯展2025supplyframe四万·eefocus与非网来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网湾芯展2025supplyframe四万·eefocus与非网来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网42supplyframe四万·eefocus与非网42弓未来三年内,国产AI芯片的核心竞争焦点?来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网弓supplyframe四万·eefocus与非网弓43国产AI芯片商业化的最大市场障碍?来源:与非研究院据调研问卷整理supplyframe四万·eefocus与非网弓supplyframe四万·eefocus与非网弓44国产AI芯片应用进程中突破最大的领域?来源:与非研究院据调研问卷整理国产AI芯片量产和落地瓶颈调研结论:核心:需聚焦性能验证与工具链完善,强化软硬件协同与生态开放最大市场障碍:生态构建关键市场采购关注有效合作模式:应用突破领域对国产性能存疑与生态工具链不完善指令集自主化/开放生态和软件栈兼容性实测性能、政策适配与服务支持联合软硬件优化、开源共建与定制指令集协同推进政府与金融数据中心领跑、智驾、绿色算力并跑来源:与非研究院据调研问卷整理452025AI452025AI国产AI芯片核心应用场景:supplyframe四万·2025AIsupplyframe四万·中国智能算力规模:中国智能算力规模:中国人工智能市场规模:中国人工智能市场规模:supplyframe四万·我国智能算力规模和增长趋势:未来两年,中国智能算力仍将保持高速增长:eesupplyframe四万·我国智能算力规模和增长趋势:未来两年,中国智能算力仍将保持高速增长:eefocus与非网我国算力基础设施架构和国产化情况:基础地位算力基础设施是智算产业底座,我国在用/在建算力规模反映产业发展潜力。架构选择A训练主要依赖GPU集群,推理向边缘算力延伸,需异构资源管理与高速网络支国产替代国产算力卡逐步替代进口,但关键芯片仍依赖国际供应链。能耗挑战单机柜性能提升导致能耗压力,需液冷技术等绿色节能方案优化。2025AIsupplyframe四万·eefocus与非网湾芯展2025supplyframe四万·eefocus与非网国产AI加速卡与英伟达加速卡对比(单卡)型号显存容量显存类型片间带宽(GB/S)pcle功耗平头哥PPU96GHBM2e7005.0*16英伟达昇腾910B64GHBM23924.0*1635032GHBM2e2565.0*16HBM2e4004.0*16H20HBM39005.0*16550注:国产AI加速卡与英伟达加速卡重要参数对比I来源:央视新闻supplyframe四万·eefocus与非网湾芯展supplyframe四万·eefocus与非网国产AI芯片(部分)智算集群规格比较公司名称代表产品/集群集群规模FP16算力论GPU/加速卡数目卡间互连GB/S核心特点与现状华为异腾AI云服务未披露未披露未批露摩尔线程KUAE(夸娥)集群万卡级未披露10240张昆仑芯庆阳万卡推理集群万卡级万卡级万卡级未披露未披露未披露未披露未披露10000张未披露未披露沐曦曦源一号SADA万卡级未披露未披露10000张未详细披露来源:与非研究院据公开资料整理supplyframe四万·supplyframe四万·核心应用价值:交付的是"能力"而非"硬件",开箱即用、简化部署、集约高效、安全可控。