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端侧AI浪潮下,国产嵌入式GPU三大技术路线齐发力共拓新局

2026-02-25来源:快讯编辑:瑞雪

近年来,随着AI计算重心从云端向边缘和终端加速迁移,嵌入式GPU作为端侧AI算力的核心支撑,正迎来前所未有的发展机遇。不同于云端GPU对极致算力的追求,端侧AI场景更注重“轻量化、低功耗、高适配”的特性,而嵌入式GPU凭借体积小、能效比高、场景适配性强等优势,成为承接这一需求的关键载体。与此同时,国内一批代表性企业通过不同技术路线加速突围,推动产业从“技术验证”向“规模商用”跨越。

AI创新工具的普及进一步为嵌入式GPU市场注入动能。以本地化运行、低延迟需求为特点的Openclaw工具,与嵌入式GPU的技术特性高度契合。随着其适配场景的持续拓宽,端侧AI设备对嵌入式GPU的渗透率有望大幅提升,成为产业增长的新引擎。端侧AI在智能终端、AIoT等领域的爆发式增长,也为嵌入式GPU开辟了广阔的市场空间。

国内企业已形成三大技术路线并行的产业格局。全自研架构路线以自主可控为核心,代表企业包括景嘉微、速显微电子、芯瞳半导体和航锦科技。景嘉微作为国内首家实现国产GPU大规模工程应用的企业,其JM系列全自研架构产品已适配飞腾、龙芯等国产CPU及麒麟、统信等操作系统,广泛应用于航空航天和信创领域。速显微电子的GC9003双CPU+GPU架构MCU已在汽车和工业控制领域量产,并积极构建从图形显示IP到开发工具的生态布局。芯瞳半导体的统一渲染架构GPU和航锦科技的高可靠性图形处理芯片,则分别在信创嵌入式市场和极端环境应用中占据独特优势。

IP授权+定制路线以灵活适配和快速迭代为特点,芯动科技和芯原股份是该领域的标杆。芯动科技的嵌入式GPU在车规领域表现突出,其DX-S1智能座舱专用GPU已装配长城、广汽等多款车型,2025年发布的“风华3号”更实现硬件级光线追踪突破。芯原股份则以半导体IP授权为核心,其GCNano3DVG超低功耗GPU IP面向可穿戴设备,Vivante系列IP解决方案已授权给多家SoC厂商,覆盖全系列嵌入式场景。

SoC集成路线凭借高集成度和性价比优势,在消费电子和边缘计算领域实现规模化应用。全志科技和瑞芯微是该路线的领军企业。全志科技的T527系列产品通过车规级认证,适配比亚迪、蔚来等智能座舱;瑞芯微的RK3588搭载Mali-G610 GPU,支持8K视频编解码,新一代RK1828芯片则专为端侧大模型设计,已在工业控制和智能终端领域大规模量产。

端侧AI的快速发展正推动嵌入式GPU向多领域渗透。在信创领域,全国产化需求持续升温,超过70%的项目将硬件选型首要条件定为“全国产化”。景嘉微、芯瞳半导体等企业的产品广泛应用于政务、金融和能源领域,助力信创终端从“可用”向“好用”升级。汽车领域,智能座舱和智驾域控的规模化落地带动了车规级嵌入式GPU需求,芯动科技、全志科技等企业的产品已覆盖多家主流车企,光追技术的应用更推动了车载可视化体验的高端化升级。

工业物联网领域,边缘计算的普及使嵌入式GPU在工业视觉、机器臂控制和数字孪生等场景中广泛应用。瑞芯微的RK3588支持多摄像头并行处理,低功耗芯片在智能传感器和工业网关中的渗透,加速了工业场景从“自动化”向“智能化”转型。消费电子与AIoT领域,可穿戴设备和智能家居的智能化升级催生了大量低功耗需求,芯原股份的GCNano3DVG IP应用于智能手表和AR/VR设备,瑞芯微的芯片方案则适配Openclaw技术,推动消费电子从“响应指令”向“主动服务”升级。

尽管国产嵌入式GPU已取得显著进展,但仍面临生态碎片化和人才短缺等挑战。当前,国内嵌入式GPU领域呈现多架构、多系统并存的格局,驱动适配周期长、维护成本高,而具备图形驱动开发经验的工程师匮乏,进一步加剧了生态建设难度。不过,随着技术创新和产业链协同能力的提升,国产企业正逐步打破海外厂商的市场垄断,向全球竞争舞台迈进。

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