文 | 半导体产业纵横股票配资大盘
进入 2025 年下半年，人形机器人产业升温再度按下了“快进键”：科技企业们不再藏着掖着，而是密集亮出 “真家伙”。
10月20日，宇树科技正式发布其新一代仿生人形机器人 Unitree H2。Unitree H2 身高 180 厘米，体重 70 公斤，其整体外形设计更加贴近人类的真实形态，从外观上给人以更接近真人的视觉感受。在官方发布的视频中，Unitree H2 还被穿上了衣服，进一步增强了其拟人化的外观效果。
此前在7月，CEO埃隆·马斯克也曾宣布，公司将于2025年底推出Optimus人形机器人第3版原型，并预计在2026年开始量产，目标是在五年内实现年生产100万台。
那么，在这场人形机器人的全球竞速赛中，带火了哪些芯片呢？
AI 芯片：人形机器人的 \"智慧大脑
作为机器人的“大脑”，AI 决策芯片承担着环境感知、任务规划、语义理解等复杂智能任务，是算力核心所在。
从成本构成来看，单颗AI芯片的成本在1-3万元左右不等。
当前全球市场仍以 Jetson 系列、英特尔 Xeon 系列为主导，特斯拉自研的 Dojo芯片则专为 Optimus 机器人优化，这些产品凭借成熟的软件生态占据高端市场。
国内企业正凭借技术差异化创新与场景深度适配实现关键突破：
瑞芯微作为国产SoC龙头，其RK3588/RK3568等作为高性能、低功耗的AIoT芯片平台，可应用于服务机器人、工业机器人、特种机器人等。RK3588采用8nm工艺，搭载四核A76+四核A55 CPU和Mali-G610 MP4 GPU，提供高达6TOPS的AI算力，能够满足复杂场景下的计算需求。RK3568则采用22nm工艺，搭载四核A55 CPU和Mali-G52 GPU，提供1TOPS的AI算力，适用于轻量级机器人应用。瑞芯微的人形机器人客户包括优必选、宇树科技、云深处等。
黑芝麻智能的“华山”A2000芯片和“武当”C1236芯片，以武汉大学自主研发的首个人形机器人“天问”为核心载体，基于该公司的智能芯片及算法方案，为“天问”装上更强大的智能“大脑”与“小脑”。此外，今年年初，黑芝麻智能、NESINEXT与傅利叶还联合展示了基于黑芝麻智能C1200家族芯片的通用人形机器人“灵巧手”具身智能硬件产品。
伺服驱动芯片：\"神经 + 小脑\" 双核心
运动控制芯片作为“小脑”，负责将决策指令转化为精准机械动作，管控 12-24 个自由度的关节电机，需满足 0.1ms 以内的响应延迟和多轴同步控制需求。伺服驱动芯片则作为“神经传导器”，实现电机力矩、转速的精准调节，电流响应速度与抗干扰性直接影响关节运动的平滑度。
国际市场上，德州仪器 TMS320F28377D、意法半导体 STM32H7 系列、安森美 MC56F84789、德州仪器 DRV8313 占据主流地位。
国内方面，全志科技的MR系列机器人芯片采用12nm制程，集成CPU+GPU+NPU异构架构，算力达3-4TOPs，功耗仅5W，支持毫秒级响应，为小米CyberDog、宇树Unitree系列等产品提供运动控制和环境感知核心算力，成本仅为英伟达Jetson Nano的1/3。
汇川技术以变频技术为基础，逐步扩展至伺服系统、PLC(可编程逻辑控制器)、工业机器人等产品领域，2017年其推出首款SCARA机器人，进军工业机器人整机市场。到2019年，公司已形成涵盖控制层、驱动层、执行层的完整工控产品体系，伺服系统市场份额跻身行业前三。2023年公司成立人形机器人专项团队，开始布局下一代机器人核心技术。
先楫半导体 HPM6E00、HPM5300 系列集成 EtherCAT 从站控制器，双核 600MHz 实现微秒级多关节协同控制，切入头部机器人关节驱动模块供应链。
国民技术N32H 系列作为国内首款双核 MCU，专为灵巧手精准控制设计，配套激光雷达等外设。
鸣志电器的空心杯电机已实现φ8mm-24mm全尺寸覆盖，与行业标杆企业MAXON的性能相近。目前已与20余家人形机器人企业建立合作。
极海的G32R501系列MCU，基于Arm Cortex- M52双核架构，集成Helium技术，具备高实时算力与灵活控制外设，支持复杂算法的高速运算，适用于人形机器人关节控制器与灵巧手控制。
芯朋微在人形机器人领域的相关应用产品主要是BLDC电机功率驱动芯片和微步进电机数字驱动芯片，未来还有集成功率器件的驱动模块产品。
视觉传感芯片：3D 感知成中高端标配
视觉传感芯片如同机器人的“眼睛”，分为 2D 视觉 CMOS 与 3D 深度感知芯片，索尼 IMX 系列、微软 Azure Kinect DK 等产品凭借高像素、高精度成为主流选择，其中 3D 视觉芯片已成为中高端机型的标配。
国内方面，奥比中光与微软合作的 Femto 系列 iToF 深度相机，以其优异的性能，成为了各类型机器人在室内外复杂场景下执行视觉应用的理想选择。 iToF（Time of Flight） 技术能够精确测量光线飞行时间，从而构建出高精度的 3D 深度图像。奥比中光占据国内服务机器人3D视觉市场70%份额的传感器，可结合地平线诸如征程6P芯片的560TOPS算力，支持机器人动态避障与路径重规划，实现实时决策。
