瑞芯微 RK1808 芯片在运行不同类型的人工智能模型时，功耗表现会因模型的复杂程度、运算量等因素而有所不同：

图像识别类模型：

• 简单图像识别任务：例如对一些分辨率较低、特征较为明显的简单图像进行识别，如简单的数字、字母或几何图形识别。在这种情况下，RK1808 芯片的功耗相对较低，因为模型的运算量较小，芯片的 NPU 可以快速处理这些任务，整体功耗可能在几百毫瓦到 1 瓦左右。
• 复杂图像识别任务：当处理高分辨率、复杂背景、多目标的图像识别任务时，比如对自然场景中的多个物体进行识别和分类，模型需要进行大量的特征提取和计算，此时 RK1808 芯片的功耗会明显增加。可能会达到 1 瓦以上，具体功耗数值还会受到图像的具体内容、模型的精度要求等因素的影响。

语音处理类模型：

• 语音唤醒任务：语音唤醒通常只需要对输入的语音片段进行简单的特征提取和匹配，以判断是否触发唤醒指令。这种情况下，RK1808 芯片的功耗较低，因为运算量相对较小，大概在几百毫瓦的水平。
• 语音识别任务：对于连续的语音识别，特别是在处理长段语音或需要实时识别的场景下，模型需要对语音信号进行持续的分析和处理，运算量会增加。此时芯片的功耗也会相应上升，可能在 1 瓦左右或略低于 1 瓦，具体取决于语音的长度、语言的复杂程度以及识别的精度要求等。

自然语言处理类模型：

• 文本分类任务：对于简单的文本分类，如对新闻标题进行分类，模型的运算量相对不大，RK1808 芯片的功耗较低，大约在几百毫瓦到 1 瓦之间。
• 机器翻译等复杂任务：像机器翻译这样的复杂自然语言处理任务，需要对大量的文本进行编码、解码和语义理解，运算量非常大。在这种情况下，RK1808 芯片的功耗会显著增加，可能会达到 1.5 瓦甚至更高，具体功耗还会受到文本的长度、语言的多样性以及模型的复杂度等因素的影响。

总体而言，瑞芯微 RK1808 芯片在运行不同类型的人工智能模型时，对于简单任务能够保持较低的功耗，而对于复杂任务则会有较高的功耗。其采用的 22nm FD-SOI 工艺在一定程度上降低了芯片的功耗，但在实际应用中，仍需要根据具体的模型和应用场景来综合评估功耗表现。