2025年AI 智能终端和SoC芯片解读

2025

年

AI 智能终端和

SoC

芯片解读电子发烧友网副主编章鹰1目录AI

终端和产业链进展AI

SoC

主要分类和主流厂商AI

在手机、

PC

应用和

SoC

趋势汽车智能座舱和主流

SoC

趋势人形机器人和大小脑

SoC

芯片总结01AI

终端和产业链进展AI

获得突破性进展，开启新一轮产业变革4••大语言模型

LLM

跨越式发展GPT-5

、

Claude3

、

Gemini

Ultra

，实现接近人水平的的复杂推理和多轮对话。开源模型爆发（如DeepSeek

、Mistral

），降低企业在AI

终端推理的成本，加速迭代。•多模态

AI

融合OpenAI

CLIP(

文本-

图像对齐），Sora

（视频生成）、

Google

的PalM-E

（多模态具身智能）•GPT-4V

可分析图像并生成代码和Gemini

1.5

、

Meta

的CM3

支持图像与文本的生成和编辑。边缘

AI

与端侧算力突破•手机芯片（骁龙

8Gen3

）本地运行

10B

参数模型。AI

PC

芯片（英特尔CoreUltra

200H

，支持本地运行

7B-13B

的参数模型。）图：电子发烧友拍摄图：来自互联网图来自互联网2025

年

AI

终端渗透率和部署趋势5•••根据中研普华的数据显示，

2024

年全球AI

终端市场规模超过

5000

亿美元，中国占据了

35%

的份额。增长有三大驱动力：

AI

技术普及，新兴产品扩张，新兴市场换代需求。未来

AI

终端的品类有望更加细分和专业化，从手机等应用拓展至智能眼镜、

VR/AR

、智能汽车和家用电器、智能机器人等多个场景。AI

终端部署以本地为主、边缘与云为辅，

AI

智能体向L2/L3

演进。混合AI

部署的优势体现在：

1

、隐私保护；

2、数据安全；

3、个性化服务；

4、更低使用成本；

5、即时服务响应。AI

模型的迭代动力走向更多应用落地、端侧部署需求。从随身物品

AI

智能化、生活环境的AI

智能化、车型工具的AI

智能化到具身智能化。包括可穿戴设备、智能家居、智能汽车和机器人等都有体现。电子发烧友制图，品类2025

年全球AI

功能渗透率关键驱动因素备注智能手机34%（

Canalys）端侧模型压缩、次旗舰

AI

SoC

下沉中端价位旗舰机先行，千元档快速跟进PC

（台式+笔记本）约38%（≈1

亿台

/2.6

亿台总市场）ows11AI+PC认证、NPU≥40

TOPS

芯片普及2028

年有望冲79%智能穿戴（手表

/

耳机

/

眼镜等）15%（

2025H1已出货

1.2

亿台中的

AI

版本占比）多模态交互、健康

AI

算法、轻量化传感器2026-2027

年AR

眼镜或带节奏智能家居语音终端65%

（含存量智能音箱升级）云端

+

本地混合推理，低功耗唤醒以存量升级为主新增增速放缓车载座舱>40%

（含

L2+/L3级车型）座舱大模型上车、车规

AI

芯片普及 电子中国渗透率领先全发球烧友制图3借助透明显示与传感器技术将虚拟信息叠加到现实场景汇总的可穿戴设备。具备语音助手、

AI

拍照和环境感知功能。AR

眼镜2专门处理AI

工作负载（

NPU

）的芯片或模块的台式机和笔记本。搭载本地化AI助手（文档总结/

代码建议）。个人电脑（

AIPC

）4智能家居1深度集成人工智能技术的手机。核心功能包括、实时翻译、语音助手、内容创作和

AI

图片生成。AI

手机

A

I

终端：

从单一模态向多模态演进 5AI

汽车称为智能汽车，配备先进传感器、摄像头、激光雷达等技术设备的汽车。主要特征是自动驾驶能力、智能座舱交互、环境感知、基于AI

大模型的自我学习和优化。6智能机器人融合多种先进技术，能感知环境、自主决策并执行动作，以实现特定目标，如弹钢琴、生产线检测和家庭服务。通过互联网连接各种家用电器和设备，用户通过移动设备或其他网络设备远程自动控制家中的安全、温度、照明、家庭影院等功能。具备环境自适应、语言交互中枢。从云端模型到物理硬件，端侧

