エンボディッドAI（ヒューマノイドロボット）用メイン制御SoC調査レポート（2026年）

具現化AI SoCの調査：チップベンダーは「単一のSoCベンダー」から「フルスタック・チップ・プラットフォーム・プロバイダー」へと変貌を遂げています。

チップ技術の進歩は、急成長するエンボディッドAI（EAI）業界に決定的な後押しをもたらしています。用途の異なるロボットにはそれぞれ異なるチップ選定要件があり、過剰な演算能力や性能不足といった不適切な選定による問題を回避する必要があります。さらに、EAI業界の発展は、大規模モデル技術のブレークスルーにも依存しています。ロボットの知能レベルは大幅に向上し、ロボットが自律的に判断を下し、複雑なタスクを実行できるようになりました。

EAI市場の拡大とチップ性能要件の高まりに伴い、チップベンダーはフルスタックソリューションを展開しています。

ロボット用チップ市場は急速な成長期にあります。汎用EAIロボットの全世界出荷台数は2025年に1万3,000台に達し、2026年には5万台を超えると予想されています。現在、主要なチップ大手各社は、NVIDIA JetsonシリーズやQualcomm IQ10シリーズなど、EAI向けのSoCを発売しています。一方、各社は、NVIDIA Isaacオープンソースプラットフォーム、第2世代Rockchip RKNNニューラルネットワークモデル変換・最適化ツール、ロボット業界向けBlack Sesame SmartX多次元インテリジェントコンピューティングプラットフォームなどのロボット開発プラットフォームを提供し、アプリケーションの迅速な展開やモデル開発に対する顧客のニーズに応えようとしています。

現在、EAI向けSoCは次のように進化しています：

動向1：チップの演算能力に対する要求が大幅に高まっています。

NVIDIAの新型Jetson T5000はBlackwell GPUアーキテクチャを採用し、最大2070 FP4 TFLOPSのAI演算性能を実現しており、これは前世代のJetson Orinの7.5倍に相当します。Horizon Robotics（D-Robotics）のRDK S100Pは、CPU+BPU+MCUを単一チップに統合し、120 TOPSの演算性能を提供します。アルゴリズムの複雑化に伴い、ロボットに必要な演算能力は、現在の200～500 TOPSから500～1000 TOPSへと徐々に高まっています。特に注目すべきは、業界が単に演算能力を積み上げるのではなく、「効率優先」へとシフトしている点です。アルゴリズムの最適化により、効率性が核心的な指標となっています。

動向2：チップベンダーは先進プロセスへ進化

主要なチップベンダーは、先進的なプロセス技術へと移行しています。NVIDIA Jetson AGX Thorは4nmプロセスを採用し、Intel Core Ultra Series 3はIntel 18Aプロセスを採用し、Rockchip RK3588は8nmプロセスを採用し、MediaTekの最新Genio Proは3nmプロセスを採用しており、チップの性能を大幅に向上させています。

動向3：EAIチップベンダーは「単一SoCベンダー」から「フルスタックチッププラットフォームプロバイダー」へと変貌を遂げています。

SemiDriveの場合、EAI大脳SoCに加え、インテリジェント制御小脳SoCや高性能MCUも発売しており、「大脳－小脳－身体－関節」という完全なアーキテクチャをカバーするフルスタックEAIソリューションを構築しています。同社の製品ラインナップは、高次認知・意思決定を担うメイン制御用大脳SoC、動作調整・リアルタイム制御を担うインテリジェント制御用小脳チップから、LiDAR/マシンビジョン、モーションセンター、巧みなハンド、関節モジュール向けのE3-RシリーズMCUに至るまで多岐にわたり、チップのフルチェーンを網羅しています。

その中でも、インテリジェント制御用小脳チップ「D9-Max」とロボット関節モジュール用MCU「E311x-R」は量産を開始しており、主要なロボット企業と深い協力関係を築き、自動車グレードの高性能・高信頼性をロボット分野に導入することに成功しました。

