定义具身机器人的EQ 芯原精准发力DSP

在具身智能的宏大叙事中，NPU（神经网络处理器）定义了机器人的能力上限（IQ），而DSP（数字信号处理器）则赋予其灵活、聪明且实时的反应能力（EQ），是实现物理世界智能交互的坚实技术底座。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NPU/DSP产品线软件与应用高级总监毛夏飞深入探讨了DSP在机器人感知领域的关键作用以及该公司相关核心技术积累。

毛夏飞指出，尽管将感知、理解、规划与动作融合于一体的VLA（视觉语言动作）模型在理论层面趋近完美，但在实际物理应用中，机器人面临着“感知 - 决策 - 行动”闭环的严苛考验。在毫秒级的时间内完成整个循环，并应对低功耗、散热等物理限制，是当前技术落地面临的巨大挑战。他强调，机器人感知领域存在三大核心需求，而DSP架构正是满足这些需求的理想方案：

运动控制

算力

毛夏飞从语音、视觉和运动控制三个维度，详解了DSP的落地实践：

·语音交互：从“听见”到“听懂”的基石

在嘈杂环境、远场及混响等复杂声学场景下，确保机器人听得清、听得懂是极富挑战的课题。DSP在处理波束成型、语音降噪等传统强项算法上具有天然优势，能够精准定位声源并提取清晰语音，为后续的语音识别（SR）和语义理解提供高质量输入，从而保障流畅的人机交互体验。

·视觉交互：AI之外的“加速器”

视觉处理远非仅靠AI。图像格式转换、特征抽取以及SLAM中的后端优化，涉及海量且规则化的矩阵计算，这并非NPU所长。芯原的DSP凭借其专用架构和指令集，可高效承担这些预处理与后处理工作，与NPU形成完美的异构计算组合。

·运动控制（运控）：精度与实时性的保障

具身智能的运动控制对处理精度和实时性要求极高。在无法无限提升算力的物理限制下，必须依靠处理器本身的效率。DSP凭借其周期级别的精确指令控制，能够有效规避外部数据延迟，提供高度可控的低延时响应，确保机器人动作的精准与流畅。针对上述需求，芯原推出了第五代DSP的完整产品线及平台化解决方案：

·Nano系列：专注超低功耗语音处理

该系列产品可细分为多个IP，专为语音应用优化。其子系统可集成多通道ZDMA，并可选配NNU（神经网络单元）以支持语音类神经网络加速。在实际客户落地案例中，芯原不仅提供DSP核，还提供包含音频系统、常见外设、算法库及应用Demo在内的平台化方案。实测数据显示，在典型语音交互场景下（1秒有效语音，9秒待机），其平均功耗可低至微瓦级。

·Vision系列与ZSP 5000系列：高性能视觉与融合计算

面向高性能计算场景，ZSP 5000系列支持单精度浮点运算，并且算力从左到右逐档翻倍。为应对日益复杂的算法和高分辨率图像处理需求，芯原设计了灵活的多核架构，支持同构或异构集成。例如，客户已落地采用四核DSP并辅以语音配置的方案。多核间通过专用的硬件化通信模块，可实现核间及与CPU间的高效数据交互。

·AI - CV融合计算与SLAM验证平台

芯原的DSP可独立完成非AI任务，也可与AI/NPU协同工作，例如在同一模型推理中分工合作。针对SLAM应用，芯原建立了专门的验证平台，集成了ZSP 5000系列、NPU（用于场景分析，提升鲁棒性）及Nano系列。其中，CV200负责前端加速，ZSP Core进行后端优化，NPU进行检测分析，共同提升系统的稳定性。在低功耗SLAM场景中，CV200 IP是一个理想选择。

·灵活的扩展性与丰富的软件栈

芯原DSP提供Zturbo扩展接口，允许客户自定义指令集或硬件加速模块，并可通过DSP指令直接控制，实现“紧耦合”或“松耦合”集成，极大提升了灵活性。毛夏飞强调，在软件生态方面，芯原提供了完备的支持。其Nano TC系列软件栈支持两种部署路径：一是通过工具将预训练模型（来自多种框架）直接进行导入、量化并生成代码，实现“零手工编码”部署；二是通过开源框架调用。基础软件库已涵盖106个常用AI算子，并支持INT8、INT16数据类型。此外，芯原还实现了对OpenVX 1.3和OpenCV核心函数库的全面支持，并提供图形化的开发环境，便于性能分析与调试。

毛夏飞表示，在物理AI与具身智能时代，DSP正凭借其确定性的低延时、卓越的能效比、灵活可扩展的架构以及从MCU级别到多核向量处理器的全系列覆盖能力，成为定义机器人“EQ”的关键。NPU决定了机器人能处理多复杂的任务，而DSP则保障了它在现实世界中能否灵活、聪明、稳定地行动——两者相辅相成，共同推动具身智能走向更广泛的商业落地。