AI

迎来春天（一） 7••2025

年

5

月

22

日，人工智能领域迎来重大收购事件。

OpenAI

宣布以近

65

亿美元（约合

468

亿元）的全股价交易方式，收购由苹果前首席设计官乔纳森

·

艾维（

Jony

Ive

）创办的硬件公司IO

，这是一笔大收购，标志着OpenAI

的战略重心从“云端模型”转向“物理硬件”，端侧

AI

硬件成为落地主力。Google

已拥有Android

操作系统和Chrome系统，还发布了谷歌眼镜、谷歌手表；

Meta拥有社交网络和智能眼镜；

Apple

则布局系统级AI

功能，

Apple

Intelligence

结合了设备端模型和云端模型，运行在搭载

Apple

芯片的服务器上。包括AI

手机、

AI

PC

和AI

手表。三星电子在CES

上推出AI

智能家电、

AI

手机等新品。从云端模型到物理硬件，端侧

AI

迎来春天（二

） 电子发烧友制图8AI

消费终端产业链下游：品牌厂商和ODM国内厂商：

华为、小米、联想、

OPPO

、

vivo

、荣耀、传音控股、漫步者、绿联科技、萤石网络、绿联科技、李未可、雷鸟、闪极、星际魅族国外厂商：苹果、谷歌、三星、惠普、戴尔、

Meta

、

RokiODM

厂商：立讯精密、比亚迪电子、歌尔、华勤技术、龙旗科技、佳禾智能、深科技、光弘科技中游：

AI

模组消费类AI

模组厂商：移远通信、广和通、美格智能、

Sierra

Wireless工业类AI

模组厂商：研华科技、移远通信、广和通、美格智能、研扬科技等AI

终端上游-

主芯片手机

/PC

芯片：苹果、高通、英特尔、

AMD

、海思、联发科、紫光展锐IP

厂商：

Imagination

、

ARM

、芯原、安谋科技、芯来科技、

CevaAIoT

芯片：瑞芯微、全志科技、恒玄科技、晶晨股份、星宸科技、乐鑫科技、泰凌微、炬芯科技、安凯微、富瀚微等AI

终端新品驱动芯片迭代升级，

SoC

、存储、

CIS

升级10电子发烧友制图02AI

SoC

分类和主要厂商AI

SoC

是

AIoT

智能终端的大脑 12AI

SoC

是一种集成专用人工智能加速模块的片上系统（

System-on-Chip

），旨在高效处理机器学习、深度学习等AI

任务。它通过将传统处理器与AI

专用计算单元、存储、外设等集成到单一芯片中，实现高性能、低功耗的AI

计算，广泛应用于边缘计算、移动设备和物联网等领域。

SoC

两大优势：一、支持AI

推理和实时数据处理，为边缘设备提供本地算力，提高响应速度和隐私性；二、内置各种通信协议（