D9-Maxは、小脳アプリケーション向けに最適化されたアーキテクチャを採用しています。ハードウェア分離およびハードウェア仮想化技術に基づき、8コア2.0GHz Cortex-A55 CPUクラスター1基、4コア2.0GHz Cortex-A55 CPUクラスター1基、800MHz Cortex-R5Fデュアルコア・ロックステップ3ペアに加え、8TOPS NPUやGPUなどの演算ユニットを統合しています。単一のチップで、モーション制御システム、HMI、EtherCATマスターステーションという3つのコア機能を展開することができ、従来のソリューションでは3つのチップを必要としていた機能を1つのチップに統合しています。

高性能MCU（E3-Rシリーズ）は、関節制御において大幅な進歩を遂げ、高い機能安全およびサイバーセキュリティ要件を満たし、ワンストップソリューションを提供します。関節モジュールのメイン制御チップとして、E311x-Rは高いリアルタイム性能と極めて安定した演算能力を備えています。最大400MHzのメインクロックを持つデュアルR5Fコアを採用しています。実際の研究開発においては、デュアルコアがモーター制御と通信処理を分離し、コアを専用に割り当てることで性能を向上させています。

EAIブレインSoCに関しては、SemiDriveは自動車分野におけるオンデバイス大型モデル処理の専門知識を活かし、次世代ロボットブレインチップ「R1」を開発しました。ARM V9.2アーキテクチャのCPUと新しい高性能NPUを採用し、低消費電力下でMLLM/VLAなどのエンボディッドエンドツーエンドモデルのオンデバイス展開をサポートします。

動向4：チップベンダーがフルスタックの自社開発ツールチェーンを投入しています。

Rockchipは、第2世代のニューラルネットワークモデル変換・最適化ツール「RKNN-Toolkit2」をリリースしました。これは、主流のディープラーニングフレームワークとRockchipのNPU（ニューラルプロセッシングユニット）ハードウェアプラットフォームをつなぐ架け橋として機能し、開発者がトレーニング済みのAIモデルを組み込みデバイスに効率的にデプロイできるよう設計されています。Black Sesame Technologiesは、Huashan A2000をベースに、モデル最適化からデバイス上でのデプロイまで全プロセスをカバーする、使いやすい「Shanhai AI」ツールチェーンを構築し、開発者に効率的なモデル開発・デプロイシステムを提供しています。SemiDriveは、「D9-Max」アプリケーション開発キットなどの包括的なソフトウェアおよびハードウェア開発キットを提供しており、顧客や独立系開発者がアプリケーションを迅速にデプロイし、デバイス上での開発を行えるようにしています。

具現化ロボットOEMによるチップとアルゴリズムの選定

EAIレベルは、本質的にアルゴリズムとチップの共進化の結果です。両者は相互依存し、互いに牽引し合い、ロボット知能システムの核心となる閉ループを形成しています。

例えば、AgiBot Lingxi X2の基本コンピューティングボードは、2つのRockchip RK3588チップを採用しており、前世代で採用されていたJetson Xavierに取って代わり、コストと性能の両面で改善を実現しています。RK3588の6TOPS NPUは、モーション制御や知覚融合のシナリオにおいて優れた性能を発揮すると同時に、消費電力を7W削減します。高演算ボードにはNVIDIA Jetson Orin NXを採用しており、AI演算能力は合計169 TOPSに達します。

アルゴリズムの面では、Lingxi X2の「脳」には、AgiBotが独自開発した大規模モデル「Genie Operator-1（GO-1）」が搭載されています。VLM（マルチモーダル大規模モデル）とMixture-of-Experts（MoE）で構成されるVision-Language-Latent-Action（ViLLA）アーキテクチャを採用したLingxi X2は、優れた学習能力、高速な少例学習による汎化能力、そして継続的な進化能力を備えています。Lingxi X2の小脳には、ロボットの動作調整と意思決定を行うXyber-Edgeコントローラーが採用されています。144コアのヘテロジニアス・コンピューティング・アーキテクチャを備えたこのコントローラーは、推論タスクをNPUクラスターに、制御コマンドをFPGAに動的に割り当て、従来の12層制御アーキテクチャによる運動計画処理を3層の暗黙的計画構造に圧縮することで、450Hzのリアルタイム閉ループ制御を実現し、Tesla Optimusの280Hzという閉ループ周波数を大幅に上回っています。

