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从芯片到机器人应用：RISC-V构建具身智能开源算力体系 | TF技术前线183期回顾
具身智能的落地正在推动机器人系统进入更高复杂度阶段。模型推理、环境感知、运动控制、设备接入和安全管理需要在有限功耗、有限空间和实时约束下协同运行，这对底层芯片、操作系统、工具链和应用框架提出了更高要求。如何构建开放、可复用、可演进的算力与系统软件体系，正在成为机器人开发者和平台厂商共同关注的关键问题。
2026年8月28日，CCF TF迎来了第183期活动，主题为“从芯片到机器人应用：RISC-V构建具身智能开源算力体系”。本次活动由CCF TF RISC-V SIG策划呈现，邀请到北京大学计算机学院教授陈康、人形机器人（上海）有限公司软件开发负责人程竟然、进迭时空机器视觉工程师李兆涵三位讲者。活动以线上直播的形式进行，吸引了众多专业人士的参与。本文将系统梳理本次活动的核心观点与技术洞察，呈现具身智能开源算力体系的最新发展趋势。
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活动由CCF TF RISC-V SIG主席、进迭时空创始人&总裁孙彦邦主持。孙彦邦首先介绍了CCF TF的宗旨——为技术团队提供顶级的常态化交流平台，更好服务企业界计算机专业人士，促进学术界与企业界之间的交流——随后引导与会者进入主题讨论。
大模型时代，具身智能对算力的需求呈现出底层要实时、中层要理解、顶层要决策的分层特征，传统CPU+GPU+NPU的异构方案面临数据搬运延迟与调度割裂的困境。RISC-V同构融合AI CPU 以"Everything is CPU"为理念，旨在在一颗芯片上同时承接三层算力需求。围绕这一路径，本期三位讲者分别从操作系统、控制框架、芯片架构三个层面分享了具体实践。
TF183 直播现场
北京大学计算机学院教授陈康重点分享了从操作系统层面构建具身智能基础软件的思考与实践。他指出，每一个计算时代都有属于自己的操作系统——PC时代有Windows，移动时代有Android——而面向机器人时代，同样需要一套能够向下屏蔽本体差异、向上屏蔽应用差异的操作系统。今年8月15日的CCF开源大会上，陈康教授团队正式开源了具身智能操作系统Robonix，旨在连接模型，技能和硬件本体。
在演示环节，陈康展示了Robonix在不同硬件本体上的运行实况：用户以一句自然语言下达指令，系统自主拆解为区域定位、停靠位置计算与路径规划，再调度机械臂、底盘等硬件完成抓取、导航、避障、会议室播报等连续任务。技术上，大脑操作系统通过语音输入与声纹识别确认用户身份，由上层大模型将任务编译为DAG（有向无环图）执行流，再调用底层硬件原语完成执行。
除了大脑操作系统，陈康还分享了团队在小脑操作系统和物理资源管理两个方向的工作。小脑方面，团队正在探索将实时操作系统（RTOS）移植到关节驱动器中，替代当前广泛使用的裸机程序，以提供更方便的编程与升级能力，并为多任务实时协作留出空间。物理资源管理方面，团队开发了Type-1 Hypervisor hvisor，在不同处理器组成的共享内存体系结构上，通过软件实现物理资源隔离与共享。hvisor 已支持x86、龙芯、Arm、RISC-V等主流处理器架构，以及Linux、Zephyr、RT-Thread、安卓、开源鸿蒙等操作系统。
在RISC-V H扩展（虚拟化）支持上，SiFive最先被支持（H扩展0.6版本），进迭时空K3达到了H扩展v1.0，并且率先支持了其他平台尚未具备的AI中断控制器，使K3平台的移植工作十分顺滑。
人形机器人（上海）有限公司软件开发负责人程竟然分享了人形机器人开源控制框架的工程实践，程竟然重点介绍了已全面开源的运动控制框架“格物致知”。他所在的公司同时也是国家与地方共建人形机器人创新中心，2026年上半年北京亦庄人形机器人半程马拉松中，使用该框架的机器人获得了第5名。
该框架包含全身运动 (locomotion) 和硬件抽象层 (driver_sdk) 两套插件机制，二次开发者只需编写plugin即可完成扩展，内部依赖完全封装，对外接口与实现解耦。在跨平台能力上，框架按时间先后完成了从英特尔Core到英伟达Orin、瑞芯微RK3588、进迭时空K3再到龙芯2K3000的适配，同一套代码可在多种CPU架构上交叉编译。总线与协议层面，支持EtherCAT、CoE、CANopen、SocketCAN以及私有接口如NIIC EtherCAT和D-Robotics MCUCAN，同时适配了软实时Linux (PREEMPT_RT) 以及硬实时Xenomai操作系统。
