【導讀】隨著AI從數(shù)字世界走向物理世界，機器人正在成為下一代計算平臺的重要載體。機器人不同于PC、手機等傳統(tǒng)智能終端，不僅需要強大的通用計算能力，還需要AI推理能力以及毫秒級實時控制能力。這種全新的計算需求，正在推動處理器架構迎來新的變化。
2026年WAIC期間，在芯原主辦的“RISC-V和物理智能論壇”上，進迭時空聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁孫彥邦圍繞RISC-V與物理AI（Physical AI）的結(jié)合，分享了公司過去五年在機器人計算芯片領域的探索，以及其對于未來計算架構演進的判斷。
RISC-V更適合成為下一代計算架構
孫彥邦認為，理解RISC-V，首先要關注它最核心的特點——開放。
過去幾十年，計算產(chǎn)業(yè)形成了兩大主流架構體系：x86和Arm。x86抓住了“大型機、小型機到個人計算機”的發(fā)展機遇，建立了PC時代的生態(tài)；Arm則憑借低功耗優(yōu)勢，從高性能計算逐漸進入移動計算領域，形成了智能手機時代的生態(tài)。
RISC-V作為一種開放指令集架構，最大的價值在于模塊化和可擴展。
在進迭時空成立之初，業(yè)界經(jīng)常會提出一個問題：RISC-V到底適合應用在哪些領域？當時，很多觀點認為RISC-V未來可能會替代Arm和x86，進入PC或者服務器市場。孫彥邦認為，RISC-V真正的機會并不一定是在傳統(tǒng)市場進行替代，而是在新的計算需求中創(chuàng)造新的生態(tài)。
原因在于，如果RISC-V進入PC或手機市場，需要面對已經(jīng)非常成熟的軟件生態(tài)和產(chǎn)業(yè)鏈壁壘。但機器人和AI是全新的產(chǎn)品形態(tài)，從編程語言、操作系統(tǒng)到應用軟件，都還處于快速發(fā)展階段。因此，一項新技術更容易在新的產(chǎn)品類別中建立生態(tài)。
過去x86和Arm的發(fā)展路徑，本質(zhì)上也是如此。新的產(chǎn)品催生新的計算需求，而新的計算需求推動新的架構形成。孫彥邦認為，機器人和物理AI，可能正是RISC-V建立下一代計算生態(tài)的重要機會。
機器人需要融合CPU、AI和實時計算能力
機器人正在成為一種全新的計算設備。傳統(tǒng)PC時代，用戶最關注CPU性能；AI時代，行業(yè)重點轉(zhuǎn)向GPU和AI加速能力。但對于機器人而言，單一計算能力已經(jīng)無法滿足需求。
機器人同時需要三類核心能力：
一是強大的CPU通用計算能力。機器人需要完成任務規(guī)劃、系統(tǒng)管理、環(huán)境理解等復雜任務，需要高性能CPU作為核心控制；
二是強大的AI計算能力。機器人需要依靠視覺感知、語音理解、行為決策等AI模型完成智能交互；
三是實時計算能力。機器人不同于普通終端，實時性不僅影響體驗，更直接關系安全。例如，一個機器人動作如果無法在規(guī)定時間內(nèi)完成，可能導致碰撞或者操作失誤，因此實時計算是機器人不可缺少的能力。
目前，行業(yè)普遍采用異構計算方案，例如CPU負責通用計算，GPU負責AI計算，再通過MCU負責實時控制。這種方案雖然能夠滿足當前部分需求，但在大規(guī)模量產(chǎn)時仍存在問題。
從硬件角度看，多芯片、多板卡之間需要大量連接，增加系統(tǒng)復雜度；從軟件角度看，不同計算單元需要維護不同系統(tǒng)和軟件生態(tài)，提高開發(fā)難度。
在實際機器人生產(chǎn)過程中，大量線束和板卡連接也會帶來可靠性問題。因此，機器人規(guī)模化發(fā)展需要更加高度集成的計算方案。
