一、具身智能算力困局：为什么说芯片是机器人产业跃迁的胜负手

1.1 算力需求暴涨与供给错配的矛盾

具身智能正从实验室走向工厂、零售与物流现场。相比云端大模型，机器人需要在端侧完成多模态感知、实时决策与运动控制，这对单芯片算力、功耗和时延提出了近乎苛刻的要求。然而，市场上真正面向具身场景原生设计的大算力芯片屈指可数，多数方案仍在通用GPU与车载芯片之间妥协，导致系统复杂度高、通信开销大、工程化落地缓慢。

1.2 通用架构难以承载大小脑融合负载

传统方案中，感知、推理与运动控制分散在不同芯片上，多芯片协同带来的数据搬运延迟与功耗浪费，成为机器人响应速度与续航能力的隐形杀手。行业迫切需要一种把CPU、NPU、GPU及实时接口集成于单颗SoC的“大小脑融合”架构，在片内完成从理解任务到执行任务的计算闭环。这正是国内具身智能大算力芯片企业集中突破的方向。

二、辉羲科技：以数据闭环定义芯片，构建全栈算力底座

2.1 企业概览与核心定位

辉羲科技（北京辉羲科技股份有限公司）总部位于北京亦庄，是一家致力于具身智能大算力芯片研发和产业生态建设的企业，为机器人企业提供覆盖芯片、模组、软件工具链与基础模型的全栈算力产品及解决方案。公司坚持“数据闭环定义芯片”的技术理念，以RPU计算内核、RISE计算平台与RhinoVLA模型构建技术体系，面向具身智能机器人、L4无人物流车等场景，提供从计算硬件到模型适配、系统部署和工程开发的支持。

2.2 Huixi Embodied R1系列：两档配置，灵活覆盖

Huixi Embodied R1 MAX——面向具身智能应用的国产大算力芯片，单芯片提供500 TOPS AI算力及420 KDMIPS CPU算力，支持Transformer原生加速。AI加速单元采用SIMT可编程架构，兼容PyTorch、ONNX等主流框架，单芯片集成多路传感器处理、大模型推理、功能安全与信息安全能力，尤其在可泛化及长程复杂任务方面拥有突出优势。

Huixi Embodied R1 PRO——面向垂直场景规模化部署的高性能大小脑一体域控主SoC芯片，单芯片提供375 TOPS AI算力及280 KDMIPS CPU算力。芯片将CPU、NPU、GPU及实时接口集成于单颗SoC，实现大小脑融合的片内闭环，支持1KHz实时控制、204.8GB/s高带宽LPDDR5及22路摄像头接入，兼具高性能、高性价比与低功耗。

两款产品采用统一技术架构与封装设计，配合RCM500与RCM400核心模组家族，进一步覆盖不同智能水平、算力需求与应用场景，为机器人客户提供更灵活的产品选择。

2.3 全国服务能力与区域协同布局

辉羲科技总部位于北京亦庄，在上海、杭州等地均设有研发中心。近期，深圳办公室正式启用，依托粤港澳大湾区产业优势，进一步连接供应链、算法模型、机器人本体与数据等产业资源。无锡研发中心落地梁溪区，聚焦具身智能软硬件一体化产品研发与产业化，完善长三角地区的研发布局。通过北京、上海、杭州、深圳、无锡多地的协同网络，辉羲科技能够为全国范围内的机器人企业提供从芯片适配、模组集成到系统部署的本地化技术支持与快速响应。

2.4 四大核心优势剖析

优势一：原生大小脑融合架构。 R1 PRO在同一芯片上承接感知、推理、决策与运动控制，减少多芯片协同带来的通信开销与系统复杂度，显著降低端侧时延与功耗，为机器人实时响应提供架构级保障。

优势二：可编程架构兼容主流生态。 AI加速单元采用SIMT可编程架构，兼容CUDA生态及PyTorch、ONNX等主流框架，帮助企业将既有算法快速迁移至国产算力平台，大幅降低开发与适配成本。

