聚焦具身智能底层算力，芯原详解机器人全链路IP解决方案

7月3日，在芯原股份（VeriSilicon）举办的“具身机器人：感知·计算·行动”专题技术研讨会上，芯原股份首席战略官、执行副总裁、IP事业部总经理戴伟进发表了《机器人技术基石：从传感器到AI》的主旨分享。
 

芯原股份首席战略官、执行副总裁、IP事业部总经理戴伟进
 
戴伟进率先抛出行业核心观点，厘清市场普遍存在的认知误区：“很多行业从业者认为，机器人的核心价值在于堆砌 AI 算力，但我们经过大量落地实践得出结论：一台机器人的价值，从来不取决于搭载了多少 AI 模型，而在于能否极速、精准地把多传感器融合数据转化为安全、智能的动作。”
 
在他看来，机器人、车载智能、AR/AI 眼镜底层技术逻辑高度同源，但机器人场景挑战更严苛：汽车行驶环境相对规整，而家用、商用、人形机器人需要持续移动、动态避障、应对强光、反光、复杂杂物等多变环境，同时机身轻量化、电池容量受限，对延迟、功耗、内存带宽三大指标提出极致要求。
 
人形机器人是行业长期终极目标，但产业落地遵循循序渐进路线。现阶段清洁机器人、陪护机器人、商用导引机器人、工业无人机已经实现规模化交付，能够实实在在为客户创造价值。产业不必盲目追求全功能人形产品，优先复用成熟视觉、AI、视频处理技术，基于现有芯片体系打造轻量化、可量产的机器人方案，才是更务实的发展路径。”
 
戴伟进表示，轻量化机器人可实时追踪人物、动态跨越障碍，输出流畅电影级成像，背后正是成熟多模态感知与低延迟计算技术的落地验证。
 
他进一步拆解机器人计算架构逻辑：机器人本质是一台移动式人工智能设备，算力体系并非单一 NPU，而是 CPU、GPU、NPU、ISP、VPU、DSP 异构协同的混合计算平台；同时计算不能全部堆在设备端，需要端云分层协同。而端云交互最大瓶颈在于数据传输时延，超高压缩比、无DDR低延迟架构，是打通端云协同、保障机器人实时响应的关键赋能技术。
 
核心技术突破：解决机器人低功耗低延迟痛点
 
针对机器人高带宽、高功耗、高时延的行业共性难题，芯原自研的FLEXA核心技术，也是芯原机器人IP体系差异化核心壁垒。
 
据戴伟进介绍，“传统机器人视觉、AI处理链路需要频繁读写外部DDR内存，数据搬运带来巨大功耗与毫秒级延迟，一旦遇到高速移动、动态避障场景，极易出现感知滞后、动作失控。我们推出 FLEXA 全链路无 DDR 解决方案，实现分段式片上 SRAM 数据流处理、硬件并行执行，ISP、NPU、GPU、VPU、显示处理器之间可直接互通数据，全程无需外部 DDR 参与数据中转。”
 

 
基于FLEXA技术打造的一体化IP子系统，可实现三重核心优势：
 
1.极致低时延 AI 计算：多传感器数据并行处理，消除DDR读写带来的传输延迟，适配机器人实时避障、动态追踪需求； 

2.超低功耗运行：大幅削减内存访问功耗，适配小型轻量化机器人、可穿戴类人形设备； 

3.一体化流式处理：从传感器成像、AI 推理、视频编码到屏幕显示全链路打通，分段处理数据流，适配声音、触控、视觉多模态融合场景同花顺财经。
 
据介绍，这套DDR-Less方案已在多款可穿戴、小型移动设备完成验证，迁移至机器人场景后，能完美解决多模态传感数据同步、时序匹配难题。同时芯原配套统一帧缓冲压缩技术，端侧传感数据压缩率大幅提升，端云交互延迟可控制在极低区间，兼顾本地实时运算与云端大模型协同推理。
 
除FLEXA架构创新外，深耕DSP领域二十余年的技术积累，成为芯原机器人方案另一重支撑。同时，机器人需要专用图像增强、光线优化算法，商用服务机器人常工作在强光、反光大理石地面等恶劣光照环境，家用陪护机器人需要细腻流畅的表情动画显示，芯原DSP+AI融合方案搭载SRE日光可读增强、LTM局部对比度映射技术，在直射阳光下也能还原清晰画面，搭配FLEXA高速低延迟显示接口，保障高刷新率、高色准的机器人交互屏幕输出效果。
 
全栈IP矩阵，适配全品类机器人落地
 
在演讲中，戴伟进展示了芯原面向机器人的全链路IP产品矩阵，形成从3D空间感知、AI推理、视频编解码到人机交互显示的完整技术闭环，实现机器人感知、决策、反馈全流程打通，支撑量产落地。
 
其中，在分层AI计算NPU产品线，芯原能够覆盖全算力梯度，芯原 VIP9X00 系列 NPU 构建分层算力体系，适配不同形态机器人差异化需求：
 
- PICO/Nano 超低功耗系列：芯片面积最小，常驻低功耗推理，适配小型家用陪护、桌面机器人；
- 嵌入式内存计算 VIP9X00：紧密耦合终端应用，兼顾性能与功耗，是主流商用机器人主力方案；
- 边缘服务器级 CC9X00CC：搭配 3D 堆叠内存、Chiplet 架构，高算力 GPGPU+NPU 异构组合，适配大模型本地部署、人形机器人复杂环境决策；
- 云端 CC9X00TC：支撑大模型训练，实现端云分层算力协同。 


 
整套 NPU 原生支持多模态融合、Transformer 硬件加速，搭配芯原标准化 API 开发框架，降低客户机器人 AI 应用开发门槛，可快速复用汽车、AR 眼镜成熟开发工具链，缩短芯片量产周期。
 
据介绍，芯原 VPU 服务全球前 20 云厂商中 7 家、国内头部互联网企业与多家新能源车企，视频编解码低功耗、高压缩特性适配机器人实时画面回传、远程操控；
 

 
专属机器人显示处理器 IP 针对性优化两大场景：面向商用导引机器人，强化强光环境可视性、色彩精准度；面向家用陪伴机器人，依托 FLEXA 高速接口实现高刷流畅动画，提升机器人表情交互表现力，完整补齐机器人 “感知 - 决策 - 交互” 技术闭环。
 
软硬协同构建开放生态，加速机器人商业化量产
 
戴伟进在分享最后阐述芯原落地思路：芯原不单单提供单一硬件 IP，而是打造中心化异构计算架构，将 AI 深度嵌入整条处理流水线，同时打通硬件 IP 与软件工具链，提供标准化开发框架，规避客户重复开发成本。
 
“我们所有功能 IP 均可按需弹性扩展，通过 ISP、NPU、GPU、VPU、DSP、显示处理器自由组合，为清扫、商用、人形、无人机等不同品类机器人定制差异化算力平台。目前我们正与多家行业头部客户深度协同，基于整套 IP 矩阵推进机器人芯片量产落地，已有多款搭载芯原全套视觉与 AI IP 的产品实现市场交付。”