一、主控SoC（机器人“大脑”）

用途：全局感知融合、大模型推理、动作规划与任务调度，支持端侧大模型部署与多传感器统一处理。

· 英伟达Jetson AGX Thor：Blackwell架构，FP4精度AI算力2070 TFLOPS，能效提升3.5倍，128GB LPDDR5内存，适配高端人形，支持大模型本地离线运行。

· 高通Dragonwing IQ10：台积电N4P工艺，INT8稠密算力320 TOPS，SIL3安全等级，接入20路摄像头，兼顾实时控制与复杂任务调度。

· 特斯拉Optimus专用SoC：D1架构定制ASIC，纯视觉感知适配，关节响应低至3ms，支撑基础模型本地全功能执行。

二、关节运动MCU（机器人“小脑”）

用途：关节电机高频实时控制（FOC、位置/速度/扭矩闭环），需纳秒级中断响应与确定性时序。

· 意法半导体STM32H7：480MHz Cortex-M7，16位ADC吞吐量3.6 Msps，适配双电机/多轴伺服，保障肢体平滑运动。

· 先楫半导体HPM5E3Y：RISC-V架构480MHz，集成EtherCAT从站，路径规划延迟<10ms，适配高动态平衡控制。

· 兆易创新GD32H75E：600MHz Cortex-M7，丰富工业接口，兼顾实时性与低功耗，适配中小负载关节。

三、专用AI加速器（推理“助推器”）

用途：卸载密集型AI任务，低功耗高吞吐实现边缘实时推理，延长续航。

· 英特尔Movidius Myriad X VPU：4 TOPS算力，支持多框架，适配多目视觉与深度处理。

· 谷歌Coral Edge TPU：2W功耗达4 TOPS，INT8量化优化，适配电池供电机器人。

· 神经拟态芯片（Loihi 3、Akida 2.0）：类脑架构，能效较GPU提升千倍，支持事件驱动感知。

四、FPGA（灵活“适配层”）

用途：硬件级可编程，适配算法迭代与定制接口，用于传感器融合、高速IO桥接、安全冗余。

· 代表方案：Xilinx Kria K26、Intel Agilex 7，支持异构集成，提供低延迟加速，适配医疗等安全关键场景。

五、智能传感器集成芯片（机器人“感官”）

用途：传感+预处理+AI集成，降低延迟与功耗，覆盖IMU、视觉、触觉。

· 博世BHI380：可编程六轴IMU，集成32位内核，支持“始终在线”姿态监测。

· 安霸CV72S：5nm视觉SoC，支持8K 30fps视频，适配户外强光照场景。

· 智能触觉芯片（如SynTouch配套方案）：19电极多通道阻抗传感，适配柔性抓取与力控。

四、核心技术趋势：主控SoC采用N4P/N3先进工艺，强调每瓦算力；主控与MCU普遍满足SIL3/ASIL-D安全等级；支持20+路多模态传感器同步输入；FP4/INT4量化、128GB+大内存成为高端主控标配，支撑端侧大模型离线推理。