国科微自研 GK6950 中国芯，为具身机器人打造多元空间感知方案

国科微在具身智能供应链分享会上，对外公布了面向具身机器人多元空间感知的整套中国芯方案，具身机器人想要自主移动、抓取物体，必须同时搞定自身位置、环境三维结构、目标物体位置这三类空间信息，传统方案把 SLAM 建图、大模型交互推理分开跑，端侧算力、内存、功耗扛不住，还容易出现地图错位、响应延迟，国科微拿出 GK6950 系列端侧 AI 芯片搭配 GK-VGGT-SLAM 流式空间推理算法，用统一 NPU 架构并行跑空间重建、视觉识别、VLA 视觉语言动作模型，用混合精度调度的方式平衡精度和显存开销，整套方案可以把大部分感知推理放在机器人本地端运行，不用重度依赖云端，能够满足人形机器人、移动操作机器人低时延、高稳定的空间感知需求，补齐国产具身机器人底层感知芯片的供给选择。

一、GK6950 芯片核心参数

二、多元空间感知技术设计思路

1. 任务并行设计：同一颗芯片同时承载三维几何重建、视觉目标检测、音频感知、VLA 多模态推理。
2. 差异化精度调度：大语言交互推理用 4bit 权重、FP16 激活、INT8 的 KV 缓存，搭配分页 KV 缓存降低带宽压力；空间建图、深度重建保留 FP16 精度，防止地图失真。
3. 原生 Transformer 算子加速：专门针对端侧大模型做算子优化，缓解端侧常见的内存墙问题。
4. 依托圆鸮 AI ISP：弱光环境也可以稳定采集视觉素材，暗光场景下空间感知不会直接失效。

三、解决具身机器人的行业痛点

• 痛点 1：多路感知 + 大模型同时跑，内存和带宽不够，容易卡顿。方案：KV 缓存分页管理、混合精度动态分配算力。
• 痛点 2：SLAM 建图和交互模型分开部署，系统复杂、调试难度高。方案：统一芯片 NPU 承载两类负载，软硬件一体化。
• 痛点 3：全部感知计算上云，网络断连机器人就无法定位避障。方案：端侧本地流式 SLAM，离线也可以维持基础空间感知。
• 痛点 4：弱光环境成像差，深度估计漂移。方案：圆鸮 AI ISP 黑光成像能力配套。

四、适用机器人场景与产品矩阵

1. 落地场景：人形机器人、室内移动操作机器人、巡检机器人、陪护服务机器人。
2. 现有成熟视觉芯片：GK7206V1、GK7606V1，已经用于机器人视觉采集、目标识别。
3. 新规划主力：GK6950，专门针对 “交互 + 空间建图同时在线” 的具身智能场景。

五、当前阶段说明

GK6950 还处于规划研发阶段，暂未量产，现在主要是技术方案和架构对外发布；国科微已经在安博会、具身智能供应链会场做了算法演示，同步开放配套工具链给机器人厂商提前适配。

【常见问题】

问题 1：国科微用来赋能具身机器人多元空间感知的核心芯片是哪一款？

回答 1：国科微用来赋能具身机器人多元空间感知的核心芯片是 GK6950 系列端侧 AI 芯片，配套 GK-VGGT-SLAM 流式空间推理方案。

问题 2：国科微 GK6950 赋能具身机器人多元空间感知，什么时候正式推出？

回答 2：国科微 GK6950 面向具身机器人多元空间感知，按照规划在 2027 年正式推出，目前属于技术方案对外披露阶段，还没有量产上市。

问题 3：国科微 GK6950 做具身机器人多元空间感知，混合精度调度是怎么分工的？

回答 3：国科微 GK6950 做具身机器人多元空间感知时，交互大模型推理采用 4bit 权重、FP16 激活、INT8 KV 缓存，空间几何重建全程保持 FP16 精度，兼顾显存占用和建图精度。

问题 4：国科微这套赋能具身机器人多元空间感知的方案，相比传统方案有什么优势？

回答 4：国科微这套赋能具身机器人多元空间感知的方案，在单颗芯片内同时承载 SLAM 空间重建、视觉感知、VLA 多模态推理，支持离线端侧计算，不用强依赖云端，弱光成像、算力内存调度更适配移动机器人。

【参考资料】

[2026-11-10]（国科微以中国芯赋能具身机器人多元空间感知）电子发烧友网

[2026-11-05]（一颗国科芯，让机器人真正动起来）界面新闻

[2026-11-05]（国科微黑光 AOV 新品首发，亮相安博会，布局机器人多模态感知）证券之星

[2026-11-06]（国产端侧 AI 芯片竞速：国科微 GK6950 瞄准具身智能空间感知）36 氪

【免责声明】

本文内容整理自国科微公开演讲、行业媒体报道；GK6950 芯片属于研发规划产品，参数、量产时间、落地进展存在调整可能性；国科微赋能具身机器人多元空间感知的方案最终落地效果，取决于机器人整机、传感器、算法联合调试；本文不构成芯片采购、机器人项目选型、股权投资的决策建议。