AgiBotは、「Yuanzheng」、「Lingxi」、「Genie」の3つの製品シリーズを立ち上げ、それぞれ産業製造、商業サービス、データ調査のシナリオを対象とした差別化かつ補完的な展開を行い、量産および商用展開に向けて前進しています。

目次

第1章 EAI市場とアプリケーションシナリオ

• EAIの基本概念と用語
• EAIの基本概念
• EAIの用語
• EAIの市場展望
• EAIの進化の歴史
• EAI業界の現状
• EAIアプリケーションシナリオの進化
• EAI市場の動向
• 中国EAI市場規模
• 世界におけるヒューマノイドロボットの出荷台数
• EAIの応用展望
• 応募見込みのサマリー
• アプリケーションシナリオ別EAI市場構造
• 地域・家庭シナリオ：家庭サービス（1）
• 地域・家庭シナリオ：家庭内サービス（2）
• 地域・家庭シナリオ：医療・看護シナリオ（1）
• 地域・家庭シナリオ：医療・看護シナリオ（2）
• スマート製造シナリオ：工場生産
• スマート製造シナリオ：ヒューマノイドロボットが工場で24時間365日稼働を実現する
• スマート製造シナリオ：UBTECH Walker S2グループ別スマートファクトリーにおける協働作業
• スマート製造シナリオ：農業生産
• 商用サービスシナリオ：KEENON Robotics
• 商用サービス事例：美団「小蜂」
• 高リスク救助シナリオ：DEEP Robotics社製LYNX M20車輪付き脚式ロボット
• 高リスク・救助シナリオ：iFreecomm社製「Lingmu」緊急救助用四足歩行ロボットと盲導犬
• EAIサプライヤーの競合サマリー
• 中国のEAIサプライヤー上位50社
• 海外EAIサプライヤー上位10社
• 2025年における世界トップ10ヒューマノイドロボットの出荷台数（主流統計データに基づく）
• 代表的なEAI企業の収益
• 代表的なEAI企業の技術ルート

