《2025年度国产AI芯片产业白皮书》

SU

PPLY

FRAM

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M

EDIA

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2

i

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AI22025年度国产AI芯片产业白皮书弓

ee

focus与非网supply

frame四万·3传统架构阵营通过制程优化与集成创新持续追赶。中国AI芯片发展的意义2025AI4生态体系短板:架构主导能力:国产芯片主要面临三大挑战规模化落地挑战:2025

AI

弓

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focus与非网supply

frame四方

5

2025

AI

supply

frame四方

处理器类型CPUGPUFPGANP

U/T

PU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)

。狭义AI芯片(设计范畴):特指专为AI场景设计的ASIC芯片

(如NP

U、TPU),

追求在Al这个单一目标上的极致表现。

AI

来源:与非研究院据公开资料整理supply

frame四方

CPUFPGA

GPU低通用性,超高效率。NP

U/TPU:AI推理/训练加速核心。例如: 2025

AI

8架构特性定位与角色核心AI创新生态策略系统级优化广泛生态地位Arm生态扩张云端协同RISC-V开源开放、社区驱动硬件指令集兼容性探索GPU全栈垂直整合构建强大的软硬件护城河DS

A专用加速器(如NP

U/T

PU)软硬件紧耦合与云服务/生态绑定密切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NP

U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、新兴市场大规模并行计算主力训练与HPC张量核心(Tensor

cores)NV

Link高速互联H

BM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革新高能效生态端边云协同S

VE2/S

ME2矢量扩展为AI优化的CPU核与GPU/NP

U紧密集成通用计算基石控制与调度AMX、

AV

X-512指令集高带宽内存

(H

BM)多芯片封装

(EMI

B)软硬件融合集成与能效典型应用场景

湾芯展

2025

AI

9来源:与非研究院据公开资料整理ee

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frame四方

架构特性核心创新软硬件融合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。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集成与能效典型应用

2

2

AI

来源:与非研究院据公开资料整理supply

frame四方

架构ArmDSA在稀疏计算方面的创新与特点

案例Intel

sapphireRapids

cpu对AM

X等模块的优化间接受益于稀疏性。Arm最新IP路线图强调对可变稀疏模式的支持。NVIDIA

Ampere/Hopper架构中的sparse

Tensor

cores.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RISC-VGPU

湾芯展

2025

AI

11来源:与非研究院据公开资料整理ee

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frame四方

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)在推理任务中的能效比云天励飞持有"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

湾芯展

2025

AI12来源:与非研究院据公开资料整理ee

focus与非网supply

frame四方

国产芯片厂商的FP8技术进展: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国产模型与硬件联动创新: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。核心价值:13方向维度软硬件协同核心技术chip

let、2.5D/3D封装存算一体解决的核心问题提升硬件利用率,减少冗余计算与通信对算力密度的贡献最大化硬件算力释放,提升有效算力密度制造与集成问题(如何堆得更多)散热问题(TD

P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)先进集成计算范式互连技术系统支持材料与器件

湾芯展

2025

AI

14来源:与非研究院据公开资料整理ee

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frame四万·创新维度核心思想

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特斯拉Dojo,

AMD

zen系列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。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2.

国产AI芯片创新方向与突破路径系统级优化:存算一体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的乘加运算将计算操作直接嵌入存储器内部或极度靠近存储单元后摩智能(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、

恒烁半导体架构范式创新技术路径创新计算模式创新

2025

AI

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supply

frame四万·"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厘清需求痛点指引云边端瓶颈突破与效能优化理解产业全景精准定位芯片各领域头部企业

2025

AI

supply

frame四万·

2025

AI

supply

frame四万·国产AI算力平台核心架构基础应该优先发展什么架构?

湾芯展

2025AI18来源:与非研究院据调研问卷整理ee

focus与非网supply

frame四万·国产AI芯片最需突破的瓶颈是?

湾芯展

2025AI

19来源:与非研究院据调研问卷整理ee

focus与非网supply

frame四万·哪类技术有助于突破现有算力瓶颈?

湾芯展

2025

AI

20来源:与非研究院据调研问卷整理ee

focus与非网supply

frame四万·云端国产AI芯片的核心竞争力关键在于?

