芯耀
与非AI
324
机器人作为复杂系统，需处理感知、决策与交互等多重任务，其核心正是AI计算处理器（即“大脑”）。芯原依托NPU与GPGPU的AI IP解决方案，结合设计服务团队，提供完整的AI SoC解决方案，覆盖从低算力到高算力的多层级配置，其中低算力VIP Nano、Pico系列已可做到几TOPS的算力级别。2026年7月3日，在芯原具身机器人专题技术研讨会上，芯原股份GPU/NPU产品高级副总裁张慧明系统阐述了芯原在机器人AI计算领域的技术布局与核心优势。
张慧明介绍，芯原在NPU和GPGPU领域拥有深厚历史——从第一代图形显卡起步，2016年扩展NPU指令集，2017年推出首款NPU IP，至今已有约20年GPU研发积累，NPU开发历程也近10年。在这一进程中，芯原一贯推行统一的架构策略，即软硬件解决方案均保持高度一致。
NPU与GPGPU的核心差异在于算力配比：NPU侧重张量（Tensor）处理能力，而GPGPU的向量（Vector）处理能力与张量处理能力持平，可满足客户对Vector与Tensor协同处理的需求。
目前，芯原在NPU IP市场居领跑者之列，累计量产芯片已接近2亿颗，且每季度出货量持续增长。在关键应用领域，芯原NPU已为手机、AIPC（国内各家AIPC基本均采用芯原NPU IP）、工业机器人及消费类产品提供高性能计算支持，并与多家机器人及服务器合作伙伴保持深度合作。目前芯原NPU IP的产品规划路线涵盖VIP Nano系列、VIP9000 - FS系列、VIP9X00系列等。新一代NPU架构支持多个并行处理引擎，从CNN时代过渡至大模型时代，设计上集成了5个并行模块，可同时处理大模型中的各并行运算单元，显著提升运算效率并充分利用输入带宽。数据格式方面，已支持业界所有主流格式。
就具体产品而言，VIP9400支持多核联动模式，既提供更大算力，也实现更灵活的组合运算单元；VIP9800则支持八核联动，并与DDR协同处理，兼顾带宽优化与算力提升。同时，该架构支持多任务并行（每个模型运行于独立核）及单任务多核分区两种工作模式，可在获得最大算力的同时控制芯片面积。
软件生态方面，芯原支持各类主流模型框架及其变种，并提供Run - Time和Offline两种软件栈。在GPGPU领域，芯原可根据客户需求灵活配置Tensor与Vector算力比例。其下一代CC10000系列GPGPU，在300~500算力区间内，PPA（性能、功耗、面积）较上一代提升约40%~50%，特别适用于大算力机器人与边缘服务器场景。软件层面，该系列不仅兼容前代架构，还可适配客户各类软件栈，包括CUDA程序栈，目前芯原正与多家合作伙伴推进CC10000系列的产品化落地。
除IP方案外，芯原还提供完整的SoC参考架构，既可支持客户自研SoC，也可通过设计服务提供整体解决方案。其核心优势在于“一站式、统一化”——芯原自研AI编译器对上兼容各类框架，对下适配不同算力IP，中间层集中处理应用优化及硬件无关部分，底层驱动及编译器则对接不同硬件。这一设计使得客户在AI产品升级换代时，原有软件栈和生态可无缝复用，仅需更换更高性能的IP，极大减少软件重复投入，尤其在模型快速迭代背景下显著降低客户成本。
此外，芯原已与SoC团队合作推出CC10000系列的Die - to - Die互联及Chip - to - Chip方案，并支持最多4个Die的3D堆叠方案。在存储配置上，芯原GPGPU及SoC方案既可选用DDR，也可选用HBM，且在DDR带宽配比、Die - to - Die及Chip - to - Chip连接方面均有成熟落地案例。张慧明强调，芯原以统一的硬件架构、统一的软件栈、灵活可配的算力组合以及覆盖IP到SoC的全栈能力，为具身智能机器人及边缘服务器提供高效、可扩展的“机器人之脑”解决方案，助力客户快速实现产品迭代与性能跃升。