第2章 EAIのソフトウェアおよびハードウェアシステムアーキテクチャ

• EAIのハードウェアアーキテクチャ
• EAI：ハードウェアシステム入門
• EAIハードウェアリスト
• EAIチップリスト
• SemiDrive：ロボット向けフルスタックチップソリューション
• GigaDevice：ロボット向けフルスタックチップソリューション
• インフィニオン：ヒューマノイドロボットの各機能モジュール向けソリューション
• インフィニオン：ヒューマノイドロボット向け製品レイアウト
  • EAIハードウェアシステム：コンピューティング能力とハードウェア制御システム
  • EAIハードウェアシステム：コンピューティング能力とハードウェア制御システム
  • EAIハードウェアシステム：「大脳」システムの構成
  • EAIハードウェアシステム：「大脳」システム- メイン制御SoCの応用
  • EAIハードウェアシステム：「小脳」システム-FPGAの応用
  • EAIハードウェアシステム：「小脳」システム-MCUの応用
  • EAIアルゴリズム：大脳制御技術ルート- 視覚・言語・行動（VLA）モデル
  • EAIアルゴリズム：大脳制御技術ルート- 階層型計画アーキテクチャ
  • EAIアルゴリズム：大脳制御技術ルート- クロスロボット汎用システム
  • EAIアルゴリズム：小脳制御技術ルート- モデルベース制御手法
  • EAIアルゴリズム：小脳制御技術ルート- 模倣学習
  • EAIアルゴリズム：小脳制御の技術的アプローチ- 深層強化学習
  • EAIアルゴリズム：大脳-小脳連携メカニズム- 従来の階層型連携アーキテクチャ
  • EAIアルゴリズム：大脳・小脳連携メカニズム- 新しい脳に着想を得た3システムアーキテクチャ（「大脳- 橋- 小脳」）
  • EAIハードウェアシステム：機械システム
  • EAIハードウェアシステム：機械システム（バイオニックスケルトン）
  • EAIメカニカルシステム：ジョイントモジュール
  • EAIメカニカルシステム：ジョイントモジュール- モーターとIC
  • EAIメカニカルシステム：ジョイントモジュール- 減速機
  • EAIメカニカルシステム：ジョイントモジュール- ドライバーおよびエンコーダー
  • EAIハードウェアシステム：実行システム
  • EAIハードウェアシステム：実行システム（バイオニックマッスル）
  • EAIハードウェアシステム：電源および熱管理システム
  • EAIハードウェアシステム：電源システム
  • EAIハードウェアシステム：熱管理システム
  • EAIハードウェアシステム：知覚システム
  • EAIハードウェアシステム：知覚システム
  • EAIハードウェアシステム：知覚システムフレームワーク
  • EAIハードウェアシステム：知覚システム- ビジョンセンサー技術
  • EAIハードウェアシステム：知覚システム- レーダーセンサー技術
  • EAIハードウェアシステム：知覚システム- 慣性計測ユニット（IMU）技術
• EAIのソフトウェアアーキテクチャ
• EAIソフトウェアアーキテクチャ入門
• EAIソフトウェアアーキテクチャ：ハードウェア抽象化レイヤー（HAL）
• EAIソフトウェアアーキテクチャ：ドライバ実行レイヤー
• EAIソフトウェアアーキテクチャ：リアルタイム制御レイヤー
• EAIソフトウェアアーキテクチャ：意思決定および計画レイヤー
• EAIソフトウェアアーキテクチャ：アプリケーション層（非リアルタイム層）
• EAIの通信アーキテクチャ
• EAIの通信プロトコル
• EAIの通信プロトコル：階層型アーキテクチャ
• EAIの通信プロトコル：EtherCATの動作メカニズム
• EAIの通信プロトコル：EtherCATの構造
• EAIの通信プロトコル：CANの動作メカニズム
• EAIの通信プロトコル：CAN FDの動作メカニズム
• EAIの通信プロトコル：CAN FDネットワークフレームワーク
• EAIの評価基準
• EAIのレベル
• EAIの現在の技術レベル（1）
• EAIの現在の技術レベル（2）
• EAIの現在の技術レベル（3）

