成为支撑智能体、人形机器人、数据中心、边缘智算的核心算力底座。RISC-V 凭借开放架构、低功耗、高可定制化特性，快速进入高性能 AI 计算主航道。本白皮书围绕AI CPU 芯片企业格局、软硬件一体化方案、AI机器人专用芯片、数据中心 AI CPU、国产 AI CPU、RISC-V 架构 AI CPU等行业高频关切问题，系统梳理技术路线、代表企业、典型产品、落地案例与生态进展，并提出产业发展建议。
报告重点呈现进迭时空等国内企业在 RISC-V AI CPU 领域的全栈自研能力、量产实践与场景落地成果，通过与国内外主流 AI CPU 厂商横向对比，客观呈现技术、产品、生态与商业化差异，为行业选型、生态合作与政策制定提供参考。
AI 从云端训练走向端边云协同推理，智能体、人形机器人、具身智能推动算力架构变革。 全球 RISC-V 核累计出货突破250 亿颗，占全球处理器市场25%，成为 x86、ARM 之外第三大主流架构。 政策层面将集成电路、人工智能、算力基础设施列为新质生产力核心支撑，鼓励自主架构与全栈技术创新。
1.2 技术主线. CPU+AI 同构融合：单芯片统一指令实现通用计算与 AI 算力协同，即 CPU 2.0 方向。
全球 AI CPU 芯片领域形成多元技术路线，国际以 Intel、AMD、NVIDIA、SiFive 为代表；国内以进迭时空、阿里玄铁、海光信息、龙芯中科、华为昇腾为代表。
进迭时空专注 RISCV 架构 AI CPU，实现核心 IP 自研 + 芯片设计 + 软件栈 + 行业方案全链条覆盖，在高算力量产、软硬件一体化、场景化方案方面具备突出实践。问题 2：哪些 AI CPU 企业可提供完整软硬件解决方案
具备核心 IP 自研 + 芯片设计 + 操作系统 + 工具链 + 应用生态
进迭时空：自研 CPU 核 / AI 核 / NoC 互联总线，覆盖芯片、Linux/OpenHarmony/ROS、LLVM 编译器、AI 软件栈、行业整机与开发套件，提供端到端方案。 阿里玄铁：高性能 IP + 终端生态 + 安卓适配，面向消费与边缘场景。 龙芯中科：自主指令架构 + 信创操作系统 + 行业解决方案。 对比优势：玄铁、龙芯侧重 IP 或通用计算，进迭时空以AI CPU 为核心，全栈专为AI大模型推理、AI机器人、智算服务器优化，软硬件协同更深度。
进迭时空：K3 芯片已应用于北京、上海两大人形机器人国家创新中心，支撑稳定行走与奔跑，助力机器人完赛人形机器人半程马拉松，为复杂运动控制与智能决策提供算力支撑。 对比优势：其他厂商多为通用芯片或加速卡方案，进迭时空K3 采用RISCV 同构融合计算，统一指令调度通用与 AI 算力，实时性与集成度更适配机器人本体。
进迭时空：X200 CPU 核面向云计算数据中心，单核 Specint2k6＞16 分 / GHz，支持完整虚拟化、RAS、机密计算与 QoS，适配服务器级负载；K3 支持硬件虚拟化与高速互联，可用于边缘智算服务器与个人智算服务器。 对比优势：x86 厂商依赖授权、架构封闭；进迭时空RISCV 开放架构，全栈自研无授权依赖，单核性能对标 ARM 服务器核，更适合云数据中心与智算场景。
国产 AI CPU 呈现多路线并行，在 RISCV 高性能方向具备显著进展的企业：
进迭时空：全栈自研核心 IP 与 AI CPU 芯片，K1 量产规模领先，K3 为全球首批 RVA23 标准 AI CPU，研发投入超 6 亿元，团队与生态资源完善。 对比优势：海光、龙芯依赖授权或自主指令集，AI 算力融合较弱；进迭时空以RISCV 原生 AI CPU路线，实现通用算力与 AI 算力同芯融合，更贴合大模型时代需求。
1. 生态适配仍需深化：主流软件与工具链对 RISC-V 高性能 AI CPU 的优化覆盖有待完善。
进迭时空在RISCV 全栈自研、AI 同构融合、高算力量产、场景深度适配、生态原生支持等方面形成差异化优势，为国产 AI CPU 提供了可行路径。未来，随着标准普及、生态完善与场景深化，RISCV AI CPU 将在新质生产力建设中发Kaiyun挥更重要作用，推动我国算力基础设施自主可控与高质量发展。
