在最近舉行的2026年世界人形機器人半程馬拉松比賽中，共有105支賽隊、26個品牌的300多臺人形機器人參賽，包括榮耀“閃電”、宇樹H1/G1、清華大學(xué)“天工Ultra”等主流機型。賽事設(shè)置自主導(dǎo)航與遙控操作兩類參賽方式。最終，來自榮耀“齊天大圣戰(zhàn)隊”的自主導(dǎo)航機器人“閃電”以50分26秒的成績奪得冠軍。該成績大幅超越人類半程馬拉松56分42秒的世界紀(jì)錄。

榮耀研發(fā)的“閃電”機器人集成智能制造與具身AI相關(guān)技術(shù)，具備穩(wěn)定的本體結(jié)構(gòu)、高動態(tài)運控算法、實時感知理解與自主決策能力。

此外，宇樹科技H1（2023年改版）在排位賽中自主跑完1.9公里多彎道賽程，用時4分13秒，按比例計算打破了人類1500米世界紀(jì)錄。

機器人馬拉松賽事讓我們看到機器人的持續(xù)進(jìn)化，在自主決策、環(huán)境感知與運動控制等核心能力上實現(xiàn)顯著突破。從復(fù)雜路徑規(guī)劃到穩(wěn)定持續(xù)運動，從動態(tài)避障到自適應(yīng)調(diào)整，充分展現(xiàn)了智能機器人技術(shù)的成熟度與實用性。

算力平臺是人形機器人核心底座

算力平臺是人形機器人性能的核心底座，直接決定多模態(tài)感知、實時決策與運動控制的穩(wěn)定性。目前，人形機器人的主流處理器供應(yīng)商包括英偉達(dá)、瑞芯微等。

其中NVIDIA Jetson Thor是物理AI與機器人賽道的核心算力平臺，專為實時多模型AI工作流打造，支持機器人同步完成感知、推理與動作執(zhí)行，實現(xiàn)物理AI在機器人端的全流程落地。

Jetson Thor 以 Blackwell GPU和 128GB 存儲器為核心，可提供 2070 FP4 TFLOPS 的 AI算力，是前代 Jetson Orin的7.5 倍，并實現(xiàn)3.5 倍能效提升；平臺 CPU 性能提升3.1 倍，整合更多核心與更強 GPU 性能，夯實實時控制算力基礎(chǔ)。銀河通用的人形機器人 Galbot 成為全球首批搭載 Jetson Thor 芯片的產(chǎn)品。

在今年CES期間，瑞芯微首次在海外展示基于RK3588的機器人開發(fā)平臺及雙目視覺算法，具備性能深度優(yōu)化、核心模塊高度集成、開發(fā)流程快速上手三大核心優(yōu)勢，支持服務(wù)機器人、教育機器人、陪伴機器人等產(chǎn)品的快速開發(fā)與場景落地。瑞芯微的 RK3588 與 RK3588S 芯片，已被智元靈犀 X2、逐際動力 LimX Oli、高擎 Pi/Pi + 等人形機器人采用。

Arm技術(shù)是算力平臺的基石

值得注意的是，芯片底層技術(shù)直接決定平臺的算力上限、能效比與功能完整性等。目前，全球主流人形機器人主控處理器，均以 Arm 技術(shù)作為核心算力底座。

上述提到的NVIDIA Jetson Thor基于 Arm Neoverse V3AE 架構(gòu)打造，Arm Neoverse V3AE 單核性能卓越、可擴展性強，可并行運行多個復(fù)雜 AI 模型。依托領(lǐng)先的每瓦性能，保障邊緣機器人可持續(xù)運行先進(jìn) AI 工作負(fù)載，實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)融合、生成式 AI 運行及高響應(yīng)場景的安全實時決策。

RK3588采用 8 核設(shè)計（4×Cortex-A76 + 4×Cortex-A55），集成強大的圖形處理器和多媒體加速單元，作為一款高性能、低功耗通用型 SoC，面向 AIoT、智能座艙、機器人、工業(yè)控制等場景。

此外，高通躍龍 IQ10 系列，面向工業(yè)機器人、自主移動機器人 (AMR) 以及人形機器人等高階應(yīng)用場景。高通的機器人解決方案同樣基于 Arm 架構(gòu)打造，在邊緣側(cè)實現(xiàn)兼顧高能效與高性能的物理 AI 能力。

還有，輝羲智能自研的光至 R1 芯片專為具身智能深度優(yōu)化，于 2024 年 10 月發(fā)布，采用 7nm 車規(guī)級制造工藝，具備 8 核 SIMT 架構(gòu)，內(nèi)置 24 顆 Arm Cortex-A78AE 核，提供超過 500 TOPS 的 AI 算力和超過 420k DMIPS 的 CPU 算力。該芯片被集成至 RISE 計算平臺，平臺已于 2025 年 10 月順利實現(xiàn)量產(chǎn)交付，部署于智元精靈 G2 等機器人產(chǎn)品，并在九識智能 L4 級無人駕駛物流車等復(fù)雜場景中完成深度集成驗證。

主算力平臺承擔(dān)機器人上層智能感知與全局決策任務(wù)，高性能 MCU 則負(fù)責(zé)底層關(guān)節(jié)驅(qū)動、精準(zhǔn)運動控制與指令執(zhí)行。二者相輔相成，共同構(gòu)成人形機器人完整的智能決策與運動執(zhí)行體系。據(jù)悉，榮耀“閃電”機器人最關(guān)鍵的腿部關(guān)節(jié)控制單元，搭載了多顆兆易創(chuàng)新超高性能MCU——GD32H7；該 MCU 內(nèi)置 600MHz Cortex?-M7 內(nèi)核，算力強勁，可大幅縮短控制運算周期，憑借極致算力、低延遲響應(yīng)與超高穩(wěn)定性，有力支撐機器人完成本次突破人類極限的馬拉松賽事挑戰(zhàn)。

