中国上海,2026 年 9 月 3 日 ——MIPS(格罗方德旗下公司),一家专注工作负载平台的领先技术提供商,今日宣布推出三款工作负载原生平台,将物理AI能力引入在物理世界中运行的工业机器、交通运输平台及嵌入式系统中。这些全新平台将推动商业和生态系统发展,助力把现代AI部署至定制化平台,实现业界领先的能效表现。
中国上海,2026年8月20日 — 全球领先的嵌入式系统开发软件解决方案供应商IAR与东软睿驰汽车技术(上海)有限公司(以下简称“睿驰”)正式签署战略合作协议。双方将依托东软睿驰NeuSAR OS与IAR开发工具的深度适配,为全球客户提供更贴合本土开发场景的软件与工具一体化方案,同时推动AUTOSAR软件生态与RISC-V车规芯片的深度整合,实现生态共赢与市场机会共创共享。
当一块指甲盖大小的RISC-V单板计算机(SBC)被丢进无人值守的山林、沙漠或桥梁裂缝监测点,仅靠掌心大小的太阳能板供电,却能稳定运行超过一年——这不是科幻,而是低功耗嵌入式设计把每一微安电流都"榨干"后的工程现实。以GD32VF103为代表的RISC-V内核MCU,凭借内置低功耗模式、硬件乘除指令与灵活外设配置,正在成为野外物联网节点的核心心脏。
在高速接口芯片领域,长期存在着自主可控程度低、外围设计复杂以及存量产品替换门槛高的核心痛点。
AI智算中心高速发展,服务器集群的规模与复杂度不断攀升,对底层硬件的远程运维、实时状态监控以及供应链的自主可控提出了前所未有的严苛要求。作为保障数据中心7×24小时稳定运行的“贴身管家”,BMC(机板管理芯片)正从传统的小众赛道跃升为算力基础设施的核心基石。
过去几年,AI的热潮几乎被云端垄断。动辄数百T甚至上千T的算力芯片价格高昂、体积庞大,让绝大多数工业场景望而却步。机器人要拼接多颗芯片才能完成感知、控制和导航,物联网企业数字化转型完成后却卡在智能化升级的门槛前,安防、医疗、工厂等垂直行业明明有真实需求,却因为成本和复杂度迟迟无法落地。
在人形机器人加速走向实用化的今天,运动控制与边缘智能的实时性、可靠性与自主可控,已成为整个行业最核心的瓶颈之一。传统方案往往依赖通用CPU外挂独立AI加速卡,不仅带来通信延迟、功耗与系统复杂度上升,更在供应链安全与本地大模型部署效率上面临天然短板。尤其在具身智能场景中,毫秒级响应与高可靠运控缺一不可,任何环节的割裂都可能成为量产落地的障碍。
2026年8月13日,第五届滴水湖中国RISC-V产业论坛在上海召开。本次会议由中国(上海)自由贸易试验区临港新片区管委会指导,由芯原微电子(上海)股份有限公司和上海开放处理器产业创新中心(SOPIC)主办。
7月18日上午,由上海开放处理器产业创新中心 (SOPIC) 和芯原股份联合主办的RISC-V和物理智能论坛在上海张江科学会堂科创厅成功举办。作为2026世界人工智能大会 (WAIC 2026)“三地四馆”张江片区联动活动之一,论坛以“RISC-V赋能空间计算与物理智能”为主题,围绕高性能RISC-V CPU、端侧AI、具身机器人、物联网、智能汽车等热点方向,分享最新技术成果与产业实践,深入探讨RISC-V在物理智能芯片设计、软件生态及产业应用中的发展机遇。
在计算产业的演进历程中,每一个时代的更迭都伴随着底层架构的重新洗牌。从统治大型机与个人电脑时代的x86,到支撑移动互联网繁荣的Arm,计算架构的成功往往源于对新产品形态和新产业范式的精准捕捉。站在当下,我们正处于下一个计算时代的入口,而这个时代的核心特征将由RISC-V与物理AI的深度融合来定义。
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。
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。
在人工智能从“云端”向“物理世界”加速渗透的浪潮下,PhysicalAI(物理智能)正成为连接数字智能与实体应用的核心桥梁。RISC-V凭借其开放、灵活、可扩展的指令集架构,为应对空间计算与物理智能对高效、低功耗专用芯片的复杂需求,提供了前所未有的创新路径。
当我们谈论RISC-V的设计特色,讨论得最多的往往是它开源开放的属性、模块化的指令集设计,还有灵活的特权级架构。但很少有人会深入拆解它的启动流程,去品味这套架构在启动阶段设计里藏着的巧思。我自己在做RISC-V嵌入式开发的过程里,对比过ARM、MIPS这些传统架构的启动流程,越研究越觉得RISC-V的启动设计不简单——它没有像x86那样复杂的BIOS标准,也没有走ARM那套固定BL阶段的设计路线,反而用一套极简的架构逻辑,适配了从微控制器到服务器CPU的全场景需求。
在 RISC-V 嵌入式开发中,Segger J-Link 配合开源 OpenOCD 是目前性价比极高的调试方案——既能用上 J-Link 稳定的 JTAG/SWD 物理层,又可享受 OpenOCD 对 RISC-V 标准调试模块(DMI/DM)的良好支持。本文将手把手带你走完从环境搭建到 GDB 单步调试的完整流程。
在嵌入式开发领域,数字信号处理(DSP)需求正在快速增长。从智能家居的语音交互到无线耳机的主动降噪,从工业电机控制到便携式医疗设备的信号分析,越来越多的低功耗嵌入式设备需要高效完成信号运算。传统方案中,我们要么依赖昂贵的专用DSP芯片,要么忍受通用处理器处理复杂运算时的低效率。随着RISC-V架构的兴起,通过P扩展DSP指令集,通用RISC-V内核也能拥有比肩专用DSP的运算能力,为成本敏感的嵌入式设计提供了全新方案。
格罗方德的物理 AI 产品组合与 MIPS 的 RISC-V 技术及从软件到芯片的专长相结合,赋能汽车、工业及边缘智能体平台等领域加速定制化、软件优先型产品落地
在RISC-V开发中,交叉编译工具链是连接x86主机与RISC-V目标板的唯一桥梁。无论是裸机MCU还是运行Linux的SoC,一套配置正确的GCC工具链是项目成功的基石。本文将手把手带你完成从工具链获取到自动化Makefile编写的完整流程。