Les NPU de VeriSilicon en Chine ont dépassé les 250 millions d’unités expédiées, RISC-V favorise l’IA de périphérie et les robots incarnés
2026-07-18 15:00
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fr.wedoany.com Rapport : Lors du « Forum RISC-V et Intelligence Physique de la Conférence mondiale sur l’intelligence artificielle 2026 » tenu le 18 juillet, Wang Zhiwei, vice-président exécutif de VeriSilicon Holdings et directeur général de la division des puces personnalisées, a prononcé un discours présentant l’application de RISC-V dans la conception de puces personnalisées pour l’IA de périphérie et les robots incarnés.

Wang Zhiwei a présenté un aperçu des activités de VeriSilicon. Les activités de licence de propriété intellectuelle (IP) et de puces personnalisées de VeriSilicon ont augmenté régulièrement d’année en année. L’entreprise dispose d’un portefeuille d’IP de premier plan mondial, couvrant six grandes catégories de processeurs et plus de 1700 IP analogiques, mixtes et radiofréquences, ces IP couvrant pratiquement tous les nœuds de processus. VeriSilicon est également le deuxième fournisseur mondial d’IP numériques et le quatrième fournisseur mondial de solutions complètes de puces personnalisées.

Concernant la plateforme de conception de puces pour robots incarnés et l’utilisation de RISC-V, Wang Zhiwei a souligné que les robots humanoïdes ou incarnés relèvent d’une ingénierie système incluant le cerveau, le cervelet et les membres, et exigent des puces alliant hautes performances, faible consommation d’énergie et faible coût, ce qui les rend très adaptés au marché des puces personnalisées. La demande actuelle du marché pour les NPU est forte. Les expéditions cumulées mondiales de NPU de VeriSilicon ont dépassé les 250 millions d’unités, couvrant des applications allant de l’embarqué et de la périphérie aux centres de données. S’appuyant sur ses propres IP de processeurs et sa plateforme d’IP analogiques et mixtes, VeriSilicon a créé une plateforme de conception de puces au niveau système destinée à la conduite autonome haute performance et aux robots incarnés. Cette plateforme peut intégrer des IP tierces et intègre un îlot de sécurité d’ingénierie SoC, certifié pour la sécurité fonctionnelle ISO.

En ce qui concerne les solutions d’IA de périphérie, les revenus liés à la puissance de calcul IA de VeriSilicon en 2025 représentaient déjà 64 % du chiffre d’affaires total. VeriSilicon a développé une puce au niveau système AI PAD basée sur RISC-V. Il s’agit d’une puce multimédia offrant une faible consommation d’énergie, dont les fonctions de prise en charge de la caméra, d’encodage et décodage vidéo correspondent étroitement aux besoins de puissance de calcul de 10 à 20 TOPS pour des applications telles que les robots aspirateurs intelligents. Par conséquent, un client américain prévoit d’utiliser cette puce pour entrer dans le domaine de la robotique, répondant aux besoins de produits comme les robots aspirateurs et les robots tondeuses. Wang Zhiwei a indiqué que ce type de solution de puce au niveau système ne nécessite pas le système Android, ce qui est particulièrement adapté à l’architecture RISC-V, et combine un NPU doté d’une certaine puissance de calcul. De plus, la puce d’IA de périphérie basée sur RISC-V de VeriSilicon a déjà été appliquée avec succès dans les téléphones mobiles pour améliorer la qualité des photos et des vidéos.

Wang Zhiwei a présenté la première génération de puces basées sur l’ISP IA RISC-V de VeriSilicon. Cette puce, fabriquée selon un processus de 6 nm, a été mise en production en série et le SDK logiciel de production a été livré aux clients. Pour le marché des appareils portables tels que les lunettes AI/AR, considéré comme une porte d’entrée pour l’AIGC, VeriSilicon a développé une plateforme SoC pour lunettes AI/AR à ultra-faible consommation. Il y a trois ans, VeriSilicon a déjà aidé l’entreprise Internet Google à concevoir des lunettes AI/AR, atteignant une ultra-faible consommation d’énergie, toutes les fonctions fonctionnant dans la SRAM, ce qui offre un avantage concurrentiel dans le contexte actuel de hausse des coûts de stockage.

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