专访华睿智普创始人蔡镇辉：具身泡沫并不大，端侧算力是解题关键

21世纪经济报道记者 邓浩

人形机器人在发布会上跑跳、抓取并不稀奇，但要真正走进工厂、仓库和商业服务场景，稳定、持续地完成任务，仍有不少难题待解。

比如大模型从云端迁到机器人本体后，可能出现“装不下、跑不快”的问题；真实场景数据采集成本居高不下；负责认知决策的“大脑”与控制运动的“小脑”分开部署，也会带来时延、适配和成本问题。具身智能要跨过的，已经不是“能不能动”，而是“能不能稳定干活”。

针对这些产业痛点，华睿智普将解题思路放在端侧算力。9月17日，在第九届中国机器人峰会专项产业生态大会上，其正式发布基于 MediaTek Genio Pro 5100 3 纳米 SoC 打造的智能超脑，希望通过“大小脑同芯”，把认知决策和运动控制放在同一颗芯片内；同时布局数采系统和物理潜空间世界模型，补齐真实数据和模型训练环节。

这套方案能否真正打通芯片、数据、模型与机器人本体？产品何时量产，成本优势能否兑现？在具身智能持续升温的当下，行业是否已经出现泡沫？围绕这些问题，21世纪经济报道记者专访了华睿智普创始人兼CEO蔡镇辉。

（图片来源：受访公司供图）

端侧算力成具身智能落地关键环节

蔡镇辉将大模型算法、真实场景高质量数据和端侧算力总结为具身智能产业化的“三道坎”。

“双脑同芯”是华睿智普给出的底层解法：把承担认知决策的“大脑”和负责硬件实时运动控制的“小脑”放进同一颗芯片内，以此减少跨芯片通信带来的时延、数据损耗和适配成本。不过，一颗芯片并不能独自解决“三道坎”的全部问题。华睿智普的产品布局，是以端侧算力为底座，向上构建数据采集、世界模型和场景机器人整机的完整链条。

蔡镇辉把端侧算力比作具身智能产业的“地基”。当前不少大模型仍在云端完成训练和测试，但移植到机器人本体后，可能面临模型装不进去、运行速度过慢或需要重新适配等问题。随着模型持续升级、应用场景增加，端侧对算力和功耗的要求还会继续提升。

实时性是物理AI另一项硬约束。工业流水线的工序不断变化，机器人如果高度依赖云端返回指令，等到反馈信号到达时，现场状态可能已经改变。“未来真正在工作或者工业场景里面做任务，机器人需要做到毫秒级响应。”蔡镇辉说，“这部分能力必须在端侧实现，没办法单纯通过云端服务实现。”

市面上现有机器人方案，普遍采用“大脑算力盒”和“小脑控制器”分开部署。两套系统架构存在差异，数据需要跨硬件传输，整机厂商还要分别采购、适配和调试。华睿智普希望依托单颗3纳米SoC承接认知决策和运动控制，并配套主板、底层系统、编译器和工具链，让上层的VLA、世界模型及各类场景应用在未来能够在统一平台部署。蔡镇辉将这套开放定位类比为面向物理 AI 领域的 “安卓”。

据了解，此次发布的智能超脑分为Praxis One和Praxis Nano两类产品。其中，Praxis One 基于MediaTek Genio Pro 5100 3 纳米 SoC 打造，面向重载人形、高自由度机器人本体，承载多模态感知、VLA、本地大模型推理与复杂任务规划；Praxis Nano基于MediaTek Genio 720 SoC 打造，侧重实时运动控制、多传感器同步采集与本地闭环，适配中小型机器人以及轻量化数采设备。

除算力平台外，华睿智普此次还同步发布“睿眸星源数采生态系统”及“睿眸星源·星眸”EGO数采平台。目的是针对真实场景数据采集成本高、采集链路碎片化以及仿真数据与实际工况存在差异等问题，通过端侧采集硬件与开放平台获取多模态真实数据，为世界模型训练、持续迭代提供数据基础。

明年1月份或量产，产业泡沫并不大

在产业生态合作方面，峰会期间，华睿智普还分别与广东省电子集团、云幕智造，上海清华国际创新中心类脑智能世界模型联合研究所、清智涌现，西北工业大学计算机学院以及荆州经济技术开发区达成四轮战略合作，合作方向覆盖通用具身整机、工业机器人、世界模型研发、人才培养及产业基地建设等领域。

蔡镇辉向记者透露，华睿智普计划在2026年第四季度面向合作厂商和生态伙伴启动内测，目标2027年1月启动量产并供货。其将2026年定义为物理AI产业发展的“元年”，预计2027年进入业务爬坡、爬量阶段。

某种程度而言，成本是算力平台能否获得整机厂商接纳的重要考量。蔡镇辉介绍，华睿智普单芯片融合方案将在整体成本上比现有方案有较优秀的性价比，有望带来显著成本改善。他同时表示，该成本目标为现阶段规划目标，最终会随供应链、批量规模动态变化。

值得一提的是，在同期举行的圆桌论坛上，来自企业、高校、科研院所、一二级投资机构的嘉宾，围绕端侧算力对物理AI智能体产业的根本性意义和发展方向展开深度思辨。

参会嘉宾形成共识：物理 AI 正处在去虚火、重实干的关键阶段，纸面算力参数不等于真实落地能力；现阶段完全照搬个人电脑产业高度开放分工的模式条件尚未成熟，全盘垂直一体化又会抬高行业准入门槛。“底层算力底座标准化开放，上层场景应用百花齐放”，是更加适配当下产业阶段的发展路径。

针对市场热议的具身智能泡沫话题，蔡镇辉的判断相对理性乐观。

“短期资本市场预期和产业现实之间会存在波动，但把时间周期拉长到十年到二十年的产业维度来看，当下并不存在过度巨大的泡沫。” 蔡镇辉谈到，智能手机、新能源汽车产业早期也经历过相似的预期起伏，这类波动属于新兴产业发展过程中的正常现象。

在他看来，2026年下半年至2027年上半年将是行业由技术验证走向工程落地的关键窗口。机器人会从观赏性、游戏性展示逐步进入真实任务阶段。届时，市场评价的依据将从发布会上的动作效果，转向持续工作时长、故障率、成本和实际订单。

从发布会走向产线，华睿智普仍有一段路要走。对整个具身智能行业而言也是如此：当市场不再只为机器人会跑、会跳买单，谁能让机器人更稳定、更低成本地把活干完，谁才更接近产业化的终极答案。