人工智能正在从纯粹的算法演进转向与物理世界深度融合的新阶段。物理智能作为当前最具颠覆性的赛道，对计算芯片提出了更高的自主可控要求。RISC-V架构凭借其开放、灵活和可扩展的天然优势，正成为推动这一领域发展的核心力量。
在Agentic AI（智能体）时代，CPU被“拨乱反正”，重新回到舞台中心。而RISC-V CPU凭借着更高的定制能力、计算与控制的深度融合、更强的并发处理效率、以及成本优势与自主可控等特色，迎来了新的机遇。
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。
RISC-V的市场渗透速度正在加快。2023年RISC-V IP核出货量达到130亿颗，完成了Arm耗时30年才走过的历程。根据预测，到2030年将有超过160亿个SoC采用RISC-V架构，年复合增长率超过40%。中国市场规模预计在2030年达到250亿美元。应用领域涵盖可穿戴设备、计算设备、通讯基建、消费电子、工业电子及汽车电子。目前谷歌已在Android平台上实现对RISC-V的全面支持。高通等主流芯片厂商也开始向RISC-V架构转型，通过收购高性能RISC-V CPU公司布局未来。
随着人工智能技术的演进，AI正在从屏幕中的数字交互迈向具备物理实体的感知与执行，具身机器人作为人工智能的终极形态之一，正逐渐成为半导体与智能化产业关注的焦点。在复杂的物理环境下，机器人不仅需要处理海量的多模态感知数据，还需在极低延迟下完成精准的动作控制与决策，这不仅对算力提出了更高要求，也对底层芯片的架构创新、能效比以及功能安全性发出了全新挑战。如何通过定制化的芯片设计方案，打通从“大脑”推理到“小脑”控制的软硬件瓶颈，已成为推动具身机器人从实验室走向大规模量产的关键。
在具身智能的演进路径中，多模态大模型（VLA）的出现为机器人注入了理解与规划的“灵魂”。然而，将复杂的感知、理解、动作与规划整合进单一模型，在物理世界中面临着严峻的实时性挑战。具身机器人在复杂的现实环境中，必须在毫秒级的循环内完成从感知到决策再到行动的闭环。如果无法解决运控、功耗与散热的矛盾，机器人将难以实现流畅的避障与行动。这种对低功耗与极低延迟的极致追求，正推动数字信号处理器（DSP）从传统的音频处理走向机器人感知的核心舞台。
具身智能通过感知前端与执行后端的闭环，正在重塑半导体、自动驾驶与通用制造的边界。这种“有身体的智能”不仅要求极高的边缘计算能力与超低延迟控制，更通过跨行业的供应链协同，开启了一场关于形态、算力与数据的全方位竞赛，预示着一个长达十年的产业高增长周期已经到来。
AI眼镜的产业化并非单一技术或产品的胜利，而是全产业链协同与生态合力的结果。国产供应链已在“感知-计算-连接-显示-供电”五大环节展现出显著纵深。这种合力，正推动AI眼镜从实验室概念走向消费级现实。