Arm物理AI平臺，助力機器人實現(xiàn)“實時智能”

當(dāng)前，人形機器人正邁入從實驗室走向工廠與商業(yè)服務(wù)場景，開啟規(guī)?；逃门c產(chǎn)業(yè)變現(xiàn)的新階段。但其商業(yè)化落地仍面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

首先是時延，需在微秒或毫秒級內(nèi)完成“感知信號到執(zhí)行控制”，是極高復(fù)雜度的計算挑戰(zhàn)。其次是場景與生態(tài)碎片化，行業(yè)雖能打造單臺高性能機器人，但軟硬件碎片化阻礙大規(guī)模部署。隨著人形機器人等物理AI在多行業(yè)規(guī)?；涞兀袌鰧邆湟恢滦阅?、安全與可靠性的統(tǒng)一平臺化計算架構(gòu)需求持續(xù)提升。另外就是功耗與熱管理限制，高密度機器人場景（物流中心、工業(yè)園）面臨高功耗、熱管理、網(wǎng)絡(luò)帶寬難題，系統(tǒng)需在嚴(yán)格功耗與散熱約束下穩(wěn)定運行。

Arm 物理 AI 事業(yè)部執(zhí)行副總裁 Drew Henry 表示：“我們正處于物理 AI 的轉(zhuǎn)折點。物理AI正從實驗走向可擴展的自主代理，在少量的人工干預(yù)下感知、推理與行動。Arm 高能效、可信賴的計算平臺，正與這些 AI 進(jìn)步深度融合，在嚴(yán)格的安全與延遲要求下，實現(xiàn)可擴展的實時智能。”

在Arm看來，物理 AI 是一個快速增長的領(lǐng)域，得益于先進(jìn)的人工智能模型、高性價比的傳感器與執(zhí)行器，以及端側(cè)算力支撐，如今機器人能夠?qū)崟r適配不同人群、應(yīng)用場景與作業(yè)任務(wù)，應(yīng)用場景也正從工業(yè)制造領(lǐng)域，拓展至物流、醫(yī)療、零售、采礦及各類服務(wù)行業(yè)。

顯然，以物理AI平臺為基礎(chǔ)，Arm 正在為“實時智能”鋪就一條快速路。Arm通過四大計算層級構(gòu)建物理 AI 技術(shù)底座。

第一是感知驅(qū)動層，負(fù)責(zé)設(shè)備環(huán)境感知與超快速實時決策，時延表現(xiàn)是核心；

第二是交互驅(qū)動層，為設(shè)備人機交互提供算力支撐，實時性要求低于感知層；

第三是驅(qū)動執(zhí)行層，精準(zhǔn)控制機器人微型執(zhí)行器、汽車制動轉(zhuǎn)向等執(zhí)行部件；

第四是云端層，一方面，在云端完成新模型訓(xùn)練，然后下載到終端設(shè)備，另一方面，所有設(shè)備通過云端整合成一個集群，以集群方式協(xié)同作業(yè)，實現(xiàn)人形機器人、自動駕駛、機器人系統(tǒng)與云端環(huán)境的交互。所有這些系統(tǒng)都必須做到功能安全、信息安全。

Arm 實現(xiàn)了物理 AI 四大計算層級的全棧技術(shù)覆蓋，從感知、交互、執(zhí)行到云端協(xié)同，以統(tǒng)一低功耗架構(gòu)貫通端云全鏈路，構(gòu)筑從云到端一體化的物理 AI 技術(shù)底座。

Arm 依托統(tǒng)一計算架構(gòu)實現(xiàn)分布式智能，支持“一次開發(fā)、跨多物理系統(tǒng)部署”，Arm 高能效的計算平臺與全球最大的軟件開發(fā)者生態(tài)，為生態(tài)伙伴提供可靠的計算底座。同時，Arm 靈活的協(xié)作模式既支持客戶使用生態(tài)技術(shù)，也支持自研差異化方案，高效服務(wù)中國及全球市場。

能效是 Arm 與生俱來的基因。硬件層面，Arm 領(lǐng)先的產(chǎn)品組合提供高性能與高能效的平衡；軟件層面，Arm 提供 KleidiAI 庫支持模型量化與調(diào)優(yōu)；系統(tǒng)層面，Arm 推動云-邊-端協(xié)同，將高功耗任務(wù)卸載至邊緣或云端，并支持低功耗通信協(xié)議，形成“架構(gòu)+硬件+軟件+生態(tài)”的整體能效優(yōu)化路徑。

小結(jié)：

Arm 數(shù)十年深耕低功耗、高可靠計算平臺的技術(shù)積累，正與 AI 及系統(tǒng)技術(shù)發(fā)展相結(jié)合，使其能在嚴(yán)苛的安全標(biāo)準(zhǔn)與低時延要求下，實現(xiàn)可規(guī)?；膶崟r智能算力支撐。Arm物理AI平臺為人形機器人的持續(xù)迭代升級提供底層支撐，它能優(yōu)化運動控制、環(huán)境感知與自主決策，助力機器人不斷提升性能，加速商業(yè)化落地進(jìn)程。