算力底座，让世界模型走向真实世界

2026世界人工智能大会期间，辉羲智能创始人兼CEO徐宁仪受邀出席由大晓机器人承办的世界模型“六小龙”巅峰论坛，并发表《从数字智能到物理智能：世界模型时代的算力底座》主题演讲。

辉羲智能认为，世界模型要从理解和推演物理世界，进一步走向真实场景中的决策与行动，关键不仅在于模型能力的提升，也需要与之匹配的算力底座。世界模型带来的，不只是算力需求的增长，更是机器人计算架构的系统性变化。

01 模型演进，推动计算架构进化

世界模型通过对空间结构、时间演化以及动作与环境状态之间因果关系的建模，尝试构建能够持续更新的4D世界时空状态，使机器人能够进一步预测状态变化、推演行动结果并据此决策。

当前，从隐空间预测、4D世界时空状态，到多模态生成与推理，世界模型仍存在多种技术路线。与此同时，VLA、Agentic System等新型模型与系统架构也在快速发展，机器人需要承载的计算负载，正进一步走向感知、推理、规划和控制的协同运行。

这一变化对底层计算平台提出了系统性要求：一方面，世界模型需要处理更大规模的数据与中间状态，对算力和存储能力提出更高要求；另一方面，传感器、计算单元与执行机构之间的数据传输，也要求更高的通信带宽与更低的时延。

算法路线尚未收敛，模型规模、算子结构、数据流与部署形态仍在持续变化。因此，芯片既需要在通用计算能力的基础上，为关键负载保留专用优化空间，也需要通过软件持续适配新模型、新算子与新任务。

世界模型时代所需要的，不是一颗孤立的高算力芯片，而是一套同时兼顾算力、存储、通信与可编程性，并支持软硬件协同演进的系统级计算能力。

02 从光至R1芯片到RISE计算平台，构建系统级算力底座

面向世界模型和具身智能带来的新型计算需求，辉羲智能以光至R1芯片和RISE（Rhino Intelligent System Ecosystem）计算平台为核心，构建覆盖芯片、模组、域控制器、软件工具链与模型部署的系统级计算能力。

光至R1芯片集成24颗Arm Cortex-A78AE CPU核心，RPU提供500 TOPS AI算力，支持多路原始图像传感器、毫米波雷达和激光雷达等传感器数据的实时处理。

高算力只是基础。对于具身智能而言，更重要的是让不同计算任务能够在一套系统中高效协同。

传统机器人往往由不同芯片分别承担模型推理与实时控制任务。异构芯片之间频繁进行数据搬运和通信，不仅会增加系统开销，也不利于多模态数据同步和计算资源的统一调度。

辉羲智能通过统一计算平台，支持机器人大小脑模型逐步融合。负责环境感知、语义理解与任务决策的“大脑”，与负责运动规划和实时控制的“小脑”，可以在统一架构中实现更紧密的计算协同，减少异构芯片之间的通信与数据搬运，为机器人建立从感知到行动的低时延闭环。

围绕光至R1芯片，RISE计算平台进一步打通从底层算力到系统部署的完整链路。

在软件层面，平台通过自研工具链，为模型迁移、AI编译、算子开发、量化部署和性能优化提供支持。当前，光至R1芯片已完成具身智能、大语言模型等领域多类模型及算子的适配，覆盖VLA、多模态大模型与视觉感知等不同类型的计算负载。

在产品与软件层面，RISE计算平台以光至R1芯片为算力核心，形成RCM核心模组、RCCU域控制器及配套软件工具链，覆盖模型迁移、算子开发、性能优化、多传感器接入、实时控制与整机部署等环节，贯穿“原型验证-联合开发-量产交付”的完整产品周期。

辉羲智能所构建的具身智能算力底座不只是一颗提供峰值算力的芯片，而是一套能够承载算法演进、连接机器人本体，并持续支撑产品开发与量产交付的计算平台。

03 从模型适配到量产交付，在真实场景中持续验证

算力底座的价值，最终需要在不同模型路线、机器人本体与真实任务中得到验证并不断迭代演进。

目前，辉羲智能已与大晓机器人、智元机器人、自变量机器人、乐聚机器人等产业伙伴开展合作，围绕模型适配、计算平台集成、机器人本体部署与量产应用，持续交付光至R1芯片与RISE计算平台的工程化能力。

在世界模型方向，辉羲智能与大晓机器人围绕世界模型与端侧计算平台的协同适配推进合作，并探索算法、软件、芯片与机器人本体之间的协同创新路径。大晓机器人持续推进世界模型、环境式数据采集与多场景机器人产品，辉羲智能则从端侧芯片和计算平台出发，共同探索模型能力如何进入机器人系统，并进一步形成从环境感知、状态推演到任务执行的工程闭环。

面向具身智能基础模型，辉羲智能与自变量机器人已完成国产软硬件联合适配验证。自变量开源的Wall-OSS-0.5模型已在光至R1芯片上实现完整端侧运行，并在不同场景配置下完成推理速度、精度与部署稳定性的联合验证。该合作进一步验证了国产具身智能模型与国产端侧大算力芯片协同适配的可行性。

在产品量产方面，2025年第四季度，RISE计算平台实现首个标志性量产交付，并部署于智元精灵G2机器人。智元精灵G2域控大脑方案以光至R1芯片首发，完成光至R1芯片从开发验证走向机器人产品量产的关键跨越。2026年，多台搭载辉羲光至R1芯片的智元精灵G2机器人于龙旗科技江西南昌工厂，开启长达6天的全透明产线直播作业。在此期间，精灵G2累计完成作业17625次，任务成功率高达99.99%。本次直播充分验证智元机器人与光至R1芯片的工业级稳定作业能力，标志着具身智能正式从单点试点走向“部署态”规模化落地。

在机器人本体部署方面，RoboR具身智能域控制器已完成在乐聚夸父Kuavo 4 Pro人形机器人上的部署。人形机器人需要同时处理多路传感器输入、模型推理、运动规划和实时控制，此次部署验证了辉羲计算平台在复杂机器人系统中的适配与集成能力。

从大晓机器人的世界模型协同，到自变量模型的完整端侧运行；从智元精灵G2的量产交付，到乐聚夸父Kuavo 4 Pro的整机部署，辉羲智能正在形成一条贯通模型、芯片、计算平台、机器人本体与真实场景的产业路径，在不同模型路线、机器人形态和应用场景中，持续验证具身智能算力底座的通用性、可编程性与工程化能力。

论坛现场，由上海人工智能行业协会、河套学院、中国信通院华东分院联合发起的PHYSICAL IQ物智平台正式发布。辉羲智能作为生态伙伴参与平台建设，与高校、科研机构及产业伙伴共同推动具身智能评测体系完善，为不同机器人本体与世界模型在真实场景中的能力验证提供更加统一的评价尺度。

面向物理智能时代，辉羲智能将持续迭代光至R1芯片与RISE计算平台，开放软件能力与平台架构，与算法、操作系统、机器人本体及核心零部件伙伴协同创新，推动模型能力从技术验证走向真实部署，让具身智能更高效地进入产业场景。

本文来自微信公众号“辉羲智能”，作者：架构进化的，36氪经授权发布。