从星际探索到机器人关节：RISC-V在极端能效下的场景突围

随着端侧AI的发展，CPU开放架构开始受到更多关注。RISC-V作为第五代精简指令集，凭借其模块化、可扩展和灵活的商业模式，正迅速成为继x86和Arm之后的第三大计算架构。在人工智能、自动驾驶及数据中心等新兴领域，RISC-V的灵活性使其能够根据特定应用场景定制指令子集，从而满足差异化的算力需求。预计到2031年，RISC-V芯片的出货量将达到210亿颗，其生态系统的蓬勃发展正重塑全球半导体价值链。

2026年7月18日，“2026年世界人工智能大会——RISC-V和物理智能论坛”在上海张江科学会堂举行。本次论坛由上海开放处理器产业创新中心与芯原微电子（上海）股份有限公司联合主办，汇聚了全球顶尖的处理器技术专家。SiFive现场应用工程师张岩受邀参加，并发表了题为《用RISC-V构建人工智能时代》的主旨演讲。演讲重点探讨了RISC-V架构在空间计算与物理智能领域的应用潜力，并分享了SiFive在高性能、实时控制及向量计算方面的最新技术落地成果。

RISC-V架构的开放性与行业协作生态

RISC-V架构的核心优势在于其模块化的指令集设计。开发者可以根据具体应用需求组合出特定的指令子集，而无需遵循传统架构中严格且封闭的准入标准。这种开放性不仅降低了技术门槛，还允许全球开发者共同参与标准的制定与演进。目前，硅谷领先的科技巨头如谷歌、Meta、英伟达等均已启动与RISC-V相关的研发项目。SiFive作为由RISC-V发明人创立的企业，正致力于通过开放的标准IP产品，推动该架构在不同行业领域的广泛应用。

这种开放模式极大地促进了技术创新。RISC-V不需要像Arm那样受限于单一公司的规范授权，任何人都能在这一标准基础上开发针对物理智能或特定AI应用的加速器。随着生态系统的不断成熟，RISC-V已从最初的嵌入式领域跨越到汽车电子、高性能存储及数据中心。目前，已有超过500家客户在不同产品线中采用了SiFive的处理核。

张岩在演讲中指出：“RISC-V是任何一个人都可以参与RISC-V相关的指令制定、标准制定，以及在RISC-V基础上做特殊的应用，例如：像AI、物理AI、人工智能等应用。”

据悉，SiFive由RISC-V架构的主要发明团队创立。该架构起源于伯克利大学，并得到了图灵奖得主David Patterson的支持。RISC-V采用模块化设计，允许开发者根据具体需求组合指令子集。这种灵活性使其区别于Arm和x86等具有严格准入标准的架构。目前全球已有大量企业参与RISC-V标准制定，包括谷歌、Meta和英伟达在内的知名科技公司均已开展相关合作。行业预测显示，到2031年RISC-V芯片出货量将达到210亿颗。SiFive目前已拥有超过500家客户，在处理器IP领域持续推动标准演进。

SiFive针对不同的算力需求构建了四大产品系列，旨在覆盖从低功耗控制到高性能计算的全场景。Essential系列主要应用于实时控制器和低功耗MCU领域。Intelligence系列则通过向量扩展指令集提升并行计算能力。Performance系列符合RISC-V RVA规范，致力于构建支持高性能软件生态的应用。Automotive系列则专注于汽车电子对功能安全和可靠性的严苛要求。

在数据中心领域，RISC-V正展现出强劲的增长势头。今年市场上已经出现了服务器级别的RISC-V芯片，这意味着该架构具备了处理复杂计算任务的能力。在高性能计算场景下，RISC-V通过支持复杂的操作系统及高带宽的数据处理，正在打破传统架构在服务器市场的垄断。SiFive持续投入研发，旨在为行业提供更高性能密度的处理核，以满足日益增长的AI推理与数据管理需求。

张岩在演讲中表示：“今年我们还看到很多RISC-V在数据中心里面的进展，我们看到一个RISC-V服务器级别的芯片、这也是一个把服务器变成两优的服务器插在一个机架上，这个生意也比较让人振奋、RISC-V终于在数据中心里面得到了应用。”

空间计算对物理智能的启示

宇航级计算机对处理器的可靠性有极高要求。在无大气层保护的真空中，电子元件必须具备容错能力和极高的功耗效率。由于真空环境下热交换仅能依靠热辐射，处理器的动态功耗管理变得至关重要。RISC-V的简化指令集特性符合低功耗设计需求。这些在航天领域积累的技术经验正被转化为物理智能的应用基础。无论是火星车还是地球上的机器人，其核心逻辑均包含感知、决策与执行。RISC-V的开放标准为软件生命周期的长期维护提供了保障。

RISC-V凭借其精简的指令集和低功耗特性，配合灵活的电源域管理，能够有效应对这些挑战。此外，处理器必须具备容错能力，通过三重模块冗余或多模备份等技术手段，确保在受到外太空辐射干扰时仍能正确执行指令。

这些在航天领域验证的技术逻辑同样适用于地面的物理智能设备。机器人和火星车在处理感知、决策与执行的任务链时，面临类似的物理规律约束。为了确保持续的生命周期和软件的可维护性，开放的架构标准显得尤为重要。物理智能设备通常由电池驱动，对功耗极度敏感，RISC-V提供的定制化能力允许开发者在性能与能耗之间找到最佳平衡点。

张岩在演讲中提到：“所以这个Croe要能够容忍错误、在有错误的情况下继续去执行，通过怎么样备份核、可能用TMR或者多模的备份方式保证计算可以完成。”

专用硬件方案与Agentic AI的融合实践

针对物理智能中的关节控制和电机驱动，SiFive提供了集成AI能力的MCU解决方案。通过X280和X390等向量计算内核，可以实现高效的矩阵运算。这些硬件方案允许客户利用RISC-V指令集中的自定义空间添加特定的驱动加速器，以解决算子和数据类型不确定的问题。例如，在工业现场或机器人肢体控制中，开发者可以根据传感器反馈的需求，灵活定制算子加速逻辑。

在高性能应用层面，P570 Gen3内核支持RVA23标准，能够完整运行Linux生态系统。该内核设计了安全隔离机制，以保护用户数据隐私，这在涉及Agentic AI的应用场景中至关重要。同时，内核内置的QoS功能可确保实时性任务的执行优先级，防止由于通用计算任务过多而导致电机控制等实时任务出现延迟。这种兼顾通用性与实时性的设计，为物理智能的复杂应用提供了底座。

张岩在演讲中强调：“每个Core都会提供一个扩展能力，因为现在物理AI毕竟不是一个已经解决的问题、还有很多的问题，例如：很多算子、数据类型，不确定在物理AI中哪个更重要。”

结语物理智能的快速发展正加速计算架构的变革。RISC-V以其独特的灵活性和开放性，正在成为连接空间计算、人工智能与现实物理世界的关键技术桥梁。SiFive将继续推动RISC-V技术的迭代，助力全球开发者在变革的时代中实现技术突破与应用落地。而随着全球开发者与企业的持续参与，RISC-V生态系统将进一步完善，为物理智能的落地提供坚实的底层支撑。