7月18日，2026世界人工智能大会“RISC-V和物理智能论坛”顺利举办。芯原股份董事长戴伟民主持圆桌论坛，携手灵睿智芯、MIPS、进迭时空、芯原股份、上海开放处理器产业创新中心、SiFive等企业与机构嘉宾，围绕RISC-V在物理AI领域的技术优势、架构演进、车规落地、发展战略及工具链生态等核心议题展开深度研讨，结合多轮现场产业投票，厘清了RISC-V赋能物理智能的发展机遇与现存挑战。
物理AI聚焦感知、决策、执行的物理世界闭环交互，广泛覆盖自动驾驶、人形机器人、工业自动化、车载智能等场景，对算力灵活性、能效、实时性、软硬件协同能力提出极高要求。论坛伊始，嘉宾们聚焦RISC-V切入物理AI的核心技术优势展开探讨。灵睿智芯李华庆表示，物理AI不同场景需求差异极大，自动驾驶场景感知结构化、决策逻辑简单，而人形机器人需适配复杂人机交互、柔性动作等复杂工况，算力与功耗需求波动显著。相较于x86、Arm架构，RISC-V凭借模块化、可定制、可扩展的核心特性，可按需配置硬件加速能力，精准适配不同场景的能效与算力需求，是适配物理AI多样化落地的最优架构之一。现场投票也印证产业共识，AI算法指令扩展、架构可创新定制、全球生态协同创新，成为RISC-V赋能物理AI的三大核心优势。
针对RISC-V国际基金会推出的IME、VME、AME三大矩阵扩展方案，业界普遍存在生态碎片化的讨论争议。上海开放处理器产业创新中心谢涛解读，三类方案对应差异化算力与功耗梯度：IME适配低功耗轻量场景，VME兼顾向量计算与通用算力，AME主打超高算力负载，分层设计精准匹配物理AI从低功耗终端到高算力设备的全场景需求。MIPS李勇补充，三类方案并行看似带来短期碎片化问题，但依托RISC-V开放特性，可通过统一软件栈适配不同硬件架构，随着生态持续完善，多样化硬件方案将实现标准化软件适配，充分满足产业差异化需求。现场投票结果显示，产业多数观点认为三类方案将通过优胜劣汰实现自然收敛，逐步形成规范化发展格局。
在物理AI芯片架构路线选择上，“CPU原生集成AI能力”与“CPU+独立NPU异构方案”的行业争议成为热议焦点。SiFive张岩认为，物理AI应用需求尚未完全定型，RISC-V的开放架构优势可实现算力“通用公约数”适配，通过指令集与加速逻辑深度融合，依托统一线程完成上下文调度，兼顾通用性与专项算力需求，契合物理AI迭代发展特性。进迭时空孙彦邦则从产业落地视角提出，机器人等终端客户的核心诉求是快速落地、高效迭代，基于RISC-V构建CPU、AI、实时一体化算力体系，可大幅降低软件开发门槛，加速产品量产落地。
面向高可靠、高安全的车规级物理AI场景，芯原股份汪志伟分享了产业落地现状。当前车载MCU芯片已大规模导入RISC-V架构，凭借高可靠性、高性价比实现快速渗透，单车搭载芯片数量可达200颗左右。但在高阶智驾、车载座舱等先进工艺场景中，RISC-V仍面临车规功能安全认证周期长、高端IP市场认可度不足等问题。不过随着车规案例持续落地、技术体系不断成熟，RISC-V在车载物理AI场景的渗透率将持续提升。现场投票选出RISC-V最先量产的三大物理AI场景，工业自动化、消费级具身智能、智慧汽车位居前列。
针对RISC-V物理AI的长期发展战略，嘉宾们摒弃“对标传统架构”的固化思维，达成全新产业共识。李华庆提出，产业应坚持“硬件创新、软件兼容”的发展思路，充分发挥RISC-V定制化灵活优势，同时兼容主流软件生态，降低开发者迁移成本。孙彦邦进一步提出，AI时代芯片产品应跳出传统云、边、端的场景划分，转而基于大模型参数规模、算力、带宽等核心指标定义产品，精准匹配物理AI智能体的迭代需求。现场投票最终明确，抓住云、边、端AI ASIC产业机遇，是RISC-V物理AI时代的核心发展方向。
针对行业普遍诟病的开发工具链“难用”、生态薄弱痛点，谢涛给出破局思路。一方面需快速兼容主流开源软件栈，快速补齐生态短板；另一方面可依托AI大模型、智能体技术创新生态体系，借助AKO自动算子优化等框架，实现算子智能优化与软件快速迁移，打造差异化开源生态。现场产业投票一致认为，依托开源社区快速迭代，是破解工具链困境的最优路径。
本次圆桌论坛汇聚产业上下游核心力量，全面梳理了RISC-V在物理AI领域的技术价值、落地现状与发展路径。业内普遍认为，凭借开放可定制的架构特性、分层适配的算力方案、持续迭代的开源生态，RISC-V将持续渗透工业、车载、具身智能等核心物理AI场景，成为国产智能硬件自主创新的核心底座，推动物理AI产业规模化、高质量发展。
