历届松山湖中国IC创新高峰论坛，即是国产芯片推介平台，每期主题也堪称行业风向标。

继2024年以机器人为主题，2025年第十五届高峰论坛选择以“具身智慧机器人”为主题，邀请十家半导体企业路演，覆盖机器人计算、感知、运动控制、通信等领域，实时控制、功能融合、架构创新以及安全保障等成为本次推介的国产芯片解决方案突出亮点。与会嘉宾认为，具身智慧机器人产业化最大的难点在于小脑精确动作、泛化动作控制能力不足。

车规标准打造机器人芯片

“汽车与具身智能行业高度具有相似性，都需要高性能、高可靠的芯片。”芯驰科技CTO孙鸣乐指出，汽车功能不断融合，机器人用量也在提升，电子控制单元不断融合也将提升控制效率，并且都将不断需要生态赋能。

本次论坛上，芯驰科技发布面向具身智能应用的高性能边缘AI SoC—— D9-Max，该芯片采用多核异构设计，以车规标准打造，在满足AI计算、运动控制等功能的同时，注重功能安全设计，已获得相关认证。

在爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟看来，人工智能需要稳定可靠的智能输出基建，是一场成本驱动型的生产力革命，并且以数据驱动为本轮人工智能发展突出特点，相应计算带来数据输出体量出现量级增长，使得处理器、程序结构发生变化，也为异构多核的处理器提供施展机遇。

爱芯元智AX8850处理器是高算力高能效比的数字SoC芯片，集成了八核A55 CPU和24TOPs@INT8 高算力的NPU，多线程异构多核设计支持主流大模型结构，结合成熟的软件工具链，能实现多传感器融合和实时空间交互。

感算控一体化

在感知交互领域，本次论坛上万有引力推出了面向机器人与XR应用的低功耗空间渲染和显示专用芯片的 EB100，具备3D模型实时重建与驱动等多项核心功能，目前已落地歌尔、智元机器人等头部客户，可应用于在 XR 教育培训、社交，以及具身智能远程交互等场景。

上海为旌科技有限公司市场总监黄智指出，当前机器人感知层已经有接近成熟方式，相比，认知层面还处于比较初级阶段。公司推出的VS859是面向具身智能的高性能 “感算控” 一体化芯片，集成多种处理器核心，其NPU和工具链效率相比主流同档位芯片提升 6倍，实现高速并行计算和低延时数据交互，可以应用于巡检无人机、机器人、机器狗等应用场景。

围绕机器视觉，思特威基于SmartGS™-2 Plus技术平台已布局机器人应用系列CMOS图像传感器，可以用于机器人空间定位与避障，具有高分辨率、高快门效率、高动态范围、低噪音等优势；另外，子公司飞凌微AI SoC芯片可以提供双目深度视觉解决方案，满足彩色图像处理和深度计算需求，适用于机器人、机器狗。

RISC-V架构显身手

在运动控制领域，上海先楫半导体科技有限公司推出了应用于机器人关节高精度运动控制的HPM6E8Y芯片，内置 RISC-V 双核，集成以太网PHY收发器和多种模拟功能模块，提供高算力、高集成度和高可靠性，满足从运动控制器到执行器之间的全链路高速通信需求，已在多个机器人项目中得到验证。

另外，广东匠芯创科技有限公司推出的M7000系列是六款专为工业控制、光伏能源与数字电源等行业应用设计的高性能DSP实时处理器，也采用国产自主高算力的RISC-V内核，在电流算法方面相比传统软件算法速度快 90% 以上，抗干扰能力强、动态响应快，还能对接第三代半导体，已与人型机器人、机器人关节、特种机械手等多个场景的头部企业深度合作，提供从芯片、硬件，从应用层算法、开发、调试等全产业链生态闭环。

在架构设计方面，纳思达旗下珠海极海半导体有限公司已经推出的 G32R501 芯片，系全球首款基于 Arm® Cortex®-M52 处理器双核架构的高端实时控制MCU，具备“2个大脑”与“2个小脑。” 据介绍，双核设计不仅提供性能保障，还能适应恶劣环境，满足汽车和机器人等应用场景在高温环境下的工作要求，还可以灵活分工，分别负责电机与数据处理控制，并且内置观测器，即便编码器反馈失效，仍能保证机器人控制安全。

而编码器是机器人感知、决策、执行环节中的关键部件之一，在人形机器人编码器数量多且对低延迟要求高。

泉州昆泰芯微电子科技有限公司推介的KTM5900芯片通过自学习、自校准，应用于高精度应用场景，保障功能安全。公司CEO武建峰指出，机器人走进家庭尚需时日，现阶段应先关注进入工厂和户外的可行性，解决安全、成本和易生产性问题，推动行业发展需要业界合作制定标准。

鹏瞰集成电路（杭州）有限公司推介的 TS-PON Gen2 芯片，将通信、感知与控制统一于一张全光网络，可满足人形机器人内网高带宽视觉、低时延、伺服驱动及全网时钟同步需求，是机器人体内“神经网络”基础设施升级的重要产品。

小脑大脑协同进化

具身智慧的产业化之路尚且面临多重挑战。根据现场圆桌会议现场投票结果显示，跨场景的任务泛化迁移，可泛化的高精准操作技能学习，以及缺乏真实刚需场景验证被认为具身智慧机器人产业化的前三大难点。

乐聚（深圳）机器人技术有限公司算法总监何治成指出，具身智慧机器人产业最大的难点在于小脑精确动作、泛化动作控制能力不足，本体集成的标准化和共识难以达成，以及系统集成复杂程度高。当前机器人做复杂装配时，要么做不到，要么效率远远比人低。

“这需要场景端和产业端的协同来共同跑通一些场景，才能去验证集成方案是可行，去达成共识。”何治成指出，企业应注重可泛化高精准操作技能的学习，提升机器人在不同场景的适应能力。

机器人感知融合也将成为趋势。上海昱感微电子科技有限公司CEO蒋宏表示，多传感器融合是实现感知和认知的关键，当前多传感器融合已迎来风口，需要打破模态墙，将多传感器数据变成语义空间等，并预计未来机器人在感知方面将超越人类。

另外，鹏瞰集成电路首席市场营销官江晓峰支出，光网取代铜在机器人通信中有必然趋势，能解决数据传输和线速复杂等问题。机器人内部数据传输需求和车类似，光网可以提供高速、稳定的传输，还能减轻线速重量、简化线速。

根据现场投票，展望未来三年，人形机器人最先落地的场景将在仓储与物流搬运，高危环境作业，以及安防与巡检。

对于机器人进入工厂是否可以解决欧美劳动力，实现再工业化问题，何治成表示，当前小脑和大脑都在进化，按这个趋势发展是非常有可能的。目前在任务处理中，最简单的任务由固定机器人完成，更难的由智能机器人完成的，最难的部分是AI完成的，而只有人形机器人才能替代最后一步的事情。“当我们真正想要做一个完全无人的工业产线的话，只有人形机器人才能处理这一部分的事情。”何治成称。