第3章 EAI Cerebrum（メイン制御SoC、コントローラ、大規模モデル）

• EAIメインコントロールSoC：ロボットとグループ化されたチップのサマリー
  • EAIメインコントロールSoC：ロボットとグループ化されたチップのサマリー-ヒューマノイドロボット
  • ヒューマノイドロボット向け主流オンデバイスチップとアルゴリズム
  • ヒューマノイドロボット：Ubtech Walker S2、AgiBot Lingxi X2
  • ヒューマノイドロボット：Unitree H2、Leju KUAVO 5
  • ヒューマノイドロボット：ブースターK1、Noetix Bumi
  • ヒューマノイドロボット：EngineAI T800、ROBOTERA L7
  • ヒューマノイドロボット：フーリエ知能GR-3、Xpeng IRON
  • ヒューマノイドロボット：Xiaomi CyberOne、AI Figure 03
  • ヒューマノイドロボット：Tesla Optimus Gen 3
  • ヒューマノイドロボット：ノNoetix Hobbs 3 (Xiaonuo)
  • EAIメインコントロールSoC：ロボットとグループ化されたチップのサマリー-四足歩行ロボット
  • 四足歩行ロボット向け主流オンデバイスチップとアルゴリズム
  • 四足歩行ロボット：Unitree As2、Xiaomi CyberDog
  • EAIメインコントロールSoC：ロボットとグループ化されたチップのサマリー-その他のロボット
  • その他のタイプのロボット向け主流オンデバイスチップとアルゴリズム
  • デュアルアーム移動ロボット：GigaAI Maker H01
• EAIメインコントロールSoC：チップベンダーのサマリー
• EAIチップベンダーの収益
• EAIチップベンダー：セミドライブ製品リスト
• EAIチップベンダー：セミドライブの中核製品と進化の軌跡
• EAIチップベンダー：NVIDIAの製品リスト
• EAIチップベンダー：NVIDIAの主要製品と進化の軌跡
• EAIチップベンダー：クアルコムの製品リスト
• EAIチップベンダー：クアルコムのコア製品と進化の軌跡
• EAIチップベンダー：インテル製品リスト
• EAIチップベンダー：インテルの主要製品と進化の軌跡
• EAIチップベンダー：MediaTekの製品リスト
• EAIチップベンダー：MediaTekの主要製品と進化の軌跡
• EAIチップベンダー：Rockchipの製品リスト
• EAIチップベンダー：Rockchipの主要製品と進化の軌跡
• EAIチップベンダー：ブラックセサミテクノロジーズの製品リスト
• EAIチップベンダー：ブラックセサミテクノロジーズのコア製品と進化の軌跡
• EAIチップベンダー：Cambriconの製品リスト
• EAIチップベンダー：Cambriconの主要製品と進化の軌跡
• EAIメインコントロールSoCの技術的進化経路
• トレンド1
• EAIコントローラー：サプライヤーサマリー
• EAIコントローラー：EAIコントローラーサプライヤーの売上高
• EAIコントローラー：SEER Robotics製品一覧
• EAIコントローラー：SEER Roboticsの主要製品と進化の軌跡
• EAIコントローラー：iMotion
• EAIコントローラー：Luxshare Precision
• EAIコントローラー：SIM Technology
• EAIコントローラー：Chengdu Ruixingxing
• EAIコントローラー：NIIC
• EAIコントローラー：Pegasus
• EAIコントローラー：Inovance Technology
• EAIコントローラー：Huacheng Industrial Control
• EAI大規模モデルのサマリー
  • EAI大型モデル：VLA
  • 視覚・言語・行動（VLA）モデル
  • VLAモデルの起源：RT-1とRT-2
  • VLAモデルの技術的深化：OpenVLA
  • VLAモデルの幅広い応用例：図AIヘリックスモデル
  • VLAモデルの幅広い応用例：NVIDIA GR00T N1
  • VLAモデルの幅広い応用例：ByteDance GR-3モデル
  • VLAモデルの幅広い応用：Horizon Robotics社がフルスタックのオープンソースVLA基盤モデルHoloBrain-0をリリース
  • EAIラージモデル：世界モデル
  • 世界モデルの基本アーキテクチャ
  • 世界モデルの主要な定義と応用開発
  • EAIワールドモデルのサマリー
  • AgiBotと上海AI研究所が共同で具現化された4D世界モデル「EnerVerse」を提案
  • 3D-VLA：3D視覚・言語・行動生成世界モデル
  • RoboDreamer：ロボットの想像力のための構成的世界モデルの学習
  • IRASim-ロボット工学の世界モデル
  • Amap：ABot一般EAIシステム
  • UnifoLM-WMA：Unitreeオープンソース世界モデル
  • EAIモデルの軽量展開
  • 軽量モデル展開のための技術要件
  • マルチモーダル融合と軽量化技術の組み合わせ
  • 軽量技術：クロスモーダル機能圧縮
  • 軽量技術：ダイナミックモード選択
  • 軽量技術の実装：HugWBC汎用ヒューマノイドロボットコントローラー
  • 軽量技術の実装：HOVERマルチモーダルニューラルネットワークコントローラー
  • 軽量技術実装：AMS（俊敏性と安定性の融合）フレームワーク