Wi-Fi

、蓝牙、

NB-IoT

），实现设备间的互联和高效数据传输。根据Markets

and

Markets

最新报告显示，预计到

2029

年，系统级芯片市场规模将从

2024

年的1384.6

亿美元增长至

2059.7

亿美元。年复合增长率达到

8.3%

。从下游需求看，

SoC

芯片主要用于消费电子、智能家居、智能汽车、智慧医疗、智能工业等方面。图：高通

AI

SoC

电子发烧友拍摄AI

SoC

芯片分类和

IP

市场 13多领域需求带动

SoC

市场规模持续提升，

2022

年

SoC

市场规模

1548

亿美元，

2032

年全球

SoC

市场规模将突破3200亿美元。移动设备、物联网设备和可穿戴设备对紧凑尺寸的增长的需求，推动

SoC

在市场上的普及。国际调研机构

Gartner

的数据显示，

2026

年全球边缘

AI芯片市场规模有望达

688

亿美元，

2022-2026

年CAGR

达16.9%

。

2025

年中国边缘

AI芯片市场规模有望达

110.3

亿美元，

22-25

年CAGR

达

30.3%

，行业增速高于全球平均增速。各类加速器在人工智能领域的表现 1414CPU顺序处理NPU固定并行性GPU通用并行性AI

PerformanceFlexibilityTOPS/

mm2ScalabilityTOPS/

WAI

PerformanceScalabilityTOPS/

WAI

PerformanceScalabilityTOPS/

WFlexibilityTOPS/

mm2FlexibilityTOPS/

mm2边缘 AI

SoC

芯片和

IP

市场 电子发烧友制图边缘

AISoC

的设计正从通用架构转向高度专业化的领域专用架构，新一代设计包含异构计算集群，结合CPU

、

DSP

、

GPU

和

NPU

，并且配有智能内存层级结构和高带宽互联机制。大模型应用成本快速降低，令边缘侧落地不断加速。从行业应用需求来看，对边缘

SoC

芯片的设计，一是增加更多

AI

功能，二是降成本、降功耗是主流趋势。大模型迭代速度不断提升，

专用处理器如

NPU

难以应对持续的变革。它们对特定操作进行了优化

,而当

AI

领域快速演进时，这些芯片便迅速被淘汰，而通用的、并行的、灵活的硬件平台

GPU

未来可能成为主流。涉及到视觉模态时，在边缘部署必要性增加。自动驾驶和机器人都是边缘部署的重要场景，在中国市场，大家对数据安全性要求日益提高，不愿意将数据上传云端，对边缘计算提出更高要求。15GPU

