面向具身智能与人形机器人的类脑计算解决方案
端侧异构算力平台，实现大脑-小脑协同的低功耗实时智能
类脑+大模型双引擎架构
毫秒级端侧闭环控制
功耗降低60%以上
支持多模态实时感知
为什么人形机器人需要“类脑 + 大模型”的端侧算力？
具身智能正推动人形机器人从“执行单一功能”迈向“胜任泛化任务”。与依赖云端算力的传统AI不同，机器人必须在端侧独立完成多模态感知、实时环境理解、动态任务规划、精准运动控制及安全监测等一系列复杂任务。这意味着，端侧算力不仅要更强，还需具备低功耗、低时延、高确定性与高可靠性的综合能力。
核心价值：在不显著增加功耗与散热成本的前提下，实现快速反应与复杂推理的最佳平衡云睿的人工智能芯片解决方案，将“类脑计算（事件驱动/脉冲神经网络）”与“端侧大模型算力（NPU/GPU）”进行协同。架构上，我们采用“大脑”与“小脑”协同计算的设计理念——大脑负责语义理解与任务规划，小脑负责实时感知与运动控制，共同支撑起高效、安全、智能的具身智能系统。并过软硬件协同，把“算力—带宽—功耗—实时性”四者同时拉到可量产工程边界内。
具身智能落地的六大痛点
算力与功耗矛盾
大模型、感知与控制同时在线，电池续航与散热成为系统上限；单纯堆算力会带来成本、体积与可靠性问题。
运动控制的确定性与低抖动
行走平衡、抓取力控需要毫秒级甚至亚毫秒级闭环；延迟抖动（jitter）比平均延迟更致命。
多传感器带宽与数据洪流
RGB/Depth/IMU/触觉/音频并行，帧数据会造成带宽瓶颈与“冯·诺依曼搬运能耗”。
长尾场景与鲁棒性
真实世界存在遮挡、反光、动态光照、碰撞与材质差异；模型容易失效，需要在线适应与异常检测。
安全与合规
人机共融场景必须具备安全监测、故障降级、可追溯日志；芯片级隔离与安全启动是基础能力。
研发周期与生态碎片化
算法、驱动、实时系统、机器人中间件（如 ROS2）链路很长，缺工具链就难以快速落地。
大脑—小脑协同的异构计算平台
- 数据入口稀疏化：事件驱动传感器前端
- 控制回路确定性：实时域/类脑协处理域
- 大模型推理分层：语义理解与运动控制分离
- 存储系统能耗优化：近存储计算/存算一体
类脑芯片/AI芯片在机器人上的关键价值
事件驱动与脉冲神经网络（SNN）：让端侧感知更省电、更实时。
在线适应与学习机制：从“离线模型”走向“现场可用”。
事件相机与事件流视觉：高速运动场景的“低带宽高信息”方案。
近存储计算/存算一体：破解“搬运能耗”与带宽瓶颈。
类脑芯片工程化平台：打通类脑计算与机器人实时控制、软件栈和量产流程。
从感知到控制的端侧闭环
高速避障与视觉伺服
触觉抓取与滑移检测
行走平衡与抗扰控制
人机交互安全监测
工程化、量产与安全可靠的技术攻关
- 类脑算法的工程工具链
- 实时控制与AI推理的协同
- 多传感器时间同步
- 可靠性与可诊断
- 安全与合规