从自动驾驶到具身智能：RISC-V定制芯片如何实现跨场景赋能？

具身机器人与人形机器人的研发是一个复杂的系统工程，涉及感知、决策、执行等多个环节。这类设备对芯片提出了极高的综合要求，包括高性能、低功耗以及极具竞争力的成本结构。传统的通用芯片往往难以在满足高性能计算的同时兼顾低功耗与低成本，这为定制芯片市场提供了广阔的空间。

在2026年7月18日召开的世界人工智能大会——RISC-V与物理智能论坛上，芯原股份执行副总裁汪志伟详细阐述了公司在IP授权与定制芯片服务方面的最新进展。

自动驾驶技术与具身智能的协同演进

芯原在NPU领域拥有深厚的技术积淀，其神经网络处理器IP在全球市场的累计出货量已超过2.5亿颗。这些产品线实现了从嵌入式端侧设备到大型数据中心的全场景覆盖。

依托于自研的处理器IP和模拟数模混合IP平台，芯原构建了高性能自动驾驶及具身机器人的系统级芯片设计平台。该平台具备极强的整合能力，不仅可以集成芯原自有的技术资源，也能有效整合第三方IP。平台集成了片上网络系统、计算单元以及SoC功能安全岛。通过这些功能模块，客户能够更便捷地获得ISO功能安全认证，这对于确保机器人在复杂环境下的运行安全性至关重要。

目前市场上许多具身机器人公司正在采用自动驾驶芯片作为其核心处理单元。这一现象背后的逻辑在于，高性能自动驾驶对算力、实时性和安全性的要求与人形机器人高度契合。芯原已经成功帮助客户实现了自动驾驶芯片的落地量产。这些经过实车验证的芯片技术，正在被直接应用于人形机器人的研发中。

在这些复杂的芯片系统中，RISC-V架构展现出了独特的优势。除了负责通用计算的高性能CPU之外，在图像信号处理器和神经网络处理器内部，通常需要专门的CPU进行指令调度。RISC-V因其开放性与灵活性，在这些专用调度领域得到了广泛应用。在车载场景中，基于RISC-V的方案已经实现了量产。功能安全岛作为一个自恰的安全MCU系统，对实时性要求极高。芯原的平台方案同时支持Arm和RISC-V架构，为客户提供了灵活的选择空间。由于智驾和具身机器人涉及设备安全与人身安全，相关的IP必须通过严苛的功能安全认证。

软件开发平台与Chiplet技术的应用前景

芯原在平台设计过程中开放了大量自研的功能安全IP。这些IP是市场上稀缺的技术资源。为了进一步支持客户开发，芯原研发了自动驾驶软件平台。该平台能够支持车道线检测、多目标检测等多种AI应用。这些算法在实际路测中得到了验证。目前芯原已在张江高科技园区开展自动驾驶测试，并加入了对智能座舱应用的支持。

客户可以在芯原提供的软件基础上进行二次开发。芯原提供的软件覆盖了从芯片验证到量产交付的全生命周期。针对端侧AI和车载应用，芯原发布了不同层级的软件套件。随着大模型技术的普及，行业对算力的需求持续攀升。芯原正在设计下一代基于Chiplet架构的智慧驾驶与具身机器人平台。公司已经研发了UCIe接口，并提供了全套自研IP。这些技术已在多个工艺节点的测试芯片上得到验证，并被客户的SoC设计实际采纳。在工艺选择上，大算力芯片通常采用7纳米、5纳米甚至4纳米工艺，而注重性价比的产品则采用12纳米或8纳米工艺。

端侧AI芯片在多场景中的落地实践

芯原的AI算力相关收入在2025年已占据公司业务的显著份额。这主要得益于基于RISC-V架构的AI PAD系统级芯片的成功应用。这类芯片需要在保证多媒体处理能力的同时实现超低功耗。它集成了摄像头支持、视频编解码等功能，与智能扫地机器人等具身智能场景的算力需求高度契合。

目前已有客户将这类基于RISC-V的AI PAD芯片应用于中低端机器人领域，有效解决了扫地机器人、割草机器人等产品的计算诉求。由于这类系统级芯片方案对操作系统的要求相对精简，Linux或Atlas即可满足需求，因此无需依赖复杂的安卓系统。这使得RISC-V与算力适中的NPU结合，成为极具竞争力的方案。此外，芯原基于RISC-V的端侧AI芯片已在智能手机领域成功量产。该芯片主要用于提升拍照和视频处理质量。

影像处理与穿戴式设备的创新尝试

芯原推出的第一代基于RISC-V架构的AI ISP芯片已在6纳米工艺下实现量产。该芯片集成了高性能的芯来RISC-V内核，包括N900和N310型号。其中N900负责处理高性能计算任务。在实际应用中，该芯片通过36TOPS的AI算力，显著提升了暗光拍摄及人像处理的效果。这证明了在高性能影像处理领域，RISC-V CPU完全能够胜任核心调度工作。

在可穿戴设备领域，芯原针对AI/AR眼镜市场推出了超低功耗的SoC平台。为了实现极致的功耗控制，设计方案允许所有功能在SRAM中运行。这一设计思路在存储元件价格波动的市场环境下显现出成本优势。芯原与谷歌保持长期合作，针对Gemma等模型进行深度优化。通过对特定应用场景的调优，使AI模型能够更高效地运行在眼镜等移动终端上。

结语

RISC-V架构在端侧AI与具身智能领域的崛起，是技术演进与市场需求共同驱动的结果。从自动驾驶的实时性控制到智能家居机器人的视觉感知，再到移动穿戴设备的超低功耗运算，定制化芯片展现出了不可替代的价值。芯原通过完善的IP组合、先进的工艺覆盖以及深度的软件平台支持，正在降低高性能AI芯片的准入门槛。随着Chiplet接口标准的成熟和先进封装技术的落地，基于RISC-V的硬件生态将进一步扩张。未来，这种高度灵活的架构将持续推动物理智能设备的普及，为全球半导体产业的创新提供新的范式。