为边缘

AI

加速开辟新的可能性 设计非常简单，但成本高昂且存在无法支持未来人工智能网络的风险。目前已知的高性能人工智能运行在神经网络处理单元（

NPU

）上，而图形处理单元（

GPU）则为未来（未知）的人工智能网络提供灵活的支持和覆盖。的AI

网络提供了良好的、灵活的支持。系统

1:独立的

GPU

和

NPU

，各自管理自己的领域系统

3:凭借

GPU

上的

200

TOPS

AI

性能，系统可能无需

NPU系统

2:与

GPU

的连接使

NPU

能够卸载

AI

工作负载NPU仅图形

仅AI

GPUIMGE-SeriesGPU

Handover/

side-portNPUGraphics&AIAI

OnlyE-IMGSeriesGPUAI

性能高芯片面积

/

费用不佳灵活性简单

: 不佳AI

性能高芯片面积

/

费用不佳灵活性

平衡的

: 高AI

性能适中芯片面积

/

费用适中灵活性

成本额外的

GPU

计算优化： 高能力为未来（未知）Graphics&

AI边缘设备基于

GPU

进行

AI

加速的唯一办法 深度嵌入式集成与经典

GPU

ALU

USC

共享寄存器/SRAM数据传输距离最短，实现就近计算兼容现代OpenCL和Vulkan

AI/

计算扩展GPU

加速器级集成非共享寄存器，本地存储需额外SRAM

成本需复制数据以配合经典ALU

管道与现代扩展不兼容，需额外功耗共享逻辑

GPU

级集成距离越远意味着需要更多专用SRAMALU

与AI

单元之间的大距离数据传输与现代API

扩展不兼容系统级或

NOC

集成松散耦合，大量专用SRAM

，海量数据传输距离和延迟，能效较差，灵活性较差公司名称主要

IP

产品性能和应用领域Imagination新一代

GPU

IP实现完美

PPA

，灵活可编程的

GPU

。借助

AI

加速图形效果，包括景深、屏幕空间环境光遮蔽和超分辨率。支持INT4/8

，

FP4/8

、

BF16

、

FP16/32

，实现传统渲染的同时支持

AI

运算。算力在

16GOPS

和

200TOPS

之间扩展。满足在

AIoT

、移动、

AIPC

、云游戏、智能汽车、机器人等场景落地。ARMArmv9

边缘

AI

计算平台（

Cortex-A320CPU+Ethos-U85NPU

）把大模型

+

超高能效

+

车规级安全打包一个

SoC

，本地跑

10

亿参数级大模型，并覆盖工业视觉、

AGV/AMR

、智能摄像、零售

/POS

、智能家居等全场景。芯原AI–NR/AI-SR

IP以

“低功耗、高画质、可裁剪”

为核心卖点，覆盖从入门安防到

4K

云游戏、运动相机等领域安谋科技新一代

NPU

IP对于

transformer

继续优化，兼容

CNN

超分场景和大模型场景加速，满足

AI

PC

、手机、智能座舱，

ADAS

等新兴端侧

AI

应用需求。CevaNeuproNPUIP可扩展性、极致能效比和高度集成性。单核算力可横跨MCU

到高端

SoC

（

10

GOPS

-

400

TOPS

），以支持音频、视觉、智能手机、

ADAS

等应用。芯来科技端侧

AI

加速

IP-NACC支持

int8

与

int16

数据类型，在

T22

工艺夏运行频率可达1GHz

，支持高能效比，高并行吞吐能力，电本子地发执烧友行制图推AIAI

SoC

IP

的主流厂商Imagination

E

系列

GPU

IP

的编程优势特色功能E-SeriesGPU

IPCPUDSP+MMANPU并行处理HighLowHighHigh编程模型StandardStandardProprietaryProprietary可编程性易用性HighHighLowMedium开发者体验GoodGoodPoorPoor人工智能数据格式BroadLimitedSpecificSpecific工作负载灵活性HighHighLowLow03AI

