人形机器人要想"不掉链子"，身上必须有一个足够聪明、反应够快的处理器，即端侧算力。
有芯片企业高管表示，区别于云端芯片侧重超大算力吞吐，端侧芯片对低延迟、低功耗、软硬件一体化协同要求极高，单纯复用云端GPU架构无法适配场景需求。
正是这种差异化需求，催生了为人形机器人单独"造芯"的热潮。从英伟达、高通等国际巨头，到地瓜机器人、黑芝麻等国内新锐，纷纷将端侧算力作为重要发力方向，希望在万亿级的人形机器人市场中抢占先机。
芯片成本占比预计为5%至10%
确定"造芯"后，一个紧随其后的问题，便是人形机器人在端侧需要多大的算力？
"现在行业里没有任何标准，没有人规定芯片算力应该做到多大。"地瓜机器人CEO王丛坦言。他回忆起自动驾驶行业的发展历程："从1T、4T、10T，一点一点做大，那会儿也不知道要多大的算力。直到现在，也没人知道汽车行业的芯片算力应该做多大。"
具身智能的技术路线并未收敛，还处于"摸着石头过河"的阶段，上游的基础设施也自然没有定型。算法在变、模型在变、场景在变，算力需求自然也会变。王丛的判断是，关键要看这一两年的落地需求，"这个行业未来要走十年、二十年，能效、算法、数据这些维度都会持续演进"。
算力大小暂无标准答案，但成本却有可参照的坐标。毕竟，人形机器人要走进工厂、走进家庭，成本是第一道槛。
对此，王丛给出了一个清晰的参照系：手机里旗舰芯片的成本占比大概在5%至10%；汽车行业的芯片成本占比，早期可能高一些，成熟后也会落到5%至10%的区间。不同行业发展到成熟阶段后，芯片成本占比在5%至10%是比较合理的分配，机器人行业应该也会遵循类似的规律。
