物理 AI 爆发:爱芯元智以 “硬核底座” 重塑边缘智能

当 WAIC 2026 大部分展台的聚光灯仍投向大模型参数竞赛与云端算力比拼时，一场深刻的产业变革，正在算力竞争的喧嚣下暗流涌动。终端行业早已不再满足云端文本生成、内容创作类浅层应用，工业巡检、具身机器人、智慧零售、本地办公等深度绑定实体场景的需求集中爆发，物理 AI（Physical AI）赛道的竞争已然悄然拉开帷幕。

电子发烧友网报道（文/吴子鹏）WAIC 2026上，一条重塑 AI 产业的显著趋势浮出水面：大模型应用正从数字世界加速渗透至物理世界。将视线聚焦全球领先 AI 推理系统芯片（SoC）供应商爱芯元智的展台，从可精准抓取透明水杯的具身智能机器人，到无需额外补光、实现 “黑夜如白昼” 成像的太阳能摄像机，再到完全离线运行、企业数据本地闭环不外流的 AI 会议终端 —— 多款看似分属不同赛道的终端设备，背后指向同一个核心行业趋势：AI 算力重心正不可逆地向边缘、端侧持续下沉。

爱芯元智展台

作为边缘 AI 算力赛道核心厂商，爱芯元智在本届 WAIC 集中展出全场景落地案例、完整具身智能解决方案，并首次对外披露 “元曦” 大算力推理产品线，完整展现公司以 ISP+NPU 双技术底座为核心、覆盖端侧到边缘、贯通感知与计算的全栈技术布局。在云端 Token 使用成本持续走高、数据合规监管日趋严格的行业背景下，这套以高能效为核心的算力体系，成为物理 AI 规模化落地的关键破局路径。

物理 AI 爆发

AI 从数字世界走向真实物理场景

大模型快速普及，推动 AI 价值边界从数字内容生产，延伸至实体产业效率革新。但随着应用场景持续下沉，纯云端算力架构的短板愈发突出：高并发场景下 Token 调用成本持续上涨，核心业务数据上云存在数据泄露、合规处罚风险；工业、人形机器人等低时延刚需场景，无法容忍网络传输带来的延迟。因此，行业已形成统一共识：仅依靠云端算力，无法支撑物理 AI 大规模商用，算力向边缘、端侧迁移是产业必然选择。

物理 AI 的核心逻辑在于：智能载体依靠视觉、语音等多模态感知理解真实物理环境，并实时输出决策、驱动实体动作。正是这种与物理世界高频、海量的实时交互，决定了其算力底座无法长期依赖云端。爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟表示：“云端算力优先追求 Token 生成质量，对功耗、硬件成本约束宽松；但端侧设备存在明确物理硬件边界，必须先满足功耗、成本指标，再优化Token输出效果。这正是边缘、端侧算力的核心发展机遇。”

与此同时，大模型技术迭代为物理 AI 落地铺好了软件基础。“现阶段云端大模型持续迭代，轻量化优化成熟，3B、4B 参数规模基础大模型与 MoE 混合专家模型，在细分场景下推理效果表现优异。因此端侧 AI 推理无需复杂模型开发，且机器人本地控制的小脑模型本身参数量普遍不大。”刘建伟进一步说。

软硬件配套体系逐步完善，将驱动物理 AI 迎来产业爆发。根据 Future Markets 机构预测，全球物理 AI 市场规模将从 2026 年 3830 亿美元增长至 2040 年 3.26 万亿美元。刘建伟指出：“爱芯元智的使命是‘普惠 AI，造就美好生活’，多年深耕端侧、边缘算力赛道，与物理 AI 发展理念高度契合。”

ISP+NPU 双轮驱动

筑牢物理 AI 核心技术底座

爱芯元智多年深耕端侧、边缘 AI 芯片赛道，搭建起 “AI-ISP 视觉感知 + 混合精度 NPU 计算” 双核心技术底座。两套经过海量终端场景落地验证的核心技术，精准匹配物理 AI 对 “高精度感知 + 高能效计算” 的双重核心需求，构筑起差异化行业壁垒。

计算层面，爱芯元智全栈自研 “爱芯通元” 混合精度 NPU，跳出行业普遍基于 GPU 衍生架构开发 NPU的固有思路，以 AI 原生处理器思路设计，在多精度混合调度、片上访存效率、全模型兼容适配三大维度具备突出优势，核心考核指标聚焦产业客户最关注的每瓦 Token 产出量，实测能效大幅优于行业平均水平；相关完整技术参数已开源至 GitHub 开发者社区，面向全行业公开验证。

这份能效优势，源于爱芯元智长年深耕端侧硬件场景的技术打磨。云端芯片可放开功耗限制堆叠算力，而端侧芯片自设计之初，就必须在数瓦至数十瓦功耗红线内挖掘性能上限。这种功耗约束倒逼的架构优化能力，恰好适配物理 AI 各类终端设备的底层需求。

感知层面，爱芯元智 AI-ISP 成像技术同样形成深厚技术壁垒。爱芯元智边缘 & 终端计算业务总经理刘瑞聚以具身智能机器人为例展开解读：机器视觉是机器人获取环境信息的核心渠道，只有采集高质量有效图像数据，才能支撑高精度推理，无效、失真画面无法支撑可靠识别。传统视觉方案面对透明器皿、纯白墙面、高反光材质时常出现识别失效，而爱芯元智 AI-ISP 可系统性解决这类行业长期痛点；配套低光成像 “黑夜如白昼” 技术，能让摄像头在无外置补光的夜间，采集画质对标日间标准的视频流。

