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瑞芯微开发者大会：AIoT 2.0“新风口”已至！
瑞芯微开发者大会：AIoT 2.0“新风口”已至！
2025年07月28日 09:17
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（来源：爱集微）
AIoT并非仅仅是AI与IoT的简单叠加，而是两者的深度融合。然而，发展至今，AIoT行业仍面临诸多挑战，如算力不足、方案不适配、AI应用效果不理想等。随着DeepSeek等通用大模型的开源，AIoT行业终于打通了深度融合的“任督二脉”，正式拉开了AIoT 2.0时代的序幕。
面对万亿级市场，AIoT从业者在挖掘新商机的同时，也面临着碎片化场景的定制开发、产品性能的极限发挥、应用成本的极致压缩、方案迭代的可持续性以及生态协同的信息对称等新困惑。在此背景下，
瑞芯微
于7月17-18日举办第九届开发者大会（RKDC!2025），围绕AIoT 2.0推出针对性的解决方案。
行业
重塑：AIoT 2.0的创新之选？
根据灼识咨询数据，公域AIoT全球产值规模于2023年正式突破万亿元大关，达到1.65万亿元（中国市场达4080亿元），预计未来仍将保持快速增长趋势，2028年有望提升至2.66万亿元。
近年来，讯飞星火认知大模型、百度文心一言大模型、阿里通义千问大模型、深度求索DeepSeek、字节豆包等通用大模型凭借强大的推理和分析能力，使AIoT系统能够实现更高层次的智能化。这些大模型不仅解决了传统IoT系统中设备间协作不畅等痛点，还能在运行过程中不断升级优化，成为AIoT产业强力增长的核心
驱动力
。
特别是2024年12月，DeepSeek上线并开源DeepSeek - V3模型，大幅降低了AIoT引入大模型的成本，使得大模型下沉端侧成为可能。行业正式进入爆发前期，2025年也被业界普遍视为“端侧AI元年”。
在AIoT 1.0时代，碎片化场景主要依赖系统解决，需要针对特定任务定向开发，且迭代升级难度大，导致开发成本高、AI应用效果差强人意。而在AIoT 2.0时代，碎片化场景由类人脑智能来做决策，在端侧模型驱动下实现功能串联整合、迭代升级，具备极高的学习能力和AI应用效果。
在本次大会上，<br/>瑞芯微董事长兼CEO励民指出，受益于大模型的横空出世及大量智力资源的介入，AIoT行业正由1.0时代向2.0时代迈进。然而，AIoT生态企业要抓住AIoT 2.0发展机遇，仍需要解决一系列问题。
端侧AI应用往往要求设备满足两个极端要求：极致的高性能和极致的低功耗。在此基础上，端侧AI对成本也极具敏感性，方案性价比成为端侧AI普惠发展的重要影响因素。
值得注意的是，目前端侧模型仍处于快速发展阶段。根据清华大学刘知远教授提出的“密度定律”，2023年以来，模型能力密度约每100天翻一倍。这就要求AIoT 2.0时代下的端侧AI必须具备友好的迭代升级能力，甚至前瞻预留扩容空间。
那么，AIoT 2.0时代下，生态链企业应如何抓住发展新机遇？励民在《AIoT 2.0——模型创新重塑产品》演讲中建议通过模型创新重做原有产品线。
在笔者看来，在原有产品线基础上植入AI基因，AIoT企业将大幅缩短方案开发周期，相较重开产品线，研发成本也最低，有利于企业快速抢占市场先机。重要的是，面对日新月异的AIoT 2.0时代，重做产品线的方案也更具灵活性，使得企业能够从容应对市场新需求，并为全面迎接AIoT 2.0时代积累行业经验。
新品来袭：端侧模型的革新之路
此前，重构面向AIoT 2.0时代的产品主要方式为将传统芯片方案升级为具备AI基因的芯片平台，或将低算力平台升级为高算力平台。瑞芯微已提供较为完整的解决方案，如：
RV11系列：<br/>算力覆盖0.5Tops~2Tops，满足低算力场景需求。
RK18系列、RK33系列：<br/>NPU算力提升至3Tops，进一步提升算力覆盖面。
RK35系列：<br/>作为明星产品矩阵，算力覆盖1Tops~6Tops，充分满足不同端侧场景的不同算力需求。
为更好应对AIoT 2.0的应用需求，瑞芯微于本次大会发布了三大新品解决方案。
RV1126B、RK2116为迭代升级产品，而RK1820则是专门针对端侧AI需求开发的协处理器，被安谋科技（中国）CEO陈锋评为全球首款协处理器芯片。
与常见的主控SoC芯片不同，RK1820需搭配RK3588等主控芯片构建强大的AI算力平台，通过其多模态AI任务能力，支持语音识别、视频分析、长上下文对话等场景应用，适用于安防、
机器人
、车载、消费电子、办公、教育、家居、工业等端侧场景。
目前的端侧算力方案，要么通过SoC芯片自带算力实现，要么采用“主控芯片 + GPU”的方式构建异构架构计算平台。在实际应用中，SoC方案需要处理的数据庞杂，能够真正应用于AI运算的算力有限，限制了AI应用的发挥；GPU方案并非端侧专用AI算力平台，效能发挥受限，且GPU方案通常成本高昂，不适于对成本敏感的端侧应用。
RK1820的出现，支持在原有的SoC方案之上外挂20Tops算力，或平替GPU方案，很好地解决了原有AI方案中存在的算力低、针对性弱、成本高、功耗高等痛点，为AIoT 2.0构建端侧大算力平台提供了全新的思路。笔者了解到，目前瑞芯微已就RK1820与英伟达Orin X方案进行横向比对，发现RK1820的实测性能是GPU方案的2倍以上。
泛视觉作为端侧AI的典型应用之一，目前已进入大模型应用时代。例如，在安防领域的视频检索痛点中，以图搜图早已无法满足需求。引入大模型后，NVR、AI分析服务器等设备均可通过任意关键词进行目标检索。然而，目前采用的SoC + GPU方案存在对关键词理解不到位、检索不精准等问题，RK1820有望解决这一痛点。其高算力、低成本、低功耗特性，有望在安防应用领域实现爆发式导入。
汽车智能化也让大模型的应用边界大幅拓宽，但常见SoC方案仍面临性能受限、算力不足的问题，已出现系统响应慢、卡顿甚至宕机等情况。RK1820有望分担智能座舱AI运算部分负载，让智能座舱系统运行更流畅、更智能。
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