手机、

AI

PC

趋势和SoC

芯片进展AI

手机特色和渗透率持续提升21••IDC

统计数据显示，预计

2024

年中国市场中搭载AI

功能的智能终端渗透率超

70%

，其中AI

手机在

2024

年到2027

年将由

0.4

亿台上升至

1.5

亿台，渗透率从

13.2%

提升至

70%

。

Canalys

预计

2025

年全球AI

手机渗透率将达

34%

，并将于

2027

年提升至

50%

。AI

手机特色，支持端侧大模型的部署、具备多模态能力、强大的交互能力和拥有强大算力平台支持。根据Counterpoint

Research

数据，以TOPS

为单位，智能手机的AI

算力已经增长

20

倍，未来预计旗舰手机的芯片峰值算力还将持续增长，在

2025

年将会达到

60TOPS

以上，甚至

100TOPS

。数据来自

IDC

，电子发烧友制图来自

CounterpointResearch支持端侧大模型的 SoC

芯片厂商 22电子发烧友制图01主要厂商加大支持

AI

大模型2023

年以来，高通、苹果等五大厂商陆续推出面向手机终端的AI

处理器。高通

8

至尊版、骁龙

8Gen3

、苹果A18/18

Pro

、联发科9400+

、

9400

等均支持在手机端运行

AI

大模型。02AI

SoC

迭代趋势：先进工艺，更高算力为支持更高

AI性能和大模型，需要更高算力的AI

SoC

，苹果

A18Pro

的算力达到

35TOPS

，骁龙

8

至尊版算力达到

80TOPS

，两者都采用3nm

工艺。03AI

端侧平台生态圈扩大高通与智谱合作GLM-4V

端侧视觉大模型，该模型可以以超过

70tokens/

秒的速度在终端侧高速运行。苹果牵手阿里千问

3

，加速推进定制化

AI

服务。手机厂商端侧大模型和智能体进展 23电子发烧友制图电子发烧友统计显示，当前AI

手机上主要搭载

7B

的端侧小模型，对于文本处理、智能摘要和图像生成等基本功能完全可以支持。未来随着AI

大模型的发展，端侧小模型有望从

7B

向

13B

逐渐渗透。当前，

AI

手机复杂功能通过外接云端大模型完成，未来有可能下放到端侧。7月2日，荣耀发布全球最薄折叠屏V5，荣耀CEO李健宣布，这款旗舰手机已经搭载了阿里巴巴基于通义千问打造的高德、飞猪旅行两个智能体，同时还搭载了通义千问3、VL等大模型。这是阿里首次整合大模型及垂直场景Agent应用于智能手机终端。6

月

30

日，华为消费者CEO

余承东通过一段视频，揭示

Pura80

系列上的小艺智能体具备大强大能力，“小艺帮帮忙“

8

月份正式上线，用户通过自然语言指令，即可无缝完成诸如预订机票、在华为商城选购手机、在华为视频中缓存影视内容等一系列复杂任务。背后依托的是华为开发者大会推出的HarmonyOS6.0

开发者

Beta

版及核心创新-

鸿蒙智能体框架。移动未来挑战CPU

、

GPU

、

NPU

三者分工明确，并且统一张量编程接口协同运行，适配从传统图像

AI

到多模态AI

的广泛任务。计算异构化手机集成的通信模组从

5G

、WiFi7

、蓝牙

5.4

，再到UWB

和NFC

，每种协议均需要独立的射频收发链路与天线配置。通信协议演进带来

SoC

的适配挑战。通讯协议演进从UFS

控制器、

DRAM

调度到片上缓存架构全面调整，解决高频率、低延迟访问下的功耗爆炸问题。内存连接优化从MIPI

到UFS

、从

AI

模型标准到编译工具链，软硬件一体化成为SoC

竞争力的重要因素。标准生态协同随着模型体积的膨胀，

SoC

芯片不仅是计算的主场，内存访问的路径、数据加载延迟和连接带宽都成为制约AI

体验的重要瓶颈。AI

PC 终端渗透率将突破

40%25•IDC

数据显示，

2025

年第二季度全球PC

出货量同比增长

6.5%

，出货

6840

万台，其中AI

PC

成为拉动需求的关键变量。

2025

年AI

PC

出货量预计同比增长

77%

，并有望在

2027

年达到PC

总出货量的

70%

。

Canalys

预测，2025

年全球AI

PC

出货量将达到

1

亿台，占PC

出货量的

40%

。

AI

加速芯片在

PC

领域的广泛应用将带来变革。Canalys

预测，随着采用率的激增，到

2025

年底在

800

美元以上的价位PC

中，超过

50%

具备AI

功能，到

2028年这一比例扩大到

80%

。

Microsoft

继续与联想、惠普、戴尔、三星、宏碁和华硕等制造商合作推出不断扩大的Copilot+

PC

系列。图：荣耀

MagicBook

Art14电子发烧友拍摄AI

PC

处理器芯片26AI

PC

芯片三大主流厂商：

AMD

Ryzen

AI

300

系列、

Snapdragon

X

系列和

Intel

Core

Ultra

200H

系列神经处理单元，系统可提高

AI

应用速度并简化应用程序性能。owsOnARM应用拐点到来，全新Arm版Surface具备高性能和低功耗。目前，高通、苹果都已经推出ARMCPU架构的PC处理器芯片,联发科携手英伟达推进ArmPC处理器开发。•X86