第4章 主流のEAIロボットインテグレーター

• UBTECH
• 製品と事業運営
• 製品戦略
• ロボットSoC構成の概要
• ロボットモデルアルゴリズムの概要
• 一般的なヒューマノイドロボット間のパラメータ比較
• ヒューマノイドロボットウォーカーS2：専用エージェント技術
• ヒューマノイドロボット歩行ロボットS2：EAI大型モデル思考ロボット
• ヒューマノイドロボット歩行機S2：セルフサービス式バッテリー交換システム
• ヒューマノイドロボットウォーカーS2：人間のような立体視認識をエンドツーエンドで実現
• アギボット
• プロファイル
• ロボットSoC構成の概要
• モデルアルゴリズムの概要
• ヒューマノイドロボット間のパラメータ比較
• ヒューマノイドロボット：具現化基盤モデルジーニーオペレーター-1
• ヒューマノイドロボット：自社開発の制御システム
• ヒューマノイドロボット：100万レベルのリアルロボットデータセットオープンソースプロジェクトAgiBot World
• ヒューマノイドロボット：パワーフローコアジョイントモジュールとWITAインタラクティブ大型モデル
• サプライチェーン
• ユニツリー・ロボティクス
• プロファイル
• ロボットSoC構成の概要
• モデルアルゴリズムの概要
• 四足歩行ロボット間のパラメータ比較
• 一般的なヒューマノイドロボット間のパラメータ比較
• 消費者向け四足歩行ロボットAS2：バイオニック大型モデル
• 消費者向け四足歩行ロボットAs2：自社開発の4D LiDAR L2
• サプライチェーン
• 顧客基盤
• レジュ・ロボティクス
• プロファイル
• 製品概要
• ロボットSoC構成の概要
• モデルアルゴリズムの概要
• ロボット製品のパラメータ比較
• フルスタックのデータ収集およびモデルトレーニングシステム
• Leju調査フレームワーク2.0
• パートナー
• ブースターロボティクス
• プロファイル
• ロボットSoC構成の概要
• ロボット製品のパラメータ比較（1）
• ロボット製品のパラメータ比較（2）
• ノエティックス・ロボティクス
• プロファイル
• ロボットSoC構成の概要
• モデルアルゴリズムの概要
• 一般的なヒューマノイドロボット間のパラメータ比較
• バイオニックヒューマノイドロボットのパラメータ比較
• 自社開発の「霊九」モーションコントロールアルゴリズム
• バイオニックロボット：自社開発の第2世代バイオニックヘッドプラットフォーム
• 独自開発の表現駆動型アルゴリズムとマルチモーダルインタラクション大規模モデル
• EngineAIロボティクス
• プロファイル
• ロボットSoC構成の概要
• ロボット製品のパラメータ比較
• モーションコントロールアルゴリズム特許：Sim2Real Technology
• エネルギーおよび構造特許
• 共同技術特許
• サプライチェーン
• ロボテラ
• プロファイル
• ロボットSoC構成の概要
• モデルアルゴリズムの概要
• ロボット製品のパラメータ比較
• Ctrl-Worldワールドモデル
• VLAWフレームワーク
• 自社開発ネイティブエンドツーエンドエンボディド大型モデルERA-42
• ROBOTERA XHAND1器用なハンド
• サプライチェーンとコスト構成：自社開発の中核部品＋戦略的サプライヤーとの連携
• フーリエインテリジェンス
• プロファイル
• ロボットSoC構成の概要
• 一般的なヒューマノイドロボット間のパラメータ比較
• FSA 2.0アクチュエータ
• ガリレオシステム
• ギガAI
• プロファイル
• 製品パラメータ
• ギガブレイン
• ギガワールド
• Xpeng IRON
• プロファイル
• IRON Robot：商業化の進捗状況と今後の計画
• IRONヒューマノイドロボット：製品パラメータ比較
• IRONロボットのメイン制御SoC：自社開発のチューリングAIチップ
• IRONロボットのメイン制御SoC：自社開発チューリングAIチップの詳細パラメータ
• IRONロボットメイン制御SoC：自社開発チューリングAIチップのパラメータ解釈
• IRONロボットAI大型モデル：第2世代VLA物理世界大型モデルの応用
• IRON Robot Cloud Foundationモデル：自動車との再利用可能
• IRONロボット知覚システム：ホークアイビジョンシステム
• IRONロボットのコストとサプライチェーン構成：第一世代IRONのコスト
• シャオミ
• サイバーワンロボットのパラメータ
• サイバードッグ四足歩行ロボットのパラメータ
• ロボット：VLA FoundationモデルXiaomi-Robotics-0
• ロボット：自社開発ソフトウェアアルゴリズム
• ロボット：サイバーワンバイオニックハンド
• ロボット：自社開発の動力システム
• ロボット：コストとサプライチェーン構成
• ロボット：商業化の進捗状況と今後の計画
• テスラ
• テスラOptimus のパラメータ
• ヒューマノイドロボット向け主流オンデバイスコンピューティングチップ：Tesla A15
• Tesla Optimus Gen 3のモーションコントロール：Dojoスーパーコンピュータでトレーニングされた強化学習モデル
• テスラOptimus Gen 3：FSD V12/V13ビジョン専用ニューラルネットワークアーキテクチャの再利用
• テスラOptimus Gen 3：モーションプランニングアルゴリズム
• テスラOptimus Gen 3：器用な手
• テスラ・Optimus のサプライチェーン
• 図AI
• プロファイル
• ロボットSoCの構成とモデルアルゴリズムの概要
• 一般的なヒューマノイドロボット間のパラメータ比較
• ロボット：Helix AIモデル
• ロボット：BotQヒューマノイドロボット工場
• サプライチェーン

