中科通量亮相2026 RISC-V中國峰會,全棧RISC-V智能覆蓋視頻+智算全場景

2026年10月20日 01:38
站內 AI 整理稿

10月18日,第六屆RISC-V中國峰會在深圳會展中心(福田)開幕。中科通量攜SmarCo AI工作站、SmarCo智能視頻編碼一體機、SmarCo智算加速卡等產品與解決方案亮相,並以“全棧RISC-V智能 覆蓋視頻+智算全場景”為主題,集中展示國產RISC-V在視頻與智算領域的全棧能力。峰會現場,該展位吸引多批專業觀眾、開發者與行業客戶駐足諮詢,產品演示和生態交流成為現場關注焦點。2026年,RISC-V走到產業關鍵節點。公開信息顯示,RISC-V已正式佔據全球處理器市場25%份額,這意味著每四顆處理器中,就有一顆基於RISC-V架構。

從嵌入式、物聯網等邊緣市場,到高性能計算、數據中心、AI視頻等高價值領域,RISC-V正在從技術驗證走向規模化商用。第六屆RISC-V中國峰會由RISC-V國際開源實驗室(RIOS實驗室)主辦,成為觀察全球RISC-V生態演進與產業落地的重要窗口。中科通量此次參展,正是希望在產業關鍵節點,展示國產RISC-V在視頻與智算場景中的全棧能力。公開資料顯示,中科通量核心技術團隊擁有20+年視頻智能技術積澱,曾獲GreenGraph 500大小數據集全球雙冠軍,累計140+專利授權,研發人員佔比超過50%。公司以“數據流原生架構×RISC-V開放生態”為核心路徑,致力於重新定義視頻智能的算力範式。

在中科通量展位,SmarCo AI工作站成為不少觀眾首先駐足的產品。該產品定位桌面級高性能智算終端,專為視頻智能、AI大模型、機器人調試等場景量身打造,具備12核RISC-V處理器,主頻2.0GHz;提供250 TOPS INT8超大算力;配備128GB LPDDR5 ECC統一內存;支持128路1080P高清視頻實時硬解碼;並實現全接口開放,研究調試零門檻。現場有開發者詳細詢問RISC-V核架構、內存配置、接口開放程度,以及大模型推理、視頻處理和機器人場景的適配情況。中科通量技術團隊逐一解答,並與多位觀眾就二次開發、研究調試和生態適配展開交流。

SmarCo智能視頻編碼一體機前同樣聚集了不少觀眾。該產品以芯片級“無損”智能編碼為核心能力,直指海量視頻傳輸與存儲的核心難題,並在現場進行實時演示。其“利舊擴容,30天到90天輕鬆躍遷”“輕鬆接入,不改變原架構”“全方位數據安全保護”“核心技術自主可控”等特點,引發視頻存儲、安防、行業信息化等領域觀眾的濃厚興趣。有觀眾在演示屏幕前停留許久,圍繞編碼效率、存儲擴容方式、原架構兼容性和數據安全機制連續提問;也有行業客戶在交流後表示,希望進一步瞭解該產品在實際業務系統中的部署方式與合作可能。SmarCo智算加速卡也吸引了不少關注。

該產品面向視頻與AI智算場景,以RISC-V開放生態為底座,旨在釋放更高能效、更低門檻的智算加速能力。現場觀眾對其應用場景、適配方案和性能表現表現出興趣,部分生態夥伴還就聯合方案、軟件工具鏈適配等問題與工作人員進行了初步溝通。從桌面工作站到智能視頻編碼一體機和智算加速卡,中科通量正在構建覆蓋端、邊、雲的全棧RISC-V智能產品體系。現場有觀眾表示,RISC-V在視頻與智算場景中的落地進展,比此前預期更快,也更接近實際業務需求。活動現場,中科通量展位不僅是產品展示窗口,也成為生態交流與合作對接的現場。

前來諮詢的觀眾中,既有長期關注RISC-V架構的開發者,也有來自視頻、安防、智算、機器人、工業等領域的行業客戶,還有投資機構與生態合作伙伴。大家關注的問題覆蓋頗廣:RISC-V在視頻編解碼中的性能表現如何?全接口開放對研究調試意味著什麼?智能視頻編碼一體機如何做到不改變原架構?智算加速卡能否適配現有AI框架?面對這些問題,中科通量團隊結合產品特性與實際案例,與觀眾進行了充分溝通。多位觀眾在現場留下聯繫方式,希望後續就產品試用、生態適配、聯合方案和商業合作繼續深入交流。

有現場觀眾在體驗後表示,過去對RISC-V的印象更多停留在MCU和物聯網領域,但中科通量展示的AI工作站、視頻編碼一體機和智算加速卡,讓人看到RISC-V在視頻與智算高價值場景中的更多可能。也有開發者對“數據流原生架構×RISC-V開放生態”的技術路徑表現出興趣,認為這種從場景出發、軟硬協同的思路,有助於推動RISC-V從“可用”走向“好用”。中科通量現場負責人表示,RISC-V的價值不僅在於指令集本身,更在於其能否與具體應用場景深度結合,形成可量產、可複製的商業閉環。視頻是數據量最大、實時性要求最高、應用最廣泛的場景之一,智算是人工智能時代最核心的基礎設施能力之一。

中科通量希望以數據流原生架構與RISC-V開放生態相結合,在視頻智能的算力範式上做出新的探索:既保持開放架構的靈活性與自主可控,又針對視頻與智算場景進行深度優化,讓算力更貼近應用,讓智能更自然地發生。

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