从AI PC到机器人，此芯P1如何以“中高性能”卡位AI新战场？

在AI算力从云端向边缘端扩散的产业变革期，此芯科技以一场主题为“万物共芯 生生不息”的生态大会，系统展示了其“一芯多用”战略的技术底座与生态成果。从开发板、AI PC、迷你工作站、AI NAS、边缘服务器到机器人，基于自研芯片此芯P1的多元产品集中落地，标志着这家成立四年的公司生态布局初步成型。

图 | 以“万物共芯 生生不息”为主题的此芯科技2025生态大会现场；来源：此芯科技

战略定位：不做“专一芯片”，要做“端侧中高性能通用底座”

“端侧场景特别多，算力跨度从几个TOPS到几百个TOPS不等，我们不做全场景覆盖，而是聚焦中高性能。”此芯科技创始人、CEO孙文剑在接受采访时指出，公司的产品逻辑是打造“端侧通用智能算力底座”，重点覆盖PC、车载、机器人三大计算平台。

图 | 此芯科技创始人、CEO孙文剑；来源：此芯科技

与追求单点极致的AI加速芯片不同，此芯P1芯片采用异构融合架构，集成CPU、GPU、NPU，通过灵活的接口设计与可扩展的PCIe能力适配多元场景。孙文剑用了一个生动的比喻：“以USB接口为例，芯片设计需要保留适度冗余，以应对终端产品的多样化需求。”

在技术实现上，P1芯片展现出三个层面的架构创新：

1. 三丛集CPU架构与缓存优化

P1采用ARMv9.2指令集，搭载12核三丛集CPU：4个Cortex-A720@2.6GHz高性能核、4个Cortex-A720@2.4GHz能效核、4个Cortex-A520@1.8GHz低功耗核。特别值得一提的是，P1集成了12MB L3全核共享缓存，有效缓解了多核数据交换瓶颈。

2. 异构计算单元协同

• GPU部分采用Arm Immortalis-G720 MC10，支持硬件级光线追踪与VRS（可变速率着色）；
• NPU集成30TOPS算力；

在CPU+GPU+NPU联合调度下，综合算力达45TOPS，支持百亿参数模型端侧运行。

3. 内存子系统创新

P1支持最高64GB LPDDR5，带宽最高可达100GB/s。

生态破局：标准化与开源成为“关键武器”

“Arm与x86竞争，标准化是基础。”此芯科技市场和生态总经理周杰指出，此芯科技从三年前加入微软牵头的Linaro Windows on Arm工作组，成为全球第四家成员时，就确立了“通过标准融入生态”的发展路径。

图 | 此芯科技市场和生态总经理周杰；来源：此芯科技

2025年，此芯科技在开源与标准化方面实现系统性突破：

Linux内核主线：贡献超4500行代码，推动PCIe等关键驱动进入内核；

全栈固件开源：涵盖EDK2 UEFI固件、TF-A安全启动链与OP-TEE可信执行环境；

通过Arm SystemReady L6认证：达到数据中心级硬件合规标准；

启动Project ARP：与微软、Arm、Linaro共建Armv9 PC参考平台。

“标准化让我们与国产GPU厂商在两周内完成硬件适配，点亮Windows并可运行《黑神话：悟空》。”周杰表示，“这个案例充分证明，没有标准化，这种研发速度是不可想象的。”

在工程师关注的软件栈层面，此芯科技的创新体现在三个维度：

1. 统一固件架构

此芯科技开源的固件体系创新地实现了同一套固件同时支持ACPI（PC标准）与Device Tree（嵌入式标准），可支持Secure EL2硬件虚拟化，增强系统安全隔离。

2. 内核级优化

除了在Linux 内核主线贡献PCIe主机控制器等驱动外，还针对实时性场景优化内核调度器，将任务响应延迟降至微秒级。

3. AI工具链与模型仓库

在魔搭社区开源的115个端侧优化模型覆盖视觉、语音、NLP等多场景。

商业化进展：从AI PC到“超出预期”的边界拓展

尽管AI PC仍是主战场，但P1芯片在边缘服务器、NAS、机器人等领域的落地“超出预期”。此芯科技销售副总裁陈杰峰列举了一系列合作伙伴：

• 迅龙软件：推出面向边缘和端侧AI的开发板OrangePi 6 Plus，即将量产面向机器人和边缘 AI的开发板OrangePi CM6 Pro 和 OrangePi 6；
• 贝启科技：推出AI PC开发板与AI Mini PC；
• 美高创新：推出迷你工作站MS-R1与AI NAS N5R；
• 深度数智：推出兼容Framework模块化笔记本的AI PC；
• 六联智能：推出首款搭载P1的笔记本电脑CX1N793-140M-HK；

值得一提的是，在题为《边端AI的机遇与挑战》的圆桌环节中，天数智芯副总裁梁斌透露，此芯科技正在和天数智芯合作，共同开发机器人“大脑+小脑”异构方案。

对此，周杰透露：“在机器人领域，P1芯片凭借强大的CPU性能与丰富的接口能力，成为‘Intel CPU + NVIDIA GPU’方案的国产选择。当前，已有客户正在用P1芯片搭配国产GPU，打造接口兼容NVIDIA AGX的国产机器人平台。”

短期挑战：在有限资源中做“精准投入”

关于公司当前所面临的挑战，孙文剑坦言：“作为一家初创公司，虽然产品线已覆盖AI PC、机器人、边缘服务器等多个高潜力赛道，但资源约束使其无法在所有方向上齐头并进。”

“公司对此采取了‘流水线式’的产品导入策略，即在不同赛道中排定优先级，分阶段、有节奏地推进客户项目。例如，先集中力量支持工控PC、开发板等早期客户完成量产，再逐步将经验复用到迷你PC、一体机、机器人等后续场景。” 孙文剑补充道。

这种策略虽能缓解资源压力，但也要求团队必须具备极强的客户需求洞察与项目节奏把控能力，确保每一步投入都能最大化撬动生态与市场回报。

与此同时，公司必须在“聚焦”与“拓展”之间谨慎权衡。孙文剑强调，尽管端侧场景复杂多样，此芯仍将自身定位在“中高性能”市场，避免陷入低端红海或盲目追逐顶尖算力。而在生态建设上，则采取“头部客户深度绑定”与“社区化生态培育”并行的双轨策略：一方面与少数重点客户紧密合作、快速迭代；另一方面通过开源模组、软件工具等降低准入门槛，吸引更广泛的开发者参与。这种“抓重点、广赋能”的思路，正是其在资源有限条件下实现生态扩张的关键路径。

写在最后

端侧AI的浪潮已至，但远未定型。孙文剑清醒地指出，这仍是一个早期阶段，真正的爆发有赖于芯片、操作系统、框架、大模型乃至上层应用的全链条协同与深度耦合，单点突破难以构成持久的壁垒。面向未来，孙文剑透露，公司计划在2026年推出新一代芯片，进一步强化AI算力与能效。

生态的成熟无法一蹴而就。周杰对此有着务实的预期：“Arm在服务器领域花了十几年一步一步站稳脚跟并持续扩大市场份额，端侧生态也需要耐心。我们的角色不是颠覆者，而是融入者——通过标准化与开源，与全球伙伴共同定义下一代端侧算力。”

着眼于下一轮竞争，此芯正围绕核心技术栈进行持续投入：在硬件层面，探索通过3D先进封装提升集成度与能效；在架构层面，持续优化CPU+GPU+NPU的异构计算与智能调度，以释放更高效率；在软件层面，致力于建设从芯片驱动到模型部署的完整工具链，降低开发门槛。