根据国地共建人形机器人创新中心、机器人知识分享社区古月居、电子元器件分销商安富利等联合发布的《从专用到通用：2026具身智能技术演讲与产业落地白皮书》，具身智能整机通常组合了多家厂商的计算、控制、传感、执行、电源和网络器件，在硬件迭代、模型升级或核心板卡定制时，隐含的底层依赖容易转化为重复适配、版本冲突和回归测试工作。

　　除此之外，《白皮书》显示，在产业落地挑战上，具身智能从专用走向更广泛的任务和环境覆盖，不仅要提升各系统域的单项性能，还要在实时性、功耗、安全、空间、成本和生命周期约束下协同运行。以智能计算为例，机器人中央计算需要同时承载图像与多传感器预处理、AI模型推理、任务规划、语音交互、系统管理以及实时控制等任务，不同负载对CPU、GPU、NPU（神经处理单元）、FPGA可编程逻辑、内存、网络等需求存在明显差异。高算力、大内存带宽、低能耗与热管理、算控一体化是端侧计算的演进需求。随着软硬件路线的扩展，工程难点已从是否有算力转向模型、精度、内存、接口、工具链、功耗档位等多维匹配，而非单纯通过提高峰值算力消除系统瓶颈。