技术视界｜大小脑与算控一体化——人形机器人如何“会思考”与“会行动”？

在过去两年，“具身智能”成为人工智能与机器人领域的高频热词。大模型的突破让机器具备了更强的认知与理解能力，但如何把“会思考”与“会行动”真正结合在一起，仍然存在实时性、能效与算力三方面的工程性矛盾。针对这些矛盾，技术界正在实践一种受启发于生物认知分工的技术路径：大小脑协同架构，并通过算控一体化的软硬件协同实现落地。

本篇文章将介绍大小脑协同与算控一体化，它们如何为机器人带来快速反应与深度决策的平衡，帮助机器人成为“既聪明又敏捷”的智能体。

从单一大脑到大小脑分工：借鉴人类神经分工

在探索具身智能的过程中，一个关键思路是参考人类神经系统，实现“大小脑分工”。早期机器人系统多沿用“单一大脑”思路：把感知、推理、规划、控制都集中在一套通用处理器上。这种一体化在任务简单、响应要求不高时工作良好，但一旦面临多模态感知、高频控制或复杂推理并存的场景，其局限便显现了出来——延迟难以控制，能耗大幅上升，实时性也随之丧失。为化解这些矛盾，人们参考认知科学里的 System1 / System2 分工思路，逐步演化出“大小脑”架构：

“大脑”（System2）侧重慢速、深度的认知，例如任务规划、语言理解、复杂环境下的推理；

“小脑”（System1）则处理快速、低延迟的控制任务，例如运动策略、状态跟踪和实时反馈。

在实际应用中，“小脑”通常会尽量靠近传感器和电机去部署，使用一些反应极快的控制芯片，就像随时待命的“反射神经”。它主要负责最基础、最紧急的工作，比如维持姿态平衡、实时调整关节用力、在危险时瞬间刹停。相对的，“大脑”则负责更复杂的事情，比如理解语义、规划任务步骤、推理未来动作，甚至与人交流。这部分需要强大的处理器和大模型来支撑，就像人类用大脑思考一