随着全球半导体产业的快速发展，RISC-V架构以其开放性、灵活性和低成本等优势，逐渐成为MCU/SoC设计领域的一股重要力量。特别是在本土市场，越来越多的公司开始采用RISC-V架构，以推动产品创新和市场竞争力的提升。

笔者梳理了本土上市公司推出的基于RISC-V指令集架构的部分MCU/SoC产品，涵盖核心性能参数、特色及主要应用场景。整体来看，下游应用以消费电子、智能家居、物联网为主。同时，也发现以瑞芯微为代表的本土公司已经在布局，满足边缘侧AI算力升级和运行大模型的RISC-V产品。下面几家上市公司在RISC-V领域深耕多年，各有突破，值得探究。

乐鑫科技在2020年之前的产品内核架构是从Cadence购买的IP，之后全线转向基于RISC-V的自研架构，目前公司WIFI、低功耗蓝牙、AI和语音产品的IP均为自研。底层IP架构到操作系统的纯自研，不用依附于ARM生态，因此没有同质化竞争和价格战压力，具有一定的差异化和定价权。此外，公司将基于RISC-V指令集自研的MCU架构集成到产品中，能够降低许可证费用，并最终可能降低物联网终端的价格。

随着公司发展，公司芯片产品已从Wi-Fi MCU这一细分领域扩展 AIoT SoC领域，方向为“处理+连接”，“处理”涵盖AI和RISC-V处理器，“连接”涵盖以 Wi-Fi、蓝牙以及Thread/Zigbee 为主的无线通信技术。

自2020年之后，公司发布的新产品都搭载了自研的RISC-V 32位处理器：

支持2.4 GHz Wi-Fi 6 & Bluetooth 5（LE）& IEEE 802.15.4的RISC-V SoC ESP32-C6；

支持Bluetooth 5 (LE) & IEEE 802.15.4的RISC-V SoC ESP32-H2；

支持2.4 and 5 GHz双频Wi-Fi 6 & Bluetooth 5（LE）& IEEE 802.15.4的RISC-V SoC ESP32-C5；

搭载双核与单核RISC-V处理器、AI指令扩展的高性能芯片ESP32-P4；

支持2.4 GHz Wi-Fi 6 & Bluetooth 5 (LE) 的RISC-V SoC ESP32-C61；

支持802.15.4 和 Bluetooth 5.4 (LE) 的低功耗RISC-V SOC ESP32-H4。

其中2024年2月发布的ESP32-P4，是乐鑫开始涉足纯粹的高性能处理市场，进军多媒体领域的首款不带无线连接功能的一款产品，搭载RISC-V双核处理器，支持单精度FPU和AI扩展，提供了所有必要的计算资源。

此外，值得关注的是，乐鑫科技首款支持Wi-Fi6E的无线通信芯片已完成工程样片测试，计划于2025年下半年正式量产。该款芯片搭载自研的双核500MHz RISC-V处理器，支持2×2 MU-MIMO与Beamforming，覆盖2.4/5/6GHz三频Wi-Fi6/6E。

中科蓝讯主要从事无线音频SoC芯片的研发、设计与销售，形成以蓝牙耳机芯片、蓝牙音箱芯片、智能穿戴芯片、无线麦克风芯片、数字音频芯片、玩具语音芯片、AIoT 芯片、AI 语音识别芯片八大产品线为主的产品架构。

自成立起，公司就采用RISC-V指令集架构作为技术开发路线研发、设计芯片。作为RISC-V 产业的先行者，公司是中国RISC-V产业联盟的理事单位、RISC-V基金会战略会员。公司基于开源的RISC-V指令集架构，配合开源实时操作系统RT-Thread，自主开发出高性能CPU内核和DSP指令，实现了各种音频算法。下面是几款公司的代表产品：

讯龙三代BT895X芯片完成了与火山方舟MaaS平台的对接，已可向用户提供适配豆包大模型的软、硬件解决方案。BT895X芯片采用CPU+DSP+NPU的多核架构，高算力、低功耗，可满足AI耳机端侧对语音处理、高速音频传输等的需求。同时，已被搭载于 FIIL GS Links AI 高音质开放式耳机。

讯龙三代BT896X系列芯片已应用在百度新推出的小度添添AI平板机器人的智能音箱中，除了具有Hi-Res金标双认证，使消费者得到高品质的声乐体验外，还能实现AI语音交互功能。 公司推出了基于BT896X 的LE Audio方案，特别是Auracast技术，可满足后续中高阶音箱的市场。量产了飞利浦等品牌的高阶Soundbar产品，通过BT896X的强大算力，实现了高阶Soundbar的蓝牙SoC单芯片解决方案。

BT897X系列产品，是面向中高端市场的高性能蓝牙音频芯片，在音频性能上表现卓越，支持多种高清音频格式。基础功耗优化到4mA级别，音频指标也提升到行业领先水平，广泛应用于多种高端音频设备和智能终端。