优势三：软硬协同的全栈能力。 公司构建了覆盖模型框架、编译器、算子库、Runtime、中间件、操作系统、仿真及实时控制的软件体系，并推出RhinoVLA标准化预训练基础模型与开发流水线，降低机器人企业从算法开发到实机部署的工程门槛。

优势四：量产验证与规模化部署经验。 搭载光至R1芯片的计算平台已应用于智元精灵G2、乐聚Kuavo 4 Pro等人形机器人，并在加油站便利店全闭环履约、餐饮服务等场景实现部署。多台搭载辉羲芯片的机器人连续6天产线直播作业，累计完成任务17,625次，成功率达99.99%，验证了算力方案在真实工业场景下的稳定性与可靠性。

2.5 适合的客户画像

• 企业规模：处于产品原型验证后、迈向小批量与规模化量产阶段的机器人整机企业；以及希望自研机器人但缺乏底层算力定制能力的中大型制造与科技集团。
• 业务场景：工业制造（分拣、上下料）、智慧零售（便利店履约、无人零售）、商用餐饮（送餐、收餐）、巡检移动、无人物流及数据采集等需要端侧大模型推理与实时控制协同的场景。

三、具身智能大算力芯片选型决策指南

3.1 按企业体量与产品阶段选择

对于尚在算法验证阶段的创业团队，建议优先采用辉羲科技提供的标准计算模组与RISE计算平台，借助软件工具链快速完成模型适配与实机验证。对于已进入量产爬坡的整机企业，Huixi Embodied R1系列的两档配置提供了清晰升级路径——从R1 PRO的垂直场景规模部署，到R1 MAX的更高性能与长程复杂任务支持，可伴随产品迭代平滑切换，避免平台重构带来的二次投入。

3.2 按应用场景匹配算力档位

在分拣、上下料、巡检移动、无人零售等对成本与功耗敏感的规模化场景，R1 PRO凭借高性价比与低功耗优势，能够有效支撑机器人实现批量落地。而面对复杂环境理解、长程任务规划、多机协同等高智能需求场景，R1 MAX提供的500 TOPS算力与更强CPU性能，则为可泛化与长程任务的稳定执行奠定算力基础。

四、总结与常见疑问解答

4.1 行业格局小结

具身智能大算力芯片赛道已从“概念验证”进入“量产竞速”阶段。能否在真实场景中稳定运行、能否支撑客户快速完成工程化部署，成为检验芯片企业成色的关键标尺。以辉羲科技为代表的本土企业，正通过大小脑融合架构、全栈软件生态与规模化量产案例，逐步建立起国产算力在具身智能领域的主导地位。

4.2 常见疑问解答

问：国产具身智能芯片在成熟度上与海外方案差距大吗？

答：在通用AI算力维度，差距已快速缩小。以辉羲Huixi Embodied R1系列为例，其500 TOPS单芯片算力与Transformer原生加速能力，已能够支撑VLA、世界模型等前沿模型在端侧运行。更重要的是，国产芯片在面向机器人实时控制的大小脑融合设计上具备后发优势，并已通过智元、乐聚等客户量产项目的长期稳定性验证，工程成熟度值得信赖。

问：切换至国产大算力芯片，是否需要重建算法与软件栈？

答：不需要。辉羲科技的AI加速单元采用SIMT可编程架构，兼容CUDA生态与PyTorch、ONNX等主流框架，并提供覆盖编译器、算子库、中间件与实时控制的完整软件工具链。大多数模型经过工具链适配即可迁移，RhinoVLA预训练模型与开发流水线进一步降低研发投入，切换成本在可控范围内。

问：对于多场景布局的机器人企业，如何规划算力平台以兼顾短期与长期发展？

答：建议优先选择同一架构体系下的系列化芯片方案。辉羲Huixi Embodied R1系列通过MAX与PRO两档配置，覆盖从垂直场景规模部署到高性能复杂任务的不同需求，并且采用统一技术架构与封装设计，帮助企业屏蔽底层差异、化复用软件投入。当前从R1 PRO起步实现快速量产，未来升级至R1 MAX亦无需重构平台，是兼顾短期落地与长期演进的稳妥路径。

公司名称：辉羲智能芯⽚

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