睿芯携高光D35亮相2026物理AI与世界模型大会 RISC-V+数据流架构定义物理AI算力新范式

10 月 20 日至 22 日，2026 物理 AI 与世界模型大会在南京国际博览中心盛大举行。本届大会以「建模物理世界·智启美好未来」为主题，由江苏省数据集团、南京大数据集团有限公司、中国人工智能学会联合主办，是全国首个聚焦物理 AI 与世界模型的垂直行业峰会，汇聚 5000 余名行业专业观众、领域专家学者与领军企业，围绕机器人、自动驾驶、工业视觉等物理 AI 核心场景展开深度研讨。

苏州睿芯集成电路科技有限公司携旗舰产品高光 D35 数据流物理 AI 芯片亮相大会具身智能展区（展位号：4 号馆 D22），以「数据流驱动计算」的架构创新，向行业展示物理 AI 时代的国产算力新选择。

物理 AI 风口已至：AI 从云端走向物理世界

当大模型在数字世界的能力边界不断拓展，AI 的下一程正在加速涌向物理世界。

本届大会传递出一个清晰的信号：AI 正在从云端走向物理世界，机器人、自动驾驶、工业视觉等场景正迎来属于自己的一届大会。现场产业联盟成立、《「物理 AI 与世界模型」产业图谱》发布、重大合作项目集中签约，物理 AI 正从概念讨论快速走向产业落地。

业内分析认为，物理 AI 与传统云端 AI 的核心差异在于「实时性」与「端侧部署」：

• 机器人需要感知-决策-控制的全链路毫秒级响应

• 自动驾驶要求低延迟推理与高可靠性

• 工业视觉需要在产线端侧完成缺陷检测与质量控制

• 安防、卫星等场景对功耗、隐私、环境适应性提出了苛刻要求

这些需求共同指向一个核心挑战：物理 AI 需要高能效、低延迟、可部署在端侧的专用算力底座。

而这正是睿芯高光 D35 的核心定位。

高光 D35：为物理 AI 量身打造的数据流算力底座

在睿芯展位 D22，技术人员向络绎不绝的参观者介绍了高光 D35 的核心技术优势。不同于传统 AI 芯片依赖「堆算力」的路线，高光 D35 选择了一条更底层的差异化路径——数据流架构。

传统冯·诺依曼架构下，数据存储在内存中，计算时需要搬到 CPU/GPU，计算完成再搬回去，80% 的功耗消耗在「数据搬运」上。这就是困扰 AI 算力的「内存墙」问题。

数据流架构则从根本上改写了计算范式：数据到达即触发运算，数据流向哪里，计算就在哪里发生。无需指令调度，无需反复搬移，从根源上破解了「访存墙」瓶颈，能效比比同类竞品提升数倍。

在指令集层面，高光 D35 搭载全自研高性能 RISC-V CPU 内核 IP，已通过英特尔全球采购认可，标志着内核 IP 的性能、稳定性、兼容性达到国际一流水平。

RISC-V 指令集保障了自主可控的技术底座，数据流架构提供了结构性的能效优势。两者异构协同，构成了「指令集自主 + 架构创新」的全栈自主技术路线，恰好命中物理 AI「实时决策 + 端侧部署」的算力刚需。

睿芯已经在数据流技术方向积累了 20 余年，也是国内最早进行 RISC-V CPU 研究的团队之一。如今，睿芯团队拥有 80 余项数据流架构技术专利，核心研究成果获 ISCA 2026 国际计算机体系结构顶会最佳论文提名。学术深度与产业落地的双向印证，让 RISC-V+数据流这条技术路线正在物理 AI 时代重新焕发生机。

展位聚焦深度对接：技术人员成「最忙的人」

据现场了解，睿芯此次参展以技术深度交流与生态伙伴对接为核心目标。展位虽然没有炫目的动态演示，但凭借扎实的技术实力和明确的场景价值，吸引了大量专业观众驻足交流。

宣传册+技术人员面对面的组合，反而让沟通更聚焦、更深入。现场技术团队从开馆到午间几乎没有停歇，接待了包括机器人企业、工业自动化厂商、智能驾驶方案商、安防集成商、科研院所等多类观众。

「大家不是来看热闹的，都是带着具体问题来的。」睿芯现场技术负责人表示，「很多客户上来就问能效比、延迟、算力密度、功耗、软件栈适配这些硬指标，我们也不需要花时间做效果展示，直接对技术参数和方案细节，效率反而更高。」

交流的问题主要集中在几个方向：

•机器人领域：端侧大模型推理延迟、多模态感知算力需求、功耗与散热

•工业 AI 领域：缺陷检测实时性、产线端侧部署方案、环境适应性

• 行业智能计算：AI PC 一体机、AIGC 以及端侧本地运行大模型方案、功能安全与可靠性

• 软件生态：模型适配情况、迁移成本、工具链完善度

不少企业在深入交流后，直接预约了后续的技术对接与样品评估。

「参加这种垂直行业峰会，最重要的不是人流量，而是精准度。」睿芯市场负责人表示，「物理 AI 这个赛道的客户很明确，他们知道自己要什么，也能看懂技术的价值。我们来这里，就是要让更多行业伙伴知道，国产芯片里有高光 D35 这样一条全栈自研的路线，在物理 AI 场景有结构性的优势。」

全栈自研：从学术积累到量产落地

睿芯的技术积累可以追溯到二十年前。

团队负责人范东睿博士曾参与龙芯一号、二号、三号架构设计，主持完成了超标量 Godson-X、64 核 Godson-T 等多款国产处理器研发。其中 Godson-T 众核处理器曾被《Microprocessor Report》评选为 2011 年服务器领域十大事件，是当年唯一入选的学术芯片。

2007 年，范东睿赴美师从高光荣教授（大陆最早的 ACM/IEEE 双 Fellow 之一），深耕数据流架构。回国后，坚持对数据流技术深入研究，二十年技术沉淀，最终在高光 D35 上实现量产落地。

目前，高光 D35 已在具身智能、视频智能、智慧园区、舱驾一体、卫星与通信等多个领域实现商业化落地。2025 年实现盈亏平衡。

量产即落地，落地即验证。高光 D35 用实打实的商业业绩，证明了数据流架构在物理 AI 场景的真实价值。

政策与产业共振，物理 AI 进入加速期

「十五五」规划明确将动态稀疏计算、边缘推理芯片列入重点技术攻关领域。物理 AI 作为边缘推理最重要的应用场景之一，正在获得政策与产业的双重加持。

睿芯的技术路线——RISC-V 开放指令集 + 数据流计算架构，恰好与国家战略方向高度契合。

「物理 AI 不是未来的概念，而是正在发生的产业现实。」睿芯相关负责人表示，「我们希望通过这次大会，和更多行业伙伴建立连接，把高光 D35 的全栈自研能力，转化为物理 AI 场景的实实在在的算力价值。」

10 月 20 日-22 日，南京国际博览中心 4 号馆，具身智能展区 D22，睿芯期待与您面对面交流。

关于睿芯

苏州睿芯集成电路科技有限公司（简称「睿芯」）是专注于数据流架构 AI 芯片研发的高科技企业，由范东睿博士创立，中国工程院院士孙凝晖担任首席科学家。公司以「让数据流计算赋能物理世界」为使命，致力于打造自主可控、高能效的边缘 AI 算力底座。核心产品高光 D35 是全球首款量产的 RISC-V 数据流物理 AI 芯片，已在具身智能、视频智能、智慧园区、舱驾一体、低轨卫星与通信等领域实现商业化落地。