芯片昆仑芯华为昇腾海光沐曦天数智芯摩尔线程燧原云天励飞景嘉微性能特点单卡算力强,支持8bit推理,提升推理效率单卡算力高,集群扩展性好,功耗低,推理效率高自主设计DCU芯片,算力强,支持大规模模型训练和推理高能效比,训推一体优化,性能水平较高高性能国产芯片,支持大规模模型训练和推理强大的硬件配置,高效的推理与训练能力高性能GPU芯片,高效推理与训练能力结合高性能芯片与深度学习算法,提供强大算力支持自研高性能GPU,推理能力较强部署特点一键部署,私有化设计,确保数据安全一键部署,支持模块化扩展,私有化部署保障数据安全部署便捷,支持私有化部署开箱即用,部署便捷,支持私有化部署开箱即用,部署灵活,支持不同配置开箱即用,部署便捷,支持私有化部署部署便捷,支持私有化部署开箱即用,部署灵活,支持不同配置部署便捷,支持私有化部署部署便捷,支持私有化部署来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理预测1:预测1:预测2:预测2:端云协同将继续反哺云端AI算力芯片需求提升supplyframe四方supplyframe四方supplyframe四方eefocus与非网弓supplyframe四方eefocus与非网弓预测3:生态全栈贯通:定义中国算力新规则协同模式芯片-模型协同框架-硬件闭环跨厂商联盟代表案例核心突破产业价值注:国产算力生态协同案例I来源:与非研究院据公开资料整理supplyframe四方eefocus与非网54弓supplyframe四方eefocus与非网54弓舱驾一体趋势显著,单芯方案量产上车:芯片型号(厂商)小鹏图灵(小鹏汽车)征程6P(地平线)征程6E/M(地平线)910B(昇腾)异腾610(华为)A2000(黑芝麻)A1000pro(黑芝麻)星辰一号(芯擎科技)制程工艺7nm未披露未披露7nm7nm7nm16nm7nm560TOPS352TOPS200TOPS2倍于行业旗舰芯片(官方数据口径)106TOPS512TOPS典型精度支持未披露INT8/FP16INT8/FP16FP16/FP32/INT8/INT4FP16/INT8INT8/FP16/FP8INT8/INT4INT8/INT4/FP16/BF16核心应用领域L2+L4智能驾驶L2+L4全场景智能驾驶L2辅助驾驶L4级自动驾驶L2+至L3级智能驾驶L3及以上高阶智能驾驶L2+至L3级辅助驾驶L2-L4全场景特色技术/备注双NPU架构,能效比4.5TOPS/W,2025年Q2量产上车。已获得超20家车企的定点,将搭载超100款辅助驾驶车型。凭借较高算力、端云协同能力及多芯片扩展性,是当前高阶智驾的优选通过达芬奇架构与多核异构设计实现高性能与低功耗平衡,已推动L2+城区智驾方案规模化落地。通过自研NPU和低功耗设计,算力、能效比表现较好。支持多芯片级联,可灵活适配不同算力需求通过多核异构架构与多芯片协同技术实现高性能与灵活部署来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理预测1:舱驾多模态交互变革推动预测1:舱驾多模态交互变革推动SOC芯片向高算力与多任务处理能力方向发展预测2:舱驾融合趋势推动SOC芯片迈向高性能集成化这种融合趋势对SOC芯片提出了更高的要求,推动其向高算力与多任务处理能力方向发展supplyframe四方eefocus与非网湾芯展supplyframe四方eefocus与非网预测3:预测3:大模型端侧部署需求增加推动座舱SOC芯片进化预测4:出于成本和市场需求,中算力芯片需求逐步增加中算力芯片能够在满足一定智驾功能需求的同时,提供更高的性价比,适合中端价位车型。例如:比亚迪在"天神之眼"系统中采用了地平线的J6M芯片,实现了智驾功能的普及。这类趋势表明,未来智驾芯片市场将更加注重算力与成本的平衡,中算力芯片有望在市场中占据更大的份额。supplyframe四方supplyframe四方supplyframe四方eefocus与非网湾芯展2025AIsupplyframe四方eefocus与非网3.机器人国产机器人商业进程加速宇树科技优必选智元机器人最新进展计划2025年10-12月递交IPO申请签订2.5亿元大额人形机器人单笔合同中标3100万元湖北创新中心项目核心数据与意义年营收超10亿元(四足机器人占65%,人形机器人占30%),聚焦教育、工业巡检场景。walkers2支持自主换电与群体协同,500台将交付汽车制造产线,实现7×24小时作业。联合建设全国首个全场景人形机器人数据采集工厂,推动算法训练与工业落地。