一个颇具特色的创新是基于WebRTC搭建的通信中间件。传统方案通常依赖DDS或ROS 2，而该方案利用WebRTC的点对点传输协议，通过STUN握手实现公网透明访问——通过该中间件的代理与转发，传统Client与Server两端源代码皆无需任何修改即可跨局域网、跨城市互通。这一中间件已被应用于公司的云平台，其支持以AI交互机制控制机器人，以及MCP服务调度与可视化任务流编辑。
在赛事验证方面，2026年4月马拉松期间共有4支参赛队伍使用该框架参赛，斩获4块奖牌。以上开源代码均在GitHub与开放原子基金会GitCode双平台同步托管。
进迭时空机器视觉工程师李兆涵从RISC-V AI CPU的视角分享了具身智能算力底座的设计理念。他首先对具身智能的算法需求进行了三层拆解：底层运控层（机器人的“小脑”），以SONIC、HoloMotion、OmniXtreme等全身控制模型为代表，需要50Hz硬实时，每20毫秒完成一次全身决策，一旦响应延迟机器人便会摔倒；中层VLA/WAM层，以GR00T、π系列、omega0等模型为代表，负责理解视觉与语言指令并拆解为子任务，频率2.5–5Hz，参数量动辄数billion，需在边缘端芯片上高效运行；顶层Robot Agent层，以HoloAgent、Harness VLA等统一具身Agent框架及ROS2系统为代表，负责长程任务规划与自主导航，需要3D空间理解与闭环执行能力，其中调度与记忆管理须在本地实时运行，大模型推理可部分上云。
然而，面对这三层截然不同的算力需求，传统的CPU+GPU+NPU异构方案却暴露出三大困境：数据跨芯片搬运导致延迟与功耗开销；多芯片通信难以保证50Hz运控的确定性实时性；三层算法各用一套工具链，调度割裂，无法兼顾统一需求。对此，李兆涵分享了团队的答案，RISC-V同构融合计算架构——“Everything is CPU”。K1芯片已量产并验证了单芯片多任务可行性，证明同构融合AI CPU的路能够走通；K3芯片已在真实人形机器人上跑通50Hz运控，并在端侧初步验证了Agent能力；未来K5芯片的目标是在同一颗芯片上同时覆盖底层运控、中层VLA与顶层Agent三层算力需求。
互动答疑环节
问答环节中，几位嘉宾围绕人形机器人对CPU的特殊需求、软硬件协同创新等议题展开热烈讨论。
程竟然指出，机器人在软件体系上介于PC和汽车之间——软件栈沿用Linux生态接近PC，但实时性与安全性要求又向汽车看齐，当前亟需在Hypervisor虚拟化路径上找到既能保持Linux软件依赖、又能保障安全实时性的方案。陈康教授从系统软件角度提出，希望找到一款国产芯片实现端侧LLM模型推理，摆脱对云端大模型的依赖。李兆涵则从芯片视角对操作系统提出三点期望：底层运控域做好内存带宽与核心划分以保证50Hz实时性，中层LLM推理域保证2B–3B模型不抢占运控资源，顶层Agent域独立出3D空间建模与记忆管理能力。
关于TF：
CCF 技术前线（TF）是专为企业一线工程师搭建的合作交流平台，通过8个SIG（特别兴趣小组）覆盖多智能体算法与认知推理、数据科学与知识工程、多智能体系统、具身智能、AI+金融、RISC-V、低空经济、AI+生物医药等前沿领域，聚焦技术落地痛点，助力工程师突破职业瓶颈。
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关于企工委：
CCF企业与职业发展工作委员会（简称“企工委”）是CCF专为科技企业及技术精英打造的核心服务平台。致力于搭建产学研深度融合的合作平台，赋能技术人才职业发展，加速产业技术创新与落地。企工委旗下设立 CTO Club 与 TF（技术前线）两大旗舰平台，通过精准的圈层定位，分别服务于运筹帷幄的技术领军者与深耕一线的硬核工程师。持续主办CTO Summit、TF 技术沙龙、工程师文化日、程序员大会等品牌活动，旨在繁荣中国工程师文化。
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