具身智能

跳出 POC 阶段，直击量产落地痛点

刘瑞聚介绍，本届 WAIC 2026 爱芯元智展出覆盖智慧工业、智慧教育、商用办公、零售民生、具身智能等多领域完整解决方案，充分体现底层算力芯片对千行百业智能化升级的核心支撑价值。

爱芯元智方案展示

其中，具身智能机器人是物理 AI 最具代表性硬件载体，也是本届大会行业关注焦点。但结合产业一线落地观察，具身机器人行业正处在发展分水岭：大量厂商仍停留在 POC 概念验证阶段，不计成本堆叠高端算力仅用于演示功能；而已经推进量产落地的头部企业，必须综合平衡整机功耗、散热、硬件成本三大指标。刘建伟强调：“爱芯元智的核心定位，一是帮助具身智能厂商跨越 POC 到规模化量产的鸿沟；二是服务已进入量产阶段的人形机器人企业。当前行业量产机型普遍需要将整机功耗从数百瓦压缩至百瓦乃至几十瓦区间，这正是我们产品的核心切入场景。”

针对行业发展痛点，爱芯元智为具身智能打造感知层 + 决策层双层完整算力架构：

感知层：AX8910 视觉感知芯片已实现大规模商用，批量搭载至多家头部方案商双目视觉相机，广泛适配商用、服务类机器人终端，解决机器人环境感知核心难题。依托 AX8910 硬件与自研双目深度视觉算法，机器人可稳定识别透明物体、纯白墙面、高反光材质等传统视觉方案难以处理的复杂环境。

爱芯元智芯片展示

决策层：爱芯元智自研具身智能大脑控制器，搭载 1500TOPS 峰值算力与约2倍行业领先的超旗舰带宽，采用 AEC-Q100 全维度功能安全设计；配套开放开发体系，支持自定义算子开发，原生兼容世界模型、VLA 视觉语言动作等前沿算法，为通用人形机器人打造高性能、高安全、高拓展性的本地计算中枢。

刘建伟补充：“厂商在 POC 研发阶段，需要充足性能余量快速迭代算法、探索模型能力上限，我们提供 1500TOPS 超高算力平台，正是为了打通研发到量产的过渡环节；后续客户量产阶段，可以选用爱芯元智配套芯片持续迭代优化整机、单台硬件成本。整体来看，越是对能效比要求严苛的终端场景，爱芯元智产品的竞争优势越突出。”

元曦系列问世

重构边缘 AI “Token 经济” 成本体系

如果说端侧芯片是物理 AI 遍布实体场景的感知触角，那么大算力边缘推理卡、边缘服务器，就是区域物理智能集群的算力中枢。伴随大模型向各行业深度渗透，多路视频结构化分析、本地私有知识库、机房集群等高并发、高负载场景算力需求快速增长，但高端边缘大算力赛道长期存在产品供给空白。爱芯元智 WAIC 重磅发布的 “元曦” 系列，本质是对边缘 AI Token 经济底层成本逻辑的重构。

元曦 A 系列 AI 推理卡搭载超 1000TOPS 峰值推理算力、超大片上显存与超高显存带宽，填补高端边缘大算力市场空白。依托爱芯通元 NPU 在混合精度调度、访存效率、全模型兼容层面的技术优势，超大显存容量可稳定承载大模型完整权重与海量实时业务数据，超高带宽彻底打破传统边缘硬件性能瓶颈。

元曦系列AI推理卡

元曦系列AI推理服务器

元曦系列发布，完善了爱芯元智的分层算力矩阵。在此之前，公司已有规模化商用 M.2 算力卡、标准化算力核心模组，覆盖轻量化端、边缘低功耗场景；元曦系列补齐千 TOPS 高端算力档位，形成了从低功耗端侧到大算力边缘的全覆盖能力，可匹配不同规模企业差异化算力需求：中小微企业依靠轻量化硬件即可完成业务智能化改造，大幅降低日常 AI 推理使用成本；政企、大型工业客户可依托元曦系列搭建本地闭环推理集群，实现核心业务数据就近运算、全程不出内网。

更深一层的产业价值在于，元曦系列从底层重构边缘 AI 的 Token 经济模式。传统云端服务模式下，企业按调用量持续支付 Token 服务费，业务规模扩张会直接推高长期运营成本；本地边缘推理仅需一次性硬件采购投入，即可 7×24 小时不间断运行，从源头削减持续 Token 开销与跨网传输成本，同时彻底满足数据本地化存储、合规管控硬性要求。这种底层成本模型变革，是推动行业 AI 应用从 “云端小规模试点” 转向 “边缘大规模落地” 的核心驱动力。

结语

物理 AI 赛道的竞争，绝非单一峰值算力参数的简单比拼，而是硬件能效比、场景定制适配能力、开发者生态完善度的综合对抗。从轻量化端侧感知芯片到大算力边缘推理卡，从前端视觉感知到机器人本地智能决策，爱芯元智依靠一套完整全栈算力体系，精准回应物理 AI 时代产业真实落地痛点。

“普惠 AI，造就美好生活” 是爱芯元智长期坚守的企业初心。在算力持续向边缘下沉的产业浪潮中，公司以高能效底层算力底座降低全行业 AI 落地门槛，依托开放开发者生态联合产业链伙伴拓宽实体场景应用边界，物理 AI 的规模化落地路径，正随着这样的技术探索愈发清晰。