湾芯展

2025

AI

21来源:与非研究院据调研问卷整理ee

focus与非网supply

frame四万·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2025

AI弓

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frame四万·22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2025

AI弓

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focus与非网supply

frame四万·23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2025

AI弓

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focus与非网supply

frame四万·24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2025

AI弓

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focus与非网supply

frame四万·25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

2025

AI26核心架构偏好:通用并行架构

(GPU集群)

,支持大规模训练技术突破方向:

异构集成(chip

let等)被视作最关键路径云端AI突破:

集群扩展性(万卡以上互联)是核心竞争力云边协同瓶颈:

跨平台开发、

多芯片适配是难点端侧AI突破:

推理能效比、

多模态融合受到重视EDA工具链缺失和先进封装产能是量产主要障碍算力密度、软件生态是核心来源:与非研究院据调研问卷整理关键突破瓶颈产业化挑战

2025

AI

supply

frame四万·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2016年华为海思鲲鹏9207260/5250/3210深圳2004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Loong

Arch指令系统桌面、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2013年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2018年澜起x86架构津逮系列数据中心、

企业级应用、HPC上海2004年

AI

1.

国产CPU企业概览注: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supply

frame四万·

2025

AI29厂商代表产品关键特性主要应用领域总部成立时间背景/简介上市与否恒玄科技上海2015年已上市北京君正基于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、

智能路侧设备等苏州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NP

U+AI

ISP,本地大模型支持等能力厦门2017年已上市2.

国产AIS

OC企业概览

AI

注:国产AIS

OC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supply

frame四万·六大AlISO

C企业2019-2024年营收(亿元)423528211470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年六大AIS

OC企业2019-2024年归母净利润(亿元)

2019年

2020年

2021年

2022年2023年

2024年59.2654.1252.7455.4553.7145.3142.1347.7742.3136.0531.3627.1921.3523.5822.8820.6523.2221.1118.6314.0816.7314.6315.0515.1418.2217.917.175.346.15.222.

国产AIS

OC企业概览

湾芯展

2025

AI31注:六大AIS

OC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ee

focus与非网supply

frame四万·27.3820.32.

国产AIS

OC企业概览2025

AI弓

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focus与非网supply

frame四万·32厂商代表产品关键特性主要应用领域总部成立时间背景/简介上市与否中吴芯英刹那T

PU芯片产品基于GP

T

PU架构,拥有自主IP核、

指令集和计算平台杭州2020年否华为海思深圳2004年否昆仑芯7nm,

自研XP

U架构,适用云、

端、

边等多场景北京2011年否云天励飞深圳2014年寒武纪思元590、

思元370北京2016年源自中科院计算所,2025年8月股价一度登顶A股市值榜首。隧原科技上海2018年平头哥含光800自研云端A推理芯片,针对视觉推理深度优化杭州2018年否地平线北京2015年爱芯元智宁波2019年否2016年智能座舱、

高阶辅助驾驶芯驰科技注: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

333.

云端、

边缘和车端AI芯片企业概览龍鹰一号,星辰一号弓

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focus与非网芯擎科技supply

frame四万·2018年2018年武汉上海北京否否公司名称核心产品/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GPUS

G6931GPU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武汉专用景嘉微2006年长沙专用+通用芯动科技风华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年未上市北京专用+通用中微电南风一号、

南风二号2009年深圳专用+通用海光深算系列DC

U

(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E+轮上海通用登临科技GPU+系列通用AI加速器Goldwasser(高凛)2017年D轮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年上海专用+通用智绘微电子ID

M919、ID

M929、

ID

M939BR100系列通用GPU2018年2019年pre-A轮D轮南京上海专用+通用通用芯瞳Gen

BU01、

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A+轮西安专用+通用4.

国产GPU企业概览-part1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202

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focus与非网supply

frame四万·34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年未上市上海专用沐曦2020年上海专用+通用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B+轮重庆专用+通用摩尔线程2020年科创板IPO已过会北京专用+通用海飞科compassc102020年B轮珠海通用格兰菲Arise-GT10CO成立于2020年,软硬件集成的图形图像和AM

OLED

显示驱动方案。2020年上海专用砺算科技Li

suanextreme

L

X系列GPU2021年A轮上海专用凌久微电子GP101、GP102、

凌久GP2012021年B轮武汉专用深流微X

ST-G01、

X

ST-E01、

X

ST-C01拥有超级流处理X

ST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轮深圳专用+通用锐信图芯BF200X、

BF20012021年厦门专用4.

国产GPU企业概览-part2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2025A弓

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frame四万·35浙江广东重庆企业数量15家3家3家3家2家2家2家47家5.

