沐曦股份与优必选合资成立芯片公司 注册资本1亿元

2026年6月11日，国内高性能GPU领军企业沐曦股份与“人形机器人第一股”优必选在南京正式签订战略合作协议。双方共同出资成立合资公司“曦选创智科技（无锡）有限公司”，注册资本1亿元。沐曦股份与优必选并列第一大股东，各持股35.01%。

合资公司股权与分工

根据协议，合资公司的注册资本为1亿元，沐曦股份与优必选作为并列第一大股东，各自持有35.01%的股份。公开资料显示，沐曦股份专注于高性能GPU芯片研发，优必选则因在人形机器人领域的先发优势而被称为“人形机器人第一股”。

合作背景与产业影响

此次合作将高性能GPU的算力能力与人形机器人的应用需求直接对接。分析人士指出，GPU作为人工智能计算的核心硬件，优必选在人形机器人整机及运动控制领域的积累，有望打通从芯片到机器人的算力协同路径。

这场并不大张旗鼓的签约仪式，却可能在数年后成为中国人形机器人产业的一个分水岭。

• 合资公司名称：曦选创智科技（无锡）有限公司
• 注册资本：1亿元
• 沐曦股份与优必选持股比例：各35.01%

优必选与沐曦合资成立曦选创智，目标2028年量产国产具身智能端侧芯片

优必选与沐曦联合成立的合资公司“曦选创智”正式落地。该公司将专注于具身智能端侧芯片的研发与制造，旨在打破该领域长期被海外厂商垄断的格局。根据规划，曦选创智的首款芯片将于2027年下半年流片，并于2028年实现规模量产。

算力之困：国产人形机器人“大脑”现状

当前，国产人形机器人产业的核心算力高度依赖海外。包括优必选、宇树科技在内的多家企业，其产品在感知、决策等关键环节，大量采用英伟达的嵌入式GPU平台。这种依赖带来了三大隐忧：

• 算力非专用：英伟达GPU为通用AI加速器，难以满足人形机器人对低延迟、多模态融合、严格功耗与散热等端侧芯片的独特要求。
• 供应链风险不可控：美国对华半导体出口管制不断升级，一旦地缘政治紧张，海外芯片供应可能中断，冲击国内企业的研发与产品迭代。
• 技术演进被动：整机厂商只能跟随海外芯片的架构更新，无法针对自身场景进行深度定制与协同优化，形成结构性劣势。

合资公司架构与核心团队

从股权结构看，优必选与沐曦各持股35.01%，并列第一大股东，形成深度绑定的战略伙伴关系。公司核心团队配置如下：

• 董事长：陈维良（沐曦创始人、董事长兼总经理），负责GPU与异构计算技术积累。
• 副董事长：周剑（优必选创始人、董事会主席兼CEO），提供人形机器人全栈技术与场景支持。
• CEO：杨献波（原新华三高级副总裁、行业BG总裁），具备面向政企场景的大规模交付能力。

杨献波表示，曦选创智将基于沐曦在异构计算领域的积累，以及优必选在具身智能场景的优势，精准聚焦专用芯片研发，产品性能将“对标国际顶尖品牌，更针对具身智能”。

三重复合价值：从“造壳”到“造脑”

曦选创智的战略价值体现在三个层面：

填补技术空白

目前，国内尚无专门为具身智能设计的高端端侧芯片。现有边缘AI芯片多面向通用场景，算力与实时性难以满足全尺寸人形机器人的复杂需求。曦选创智的量产将填补这一空白，为产业提供“国产大脑”。

降低算力依赖，增强产业链韧性

人形机器人被视为下一个万亿级终端市场。若高端芯片长期依赖海外，产业链存在被切断的风险。曦选创智的成立，旨在提前构筑一道防线，防止“无芯可用”困境。

走出差异化纵向一体化路径

与部分企业直接采用海外芯片抢占市场不同，优必选选择“自研芯片+整机”的纵向一体化策略。一位半导体行业人士比喻：“别人是买发动机装车，优必选是自己造发动机，还同时造车。这很难，但一旦跑通，别人就很难追上。”

名词解释：具身智能端侧芯片，是指部署在人形机器人本体上、用于处理感知、决策与控制任务的专用芯片。不同于云端芯片依赖网络传输，端侧芯片要求极低延迟、高能效比，并需支持多模态传感器（如视觉、触觉、力觉）的数据融合处理。

落地优势：真实场景迭代与政策支持

曦选创智拥有其他芯片创业公司难以复制的场景优势。根据公开数据，2025年优必选全尺寸人形机器人销量达1079台，对应收入8.2亿元，位居全球第一，其中超过80%应用于汽车制造、智慧物流等真实工业场景。这意味着芯片从流片起即可在真实、高频的机器人场景中测试优化。

在政策层面，2026年3月发布的《“十五五”规划纲要》将具身智能列为六大未来产业之一，要求布局核心底层技术。曦选创智落户的无锡市，近年也在集成电路领域持续加码，为合资公司提供了地方支持。

挑战与未来展望

尽管战略方向明确，曦选创智仍面临巨大挑战。芯片从设计、流片到量产周期长，7nm及以下制程的流片费用动辄数千万美元，且先进制程代工资源高度集中。此外，与之配套的驱动软件、AI框架适配等软件生态建设仍需大量投入。

从长期看，如果曦选创智如期跑通，将为国产具身智能产业提供一个可复用的算力底座，推动整个产业链从“单点突破”走向“系统自主”。（文章来源：财联社）