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 智元也开始“锁芯片”了:战略投资清华系RISC-V公司
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盖世具身智能获悉,10 月 19 日,清华系 RISC-V 芯片企业芯际无限宣布完成 Pre-A 轮融资。

本轮融资由智元机器人联合安徽省汽车创新中心、国元股权、合肥包河创投等机构共同投资,金额未披露。资金将重点用于具身智能全栈 RISC-V 芯片的研发及产业化落地。

这是智元在底层算力上的一次关键落子,此次战略入股意在为具身智能业务锁定自主可控的国产算力底座。

值得关注的是,就在 2026 年,清华大学华控技术转移已以核心 RISC-V 知识产权作价战略入股芯际无限。

短短几个月,同时被清华、整机龙头、安徽国资三方绑定,芯际无限凭什么?

车规打底,具身是第二曲线

芯际无限成立于 2023 年,原名 " 芯车无限 ",2026 年更名为 " 芯际无限 ",技术源头是清华大学集成电路学院高性能处理器实验室,也是目前清华唯一技术转化并持股的 RISC-V AI 芯片企业。其核心团队自 2016 年启动 RISC-V 芯片研发,是国内最早从事 RISC-V 芯片研发的团队之一。

另外,芯际无限同时还背靠上海清华国际创新中心车规芯片实验室和深圳清华研究院 RISC-V 研发中心两大平台。

该公司管理层是 " 科研 + 产业 " 组合:创始人兼 CEO 程宝忠毕业于清华,具备半导体产业运营与投资背景;CTO 韦剑曾任职高通,主导过高通第一代自研 GPU,完成过 ASIL-D 等级 RISC-V 内核与车规座舱芯片流片量产;首席科学家何虎则现任清华大学集成电路学院副教授、博士生导师、上海清华国际创新中心副主任。

在核心战略上,芯际无限定位 " 车规 + 具身智能双赛道 RISC-V 算力底座提供商 ",并为此构建了覆盖 RISC-V CPU IP、AI 加速 NPU IP、SoC 芯片设计、系统软件栈、Chiplet 先进封装的全栈自研体系,可向上输出标准化 IP 与完整 SoC 芯片,向下配套自研实时操作系统与开发工具链。

图片来源:芯际无限

具体而言,在车规芯片领域,芯际无限的主要产品是 XC32 系列,完整覆盖车身、动力、底盘、集中式域控等场景。

其中,主力产品 XC32MC 车身电机控制 MCU 已于 2026 年批量上车,据悉目前手握超 500 万颗总订单。

达到 ASIL-D 最高等级的 XC32LS 双核锁步域控芯片,也已完成流片点亮、进入多家车企与 Tier1 测试,计划 2027 年量产。

在具身智能领域,主要产品是 XC64AE 系列,分 " 大脑感知 " 和 " 小脑运动控制 " 两类。

其中," 小脑 " 芯片 XC64AE 采用 12 核 RISC-V,搭配自研 NPU,兼顾运动控制与中端感知;高端 " 大脑 " 芯片 V1000 则采用了 2.5D Chiplet 架构,规划算力达 1000TOPS。

据芯际无限近期披露,其首款 " 小脑 " 芯片已完成流片回片,关节控制芯片已量产,正与多家头部具身企业联合验证;第二代 XC64AE 全系列计划 2027 年流片,以满足全身多关节毫秒级协同。

软件上,芯际无限自研了全套工具链、SDK 和实时操作系统,并联合清华博士团队孵化了 " 玄同 " 垂类大模型,走 " 芯片 + 软件 + 数据 + 算法 " 一体化路线。

为什么智元要向下 " 锁算力 "?

人形机器人身上有几十个关节,既要毫秒级同步运动控制,又要跑环境感知和端侧大模型推理,对实时性、算力、功耗要求极高。

放眼全球,具身智能的主控芯片目前主要有两种模式。

一种是特斯拉的垂直整合自研:Optimus 并不外购 " 大脑 " 芯片,而是复用自家自动驾驶那颗自研 AI 推理芯片。

另一种是英伟达的通用平台:目前多数机器人的 " 大脑 " 选用的是 Jetson Orin,同时专为机器人设计的新一代 Thor 也正在成为主流,但这些平台并非为某一家量身定制,成本和供应链受制于人。

芯际无限讲的是第三条路:用全栈自研、开源免授权的 RISC-V,为机器人定制算力底座:可按需扩展 AI 和向量指令、模块化裁剪,再用 Chiplet 突破单芯片算力上限。

因此,对智元而言,这笔投资不只是财务动作,更是补 " 算力拼图 " 的关键一步。

不过," 故事 " 虽然性感,其后的风险也不容忽略。

目前,芯际无限的收入主要来自车规 MCU,机器人专用芯片尚处于早期——首款小脑刚流片回片,第二代要 2027 年才流片,真正放量普遍指向 2027 – 2028 年。

这意味着,在相当长的一段窗口期内,芯际无限仍需依靠车规 MCU 业务提供现金流支撑,以抵御机器人芯片研发的高昂投入与漫长回报周期带来的财务压力。

当前,RISC-V 正从家电、IoT 这类低端 MCU,向车规、具身智能等高价值场景跃迁。但这是一场长周期竞赛,不仅考验技术迭代的速度,更是一场关于生态构建耐力的比拼,芯际无限要想真正突围,依然任重道远。

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