玄铁·践行｜一颗开放架构的芯片，如何在产线、机器人和边缘算力上“跑起来”

阿里达摩院玄铁技术专家冯卓飞首先带来“玄铁A210产品解决方案”主题演讲。A210的硬件底座可以用一句话概括：四颗C920加四颗C908组成八核CPU集群，再集成一颗12TOPS算力的NPU——相当于给芯片同时配上“八核大脑”和“专用AI引擎”，既跑通用计算，也扛AI推理。

性能有多能打？视觉模型MobileNetV2跑到847FPS，相当于每秒识别847张图片；YOLOv8n达336FPS，实时目标检测绰绰有余；更让人意外的是大模型——40亿参数的Qwen3-4B，在这颗边缘芯片上本地推理可达19 token/s，不联网也能流畅对话。

依托这套底座，A210一口气拿出了覆盖家庭、工业、机器人、云终端的完整方案矩阵：

• AI NAS：家里的照片自动分类、用一句话搜图，还能本地跑大模型问答，数据不出家门。

• 边缘网关：一台设备同时实时分析16路1080P高清视频，车间安防、质检一机搞定。

• 泛机器人模组：集成语音唤醒与视觉大模型，让机器人“听得懂、看得清”。

• 云电脑盒子：支持16路硬件加速视频解码，小小盒子胜任云终端。

• VPU转码卡：单卡实现80路1080P转码，单路功耗仅0.8W——一张卡干80路视频的活，每路功耗不到1瓦。

• AI翻译机：支持32种语言互译，端到端延迟低于3秒，说完即译完。

算力还不够？还有两款扩展产品：算力棒通过Type-C接口即插即用，提供12TOPS AI算力；PCIe加速卡基于4颗A210互联，算力直达48TOPS。

值得注意的是“多点开花”背后的逻辑：不是靠为每个场景重造一颗芯片，而是同一套开放的指令集底座，加上灵活的SoC组合。这正是RISC-V“许可开放、按需定制”特性的直接体现——AIoT时代的场景越碎片化，越需要一种能被各方自由裁剪、深度定制的开放架构。当“让大模型深入车间产线、让智能体融入工艺流程”成为智能制造的主线，算力底座的开放性与可塑性，就是从技术演示走向规模部署的前提。

九宸微电子总经理王洁随后带来“玄铁铸核，九宸启芯”主题演讲。这家2024年成立的年轻公司，定位却毫不含糊——“机器人智能电控的引领者”。底气何来？一方面，其核心研发团队源自达摩院无剑SoC团队，历经十余年协同作战、累计交付数亿颗量产芯片；另一方面，正是开源架构让这支队伍站在玄铁内核的肩膀上，快速长出自己的全栈能力。

两款主力芯片，各有绝活：

• TD1601：基于玄铁C906内核，单位性能提升1.5倍以上，按车规标准设计，覆盖QFN32至QFN80多种封装——从微型传感器到复杂控制器，一颗料号家族全适配。

• TD2601C：600MHz+300MHz双核架构，待机功耗仅1μA。1微安是什么概念？对靠电池“吃饭”的机器人关节而言，这直接决定续航长短。在工业灵巧手中，一颗芯片即可管理所有电机——十指翻飞的背后，是一颗“中国芯”在当家。

芯片之外，九宸微还提供从底层驱动到应用程序的完整软件栈，以及CDK、DevOps等开发工具。即将发布的CDK 3.0将全面升级工程模板和界面，新型调试方案把调试和烧录功能集成一体——让下游厂商的开发门槛一降再降。

一家创业公司敢把“引领者”写进定位，深层原因在架构的选择：基于玄铁内核构建全栈自主可控的软硬体系，既不被指令集授权的门槛挡在门外，也不必从零自研一颗CPU。RISC-V降低的不是技术难度，而是进入产业核心环节的门槛——让中小团队也能在开放生态之上，长出自己的核心竞争力。本届工博会上，具身智能正从展台演示走向产线作业，机器人本体竞争的焦点日益转向底层零部件与电控系统，而开放架构恰好为这一层注入了新的可选路线。

两场演讲，勾勒出RISC-V产业化的清晰图景：达摩院玄铁以A210为支点撬动多元场景，九宸微以玄铁CPU为内核构建机器人电控全栈能力。一个出底座，一个做尖刀——这正是开放生态最理想的分工。

与上午“玄铁·立标”强调的“标准画好蓝图”相呼应，这一场给出了答案的另一半：产品让蓝图得以实现。这也是RISC-V与封闭架构最大的不同：规则写在开放的规范里，任何人都可以按同一套规则做出各自的产品。

放到本届工博会“智能经济 智造无界”的语境里，“践行”的意义更为具体：智能经济的底座是算力，智造无界的前提是开放。当开放架构的芯片开始在边缘网关、机器人关节、云终端和算力扩展卡里各就各位，“从1到100”的产业化进程，就有了最踏实的注脚。

衡量一个开放生态的成色，从来不是规则本身有多完备，而是按这套规则长出来的产品，够不够多、够不够好。从立标到践行，玄铁和它的生态伙伴们，正在把这两件事同时做扎实。