在机器人开发中，电机驱动与算力 AI 芯片的重要性需结合应用场景辩证看待，二者并非孤立存在，而是相辅相成的关系
电机驱动：决定机器人的 “行动力”
核心价值：实现机械运动的精准控制，直接影响机器人的负载能力、运动精度、能耗效率。
例：工业机械臂需通过伺服电机驱动实现 0.1mm 级定位，若驱动性能不足，算力再强也无法完成精密操作。
技术瓶颈：高功率场景下的散热设计、多轴协同控制的同步性、抗干扰能力（如电磁兼容）。
2. 算力 AI 芯片：决定机器人的 “认知力”
核心价值：支撑环境感知（视觉 / 雷达）、决策规划（路径 / 动作算法）、人机交互等智能功能。
例：服务机器人需通过 AI 芯片实时处理摄像头数据，完成障碍物识别，若算力不足，会导致避障延迟或误判。
技术瓶颈：边缘计算场景下的算力功耗平衡（如人形机器人需在电池供电下运行复杂 AI 模型）、算法实时性优化。
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