机器人硬件架构是指支撑机器人物理形态与功能实现的底层硬件系统设计框架，它决定了机器人的感知、运算、执行三大核心能力的物理基础配置。这一架构通常包含传感器模块（如视觉摄像头、激光雷达）、控制单元（主控芯片或计算平台）、驱动系统（电机、液压装置）以及能源模块（电池或供电系统）等关键组件，各模块通过总线或通信协议实现高效协同。硬件架构的设计需平衡计算性能、能耗效率、环境适应性等要素，是机器人从概念到实体的工程化桥梁。
在具身智能产品开发中，硬件架构直接影响AI算法的部署效果。例如高动态场景下的实时决策需要低延迟传感器与边缘计算芯片的配合，而服务型机器人的拟人化动作则依赖精密驱动器的力控精度。当前模块化设计渐成趋势，如NVIDIA的Isaac机器人平台通过标准化计算单元加速AI功能迭代。随着神经形态芯片等新型硬件涌现，未来架构将更注重与认知模型的生物启发式融合。