芯片迭代更新，性能持续提升。英特尔

2025

年

1

月推出

Core

Ultra200HX

芯片，

AI算力高达

99TOPS

，适用于创作者和游戏玩家使用的

AI

PC

新品。2025

年基于

RISC-V

CPU+GPU

的

AI

PC

仍处于“概念验证—小批量试产”阶段，尚未形成规模出货。真正的规模放量预计要等到

2027–2028

年。SnapdragonX

Elite超过

80

多款型号搭载骁龙X

系列的AI

PC

开始上市。Intel Core

UltraIntel宣布搭载CoreUltra系列处理器的ows11AIPC，开启下一代AI生产力，提供更久的续航。AMDRyzenAI

Max一季度AMD

锐龙AI

Max

、锐龙AIMax

PRO

、锐龙AI

300

和锐龙AI300

PRO

系列处理器的产品，将完成上市。公司名称产品型号NPU制程发布时间合作品牌高通SnapdragonX

Elite45Tops4nmQ3.2023宏碁、华硕、戴尔、惠普联想、微软和三星SnapdragonX

PLus45Tops4nmQ2.2024宏碁、华硕、戴尔、惠普联想、微软和三星Intel酷睿

Ultra7

155H34TOPSIntel

4Q4.2023联想、

Dell

、惠普、华硕、宏碁、荣耀、新华三Lunar

Lake40TOPSInte118AQ3,2024联想、

Dell

、惠普、华硕、宏碁

As-pire14

、三星、东芝Core

Ultra200H99TopsIntel18AQ1,2025联想、惠普、华硕联发科Kompanio

Ultra50Tops3mnQ2,2025/AMDRyzen

805040Tops4nmQ2.2024/RyzenAI

30050Tops4nmQ2.2024惠普、华硕、联想计划

7月推出带有

AMD

的

AIPC、、国际厂商推出

Copilot

PC

处理器芯片04汽车智能座舱和主流

SoC智能座舱渗透率突破

70%

，

SoC

芯片需求旺29英特尔展示

AI

座舱平台，电子发烧友拍摄零跑

B01

智能座舱展示，采用高通骁龙座舱平台

电子发烧友拍摄••《高工智能汽车研究院》监测数据，

2024

年中国市场乘用车前装标配智能座舱（联网大屏/

多屏娱乐+

智能语音交互）搭载率升至

72.58%

。

2024

年，售价

20

万元以上的乘用车智能座舱搭载率已达到

100%

，在

10万-15

万和

10

万以下的车型中，智能座舱的搭载率也分别攀升到

70%

和

30%

。汽车智能化趋势演进，智能座舱集成度提高，对座舱

SoC

芯片的算力需求增加。行业数据显示，

2024

年已量产的主流高端智能座舱SoC

芯片的CPU

算力已迈入

200+KDMIPS

，

GPU

、

NPU

算力也在不断提升。根据IHS

预测，

2025

年全球智能座舱SoC

规模将达到

82

亿美元。根据Research

In

China

统计，虽然高通、AMD

、瑞萨等厂商占据主体地位，但是国产化率快速上升，

2024

年智能座舱SoC

国产化率将超过

10%

，以华为、芯擎科技、芯驰科技、杰发科技为代表的国产厂商正快速崛起。智能座舱

SoC

芯片的演进趋势 30••性能提升：目前智能座舱

SoC

芯片CPU

算力正朝着

400K

DMIPS迈进，

GPU

算力向

300GFLOPS及以上发展，

NPU算力则向30TOPS

算力突破。这些硬件性能的提升，为多模态大模型在智能座舱中的应用提供支撑。主流芯片制程：从

7nm

向

4nmz及以下迈进，芯片性能和功耗得到提升，支持

AI

座舱高吞吐量、持续运行

AI

计算任务应用。舱驾融合

SoC

成为趋势，支持座舱

AI和高阶自动驾驶。面向

AI

的座舱

SoC

成为未来

2-3年主流。端侧模型升级，未来要向

7B-10B

的多模态模型升级，新一代芯片需要具备

30-40TOPS的

NPU

算力，以满足

7B

模型端侧部署的严苛要求。电子发烧友制图多模态大模型上车加速 31••多模态大模型加速上车，具体表现为从云端走向端侧，从单一功能走向全域融合，从被动响应走向主动交互。背后的需求体现为算力升级、数据融合和场景重构三大维度。小鹏“世界基座模型”，支持

