AI+具身智能时代，RISC-V要"翻身"了？

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AI硬件竞争进入下半场，系统底座之争

www.eefocus.com – Mar. 13, 2026 –

过去很多年，RISC-V在芯片行业里的位置都有点尴尬。

它总被提起。也总被看好。可真到商业落地时，总感觉差一点。

和x86、Arm这些已经在PC、手机、服务器里建立起庞大生态的成熟体系相比，RISC-V长期更像一个"有潜力的后来者"––开源、开放、可扩展，听上去什么都好，但一到产业深水区，大家最关心的还是那几个现实问题：性能够不够？生态行不行？软件能不能接住？真到了复杂系统里，安全和认证怎么办？

但这一次，随着AI、特别是具身智能产业的爆发，风向确实有点变了。过去，市场更看重谁的通用性能更强、谁的生态更成熟；现在，问题变成了：当AI开始从屏幕里的问答工具，变成会感知、会决策、还能控制和执行的现实系统，什么样的芯片底座，才更适合下一代机器人、边缘设备、智能家居和工业终端？

这也是在近日举行的，由湾芯展/深芯盟主办的这场"RISC-V+AI赋能具身智能新纪元"产业论坛上讨论的主题––AI硬件的竞争，正在从"拼单颗芯片"，转向"拼系统底座"的话语权。

2025年，具身智能首次被写入政府工作报告；到了2026年，具身智能再次被明确提及。3月5日，在2026年政府工作报告时提出，要培育发展未来能源、量子科技、具身智能、脑机接口、6G等未来产业。与此同时，3月2日，银河通用宣布完成25亿元新一轮融资，国家人工智能产业基金等机构入局；更早前，银河通用还曾作为指定具身大模型机器人亮相2026年央视春晚。

这些信号叠加在一起说明一件事：具身智能已经不是实验室概念，而是在进入政策、资本和产业链共同推动的新阶段。

当具身智能开始升温，底层芯片架构的问题就绕不过去。因为具身智能和纯大语言模型不一样。聊天机器人卡一点、慢一点，用户最多等等；但一个机器人、家庭助理或者工业系统，如果感知、判断、执行这条链路慢了，代价就不只是体验下降，而可能变成误操作、碰撞甚至现实风险。也正因此，本次论坛把RISC-V与AI的融合，概括为破解具身智能"功耗墙""算力墙""生态墙"的关键钥匙之一。

当旧规则开始松动，新架构自然就有了重新被估值的可能。

硬实时性成关键，具身智能为何把RISC-V重新推上牌桌

具身智能是把RISC-V重新推上牌桌的那只手。

蓝芯算力（深圳）科技有限公司方案架构师王睿明认为，具身智能不是单纯的软件或模型，而是"拥有感知系统加决策系统，同时能够控制和执行"的设备，能够在真实物理世界中完成具体操作。他认为，具身智能近几年快速升温，核心仍然是大模型的带动；当大模型规模大到一定程度以后，其输出结果"超出了我们很多的认知"，具身智能才真正找到了新的突破点。

王睿明举了一个特别形象的例子：如果一支激光笔掉落，只需要不到一秒就会落地，而系统却要用一秒钟去感知、分析和作出决策，那么现实世界不会停下来等它计算完。对聊天机器人来说，慢一点只是等待问题；可对具身智能系统来说，感知、决策、执行链路中的任何迟滞，都可能直接变成跌落、误操作甚至碰撞风险。也因此，在王睿明看来，"硬实时性"在CPU控制单元中"是非常重要的"。这也是RISC-V在具身智能语境下真正值得被重估的地方。

王睿明在会上专门拿RISC-V与x86、Arm做比较。他的核心观点是，RISC-V在控制链路上的硬实时性具备先天优势，更适合需要快速响应的嵌入式控制环节。按他的表述，x86"天生不是做这种嵌入式"；而Arm虽然也属RISC体系，但在乱序执行带来的实时性问题上，用户可优化空间有限。相比之下，RISC-V可以从固件启动阶段对相关机制进行控制，例如关闭乱序，以换取更直接、更可预测的响应。看上去，这可能只是"几个微秒"的差异；但对具身系统来说，最怕的从来不是平均性能差一点，而是最坏情况不可控。谁能给出更明确的响应边界，谁就更有资格成为机器人的"小脑"和控制底座。

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