部分国产AI芯片企业地域分布概览

湾芯展

202

AI

36北京湖南上海福建注: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省份直辖市合计上海广东福建湖北天津重庆四川陕西北京江苏湖南浙江ee

focus与非网supply

frame四万·江苏湖北天津陕西四川

2025

AI

supply

frame四万·采购国产AI芯片的首要考虑因素?

湾芯展

2025

AI

38来源:与非研究院据调研问卷整理ee

focus与非网supply

frame四万·国产AI芯片成功落地的关键生态支撑?

湾芯展

2025

AI

39来源:与非研究院据调研问卷整理ee

focus与非网supply

frame四万·Deep

seek与芯片企业的合作模式,最可能推动?

湾芯展

2025

AI40来源:与非研究院据调研问卷整理ee

focus与非网supply

frame四万·Deep

seek"云训练-边推理"架构中,国产芯片的主要应用瓶颈是?

湾芯展

2025AI41来源:与非研究院据调研问卷整理ee

focus与非网supply

frame四万·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2025

AI弓

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focus与非网supply

frame四万·42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2025

AI弓

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focus与非网supply

frame四万·43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2025

AI弓

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focus与非网supply

frame四万·44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2025AI来源:与非研究院据调研问卷整理45国产AI芯片核心应用场景:

2025

AI

supply

frame四万·中国智能算力规模:中国人工智能市场规模:

湾芯展

2025

AI

471.

智算产业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:ee

focus与非网supply

frame四万·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。1.

智算产业我国算力基础设施架构和国产化情况: 2025

AI48功耗平头哥英伟达华为昇腾910B64GHBM23924.0*1635032GH

BM2e2565.0*16H

BM2eH20HBM3550型号显存容量显存类型片间带宽

(GB/S)pclePPU96GH

BM2e7005.0*161.

智算产业国产AI加速卡与英伟达加速卡对比(单卡)9005.0*164004.0*16

湾芯展

2025

AI

49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ee

focus与非网supply

frame四万·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1.

智算产业国产AI芯片(部分)智算集群规格比较

湾芯展

2025

AI

50来源:与非研究院据公开资料整理ee

focus与非网supply

frame四万·芯片景嘉微性能特点自研高性能GPU,推理能力较强部署特点部署便捷,支持私有化部署单卡算力强,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DC

U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自研高性能AI加速卡,高效的推理能力高性能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1.

智算产业智算算力"下沉"典型应用一Deep

seek一体机: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。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

AI

来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理supply

frame四万·预测1:预测2:

端云协同将继续反哺云端AI算力芯片需求提升

AI

1.

智算产业supply

frame四方

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1.

智算产业预测3:

生态全栈贯通:定义中国算力新规则注: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2025

AI

弓

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focus与非网supply

frame四方

53芯片型号(厂商)A2000(黑芝麻)A1000pro

(黑芝麻)星辰一号(芯擎科技)制程工艺7nm7nmAl算力

(峰值)700TOPS560TOPS覆盖80TOPS、128TOPS352TOPS512TOPS典型精度支持未披露INT8/FP16INT8/FP16/FP8INT8/INT4INT8/INT4/FP16/BF16核心应用领域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双NP

U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NP

U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2.

智驾产业舱驾一体趋势显著,单芯方案量产上车: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200TOPS2倍于行业旗舰芯片(官方数据口径)106TOPS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)INT8/FP16FP16/FP32/INT8/INT4FP16/INT87nm7nm16nm7nm未披露未披露2025

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来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理弓

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focus与非网supply

frame四方

54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

湾芯展

2025

AI

552.

智驾产业ee

focus与非网supply

frame四方

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。预测3:

大模型端侧部署需求增加推动座舱SOC芯片进化

2025

AI

2.

智驾产业supply

frame四方

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。3.

机器人国产机器人商业进程加速

湾芯展

2025

AI

57来源:与非研究院据公开资料整理ee

focus与非网supply

frame四方

对比维度核心能力传统机器人重复性精密操作物理AI驱动的机器人解决复杂、

多变、

不可预测的物理任务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。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处理逻辑适应性进化方式

AI

来源:与非研究院据企业官网和公开资料整理supply

frame四方

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4.

系统集成与应用

(神经网络与灵魂)需求:

软硬一体、

全栈优化任务:将算力、感知、执行有机整合,

针对场景开发算法与应用例如:

2.

感知技术(眼睛和耳朵)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"

2

2

AI