中经记者 李静 北京报道
在2026世界机器人大会期间，辉羲智能推出面向具身智能的全栈算力平台及Huixi Embodied系列芯片和模组产品。
相比过去机器人产业更多聚焦本体设计、运动控制和大模型能力，辉羲智能试图将竞争焦点进一步向底层算力基础设施推进：通过芯片、核心模组、软件栈和产业生态，降低机器人从实验室走向规模化应用的门槛。
“具身智能真正进入物理世界，需要的不只是更大的模型，还要有一套能够支撑感知、推理、决策和控制闭环的计算平台。”辉羲智能创始人兼CEO徐宁仪在接受《中国经营报》记者专访时表示，数字世界里的AI能力已经取得巨大进展，但智能如何进入物理世界，仍需要新的算力底座。
对于为何推出专门的具身智能芯片，徐宁仪认为，具身智能芯片需要同时满足云端芯片的大算力需求，以及端侧设备低成本、低功耗的要求，这也是辉羲智能创业时希望解决的问题。
从芯片到平台
在这次发布会上，辉羲智能推出了Huixi Embodied R1 MAX和全新R1 PRO两款芯片，形成R1芯片家族，同时发布RCM400、RCM500 Robot Core Module核心模组，进一步完善从芯片到工程部署的平台体系。
目前市面上不少具身智能的方案采用多芯片拼接，一颗芯片用于AI大模型做“大脑”，另一颗负责运动控制充当“小脑”，多芯片协同会带来大量通信延迟与系统复杂度。
辉羲智能此次推出的R1 PRO主打原生具身智能的大小脑融合SoC，将CPU、NPU、GPU、实时接口集成在单颗芯片内部，在片内完成感知、推理、决策与运动控制闭环，减少跨芯片通信损耗。该芯片提供375 TOPS INT8 AI算力，支持16核A78AE CPU、多传感器融合以及1KHz实时控制，并支持22路摄像头传感器接入。
相比单纯追求峰值算力，辉羲智能更强调机器人在实际部署中的综合效率。
徐宁仪对记者解释道，因为机器人应用场景比自动驾驶更加复杂，面对的信息、任务和环境变化更多，因此对智能上限和编程生态提出更高要求。
“具身智能芯片面对的场景更加丰富，课题更加复杂，任务更加多变，所以一定需要更高的智能上限和更加良好的编程生态。”他说。
机器人产业长期存在的一个现实问题是：从芯片到整机，需要经历大量软硬件适配和验证过程。对于机器人公司而言，如果从零开始设计芯片外围系统，不仅周期长，也会增加研发成本。
徐宁仪对记者表示，集成化方案能够帮助机器人企业减少大量重复开发工作，“从一个验证版来看，至少能省3个月时间；从一个可量产的芯片解决方案来看，至少是6个月时间。”
而且RCM400基于R1 PRO，提供16GB、32GB、64GB LPDDR5配置；RCM500基于R1 MAX，提供32GB、64GB、128GB配置。不同算力规格之间保持统一的硬件接口和开发平台。当企业产品迭代升级，可以直接切换更高规格模组，不需要推翻整套硬件设计，降低产品后续迁移成本。
量产前夜芯片竞赛
过去几年，机器人行业经历了从概念验证到技术积累的阶段。随着大模型、多模态感知和机器人控制技术的发展，产业正在寻找从实验室走向真实场景的路径。
辉羲智能的判断是，机器人最终需要进入更多长期运行、高可靠性的应用环境，而这要求机器人的计算平台具备更强的稳定性和实时响应能力。
徐宁仪认为，机器人芯片与传统计算芯片最大的不同，在于需要完成从信息感知到认知、预测、规划和控制的完整闭环。
“数字世界完成智能突破之后，一定要走向物理世界，而这样的智能闭环必然需要新的计算平台。”他说道。
对于具身智能行业爆发时点的判断，徐宁仪判断：“今年明年我们就能看到大规模部署态的一个量的爆发。未来5年，会看到它进入千行百业。”
在他看来，前期增速可能来自教育、科研、娱乐等C端场景，但一旦进入部署态、服务大B客户，规模化扩展速度将极快。
不过，具身智能的大规模商业化仍面临挑战。其中，功耗、供应链和成本都是产业必须解决的问题。
“低功耗，尤其是电池可持续时间，是机器人走向部署态的核心问题。”徐宁仪表示，辉羲智能正在从芯片物理层、逻辑层、系统层和软件层进行功耗优化，希望降低机器人运行所需能源。
除了硬件能力，软件生态也成为算力平台竞争的关键。辉羲智能此次同步展示了覆盖模型框架、编译器、算子库、Runtime、中间件、OS、仿真及实时控制的软件体系，并推出AI增强开发套件，将Agent能力引入具身智能开发流程，希望进一步缩短模型部署和优化周期。
对于机器人产业而言，芯片企业的角色正在发生变化。
过去，芯片企业只是硬件供应商；而在具身智能时代，算力平台需要连接模型、软件、硬件和应用场景，承担类似基础设施的角色。
辉羲智能此次发布的产品路线，也体现出这一思路：从已经量产交付的R1 MAX芯片，到面向不同需求的R1 PRO芯片，再到核心模组和软件生态，辉羲智能试图构建一套可复制、可迁移、可规模部署的计算体系。
但从产业竞争格局来看，具身智能仍处于早期阶段。机器人芯片市场未来是否会形成稳定格局，取决于技术能力、供应链能力以及客户规模化验证速度。
随着机器人从展示场景走向真实生产环境，市场关注点也将从“机器人拥有多少参数”，转向“机器人能否稳定工作、成本是否可接受、是否能够大规模复制”。
（编辑：张靖超 审核：李正豪 校对：燕郁霞）
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