摩根士丹利研报预测 2026 年中国人形机器人销量将实现翻倍增长，由 1.4 万台提升至 2.8 万台，产业正步入从研发原型向跨行业多场景验证转换的关键窗口期。

　　Physical AI 的核心在于突破传统人工智能的虚拟边界，赋予其理解物理法则、感知三维环境并安全执行复杂操作的能力，从而实现从“数字思维”到“物理交互”的范式革命。这一定义远超出让机器人完成预设动作，而是要求 AI 系统能像人类一样，在一个动态、不确定的真实世界中进行实时推理与决策。其终极形态是成为具备长期记忆、情境理解乃至情感共鸣的“数字生命形态”，而不仅仅是执行指令的工具。

　　目前，业界主要沿世界模型与视觉-语言-动作模型两条技术路径推进，前者专注于环境预测与因果推理，后者解决具体的“理解与执行”问题，两者正呈现融合趋势，共同对底层算力提出前所未有的高要求。

　　Physical AI 正从学术概念走向产业落地，这对芯片的异构计算能力、实时性和多模态并发处理、IO 吞吐量和实时性提出了全新挑战，SoC 架构从追求峰值算力（TOPS）转向确定性实时响应。Sim-to-Real（仿真到现实）成为核心开发范式。机器人 SoC 需硬件支持 NVIDIA Isaac Lab、ROS 2 等仿真环境的部署，即让算法在虚拟世界中完成大量训练与测试后，能高效、安全地在实体芯片上部署运行，实现云端训练，端侧直行。

　　在仿真环境中，开发者可低成本生成数百万种极端场景数据（如物体滑落、碰撞反弹），训练完成后通过模型压缩将算法部署至端侧芯片。这要求 SoC 具备既能在云端训练时作为推理加速器，又能在端侧以低功耗实时运行的双模式能力。多模态并发处理是Physical AI 的硬件刚需。

　　不同于手机 SoC 只需处理视觉信号，机器人 SoC 需同步处理高清视觉、激光雷达、麦克风阵列、关节编码器及高精度力/触觉传感器的海量数据流，这对芯片内部的数据搬运效率和输入输出（I/O）吞吐带宽构成了首要挑战。以人形机器人为例，从传感器数据采集到关节电机响应的端到端延迟需10ms，而传统手机 SoC 的相机预览延迟约 50-100ms，相差一个数量级。此外，保障实时性要求芯片内部互联（NoC）具备强大的服务质量（QoS）保障和可预测的低延迟特性。最后，仿真到现实的迁移成为关键开发范式。这种架构剧变，使得机器人 SoC 的设计理念更接近高性能计算（HPC）与汽车功能安全（ASILD）的融合体。

　　受益于 2025 年人形机器人运动能力的快速提升，和 2026 年初高自由度灵巧手和机器人大脑的快速发展，2026 年具身智能有望进入规模化落地阶段。机器人有望从替代结构化环境中重复劳动的“扫地僧”（清洁机器人），进化到能适应复杂非标任务的“蓝领工人”（人形机器人）。据 IDC 数据，2025 年全球人形机器人销售额约 4.4 亿美元，同比增长约 508%。2026 年，行业正式从“技术验证”迈入“规模量产”关键期。根据摩根士丹利预测，2026 年中国人形机器人销量将翻倍至 2.8 万台，2030 年预估可达 26.2 万台。从厂商格局来看，中国厂商凭借完善的制造体系、快速迭代能力与成本优势，在全球市场中占据主导地位。

　　TAM 扩张的核心驱动力是成本下降，成本端的持续下降让商业化落地具备可行性。若人形机器人整机 BOM 成本降至 2-3 万美元，其应用场景将从有限的工业检修、物流搬运，爆炸式渗透至商业服务、家庭辅助乃至医疗护理等领域，市场总规模将跃升至万亿级。当 BOM 成本降至 2-3 万美元，人形机器人的月使用成本（折旧+能源+维护）将低于蓝领工人月薪，触发大规模替代。

