从感知到 AI 全栈布局！芯原六大处理器 IP 破解机器人视觉与端云协同难题

机器人技术的蓬勃兴起，正推动着一场从传感器到人工智能的全链路技术革新。

芯原股份首席战略官、IP事业部总经理戴伟进在“芯原具身机器人专题技术研讨会”上指出，机器人本质上是一个移动的人工智能机器，其实现不仅依赖算力，更需要将CPU、GPU与人工智能计算深度结合，并针对具体场景，在云与端之间进行高效的任务协同。

图 | 芯原股份首席战略官、IP事业部总经理戴伟进

在这场技术变革中，低延迟与低功耗是贯穿始终的核心挑战。如何在极短的响应时间内完成与云端的请求交互？戴伟进认为，一种可行的方向是研发极高压缩比的低延迟技术，以减少对高带宽存储的依赖，从而在降低功耗的同时，保障实时性。这种思路已在可穿戴设备等领域得到验证，同样适用于对传感数据处理要求苛刻的机器人系统。

作为实现“机器人之眼”的关键，视觉处理技术是芯原长期深耕的领域。从汽车到机器人，环境感知的难度显著提升，不仅要看得清，更要能快速处理复杂多变的光线。芯原的图像信号处理器（ISP）与显示处理器（Display Processor）为这些挑战提供了针对性解法：在强光、反光等极端环境下，通过阳光可读增强、局部色调映射等算法，确保图像清晰可辨；而对于强调交互表现力的服务机器人，则通过高刷新率与低延迟的GPU互联技术，保障动画流畅细腻。

芯原将这些底层技术凝练为六大类自主可控的处理器IP，覆盖从图形、神经网络到视频、数字信号处理等全链路。这些IP模块不仅能根据性能和功能需求灵活扩展组合，更已在清洁机器人、家庭陪伴机器人及无人机等领域的头部客户产品中落地，形成了一套被市场验证的技术底座。

此外，技术的工程化落地同样关键。芯原不仅提供IP，更通过软硬件结合的芯片定制平台，将长期积累的汽车与机器人领域经验，转化为可复用的解决方案。配合面向人工智能的API框架标准，帮助客户更高效地进行端侧AI应用开发。

从传感器的精准感知，到人工智能的高效计算，芯原的技术布局贯穿了机器人从“看见”到“思考”的全过程。戴伟进强调，这种从传感器到AI的系统级能力，正是支撑未来多样化机器人设备走向成熟的核心基石。