AI硬件进入下半场：当RISC-V遇上具身智能，系统底座之争已然开启

过去很多年，RISC-V 在芯片行业里的位置多少有些“叫好不叫座”。

它总被提及，也总被看好。可真到商业落地时，总感觉差了那么一口气。与 x86、Arm 这些已经在 PC、手机、服务器领域建立起庞大生态的成熟体系相比，RISC-V 长期扮演着一个“有潜力的后来者”——开源、开放、可扩展，听上去处处是优点，但一旦进入产业深水区，开发者最关心的还是那些现实问题：性能够不够？生态行不行？软件能不能接住？

但到了2026年，随着 AI 技术从“屏幕问答”转向“物理执行”，即**具身智能（Embodied AI）**产业的爆发，风向彻底变了。

1. 从“单颗芯片”到“系统底座”的逻辑转换

在 AI 1.0 时代，市场更看重谁的通用性能更强；而在 AI 2.0 时代，硬件竞争的重心正在从“拼单颗芯片”转向**“拼系统底座”**的话语权。

根据最新的行业定义，AI Infra（AI 基础设施） 并非单一的技术模块，而是通过硬件与软件的深度协同，构建起支撑大模型任务全流程的技术底座 。其核心特征在于“垂直整合”，从底层物理硬件到上层工具链形成闭环。

对于具身智能而言，这种整合尤为关键。聊天机器人卡顿几秒，用户尚可等待；但一个正在搬运重物的机器人，如果感知、决策、执行这条链路出现延迟，代价可能是现实中的误操作甚至安全风险。RISC-V 的可定制化特性，恰好能通过硬件插值输出，将统计规律转化为更精准的物理逻辑执行 [8]。

2. 政策与资本的双重“加冕”

2026年被视为具身智能的“规模化元年”。在今年的政府工作报告中，具身智能与量子科技、脑机接口、6G 一起被列入重点培育的未来产业。

资本市场的反馈同样迅速：

3月2日：具身智能领军企业银河通用宣布完成 25 亿元新一轮融资，国家级人工智能产业基金入局。

2026年春晚：银河通用的具身大模型机器人作为指定技术展示亮相，标志着该技术已具备极高的成熟度与社会关注度。

这些信号叠加说明：具身智能已经跨越了实验室概念，正在进入政策、资本和产业链共同推动的“深水区”。

3. 破解“三面墙”：RISC-V 的破局点

在近日举行的“RISC-V+AI 赋能具身智能新纪元”产业论坛上，专家指出，RISC-V 与 AI 的融合是破解具身智能三大核心瓶颈的关键钥匙：

功耗墙：具身智能终端通常为移动设备，对能效比要求极高。RISC-V 的精简指令集能有效降低静态功耗。

算力墙：通过自定义指令集，RISC-V 可以针对特定的 AI 算法（如 Transformer 算子）进行硬件级加速。

生态墙：虽然传统生态由 Arm 统治，但在新兴的 AI 办公、搜索及工业控制领域，RISC-V 的开源特性允许开发者构建更具主权的软件栈 。

4. 未来展望：从“后来者”到“定义者”

当旧的硬件规则开始松动，新架构便有了重新被估值的可能。目前的 AI 大模型本质是通过海量参数拟合算法 ，而 RISC-V 提供的灵活性，让这种“算法拟合”能够更低成本地实现在边缘侧设备上。

正如行业分析所言，AI 硬件的竞争不再是单纯的频率或核数之争，而是看谁能提供最稳定的“系统底座”。在这个下半场，RISC-V 不再是 x86 或 Arm 的备选方案，而是具身智能时代自主创新的核心基石。

对于开发者和企业而言，如何利用像 h.myliang.cn 这样的技术平台，快速接入不同的 AI 架构并进行创新，将成为决定胜负的关键。