每一个计算平台的崛起，都有一个标志性的引爆点。对于Arm来说，这个时刻是iPhone——移动互联网的浪潮让它从一个低功耗嵌入式架构，成长为统治数十亿台设备的计算基石。如今，相似的剧本正在RISC-V身上重演。这一次的催化剂，是物理AI。

SiFive现场应用主任工程师 张岩

睿智芯联合创始人、副总裁李华庆指出，2025年之前绝大部分RISC-V产品落地偏端侧，RISC-V必须从“成本节约”走向“高价值创新”，高性能产品成为价值链提升的关键。

睿智芯联合创始人、副总裁 李华庆

架构路线：可定制、可扩展成为RISC-V应对多样化的核心武器

面对物理AI场景的多样性——从自动驾驶的结构化环境到人形机器人的高度不确定性环境，从云端大模型推理到端侧实时控制——多家企业不约而同地将RISC-V的可定制、可扩展特性作为核心卖点。

SiFive强调，RISC-V的模块化指令集设计让开发者可以根据不同需求组合出解决问题的指令子集，且没有像Arm或x86那样严格的准入限制。SiFive的每个内核都提供扩展能力，客户可以基于自己的物理AI场景加载自研加速器，比如放在机器人关节上的MCU更注重电机控制算法，放在灵巧手上的则可能对触觉有更高要求。

灵睿智芯从四个维度阐释了RISC-V作为最佳指令集选择的理由：开放免授权、模块化可扩展、原生支持“场景定义芯片”、支持架构融合创新。该公司推出的P100内核支持动态同时多线程，流水线深度和指令吞吐量均为国产RISC-V内核之最。

MIPS推出的Atlas S8200则是一个集标量、向量、矩阵、内存、数据移动引擎于一体的综合多功能处理器内核。其矩阵扩展采用外积架构，在ISA层面实现向量-向量外积，当M=N=K=64时，数据加载操作量可减少32倍，大幅降低功耗。

进迭时空提出了同构融合计算的理念——所有的CPU算力、AI算力、实时算力都基于RISC-V架构，统一地址空间编址，在一颗芯片上实现“按需分配”。其K3芯片在合作伙伴处实现了“半天跑通人形机器人”的验证。

应用落地：从太空到地面，从车载到可穿戴

五家企业的演讲覆盖了极为广泛的应用场景，既有仰望星空的太空计算，也有脚踏实地的机器人、汽车和消费电子。

SiFive以NASA下一代太空计算机HPSC为案例，展示了RISC-V在极端环境下的能力。太空计算对处理器提出了容错、低功耗、自主智能和长周期维护等多重要求，RISC-V的开放架构保证了十几年后仍有人为它写软件、做维护。

芯原股份展示了RISC-V在量产芯片中的实际角色。在已量产的ASIL-B+ASIL-D自动驾驶芯片平台中，500TOPS算力的神经网络处理器子系统由RISC-V负责调度，已在车上使用并量产。RISC-V还出现在功能安全岛、AI PAD芯片、手机AI ISP芯片和AI/AR眼镜SoC等多个量产产品中。

芯原股份执行副总裁、定制芯片平台事业部总经理 汪志伟

MIPS展示了基于S8200、搭载BEVFormer模型的L2+ADAS方案，整车配置8路摄像头，全部摄像头输入BEVFormer时空感知模型，以实现统一的时空融合感知，性能目标为每秒15次以上推理。

进迭时空则将目标锁定在机器人领域。其K1芯片完成了自然语言处理、机器视觉感知、运动姿态控制三类产品化应用，K3芯片则已在北京和上海的人形机器人创新中心完成技术验证。

软件生态：从工具链到操作系统，RISC-V正在补齐短板

软件生态曾是RISC-V稍有欠缺的环节，但从本次论坛的演讲来看，这一局面正在改观。

SiFive展示了RISC-V软件生态的全景：系统层面，谷歌已将RISC-V提升为AOSP一级支持架构，RedHat企业Linux、Automotive Grade Linux均已支持RISC-V；中间件层面，Docker、Kubernetes、OpenJDK、Python、Golang、PyTorch、TensorFlow均已就绪；虚拟化层面有Linux KVM、Xen、Bao Type-1 Hypervisor；RTOS层面有Zephyr、NuttX、Green Hills Integrity以及经过形式化验证的seL4微内核。

灵睿智芯强调了RVA23标准的重要性。RVA23 Profile定义了RISC-V 64位应用处理器的强制和可选特性，使移动、客户端和服务器市场都能使用标准的二进制OS发行版。SiFifth的P570 Gen 3内核基于RVA23标准，定位Agentic工作负载，集成128位RVV向量单元，较小的AI矩阵乘法无需卸载到NPU即可在处理器上直接完成。

MIPS的Atlas Explorer虚拟平台提供周期精确仿真器与可视化工具，让软件工程师和架构师在硬件实现之前就可以进行软件仿真和优化。S8200支持PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、TFLite等主流AI框架训练出的模型，依托基于MLIR/IREE的开源编译器架构。

MIPS（格罗方德旗下公司）中国区业务发展负责人 李勇

进迭时空则用实际案例证明了RISC-V软件生态的成熟度：其K3芯片在合作伙伴处实现了半天内从Arm平台切换到RISC-V平台，完成人形机器人的代码编译和运行。

未来趋势：物理AI成为RISC-V的“iPhone时刻”

从五家企业的演讲中可以提炼出一条清晰的逻辑线：物理AI正在成为RISC-V产业的“iPhone时刻”。正如移动互联网成就了Arm，物理AI正在为RISC-V创造类似的历史机遇。

进迭时空联合创始人兼总裁孙彦邦的观点最具代表性：一个新技术的成功，大概率是面向一个新产品。x86抓住了个人计算机的机会，Arm抓住了移动领域的机会。RISC-V如果去做PC和手机，会面临生态不成熟的种种问题；但如果做机器人、做AI，从编程语言到操作系统的技术栈都是全新的，RISC-V有机会构建新的计算生态。他预测，未来机器人和物理AI的市场容量可能达到每年百亿台级别。

进迭时空联合创始人兼总裁 孙彦邦

灵睿智芯李华庆则从计算范式转变的角度论证了同一趋势。他指出，以OpenClaw为代表的智能体正在改变计算格局——CPU从配角变为主角，而RISC-V凭借其开放、可定制的特性，成为支撑这一转变的最佳指令集选择。

SiFive张岩在结语中表示，物理AI引入了很多新的变化，希望更多业者关注并参与到RISC-V在物理AI领域的应用中来。

芯原汪志伟则用具体的量产案例证明，RISC-V已经不再是“未来技术”，而是正在被大规模使用的“当下技术”。

五家企业，五个角度，共同指向同一个结论：RISC-V正在物理AI时代找到属于自己的位置。