来源:与非研究院据公开资料整理supplyframe四方supplyframe四方3.机器人聚焦物理AI趋势一标志着"通用机器人时代"的开端(英伟达观点),是AI技术浪潮的第四阶段。核心点:物理AI是让Al拥有"身体"并与之交互的革命,是机器人从"自动化工具"迈向"自主化伙伴"的关键跃迁。对比维度处理逻辑适应性进化方式核心能力传统机器人线性、基于预设规则僵化,难以应对未知场景需人工重新编程重复性精密操作物理AI驱动的机器人非线性、基于AI推理与决策灵活,能对变化做出实时、自适应反应持续自我学习与优化解决复杂、多变、不可预测的物理任务来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理3.机器人技术架构与未来趋势物理A的实现依赖四大技术支柱,其发展将走向"云-边-端"协同与生态共建。1.算力平台(大脑)1.算力平台(大脑)需求高性能、低延迟、高能效任务实时处理多模态传感器数据,进行复杂模型推理例如:毫秒级内完成感知-决策-规划闭环需求多模态、高精度、高可靠性任务将物理世界(视觉、声音、力、触觉)转化为数字信号例如:机器人通过视觉和力传感器实现"柔顺抓取"3.执行硬件(手脚)需求3.执行硬件(手脚)需求高精度、高响应、高可靠性任务将Al的决策指令转化为物理世界的动作例如:机械臂、伺服电机、轮式底盘需求:软硬一体、全栈优化supplyframe四方supplyframe四方supplyframe四方eefocus与非网湾芯展2025AIsupplyframe四方eefocus与非网3.机器人机器人"大脑"格局:国际引领vs.国产追赶特斯拉英伟达英特尔芯片方案JetsonThorJetsonorincorei7/i5Realsense算力水平144TOPS(INT8,双芯片)362TFLOPS(BF16/CFP8)2070TFLOPS(FP4)最高275TOPS(INT8)通用计算技术特点端侧推理:集成CPU/GPU/NPU/ISP,专用于多模态感知与实时决策云端训练:专为AI训练打造,构建"感知-训练-决策"数据闭环端侧AI算力标杆:强大的并行处理能力,支持多传感器融合和复杂模型推理通用计算核心:提供稳定的运动控制、系统调度和实时响应能力深度感知:提供高精度3D环境建模与SLAM支持对"物理AI"的支柱作用算力平台、感知技术系统集成(训练生态)为通用机器人和具身智能设定了新的性能基准算力平台(边缘大脑)算力平台(控制核心)感知技术(眼睛)全志科技瑞芯微地平线芯片方案MR527RK3588旭日系列算力水平6TOPS(INT8)最高10TOPS百TOPS级技术特点/应用8核ARM(A76+A55)+MaliG610GPU+NPU。性能均衡,支持多种A场景。集成BPU/CPU/GPU/DSP,可支持复杂模型,能够支持大参数的Transformer模型现状与定位在消费级/轻型机器人中具备成本优势。国产中高端主力,适用于需要一定AI算力的机器人产品。覆盖消费级、工业级等场景,具备大规模用于人形机器人的技术潜力。满足具身智能复杂的环境感知、理解和决策等任务需求。来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理3.机器人对国产芯片的启示:预测1:短期聚焦细分市场,打造"小而特精"方案预测1:短期聚焦细分市场,打造"小而特精"方案预测2:中期突破关键技术,拥抱异构与融合·研发高性能NPUIP,提升AI算力;·优化多核CPU集群与高速互联技术,提升异构计算效率;预测3:长期共建开源生态,破解软件栈、算法生态壁垒预测3:长期共建开源生态,破解软件栈、算法生态壁垒supplyframe四方supplyframe四方4.百花齐放一国产AI芯片的端侧蓝海机遇端侧A市场呈现碎片化、多元化特点,无需追求极致算力,而是追求能效比、成本与适用性的平衡。核心场景AloT与智能穿戴智能家居与安防泛机器人/无人机工业与商业终端关键需求与挑战极致功耗控制、小型化、成本敏感实时路径规划、避障、边缘推理高可靠性、严