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具身智能的端侧推理芯片与算力架构研究.docx
资料介绍
具身智能的端侧推理芯片与算力架构研究
摘要：端侧推理芯片是具身智能实现实时决策与控制的核心硬件基础。本文系统分析了人形机器人对端侧算力的特殊需求，探讨了存算一体架构、神经形态计算、芯片互联等前沿技术，对比了国内外主流端侧AI芯片的性能与生态。研究表明，具身智能对芯片的需求正从"高算力"向"高算力+低功耗+实时性+安全可靠"的综合能力演进，存算一体和异构计算成为突破"算力墙"的关键路径。
关键词：端侧推理芯片；存算一体；算力架构；异构计算；实时性
1 引言
具身智能对芯片算力的需求远高于其他AI应用场景。人形机器人需要同时运行大模型推理、视觉感知、运动控制、传感器融合等多个计算密集型任务，且对实时性和功耗有严格约束。国际欧亚科学院院士魏少军指出，国内AI芯片需要跨过三堵墙——算力墙、内存墙和通信墙。
2026年世界人工智能大会释放出清晰信号：算力领域的竞争格局正在发生深刻变化，竞争焦点已从单颗芯片性能延伸至芯片、互联、软件和系统的整体协同。
2 端侧算力需求
2.1 算力需求分析
人形机器人的典型算力需求分为三个层次：大模型推理需要100—500TOPS的算力，用于VLA模型的前向推理；视觉感知需要50—100TOPS的算力，用于实时图像处理和3D场景理解；运动控制需要10—50TOPS的算力，用于强化学习策略的实时推理。
总需求约为200—700TOPS，且要求全部在端侧实时完成，延迟不超过10ms。
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