拿起一個杯子，對人來說輕而易舉。

但對機器人而言，這卻需要一套複雜的係統：

一個用來觀察和思考的大腦

，一個用來控製運動的小腦，

中間則通過ROS通信框架和以太網線/CAN等總線傳輸指令。

這種拚湊的架構，導致指令需要跨越多個硬件和軟件層，造成高達數十甚至數百毫秒的延遲。

現在
，我們換一種思路。

世強針對機器人大腦解決方案中的國產算控一體化機器人硬件平台
，它不再“拚湊”，而是將強大的AI算力與高可靠實時控製能力，原生集成在一顆芯片上。讓機器人的思考與行動之間，實現零延遲。這個大小腦模型的架構，可完成感知、決策、行動三種核心任務。

它是如何做到的

？

像人的大腦一樣運作：128Tops的高算力，讓它的“大腦”——6核A78AE的CPU和納什架構的BPU，能夠流暢運行Linux操作係統，和VLM、LLM等大模型，實現“眼觀多路”
；而它的“小腦”（MCU）則專精於實時關節控製。通過MCU與BPU的高效搭配
，能為CPU減負80%，真正實現動如脫兔的高效協同。

更加安全：內置了4顆R52MCU，構建了冗餘備份係統。即使單一單元意外失效
，係統依然能安全運行

，為機器人的功能安全上了雙保險。

實時通信：雙千兆以太網支持TSN、EtherCat等實時協議，確保控製指令零延遲地傳輸到關節和靈巧手。

供應鏈安全：在當今DDR內存供應緊張的背景下，這個算力板可以適配DDR4
、DDR5各種型號
，保證產品的穩定供應和國產化自主可控。

這裏我們以一些主流算法為例進行了效果測試，多路相機輸入下的BEV感知算法可以達到68FPS，CenterPoint3D感知模型的推理可以達到90幀以上，完全滿足實時性需求。最新YOLO12的模型也加入了Transform機製，大參數版本的模型在這個算力平台上也有驚豔的表現。

多路相機輸入下的BEV感知算法

此外
，還支持雙目深度估計算法、TTS文本轉語音算法，等等。

雙目深度估計算法

目前，該算力模組已經在商業清潔機器人、四足機器狗
、人形機器人等多個領域成功落地，正將高性能具身智能的未來，加速帶入現實。

這個算力平台展現的潛力，僅僅是一個開端
，未來還有更高算力的模組，算力最高可達到560Tops
，為下一代人形機器人和更複雜的具身智能應用，提供前所未有的強大心智。

世強除了提供機器人使用的高算力模組外，也提供感知係統

、決策係統
、智能關節
、靈巧手、電源管理係統、通信係統、連接器
、散熱&材料在內的全套機器人解決方案。