第5章 主要なEAIチップベンダー

• セミドライブ
• EAI製品の応用と計画
• 戦略2.0：ドライビングインテリジェンスからジェネラルインテリジェンスへ
• EAI「Cerebrum」SoCの詳細パラメータ
• EAI「小脳」SoCの詳細パラメータ
• EAI「Cerebrum」SoC：R1
• インテリジェント制御小脳SoC：D9-MAX
• インテリジェント制御小脳SoC D9-MAX：アプリケーションソリューションおよび開発キット
• EAI向け高性能MCUの詳細パラメータ
• E3119に基づくジョイントモジュールソリューション
• E3116に基づく器用な手ソリューション
• E3118に基づくLiDARソリューション
• ロックチップ
• プロファイル
• EAIチップの進化と今後の発展
• RK3588シリーズ製品の仕様
• RK182XコプロセッサSoCおよびRV1126Bイメージプロセッサのパラメータ
• RK182XシリーズコプロセッサSoCおよびアプリケーションソリューション
• RK3588
• RK3588シリーズの応用ソリューションと将来計画
• RK3588アプリケーションソリューション：アドバンテック強化型ビジョンコントローラ
• RK3588アプリケーションソリューション：高性能AMRロボットコアコンピューティングプラットフォームソリューション
• RK3588開発ツールチェーン：RKNN-Toolkit2
• D-ロボティクス
• EAIチップの進化と今後の発展
• EAI SoC製品のパラメータ
• EAI開発者キット製品のパラメータ
• Sunrise 5インテリジェントコンピューティングチップ、CPU+BPUヘテロジニアスアーキテクチャ
• インテリジェントコンピューティングチップ応用エコシステム：NIU電動二輪車スマートモビリティ
• 開発者キットアプリケーションエコシステム：SENSINGTech社のGMSL2シリーズカメラモジュール
• ブラックセサミテクノロジーズ
• EAIチップの進化と今後の発展
• 華山A2000
• SesameX EAIコンピューティングプラットフォームモジュール
• 華山A2000
• SesameX：フルスタックロボットプラットフォームシステム
• カンブリコン
• EAIチップの進化と今後の発展
• EAIチップの詳細パラメータ
• Siyuan 590：自社開発インテリジェントプロセッサマイクロアーキテクチャMLUarch05
• AIコンピューティングライブラリ：Cambricon CNNL
• コンピュータビジョンライブラリ：CNCV
• ソフトウェア開発プラットフォーム：Cambricon NeuWare
• MLU推論高速化エンジン：MagicMind
• NVIDIA
• プロファイル
• EAI SoCシリーズとその進化
• ヒューマノイドロボット向け主流オンデバイスコンピューティングチップ：Jetson Orin
• Jetson Orinの詳細パラメータ
• ヒューマノイドロボット向け主流オンデバイスコンピューティングチップ：Jetson Thor
• Jetson Thorの詳細パラメータ
• NVIDIA Jetson Thor：GPUにBlackwellアーキテクチャを採用
