进迭时空孙彦邦：下一个计算时代，属于RISC-V与物理AI的融合

“计算架构的更迭，从来不是技术参数的简单竞赛，而是由新的应用场景驱动的生态重构。” 进迭时空联合创始人兼总裁孙彦邦在由上海开放处理器产业创新中心（SOPIC）与芯原联合主办的“RISC-V和物理智能论坛”上强调。

图 | 进迭时空联合创始人兼总裁孙彦邦

x86抓住了个人电脑的浪潮，ARM搭上了移动终端的快车，而今天，当机器人从工业产线走向家庭、田野和城市，物理AI对算力提出了前所未有的融合需求——既要有强劲的CPU通用处理能力，又要有大规模的AI并行算力，还要有保障安全的实时响应。这三者缺一不可，但传统的异构拼接方案，正在成为规模化量产的瓶颈。

孙彦邦提到，进迭时空在过去五年里，选择了一条不同于替代PC或手机的路：用RISC-V的开放基因，去重新定义机器人计算芯片。

这家公司认为，新技术最适合做新产品，而不是在旧战场上打价格战。于是，他们提出了“同构融合计算”的思路——所有算力单元，无论是通用CPU、AI加速器还是实时核心，都基于同一套RISC-V架构，共享统一的内存地址空间。

这意味着开发者不再需要在多套编程语言和底层框架之间挣扎，不同计算模块之间也不必通过昂贵且延迟高的内存拷贝来通信。软件孤岛被打破，硬件冗余得以消除，一颗芯片就能覆盖机器人的多样化算力需求。

这种思路在产品迭代中逐渐落地。孙彦邦透露，公司第一代芯片K1已率先在语音识别、视觉感知和运动控制等关节环节完成产品化验证，语音识别准确率超过98%，双目视觉定位和里程计输出达到了可商用水平。

而第二代K3则进一步将CPU算力推到8核2.4GHz，AI算力堆到60Tops，并嵌入实时核心，专门应对人形机器人这类对可靠性和响应速度要求极高的场景。实际测试中，上海人形机器人创新中心的工程师仅用半天时间，就将一套完整的人形机器人系统从ARM平台迁移到K3上，从编译到跑通，流畅得不像一次架构切换。

孙彦邦强调，这背后的意义不在于跑分高低，而在于生态效率。当机器人出货量从百万级迈向亿级甚至十亿级，集成化、一体化的芯片方案必然取代多板卡拼接的异构方案。通用CPU的易用性、向量扩展的灵活性、实时核心的确定性，加上RISC-V开放指令集带来的定制自由，恰好构成了一个能够快速迭代、广泛适配的底座。物理AI的规模量产不会等待封闭体系缓慢进化，它需要一个开放、统一、可伸缩的计算基石。

RISC-V与物理AI的耦合，或许正是下一个十年计算生态的真正起点。这不是一场简单的替代游戏，而是一次为新物种重新设计“大脑”的过程。当每一台机器人都能拥有足够强大又足够灵活的计算能力时，那个被反复描绘的智能世界，才真正具备落地的支点。