　　特斯拉 Optimus 量产版通过核心部件国产化与供应链优化，成本已降至 1.8 万美元，较第二代产品下降 40%，进入工业与消费级市场可接受区间；场景端的深度渗透打开需求空间，工业领域的高精度装配、物流行业的智能搬运以及家庭场景的老年护理等刚性需求，正逐步被具身智能机器人满足。国内优必选2025 年已斩获近 14 亿元人形机器人订单，交付超 500 台 Walker S2 工业级产品；政策端的强力支持构建良好发展环境，中国《机器人产业发展规划（2024-2027）》提出到 2027 年形成 3-5 家全球领先的机器人企业集团，核心零部件国产化率达到 70%以上，为产业发展提供政策保障。

　　短期内，产业正沿着“工业落地”与“家庭渗透”两条清晰路径实现快速放量，为长期愿景积累数据、迭代技术和验证商业模式。在工业与商用领域，2026 年 CES 显示，机器人已在物流分拣、精密装配、仓储搬运及医疗康复等场景展现出成熟的即战力。在家庭场景，行业领导者正从单一的扫地机器人，扩展到窗户清洁、园艺护理、泳池维护乃至情感陪伴的“全场景居家生态”矩阵。这两条路径的并行推进，不仅为上游芯片和零部件供应商提供了明确的短期订单，更在不断验证和拓宽物理 AI 的可行性边界，为其最终成为通用平台奠定基础。

　　全球 Physical AI 芯片市场呈现鲜明的梯队分化与路径竞争，核心已不是单纯的算力比拼，生态协同与垂直整合成为竞争核心。英伟达凭借其 CUDA 软件生态的优势垄断高端市场，以 Jetson Thor（2000 TOPS）和 Isaac 机器人平台为核心，构建了覆盖从仿真、训练到部署的全栈工具链。

　　作为英伟达专为物理 AI 打造的旗舰计算平台，Jetson Thor 基于最新 Blackwell 架构 GPU 构建，集成 2560 个 CUDA 核心与 96 颗第五代 Tensor 核心，实测 AI 算力达 2070TFLOPS（FP4 稀疏计算格式），较前代产品性能提升 7.5 倍，能效比优化 3.5 倍，完美匹配人形机器人对高算力与低功耗的双重需求。其内置的专用 Transformer 引擎是核心技术突破，支持 Llama、Gemini、阿里 Qwen 等主流生成式 AI 模型在边缘端实时推理，同时兼容视觉语言动作模型（VLA）与视觉语言模型（VLM），能够将环境感知、动作规划与决策执行的端到端延迟压缩至 10 毫秒以内，为人形机器人提供接近人类的反应速度。

　　英伟达通过 Isaac Sim 仿真平台提供数字孪生训练环境，借助 JetPack 7 SDK实现云边端一体化开发流程，搭配 GR00T 基础模型降低开发者门槛，目前全球已有超过 500 家企业参与早期测试，客户覆盖波士顿动力、Agility Robotics、智元创新等头部机器人厂商，其中智元精灵 G2 工业级人形机器人依托 Jetson Thor 平台实现了复杂场景下的高精度作业。该平台量产模块批量采购单价 2999 美元，开发者套件起售价 3499 美元，通过规模化供应进一步巩固通用市场主导地位，2026Q1 在高端人形机器人芯片市场的市占率已达 68%。

　　Tesla 是垂直整合的代表，将其自动驾驶时代的 FSD 芯片（HW 4.0）与 Dojo 超算集群复用于 Optimus 机器人，通过芯片、算法、数据的全栈自研与深度协同，追求极致的迭代效率与成本控制，为核心自用场景服务。

　　特斯拉摒弃通用芯片路线，将自动驾驶领域成熟的 FSD 芯片直接复用于 Optimus 人形机器人，通过技术复用与规模效应实现极致成本控制。其最新的 FSD HW4.0 芯片延续 7nm 制程工艺，针对机器人场景开云智能科技优化了力控算法与运动控制单元的硬件耦合，能够通过 8 路摄像头实现三维环境识别，完美适配 Optimus 的 22 个手部自由度与复杂动作执行需求，单芯片算力达 1000 TOPS，足以支撑工业场景下的零件操作、产线补给等核心任务。垂直整合的核心优势体现在全产业链成本摊销。FSD 芯片已实现年产能超 1000 万颗，机器人芯片与车端芯片共用生产线，大幅降低研发与制造成本；原 Dojo 超算项目积累的训练经验已迁移至 Cortex 超级集群，将单动作训练周期压缩，进一步提升迭代效率。

