2026年世界人工智能大会释放了一个明确信号：AI正从云端走向终端，从对话框走向真实世界。端侧智能不再是概念，而是产业共识。对于机器人产业而言，这意味着算力正在“下沉”到本地硬件，端侧AI的规模化落地将重塑硬件选型逻辑。

一、端侧AI：从“边缘选项”到“产业共识”

在WAIC 2026上，端侧大模型成为多个展区的核心议题。多家头部AI企业和芯片厂商释放了明确的端侧信号，标志着行业共识的形成。

端侧模型成为独立技术路线

行业共识正在形成：端侧模型不是云端模型的“简化版”，而是独立、原生的端侧方案——不依赖网络即可快速响应，在离线环境下完成语音唤醒、指令识别、语义理解等任务。以参会某AI企业展示的端侧模型为例，其技术路线已脱离“蒸馏云端”的路径依赖，完全基于端侧场景原生开发。

端侧推理市场被预测为“爆发级”增量

多位与会嘉宾在演讲中指出，端侧推理市场将比云端推理市场大出一个数量级。四大场景被公认为率先爆发的赛道：AI PC、智能座舱、具身智能机器人、智慧家庭。部分自研端侧AI推理芯片已支持3B-13B模型部署，在7B模型推理场景下实现接近100 tok/s的解码速度，功耗控制在5W-15W区间。

存算一体架构走向商用

本届WAIC上，多家芯片厂商展示了存算一体架构的AI终端。基于“存算一体”技术路径，在10W级别功耗下实现百TOPS级单芯片算力，可流畅运行30B至120B参数量级大模型，已应用于AI PC、桌面机器人等多元终端。

行业释放的信号高度一致：AI推理正在从云端向终端大规模迁移，端侧算力已成为产业争夺的核心战场。

二、端侧AI落地对机器人主控硬件提出了哪些新要求？

端侧AI的规模化落地，对机器人主控硬件提出了三个层面的新要求：

算力与功耗的平衡——够用且持续

与云端芯片追求“性能优先”不同，端侧芯片更关注“成本和功耗”。机器人需要在有限的电池容量和散热条件下持续输出算力，过热降频或功耗过高导致续航缩短，都是硬件选型的真实陷阱。当前端侧芯片在功耗、成本和性能上尚未完全满足具身智能机器人的要求，供给侧仍处于持续进化阶段。

小提示： 在选择端侧芯片时，建议优先关注功耗与算力的平衡，而非单纯追求高性能。也可以考虑通过降频策略或散热设计，来避免因过热导致的性能损失。

接口与扩展能力——接入的设备远比想象的多

一台完整的机器人需要同时连接电机驱动器、编码器、IMU、激光雷达、深度相机、麦克风阵列等多种外设。主控板的接口配置直接决定了机器人的自由度上限和感知能力边界。

小提示： 在设计机器人硬件时，建议预留至少2-3个扩展接口，以应对未来可能的设备升级。同时，注意接口的兼容性，例如USB-C、M.2等，确保能灵活接入不同外设。

实时性与AI推理的协同——既要“想得快”也要“动得稳”

在工厂流水线上，AI决策的每一秒延迟都可能被成倍放大，影响生产效率；在具身智能场景下，响应速度直接关系到任务成败。端侧大模型本地化部署的意义，正是在于压缩响应延迟，让机器人在不依赖网络的情况下实现毫秒级决策。

三、瑞迅科技：端侧AI时代的机器人硬件底座

瑞迅科技深耕ARM嵌入式工控领域近二十年，基于瑞芯微RK3568、RK3576、RK3588等高性能芯片平台，推出系列嵌入式工控板、机器人控制主板和定制机器人主板，为端侧AI时代的机器人提供“从核心板到整机”的硬件底座。

RK3568平台：入门级服务机器人与AGV的性价比之选

四核Cortex-A55架构，内置NPU算力，功耗控制优秀。适配固定路线AGV、基础服务机器人等场景，可支撑轻量级语音指令识别和基础感知任务。

RK3576平台：中高端服务机器人的均衡之选

性能与功耗优化适配，适合需要同时处理多路传感器数据、运行轻量级AI推理的中高端服务机器人。

RK3588平台：旗舰级工业机器人与具身智能首选

八核架构，支持8K视频编解码和多路摄像头接入。在瑞迅科技的配送机器人方案中，RK3588平台承担了路径规划、环境感知、语音交互、物体检测等多模态AI任务。作为工业机器人主板的核心算力底座，RK3588同样适用于巡检机器人、协作机器人等高端场景。

WAIC 2026传递的信号是清晰而强烈的：大模型正在走出对话框，走进真实世界。端侧智能不再是“边缘选项”，而是产业共识。对于机器人产业而言，这意味着AI能力从云端下沉到本地硬件已成不可逆的趋势——谁能提供“算力够用、功耗可控、接口完备”的硬件底座，谁就能在端侧AI时代占得先机。

瑞迅科技以RK3568、RK3576、RK3588为核心的嵌入式工控板、机器人控制主板和定制机器人核心板，为端侧AI时代的机器人提供“从大脑到四肢”的完整硬件支撑。

常见问题

什么是存算一体架构？

存算一体架构是一种将存储和计算单元融合在一起的技术，能减少数据在存储和计算单元之间的传输，从而降低功耗和延迟。在端侧AI中，这种架构能让芯片在低功耗下实现高算力，适合运行大模型。

如何选择端侧模型的参数规模？

端侧模型的参数规模取决于应用场景和硬件限制。例如，轻量级任务（如语音指令识别）可选择3B-7B模型，而复杂任务（如环境感知）可能需要30B-120B模型。选择时需平衡功耗、算力需求和实时性要求。