智东西 作者 云鹏 编辑 漠影 如今，AI加速从云端走向边缘和端侧已是大势所趋，智能体（Agentic AI）加速深入千行百业。 交通、油气、机器人、医疗、制造等一系列实体产业都已卷入智能化浪潮转型中， 边缘端侧的算力支撑，成为驱动物理世界数智化转型的关键基石。 这样的变化带来了一系列新的挑战：工控场景需要兼顾微秒级实时控制与多任务并发；边缘网关需要同时承担多协议转换和数据预处理；机器视觉需要在现场完成快速AI推理。 总体来看， 实时性、可靠性、数据安全、带宽成本 的需求驱动着算力的变革和下沉，新的嵌入式计算需求不断涌现，海量嵌入式场景对国产化平台的需求也越来越高。 这一趋势下，海光信息正式发布海光1000系列CPU——面向低功耗、嵌入式和端侧算力需求打造的海光C86架构处理器。其有着 高能效、长生命周期、原生兼容、内生安全 的特点，可以为“云—边—端”一体化算力体系中的边缘终端、工业设备和物联网节点提供稳定可靠的基础算力。 与此同时，海光嵌入式生态建设、软件生态体系快速发展，同期发布了一系列生态层面的支持举措，我们看到其合作伙伴已经积极实践落地了一系列优秀案例。 这是海光信息拓展芯片版图、进军嵌入式新市场的一步，也是 国产芯片将计算版图从数据中心扩展至实体产业的关键一步。 一、CPU、DCU产品技术生态成熟，数据中心高端计算领域基础扎实 海光进军嵌入式领域，并非“新手”，其CPU、DCU等计算产品早已在数据中心高端计算领域打下了扎实基础，这些积累都成为此次版图扩展的关键支撑。 其CPU基于C86指令集架构打造，兼容x86生态，主打平滑迁移、低成本部署。从数据中心级 海光7000系列 到中高端商用 海光5000系列， 兼顾了高算力密集场景，以及对能效、性价比更关注的场景。 DCU（Deep Computing Unit） 属于GPGPU，专为并行计算与人工智能加速设计，从 深算一号 填补国内空白，到 深算二号 全面适配文心一言、通义千问、LLaMA等主流大模型的训练与推理，目前DCU软件生态也趋于完善，兼容“类CUDA”开发环境，原生支持国内外主流深度学习框架及计算库。 在商业化落地方面，海光的CPU和DCU产品已经是几大电信运营商巨头云数据中的主力国产算力底座之一，在国内多家科研院所与先进计算中心、多地智算中心落地。 这些年海光在数据中心和高性能计算领域建立的 技术积淀与C86生态护城河，是其能够向嵌入式场景降维拓展的关键支撑。 一方面，数据中心所要求的极高稳定性、安全性，对工业与嵌入式场景都至关重要。另一方面，多年深耕让海光对AI应用场景有更深刻的理解， 对AI落地真实痛点有更精准把握，大量Know-How的积累都让海光首次入局嵌入式AI赛道更加从容。 二、C86架构杀入嵌入式，海光1000瞄准高能效轻量化，软硬生态齐头并进 基于在数据中心高端计算场景的深厚积累、CPU与DCU的成熟产品技术生态， 海光进一步将芯片能力扩展至低功耗、嵌入式和端侧场景，应用范围向机器人、智能设备、边缘计算 等更靠近物理世界的领域延展。 此次发布的海光1000系列瞄准嵌入式市场，其采用C86架构，定位轻量级CPU，并且是首款集成显示功能的产品，兼容市场主流软硬件生态。 海光1000可以作为轻薄化无风扇 云桌面 的计算平台，支持双路屏显示，可适配云终端与教育终端等应用；作为 服务工业机器人与AGV主控， 通过TSN实时网络同步传感器与电机； 嵌入产线触摸屏与视觉控制器， 解决工业控制、视觉检测等现场计算需求；还可以部署在 边缘和户外设备 中，就近处理传感数据，降低数据持续上传云端带来的网络压力。 整体来看，海光1000主打 高能效和轻量化， 能够覆盖的场景非常广泛。 此外，海光还透露了，未来还将面向主流商用、端侧AI和高端专业应用等不同计算需求，开展新品研发。 实现如此广泛场景覆盖的背后，是海光1000系列CPU扎实的技术创新支撑。 其采用的 C86架构兼容主流软硬件生态， 支持DirectX、OpenGL 3.3、OpenCL 3.0等API接口，各类场景的兼容性适配性都比较好。存量工业软件不需要大幅重构代码就能平滑迁移，极大降低了用户二次开发与研发的风险成本。 在嵌入式产业中，大量工业控制、行业应用和专业软件具有较长生命周期，因此 软硬件生态兼容能力是嵌入式计算平台长期部署的重要基础。 硬件架构层面，海光1000系列为4核8线程设计，支持4K 60FPS双路显示、DDR4/DDR5内存，典型TDP低至 10W， 并具备 -40°C到105°C 宽温 能力。 在低功耗、宽温两大突出优势之外，海光1000系列的 工业级长期稳定运行、长生命周期保障 与持续供货能力 同样直指边缘终端、工业设备以及物联网节点等嵌入式场景的痛点。 无风扇、被动散热设计的
