机器人作为高度复杂的智能系统，在感知、决策与交互等环节都需要强大的计算能力作为支撑。这个“大脑”的核心，正是AI计算处理器。芯原所做的，本质上就是为机器人打造专属的“思维中枢”——通过NPU与GPGPU两大产品线，结合专业的设计服务团队，提供覆盖低算力到高算力的完整AI SoC解决方案。其VIP Nano、Pico等低功耗系列已具备数TOPS级别的处理性能。

在2026年7月初举办的芯原具身机器人技术研讨会上，芯原GPU/NPU产品高级副总裁张慧明详细阐述了公司在机器人智能计算领域的技术积累与战略布局。

回顾发展历程，芯原在GPU领域已深耕近二十年，从第一代图形显卡起步；2016年正式拓展至NPU指令集，2017年推出首款NPU IP。至今，其NPU研发积累了近十年经验。值得注意的是，芯原始终坚持统一的架构策略——软硬件方案保持高度一致性，不采用双体系设计。

那么，NPU与GPGPU究竟有何区别？核心差异在于算力配比。NPU专注于张量（Tensor）处理，而GPGPU的向量（Vector）处理能力与张量能力基本持平。这意味着在需要同时运行Tensor与Vector任务的场景下，GPGPU更具优势——两者可协同处理，实现更高的效率与灵活性。

芯原在NPU IP领域已处于行业领先地位，累计量产芯片接近2亿颗，且季度出货量持续增长。这一量级如何理解？从手机、AIPC（国内各大AIPC厂商普遍采用芯原NPU IP）、工业机器人到消费类产品，背后均有芯原的技术身影。芯原与机器人及服务器领域的合作伙伴也保持着深度协作关系。

在产品线方面，芯原布局了VIP Nano系列、VIP9000-FS系列、VIP9X00系列等，性能逐级提升。新一代NPU架构的关键变化，是从CNN时代向大模型时代的过渡。设计上集成了5个并行处理模块，可同时处理大模型中的各类并行运算单元，显著提升效率并充分利用输入带宽。数据格式方面，全面支持业界所有主流格式。

具体产品中，VIP9400支持多核联动，算力更大且组合运算更灵活；VIP9800实现八核联动，与DDR协同处理，同步优化带宽与算力。该架构既能支持多任务并行（每个模型独立运行在各自核上），也能支持单任务多核分区。这样既获取了最大算力，又有效控制了芯片面积膨胀。

在软件生态方面，芯原兼容主流模型框架及其各类变种，提供Run-Time与Offline两种软件栈。GPGPU方面，Tensor与Vector的算力比例可根据客户需求灵活配置。下一代CC10000系列，在300~500算力区间内，PPA（性能、功耗、面积）较上一代提升约40%~50%，特别适用于大算力机器人与边缘服务器场景。软件层面不仅兼容前代，还可适配客户现有的各类软件栈，包括CUDA程序栈。目前芯原正与多家合作伙伴共同推进CC10000系列的产品化落地。

从IP到SoC：全栈能力才是真功夫

单纯销售IP是一回事，完整拿下整颗SoC则是另一层次的能力。芯原提供完善的SoC参考架构，客户既可自行设计SoC，也可直接借助芯原的设计服务获取整体方案。核心卖点可以概括为四个字：统一、一站式。

具体而言，芯原自研的AI编译器向上兼容各类框架，向下适配不同算力IP。中间层统一处理应用优化与硬件无关的部分，底层驱动与编译器对接不同硬件。这意味着客户在AI产品升级换代时，原有软件栈与生态可无缝复用——只需将IP更换为更高性能版本，软件无需重写。在大模型快速迭代的背景下，这一优势尤为珍贵，能大幅节省重复投入。

此外，芯原已与SoC团队共同推出CC10000系列的Die-to-Die互联及Chip-to-Chip方案，并支持最多4个Die的3D堆叠。存储配置上，DDR与HBM均可选择，DDR带宽配比、Die-to-Die及Chip-to-Chip连接均已具备成熟落地案例。

张慧明将以上能力总结为：以统一的硬件架构、统一的软件栈、灵活可配的算力组合，加上从IP到SoC的全栈能力，为具身智能机器人与边缘服务器提供高效解决方案。用更直白的话说——就是帮助客户快速打造下一代产品，实现性能提升与快速落地。