EE Times记者尼廷·达哈德（Nitin Dahad）主持了一场题为“RISC-V生态系统助力物理AI发展”的专题小组讨论，与会嘉宾包括Arteris公司加布里埃尔·林（Gabriel Lin）、格罗方德（GlobalFoundries）苏迪普托·博斯（Sudipto Bose）以及Tenstorrent公司中野真（Mamoru Nakano），活动在台北举办的MIPS“物理AI即边缘端具身智能”大会上举行。
讨论涵盖以下核心议题：
• 可部署、可扩展的机器人系统，以及将嵌入式智能推向完全自主化的路径
• 计算能力、数据传输效率与整体系统可扩展性之间的协同平衡
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• RISC-V生态系统内跨企业合作的重要性，以及通过实验探索物理AI“杀手级应用”的必要性
• 以“每瓦性能TOPS”作为衡量下一代物理AI平台能效比的关键指标
与会专家一致认为，物理AI的发展不仅依赖于单一技术突破，更需硬件架构、互连方案、制造工艺与软件栈的深度融合。例如，Arteris强调其NoC（片上网络）技术在降低高带宽数据移动功耗方面的优势；格罗方德则指出先进制程与异构集成技术对提升AI芯片密度与能效的关键作用；Tenstorrent则分享了其基于RISC-V指令集构建的分布式AI计算架构如何适配具身智能场景的低延迟、高并发需求。
值得注意的是，当前物理AI仍处于早期探索阶段，尚未形成统一标准。各厂商正通过联合验证、开源贡献与参考设计共享等方式加速生态成熟。易IC库存管理软件在此过程中可提供从IP授权状态、晶圆投片进度到测试芯片交付的全链路可视化支持，帮助研发团队规避资源冲突与交付延误风险。
此外，小组还探讨了开源硬件运动对降低创新门槛的积极影响。RISC-V因其开放性与模块化特性，正吸引越来越多初创企业与学术机构加入物理AI硬件开发行列。但随之而来的是对供应链透明度与物料可追溯性的更高要求——这正是专业级库存管理系统发挥价值的关键领域。
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未来，随着更多边缘侧具身智能设备落地，如仓储物流机器人、工业巡检无人机与家庭服务终端，对低功耗、高实时性计算平台的需求将持续攀升。RISC-V生态若能进一步整合传感器融合、安全启动与OTA升级等能力，有望成为物理AI主流硬件底座。