　　尽管特斯拉已解散 Dojo 自研训练芯片团队，转而采用由 6.7 万块 H100/H200 GPU 组成的 Cortex 集群，并与三星签署 165 亿美元 AI6 芯片采购协议，但车端芯片复用的核心战略并未改变，这种模式使 Optimus 量产版成本降至 1.8 万美元，较第二代产品下降 40%，其中芯片成本占比仅为 8%，远低于行业平均水平的 15-20%。

　　在此格局下，国产厂商通过聚焦高确定性细分场景、依托本土供应链与快速工程化能力实现差异化突围。地平线 芯片针对工业场景的高可靠性要求进行专项优化，通过本土供应链快速迭代，已成功适配优必选 Walker X 系列人形机器人，其 500-700TOPS 算力能够满足工业装配、物流搬运等场景的实时决策需求，核心优势体现在极端环境下的稳定性与性价比。华为 MDC 910（1500 TOPS）借助智能驾驶领域的技术积累，实现跨场景技术复用，在车载机器人场景形成独特壁垒，其芯片-操作系统-应用生态”的完整布局能够为客户提供端到端解决方案，

　　物理 AI 产业的发展并非依赖 SoC 单一环节的算力突破，其效能释放与商业化进程，核心受制于上游核心硬件的性能边界与全产业链数据资源的稀缺性，构成当前产业发展的关键协同风险与核心瓶颈。

　　从硬件端来看，感知器件与执行机构的性能约束构成机器人智能落地的核心物理限制。尽管 SoC 算力已达到千 TOPS 级别，但感知与执行环节的技术短板直接限制算力效能的实际转化。一方面，高精度触觉与力觉传感器在灵敏度、耐久性及成本控制方面尚未实现根本性突破，导致机器人在精细操作场景中缺乏对接触力度、材质特性的精准感知，难以完成易碎品抓取、柔性装配等复杂任务。

　　另一方面，灵巧手与关节执行器（包括无框力矩电机、空心杯电机等）仍处于技术与成本的双重高位，灵巧手成本占整机成本比例可达 25% 以上，其微型驱动、精密传动及自适应控制等核心技术门槛较高；高性能电机的转矩密度、响应速度及热管理能力等关键指标，国内供应链与国际领先水平仍存在明显差距。这一现状导致整机厂商在追求产品高性能时，对进口核心部件依赖度较高，不仅推高了 BOM 成本，更在供应链稳定性与产品迭代自主性方面形成长期潜在风险。

　　从数据与算法端来看，模型训练的数据依赖特性构成智能泛化能力提升的根本性障碍，行业核心矛盾已从算力供给不足转向数据供给短缺。与依托互联网海量文本、图像数据训练的大语言模型不同，物理 AI 模型训练所需数据为多模态高维度时空连续数据，涵盖视觉、力觉、触觉及本体感知等多通道同步信息。

　　此类数据的获取与处理面临显著挑战：真实场景下的交互数据采集需搭建高成本复杂实验环境，且数据生成过程不可逆、试错成本较高；数据标注环节对专业知识要求较高，自动化实现难度大。因此头部企业积累的有效真实交互数据规模，与大模型训练数据量级存在显著差距，形成数据供给短缺的行业现状。更为关键的是，不同企业的数据格式缺乏统一标准，应用场景差异较大，导致数据流通与共享难度较高，形成数据孤岛效应，进而制约通用机器人基础模型的研发进程，难以支撑模型在多元场景下的可靠应用。

　　针对上述协同风险，行业正通过软硬协同路径推进突破。硬件领域，国内供应链加速核心部件的国产化替代与技术攻关，同时积极探索柔性电子皮肤等新型传感器技术及准直驱关节等新型执行器方案。数据与算法领域，高保真仿真平台（如 NVIDIA IsaacLab）已成为合成数据生成的核心工具，有效弥补真实场景数据供给不足的缺口；开源数据集与标准化协议的推广应用，正在推动数据流通共享，促进行业协同创新。但相关技术突破与生态建设仍需长期积累，算力、硬件与数据三者的有效协同及循环迭代，仍是物理 AI 产业发展面临的核心挑战。返回搜狐，查看更多