中科通量携全栈RISC-V产品亮相2026RISC-V中国峰会，聚焦视频与智算场景落地

10月18日，第六届RISC-V中国峰会在深圳会展中心（福田）正式开幕。作为全球三大RISC-V专业峰会之一，本届会议由RISC-V国际开源实验室（RIOS Lab）主办，吸引超3000名线下观众、150余家参展机构参与，线上覆盖达80万人次。在这一产业关键节点上，中科通量携SmarCo AI工作站、SmarCo智能视频编码一体机与SmarCo智算加速卡亮相，以“全栈RISC-V智能覆盖视频+智算全场景”为主题，系统展示国产RISC-V在高价值应用领域的工程化能力。

当前，RISC-V已进入规模化商用临界点。据公开数据，其全球处理器市场份额已达25%，即每四颗芯片中就有一颗基于RISC-V架构。该架构正从嵌入式与物联网等传统优势领域，快速延伸至高性能计算、数据中心、AI视频处理等高门槛场景。弗若斯特沙利文报告指出，中国RISC-V主控芯片市场规模从2021年的11亿元增至2025年的377亿元，年复合增长率高达139.5%，预计2030年将突破2194亿元。中国电子工业标准化技术协会RISC-V工作委员会执行秘书长周萌表示，国内开放RISC-V应用场景已超300个，20多项技术规范正在推进，生态成熟度显著提升。

在此背景下，中科通量的参展策略凸显其差异化定位：不局限于通用算力竞争，而是锚定视频与智算两大高数据密度、强实时性需求的垂直场景，以“数据流原生架构×RISC-V开放生态”为技术主线，构建端-边-云协同的产品体系。

其中，SmarCo AI工作站是现场最受关注的产品。该设备定位桌面级高性能智算终端，搭载12核RISC-V处理器（主频2.0GHz），提供250 TOPS INT8整型算力，配备128GB LPDDR5 ECC统一内存，并支持128路1080P高清视频实时硬解码。尤为关键的是，其全接口开放设计大幅降低研究调试门槛，吸引大量开发者驻足咨询RISC-V核架构细节、大模型推理适配及机器人仿真调试等实操问题。

SmarCo智能视频编码一体机则聚焦视频传输与存储的核心痛点。该产品以芯片级“无损”智能编码为核心能力，强调“利旧扩容，30天到90天轻松跃迁”“不改变原架构即可接入”“全方位数据安全保护”及“核心技术自主可控”。现场实时演示中，多位来自安防、行业信息化与视频云服务领域的客户围绕编码效率、扩容路径与兼容性机制展开深度提问，部分企业已表达后续部署意向。

SmarCo智算加速卡面向视频分析与AI推理场景，基于RISC-V开放生态设计，旨在提供更高能效比与更低部署门槛的加速方案。尽管未公布具体性能参数，但其与工作站、编码机形成互补，构成覆盖边缘采集、本地处理与云端调度的完整链条。多位生态伙伴就软件工具链适配与联合解决方案与中科通量展开初步沟通。

中科通量核心技术团队拥有20余年视频智能技术积累，曾获GreenGraph 500大小数据集全球双冠军，累计授权专利超140项，研发人员占比逾50%。公司总工程师罗鑫在现场介绍中强调，RISC-V的价值不仅在于指令集开源，更在于能否与具体业务场景深度耦合，形成可量产、可复制的商业闭环。

值得注意的是，此次峰会观众反馈出现明显认知转变：过去RISC-V多被关联于MCU与低功耗物联网设备，而中科通量展示的三类产品表明，其在视频编解码、大模型轻量化推理与实时智能处理等高负载任务中已具备实用能力。有开发者评价称，“数据流原生架构+RISC-V”的组合，是从场景反推硬件设计的思路，有助于推动RISC-V从“可用”迈向“好用”。

从产业演进角度看，RISC-V的下一阶段竞争已转向“芯片-软件-整机-场景-资本”五维闭环建设。中科通量的布局恰处这一转型关口：其产品非单纯替代x86或ARM，而是针对视频流处理中的数据搬运瓶颈、内存墙与能效比问题，进行架构级优化。例如，统一内存设计减少CPU-GPU间数据拷贝，硬解码单元卸载主核压力，均为视频智能场景量身定制。

峰会期间，中科通量展位成为生态对接活跃区，咨询者涵盖开发者、行业客户、投资机构与产业链伙伴。多位观众现场留下联系方式，希望推进产品试用、二次开发支持及联合方案落地。这种高频互动反映出市场对国产RISC-V高阶应用的真实需求正在释放。

RISC-V中国峰会主办方RIOS Lab负责人指出，2026年是检验RISC-V商业化成色的关键年份。当指令集自由不再稀缺，真正的壁垒将转向场景理解深度、软硬协同效率与量产交付能力。中科通量选择视频与智算作为突破口，既契合国家在超高清视频、人工智能基础设施等领域的战略方向，也回应了行业对自主可控、高性价比算力的迫切需求。

目前，该公司尚未披露具体出货计划或客户案例，但其产品形态与技术路径已清晰指向一个趋势：RISC-V的主战场正从“有没有”转向“好不好用”，而能否在视频这类数据洪流场景中实现高效、稳定、低成本的智能处理，将成为衡量其产业化成败的重要标尺。