豪威科技推出的全局快门（GS）图像传感器解决方案，结合英伟达Holoscan和Jetson平台，可为仿人机器人提供动态环境下的实时图像捕捉能力，显著提升机器人在复杂场景中的适应性。
此外，思特威、格科微等企业也在布局机器人应用的CMOS图像传感器。
通信接口芯片：打通机器人 “数据神经网”
通信接口芯片负责机器人内部各模块（算力、控制、传感）及机器人与外部设备的数据传输，需满足低延迟、高可靠性、多协议兼容的要求。
国际市场上，恩智浦 S32K39、德州仪器 SN65HVD230、英飞凌 LAN9252 是主流选择，垄断工业机器人通信模块市场。
国内方面，创耀科技的EtherCAT从站控制芯片性能指标国际先进。通信延迟可低至微秒级，整个系统的抖动远小于1微秒，能够满足人形机器人等对实时性、同步性要求极高的应用场景。
单台人形机器人对EtherCAT芯片的需求量约为28-58颗，市场规模预计在2025年达到28-58亿元。随着机器人产业的快速发展，这一需求还将持续增长。目前创耀科技已切入优必选、雷赛智能等整机大厂供应链。
裕太微的低延迟以太网芯片专为机器人运动控制设计，支持复杂环境下的高精度协同，工业机器人通信模块市占率快速提升，成为多节点协同控制的核心配套。
电源管理芯片：机器人的“能量心脏”
电源管理芯片负责电压调节、安全监控、快充控制等功能，需适配 12V-48V 宽电压范围，兼顾高功率密度与高温工况
稳定性，直接影响机器人续航与运行安全，细分包括 AHB 控制器、BMS 芯片、电源模块等。
国际市场由德州仪器 BQ27546、ADI LTC3880 等产品主导，在快充与安全控制领域技术成熟。
国内方面，东科半导体的 DK87XXBD 系列 AHB 电源管理芯片集成两颗氮化镓功率器件，开关频率最高 800kHz，系统效率行业领先，支持 90-265V 宽电压输入，待机功耗低于 50mW，具备 12 项全面保护功能，适用于机器人超级快充场景。
通嘉科技 LD5780 采用 AHB Flyback 拓扑设计，内置 700V 高压启动电路，支持 CRM+DCM 混合模式运行，适配 USB PD 3.1 宽电压输出，在电池充电器与工业电源中应用广泛。
成都华微的电源管理芯片与 AI 加速器、传感器融合芯片协同研发，适配工业机器人多模态感知系统。
此外，圣邦股份、思瑞浦的高精度电源管理芯片在机器人细分场景中实现批量出货，进一步完善了国产化供应链。
存储芯片：\"记忆中枢\" 需求爆发
据悉，一台人形机器人至少需要使用48片以上的各种类型存储芯片。 这些芯片用于快速启动代码存储（如NOR Flash）、大容量数据记录（如NAND Flash）、以及运行时的临时数据存储（如DRAM）等。
国际市场上，三星 LPDDR5、美光 NVMe SSD、铠侠 NAND Flash 占据主导地位，技术迭代速度快。近年来，众多存储芯片企业加速适配人形机器人需求。
国内方面，兆易创新的NOR Flash用于机器人快速启动代码存储，NAND Flash用于大容量数据记录。
北京君正针对人形机器人对高集成度、低功耗存储方案的要求，推出3D DRAM技术，借助近存计算架构优化存储与计算协同效率。其智慧大脑芯片将存储单元与AI计算模块深度融合，大幅提升机器人在环境感知、多模态决策时的实时数据处理能力。
东芯股份的NAND Flash产品在人形机器人领域广泛应用，其3D NAND Flash技术提供大容量、高性能存储解决方案，满足机器人操作系统和应用程序存储需求。
佰维存储表示，机器人执行环境感知等任务时对存储芯片要求高，公司已推出适用于具身智能领域的多种产品，并积极拓展头部客户，宇树科技的Go2智能机器狗已应用其LPDDR4X、eMMC存储产品。
业内人士向半导体产业纵横表示，国内人形机器人芯片产业化目前处于稳步推进的阶段，整体呈现“基础场景逐步落地、高端领域仍需追赶”的格局。在竞争层面，海外企业凭借成熟的技术积累和生态优势，在高端市场仍占据主导地位，而国内厂商则聚焦中低端场景，通过性价比和场景适配性逐步打开市场，形成了差异化竞争的态势。
从具备潜力的方向来看，运动控制类芯片（含 MCU、伺服驱动芯片）和视觉传感芯片有望迎来更广阔的发展空间。其中，人形机器人关节数量较多，对 MCU 的需求量较大，兆易创新、全志科技等企业的相关产品已在部分四足、人形机器人中实现批量应用；视觉传感芯片方面，国产厂商在 3D 视觉、ToF 传感等技术上持续打磨，产品能满足机器人避障、基础定位等需求，随着人形机器人在工业辅助、家庭服务等场景的逐步渗透，相关需求有望稳步增长。
而高端主控芯片（AI 决策芯片）目前仍存在明显短板。这类芯片承担着机器人认知决策、复杂任务规划等核心功能，对算力密度、低功耗控制以及软件生态兼容性要求极高。尽管国内部分企业已推出相关产品，在局部性能上取得了一定突破，但在先进制程工艺、自主软件生态搭建、复杂算法适配等方面，与海外成熟产品仍有差距。
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