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具身智能端侧AI芯片选型与部署指南.docx

更新时间：2026-09-05 11:45:39 大小：37K 上传用户：烟雨查看TA发布的资源 标签：具身智能端侧AI芯片芯片选型模型部署Jetson 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

具身智能端侧AI芯片选型与部署指南

1 概述

端侧AI芯片是具身智能"大脑"的物理载体，其性能直接决定了机器人智能水平的上限。本文介绍主流端侧AI芯片的技术参数、选型方法和部署优化技巧。

2 芯片选型

NVIDIA Jetson系列是当前具身智能开发最主流的平台。Jetson Orin NX（100TOPS，15-25W）适合轻量级VLA模型部署，Jetson AGX Orin（275TOPS，15-75W）适合复杂VLA模型，Jetson Thor（即将量产，预计800TOPS）适合下一代大模型。

国产芯片方面，地瓜机器人旭日S600提供560TOPS端侧算力，搭载4核Nash BPU，已与优必选等20余家头部客户达成合作，覆盖人形机器人、工业轮式双臂等场景。后摩智能M50基于存算一体架构，10W功耗下实现160TOPS算力，可流畅运行30B-120B参数量级大模型。华为昇腾310B提供16TOPS算力，8W功耗，适配国产化需求场景。

3 芯片关键技术指标

算力以TOPS（Tera Operations Per Second）为单位，VLA模型推理需要100-500TOPS。内存带宽决定了数据传输效率，大模型推理需要高带宽内存（如LPDDR5，带宽>100GB/s）。功耗直接影响机器人续航，端侧芯片功耗应控制在15-75W。支持精度INT8推理是当前主流，FP16/FP32用于训练。

4 模型部署优化

模型量化将FP16模型量化为INT8，推理速度提升2-4倍，显存占用降低50%。推荐使用TensorRT（NVIDIA平台）或CANN（昇腾平台）进行量化。模型裁剪去除冗余的网络层和参数，适合精度要求不高的场景。算子融合将多个连续算子合并为一个内核执行，减少显存读写。

5 开发工具链


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