在2026年3月16日开幕的NVIDIA 年度开发者大会GTC 2026大会上，英伟达不仅发布了Vera Rubin平台、Groq 3 LPU等全新算力硬件，面向物理AI，还发布Isaac GR00T N1.7专为人形机器人打造的视觉语言动作(VLA)推理模型，推出开放式Physical AI数据工厂蓝图(Open Physical AI Data Factory Blueprint)，以加速机器人、视觉 AI代理和自动驾驶汽车开发。
这场全球AI开发者盛会传递出一个清晰信号：人工智能正快速从数据中心走向物理世界，Physical AI(物理AI)已成为产业界的全新战场。当数字智能与物理世界深度耦合，机器人不再仅仅是执行预设程序的自动化设备，而是能够感知、推理并与环境实时交互的智能实体。
这场变革的核心支柱，正是被誉为“数字心脏”的边缘计算算力。
为什么算力决定了机器人的进化边界？
在传统自动化时代，机器人的任务是“从 A 点到 B 点”。但随着大模型(VLM/LLM)和神经辐射场(NeRF)等技术进入工业现场，机器人需要处理的数据量呈指数级增长。
一个具备具身智能的机器人，必须在本地处理以下任务：
• 多模态感知：实时融合 3D 激光雷达、深度相机及触觉传感器的数据，构建完整的物理环境认知。 • 实时路径规划：在动态、复杂的工业或仓储环境中实现厘米级的避障与决策，响应延迟需控制在毫秒级。 • 具身大模型推理：理解自然语言指令并将其转化为具体的物理动作序列，完成复杂场景的自主决策。
这意味着，机器人的算力储备不再是“够用就好”，而是必须拥有足够的算力冗余，以支撑未来算法的快速迭代，适配不断升级的智能交互需求。
全球具身智能“算力玩家”大盘点
目前，全球顶尖的机器人厂商正处于一场算力的“军备竞赛”中。我们选取了几个具有代表性的头部企业及其核心产品的算力配置，结合官方公开信息进行深度剖析。
Tesla Optimus
特斯拉的 Optimus 是具身智能人形机器人的先驱，其算力底座直接移植了汽车端的FSD(Full Self-Driving)Hardware 4.0芯片。
计算平台：双FSD HW4.0芯片架构。依托特斯拉Dojo超算集群进行云端大规模训练，边缘侧凭借双芯片架构实现极强的视觉感知处理能力，支撑复杂的双足平衡控制与手部精细操作。
Figure 03
作为与 OpenAI 深度合作的明星厂商，Figure AI于2025年推出新一代通用人形机器人Figure 03 追求极简硬件结构与极致智能体验的平衡。
计算平台：行业普遍实测与推测其搭载NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB高阶版本。板载算力峰值可达275 TOPS(INT8)，既能实现流畅的自然语音交互，也能通过端到端神经网络完成高精度物体抓取、姿态调整等复杂动作，适配日常家庭服务场景，完成折叠衣服、洗碗、整理房间等复杂家务。
Geek+ Gino 1
作为全球仓储机器人的领跑者，极智嘉 (Geek+) 今年发布了全球首款仓储场景原生的通用轮式人形机器人，填补了工业仓储具身智能的空白。
计算平台：Gino 1 采用NVIDIA Jetson Thor芯片，提供2,070 FP4 TFLOPS算力
UBTECH Walker S2
优必选科技于2025年7月发布的全尺寸工业人形机器人Walker S2，主要应用于智能制造领域。2025年11月，第1000台Walker S2下线，标志着其正式进入规模化量产阶段
计算平台：Walker S2搭载的是Jetson AGX Thor平台
核心指标对比：谁才是“算力之王”？
下表根据各家官方发布信息、行业权威技术调研整理，标注了主流具身智能机器人的计算架构、算力与应用场景：
注：TOPS (Tera Operations Per Second) 指每秒进行万亿次操作，是衡量边缘计算推理能力的核心指标;部分产品算力未完全公开，标注为行业实测/官方定位水平。
结语：边缘计算的终局
具身智能的下半场，不再是比拼谁的机器人“走得稳”，而是比拼谁的机器人“想得快”、决策准、适配强。
在这场“机器人算力赛跑”中，拥有真实业务场景支撑、且在算力架构上提前布局预埋的领军者，无疑握有通往机器人时代的头等舱门票。边缘算力的迭代速度，也将直接决定具身智能商业化落地的节奏与边界。
