一、物理智能驱动的计算范式变革

具身智能（Embodied AI）的兴起迫使机器人计算平台从传统的“数字化逻辑”交互转向“物理世界交互”。这不仅是算力的提升，更是架构同构化（Architectural Isomorphism）的必然要求——芯片内部的数据流向必须镜像机器人的物理反馈环路。

基于冯·诺依曼架构的传统CPU或通用GPU在处理多模态感知与实时控制时，面临严重的“存储墙”与“功耗墙”瓶颈。在具身智能场景下，计算范式正从追求极致吞吐量的“尽力而为”计算，向追求确定性时延（Deterministic Latency）的专用 SoC 演进。

因此，行业必然向“原生计算”（Native Computing）平台演讲，其核心特征包括：

高能效比： 针对机器人有限的电池容量与散热空间，在 10W-30W 功耗预算下实现大规模并行算力。

指令与算子融合： 通过自定义指令集直接映射大模型算子，消除指令拆解带来的开销。

物理层存算一体： 消除数据在存储与运算单元间的搬运，突破总线带宽限制。

这种演进不仅是技术的更迭，更是底层物理逻辑的重构，而存算一体与RISC-V则是支撑这一变革的两大支柱。

二、系统功能解构：“大脑、小脑与神经末梢”的重新定义

在端侧大模型时代，高效的“身脑协同”需要通过硬件异构分工实现。我们将其解构为三层架构：

大脑（The Brain）：认知与决策中心。 负责处理端侧视觉语言模型（VLM）与多模态交互。其核心需求在于高带宽（如 153.6 GB/s）与高能效比，以支持大规模参数的实时推理。

小脑（The Cerebellum）：感知与协调中心。 专注于视觉 SLAM、触觉反馈及运动规划。其核心在于 AI 推理与实时控制逻辑的整合。例如，通过 Linux + RT-Thread 双系统共享内存通讯（Mailbox） 机制，实现从感知到动作的“超短链路响应”。

神经末梢（The Nerve Ends）：执行与反馈中心。 锚定底层电机控制与传感器接口管理，要求极高的硬实时确定性。

三层架构性能维度对比

• 专用 SoC 与传统处理器的技术博弈

具身智能专用 SoC 正在重塑市场格局，通过“超短链路”响应替代传统的离散化方案。计算平台多维度技术对比

三、突破物理瓶颈：存算一体（CIM）技术的破局路径

具身大模型在端侧落地的最大障碍在于访存带宽。存算一体（Computing-in-Memory）技术通过在存储单元内直接构建逻辑电路，实现“原地计算”，从物理层消除了绝大部分数据搬运动能耗，是打破冯·诺依曼瓶颈的唯一确定性路径。

• 案例分析：后摩智能（Houmo AI）

后摩智能的“漫界M50”芯片是该路径的量产标杆，其“天璇架构”具有：

原生浮点支持与“零量化”价值：M50原生支持 bFP16 浮点运算。从战略视角看，这不仅是节省量化时间，更重要的是保留了模型原始精度。对于快速迭代的开源模型（如DeepSeek、Llama系列），开发者可实现“云端训练、端侧直推”的无缝迁移，显著降低研发成本。

极致带宽释放：虽然其外部内存带宽为153.6 GB/s，但其内部CIM架构提供的潜在片内带宽可突破 1TB/s，这对于Transformer架构中频繁的特征向量匹配与注意力机制运算至关重要。

效能对比：传统架构 vs. CIM 架构

四、生态自主与定制化：RISC-V 在具身智能中的战略地位

RISC-V 指令集的开源与模块化特性，使其成为具身智能芯片的“原生指令集”。其允许厂商通过自定义矩阵扩展指令（IME）缩短感知到动作的闭环。

• “指令即算子”的深层逻辑

传统架构将矩阵运算（GEMM）拆解为成千上万条标量或向量指令，导致指令译码与分发开销巨大。IME 逻辑通过在底层定义矩阵算子，使处理器在单周期内完成大规模数据处理，绕过了传统流水线的取指瓶颈，使硬件能紧密适配 Transformer 的计算图，保持管线“肥大”且高效。

典型案例分析：

空间计算加速（进迭时空 SpacemiT）：其 Key Stone 架构支持 256-bit Vector 指令。这在战略上保障了 V-SLAM 与点云处理的确定性，允许同时处理多路空间数据流，是实现复杂动态环境下避障的前提。

强感知与稳控制协同（嘉楠科技 Canaan）：勘智 K230 采用异构双核设计，关键在于利用 “Mailbox”（共享内存通讯系统） 实现 Linux（AI 决策大核）与 RT-Thread（运动控制小核）的高效交互，将感知到执行的延迟压制在微秒级，保障了机器人动作的平顺与安全。

高性能本地推理（奕斯伟 Eswin）：EIC7700 通过 64 位乱序执行 RISC-V 内核与级联扩展，能够实现 9 tokens/sec (Llama2-7B) 的输出率，证明了 RISC-V 架构在本地逻辑推理上的强悍性能。

五、国产端侧 AI SoC 竞争格局与技术图谱分析

当前国产供应商已在存算一体与 RISC-V 领域形成梯队分布，呈现出高度差异化的竞争态势。

国产具身智能AI SoC芯片多维对比表

六、行业前瞻：具身智能芯片的未来演进趋势

在未来 3-5 年内，具身智能芯片将向以下技术制高点发起冲击：

三维集成与 TB 级访存：通过3D Stacking 与DRAM-PIM 技术的深度融合，端侧芯片片内带宽将稳步跨越至 1TB/s 以上，使千亿级参数模型在端侧“拎包入住”。

模态融合硬件化：触觉、视觉、激光雷达数据将在芯片内部实现硬件级的时间戳对齐。这种“感知硬同步”将彻底解决高速运动下的空间错位问题。

分布式“主脑+副脑”架构：人形机器人将演进为“大模型推理主脑（PIM/CIM）+ 精细动作控制副脑（RISC-V/MCU）”的分布式计算架构，实现能量与算力的按需分配。