人工智能产业的发展促使瑞芯微在算力提升、功耗优化、算法融合等方面进行技术迭代升级，以满足市场对芯片性能和功能的更高要求。具体如下：

• 提升算力以支持大模型部署：随着 AI 大模型不断发展，端侧设备对算力的需求日益增长。瑞芯微需推出更高算力的芯片，以助力 AI 大模型在端侧落地。其后续计划推出更优性能的芯片，如新一代旗舰芯片 RK3688，通过多芯片级联和协处理器扩展等技术，为更大规模端侧大模型的部署提供空间。
• 优化功耗实现高效节能：端侧设备通常对功耗有严格限制，如智能家居设备、机器人等，需要长时间运行且功耗较低。瑞芯微需在提升算力的同时，优化芯片功耗，通过结合深度学习的算法特性，优化 NPU 的指令集和数据通路，在实现每秒执行次数大幅提升的同时降低能耗，确保端侧设备在实际应用中的稳定性和高效性。
• 融合多种算法提升处理能力：人工智能应用场景多样，涉及图像识别、语音交互、自然语言处理等多种算法。瑞芯微需将多种算法融合到芯片中，提升芯片对不同类型数据的处理能力。例如其 RV1103B/C 作为新一代经济型智能视觉处理器，搭载新一代 AI-ISP 技术与超级编码技术，具备高集成度优势，可更好地满足智能视觉领域需求。
• 加强异构计算架构研发：为解决算力需求快速增长与 SoC 系统级芯片迭代升级周期慢的矛盾问题，瑞芯微需加强异构计算架构研发。计划推出协处理器芯片系列，通过与高性能 AIoT SoC 芯片平台协同，构建 “主芯片 + 协处理器” 的异构计算架构，进一步满足边缘侧、端侧设备在 AI 算力升级、大模型运行方面的需求。
• 完善芯片生态平台：未来 AI 硬件的竞争将逐步从单纯追求算力向整体生态优化转变，硬件、软件、算法的协同创新成为关键。瑞芯微需要完善芯片生态平台，提供更丰富的开发工具和软件支持，降低开发者门槛，方便其基于芯片进行应用开发，以更好地适应人工智能产业快速发展的需求。