• NVIDIA Jetson Thor：ビジョンAIエージェント向けのNVIDIA Metropolis
• NVIDIA Jetson Thor：センサー処理向けNVIDIA Holoscan別リアルタイムデータストリーム伝送の実現
• NVIDIA Jetson Thor：JetPack 7は、AIエッジアプリケーション構築のための完全なツールとライブラリを提供します。
• NVIDIA Jetson Thor：オープンソースロボットプラットフォーム「Isaac」との連携
• NVIDIA DreamZeroワールドアクションモデル（WAM）
• NVIDIA DreamZeroワールドアクションモデル（WAM）：アーキテクチャ
• NVIDIA DreamZeroワールドアクションモデル（WAM）：利点
• オープンマルチモーダルモデル：Nemotron 3 Nano Omniモデル
• クアルコム
• EAIチップの進化と今後の発展
• Dragonwingシリーズチップの詳細パラメータ：IQ10、IQ9
• Dragonwingシリーズチップ（IQ8、IQ6、QCS8550）の詳細仕様
• IQ10シリーズ
• QCS8550アプリケーションソリューション：Robrain AIロボットソリューション
• インテル
• EAI SoCシリーズとその進化
• Core Ultraシリーズ製品のパラメータ比較
• Intel Core i7シリーズの詳細仕様
• Intel Core i5シリーズの詳細仕様
• デバイス搭載ロボット用コンピューティングチップ：第3世代インテルCore Ultra
• 第3世代インテルCore Ultra：18Aプロセス
• 第3世代インテルCore Ultra GPUアーキテクチャ：Xe3
• 第3世代インテルCore Ultraプロセッサー（NPU 5搭載）：AIタスクに特化して最適化
• メディアテック
• EAIチップの進化と今後の発展
• Genio Pro、Genio 420、Genio 360
• Dimensity 9400、Dimensity 9400+
• Genio Pro
• Genio 420
• Genio 360
• MediaTek NeuroPilot AIソフトウェア開発キットをサポート
• Li Auto
• Mach M100のパラメータ
• 自社開発チップMach M100
• 自社開発チップ「Mach M100」：内部構造
• 自社開発チップMach M100：CPU構造
• 自社開発チップMach M100：NPU構造
• HOUMO.AI
• 身体化インテリジェンスチップの進化と将来展望
• Houmo Manjie M50チップ（1個）
• Houmo Manjie M50チップ（2個）
• Houmo Manjie M50：自社開発の第2世代コンピューティング・イン・メモリIPU設計別「天軒」アーキテクチャを搭載
• Houmo Manjie M50ツールチェーン：Houmo Dadao
• 匯西智能技術
• 身体化インテリジェンスチップの進化と将来展望
• ホイシーR1
• 独自開発のチューリング完全命令セット
• 自社開発のRPUニューラルネットワークアクセラレータ
• 革新的な機能安全アーキテクチャRIF