RISC-V推動機器人同構融合計算
針對機器人計算需求，進迭時空提出了基于RISC-V的同構融合計算理念。孫彥邦介紹，這一方案主要包含三個方向。
第一是統(tǒng)一架構。未來機器人中的CPU計算、AI計算和實時計算，都可以基于RISC-V架構實現(xiàn)統(tǒng)一設計。在這一架構下，如果系統(tǒng)需要更強CPU能力，可以增強標量計算單元；如果需要更強AI能力，可以增加AI擴展模塊；如果需要實時控制，則可以加入實時計算核心。
第二是統(tǒng)一內(nèi)存。傳統(tǒng)異構架構中，不同計算單元通常擁有獨立內(nèi)存，需要頻繁進行數(shù)據(jù)搬運。而統(tǒng)一內(nèi)存架構可以讓CPU、AI加速單元以及實時計算模塊共享同一存儲空間，提高效率并降低成本。孫彥邦認為，蘋果近年來在AI應用上的優(yōu)勢，很大程度來源于統(tǒng)一內(nèi)存架構帶來的效率提升。
第三是融合算力。未來機器人不應該依靠多個獨立芯片拼接，而應該通過一顆芯片同時提供CPU、AI和實時計算能力，實現(xiàn)系統(tǒng)級融合。
從K1到K3，探索機器人專用RISC-V芯片
基于這一理念，進迭時空已經(jīng)推出兩代RISC-V機器人計算芯片：K1和K3。
第一代K1主要完成架構產(chǎn)品化探索，具備約2T算力，重點應用于機器人基礎能力，包括自然語言處理、機器視覺感知以及運動姿態(tài)控制。不過，K1并沒有試圖用一顆芯片解決機器人全部需求，而是選擇從機器人關節(jié)等具體應用場景切入。
第二代K3進一步提升了融合計算能力。CPU方面，采用8核心X100處理器，主頻達到2.4GHz；AI方面，采用8核心A100 AI計算單元，提供60TOPS算力；實時計算方面，加入2核心RT24實時處理單元，主頻600MHz。
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通過CPU、AI和實時核心融合，K3能夠覆蓋機器人從感知、推理到控制的完整計算鏈路。
開放生態(tài)，讓機器人快速遷移到RISC-V平臺
孫彥邦認為，對于機器人產(chǎn)業(yè)而言，最關鍵的不只是芯片性能，而是軟件生態(tài)和開發(fā)效率。進迭時空已經(jīng)將K系列芯片應用于實際機器人項目。
例如，公司將芯片提供給北京人形機器人創(chuàng)新中心（天工），支持相關機器人應用驗證；在上海人形機器人創(chuàng)新中心，開發(fā)團隊通過兼容硬件平臺，將機器人系統(tǒng)從Arm平臺遷移到RISC-V平臺。
“工程師下午開始進行代碼編譯和適配，到晚上即可讓完整機器人系統(tǒng)運行。”孫彥邦強調(diào)，這種快速遷移能力，體現(xiàn)了開放架構在軟件生態(tài)方面的優(yōu)勢。
孫彥邦表示，未來機器人領域的軟件、硬件都會越來越開放。無論CPU、AI計算單元，還是擴展指令集，都需要具備高度靈活性。
百億級機器人市場需要新的計算生態(tài)
孫彥邦認為，機器人未來可能成為繼PC和手機之后的新一代計算終端。過去PC年出貨量約為數(shù)億臺，手機年出貨量達到二三十億臺。隨著物理AI的發(fā)展，未來機器人市場規(guī)模可能達到百億級別。
一旦單一設備達到超過1億臺規(guī)模，產(chǎn)業(yè)一定會走向高度集成化。過去PC時代形成了x86生態(tài)，手機時代形成了Arm生態(tài)，而機器人時代也需要一種新的計算生態(tài)。在孫彥邦看來，這正是RISC-V面向未來最大的機會。
通過同構融合計算架構，將CPU、AI和實時控制能力融合到一顆芯片中，RISC-V有機會成為面向AI和機器人的下一代計算基礎。