720亿参数大模型在

L3

以上自动驾驶，支持复杂场景理解和路径规划。今年

9

月，华为乾崑智驾ADS4.0

陆续上车，其搭载的世界行为模型（

WA

），核心在于将放在云端训练、验证的“世界引擎”能力，压缩到车端实时运行。阿里巴巴副总裁徐栋认为，云端，面向导航出行、数字娱乐、车生活场景提供丰富的智能体应用，采用

Dense-32B+

或MoE-200B+

以上模型，具备深度思考能力，可以对复杂的问题进行推理；端侧的多模态大模型，主要对座舱意图进行多模态识别，强化传统“车控、导航、多媒体域”的识别。端云大模型协同，才能推动汽车智能座舱迈向

AI

座舱。图片来自芯驰科技高通

AI

座舱芯片

8397，电子发烧友拍摄05人形机器人和

SoC

芯片众擎机器人

T800宇树机器人

R1身高

1.7m

，体重

69kg

，电池700wh

，续航

2

小时，全身40

个自由度关节，交互服务机器人，多模交互和智能体验。通过多模态技术实现自然对话英语对话，在车展以销售顾问登场讲解，智元机器人远征

A2Optimus

三代机发布，手部有22

个自由度，运动速度比前代快

60%

，预计

2025

年底或2026

年初推出。采用更轻材料，重量减少

10公斤，集成先进人工智能，目标价格

2

万-3

万美元之间。Tesla

人形机器人

Bot身高

1.27m

，身形与

G1

高度相仿，重量仅

25kg,

26

个灵活自由关节，能跑能跳，出拳，侧空翻和倒立。售价

3.99

万元，轻量型机器人代表。身高

1.85m

，体重85Kg

，搭载

41

个高自由度关节，搭载多传感器融合系统，集成视觉、触觉和力觉全，通用人形机器人参与格斗竞赛；配置固态电池，提升了续航能力。人形机器人登场输入人形机器人市场规模和产业链34市场规模2025

年人形机器人进入了量产元年，商业化加速落地。根据嘉世咨询数据，

2023

年全球人形机器人达到

21.6

亿美元，预计到

2029

年，全球市场规模将达到

206亿美元，

2023

年到

2029

年复合增长

57%

。重点厂商特斯拉马斯克披露，特斯拉制造工厂开始招聘相关制造单位，

Optimus

机器人计划

2025

年量产

5

千台，

2026年目标

10万台。部分

Optimus

机器人有望在特斯拉工厂投入使用，探索在工业场景中的应用。

Figure

AI

4

年内将产能提升到

10

万台，国内优必选、智元、宇树、众擎、乐聚机器人等已进入小批量生产阶段。即将交付的有特斯拉、广汽集团和小鹏汽车计划

2026

年开启规划量产。图表来自光大证券人形机器人大小脑芯片35厂商

/

平台芯片

/

模组架构关键算力与特征商用落地英伟达JetsonOrinNano/NX/AGX

Orin大脑20-275TOPSINT8，CUDA

生态，成熟工具链多数人形、服务机器人原型机英特尔（

Intel

）CoreUltra

200（

CPU+ArcGPU+NPU，单

SoC

共享内存）大小脑一体96-180TOPS，

CPU/GPU/NPU三核异构，支持

200Hz

运动控制闭环已用于宇树人形机器人、双臂协作机器人轮式自主移动机器人华为Ascend310B/

Ascend610B大脑8-200+TOPS

INT8

，华为CANN

生态Atlas

200

DK

机器人套件、华为智选机器人地平线征程

5

/

征程