泰凌微电子专注于无线物联网芯片领域的前沿技术开发与突破，主要聚焦于低功耗蓝牙、双模蓝牙、Zigbee、Matter、WiFi 等短距无线通讯芯片产品，其BLE芯片的出货量排名全球第三，2024年出货量已超过20亿片。泰凌微在产品中积极拥抱开源的RISC-V架构指令集，是低功耗IoT领域最早采用RISC-V架构MCU的芯片公司，目前已经形成了丰富的基于RISC-V架构处理器的芯片产品矩阵。下面是几款公司的代表产品：

TLSR9系列，内置32位RISC-V MCU，集成DSP和浮点运算扩展指令，并搭载了独立的低功耗AI引擎对传感器和语音信号进行实时处理。支持多种先进的IoT连接技术规范，包括经典蓝牙、蓝牙低功耗、蓝牙Mesh、Zigbee、Apple HomeKit、Apple Find My、Thread、Matter、2.4GHz专有协议及各类RTOS，并且能够实现部分多协议并行操作。

TL721X、TL751X、TL321X系列等产品也都采用了RISC-V架构，其中TL751X无线音频SoC集成了两个主频高达300MHz的RISC-V内核和一个HiFi 5 DSP内核，展现了RISC-V在多核异构计算中的强大潜力。同时，TL751X 兼容多种主流音频格式，广泛适配高端耳机、智能音箱、车载音响系统等各类音频设备，轻松实现高品质音频输出，在音频市场展现出强大适用性与竞争力。

泰凌微基于RISC-V的芯片，凭借其灵活的指令集，可针对不同物联网应用场景进行精准优化。无论是消费电子、智能家居设备间的数据交互，还是工业物联网中的传感器数据采集与处理，都能轻松应对，确保设备稳定、高效运行。

早在2019年，兆易创新就推出了首款基于RISC-V的Bumblebee处理器内核的32位通用MCU GD32VF103系列。Bumblebee处理器内核由兆易创新与芯来科技联合开发，专为物联网和超低功耗场景设计。该系列产品具备108MHz运算主频，提供16-128KB Flash和6-32KB SRAM缓存，并支持gFlash专利技术，确保高速数据访问。

在具体应用方面，GD32VF103系列MCU凭借其高性能和低功耗特性，在多个领域得到了广泛应用。在工业控制领域，它被广泛应用于传感器网络和智能硬件市场；在智能家居领域，GD32VF103为家电行业的全面智能化升级提供了核心动能。

此外，兆易创新的无线MCU GD32VW553系列采用RISC-V内核，最高主频达160MHz。该系列MCU提供先进的射频性能、强化的安全机制、大容量存储资源以及丰富的通用接口，结合成熟的工艺平台和优化的成本控制，为需要高效无线传输的市场应用提供了成熟解决方案。GD32VW553系列支持Wi-Fi 6和蓝牙LE 5.2无线连接协议，凭借其边缘处理和连接特性，广泛适用于家电、智能家居、工业互联网和通信网关等无线应用场景，同时也非常适合预算受限的办公设备、支付终端和物联网产品。

瑞芯微是本土领先的物联网及人工智能物联网处理器芯片企业。公司的芯片目前以Arm架构为主，部分SoC芯片会局部使用RISC-V模块代替MCU做一些内部控制，达到整体提高SoC芯片系统性能并在部分场景下有效控制功耗。如，瑞芯微过去推出的Arm+RISC-V多核的机器视觉处理器RV1126和RV1109，具有良好的影像处理能力、AI视觉处理能力，可适用于多场景下的机器视觉应用。

值得一提的是，2025年7月，瑞芯微在第九届开发者大会上发布了面向机器视觉应用，特别是人工智能相关应用的高性能视觉协处理器SoC RK1820。该芯片基于三个独立的64位 RISC-V内核（含FPU 浮点单元），每个内核配备32KB指令缓存（I-Cache）、32KB数据缓存（D-Cache），以及 128KB二级缓存（L2 Cache）。同时，该端侧算力协处理器内置公司自研NPU及高带宽嵌入式2.5GB DRAM，有效解决模型端侧部署的算力、存力、运力的动态平衡问题，适合AIoT智能设备在本地部署和运行端侧模型，可通过PCIe2.0和USB3.0等高速接口与主处理器通信，适用于AI玩具、学习机、情感配备助手、终端家庭玩具甚至机器人等场景。

目前已推出的RK1820/RK1828，能够高效支持3B/7B参数级别的各种业界主流的文本型LLM和多模态VLM在端侧流畅运行。RK1828与RK1820类似，但配备5GB RAM，适用于7B LLM模型。

随着RK182X系列的推出，瑞芯微在RISC-V架构领域展现了强大的技术实力和市场竞争力，在未来AIoT市场中将扮演更加重要的角色。

随着RISC-V架构的成熟和普及，越来越多的芯片厂商正积极采用这一开放标准来推动技术创新和产品多样化。如，紫光国微正在研发推广RISC-V智能安全芯片，而峰岹科技计划推出新一代RISC-V双核产品，旨在通过提升算力和集成AI加速单元来支持更复杂的电机控制算法。RISC-V正迅速扩展其在智能家居、消费电子和物联网等领域的优势，并有望在汽车电子和数据中心等更多场景中得到广泛应用。

 

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