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瑞芯微2024年的营收数据是31。36亿元，同比增46。94%！净利润5。95亿元，同比增341。01%！到了2025年第一季度，营收8。85亿元，同比增62。95%；净利润2。09亿元，同比增209。65%。看起来，2025年上半年营收预计在20。45亿元左右。
这业绩，确实让人想不到。
这家公司主要搞AIoT领域的芯片，SoC芯片用在边缘侧、端侧的智能硬件上。下游客户千行百业，需求五花八门，他们的芯片需要有一定的通用性和兼容性。
里面的旗舰芯片RK3588，2024年以来增长速度不小。
8nm制程。
8核64位大小核架构。
ARM Mali-G610 MC4 GPU。
专用2D图形加速模块。
NPU算力6TOPS。
支持8K视频编解码，8K显示输出，内置显示接口也多，能多屏异显。ISP是48MP，支持多摄像头输入。高速接口有PCIe、TYPE-C、SATA、千兆以太网。系统嘛，Android和LinuxOS都行。
RK3588的应用场景？大屏设备、边缘计算、高性能平板、汽车智能座舱、多目摄像头、网络视频录像机、AR/VR……机器人、NAS、中屏产品、视频会议系统里也有它的身影。预计2025年这颗芯片还会保持成长。
瑞芯微的打法，就是旗舰芯片RK3588在前面冲，后面跟着一堆不同层次、满足不同需求的产品，形成一个组合。这样一来，在汽车电子、机器视觉、工业应用这些领域，占有率就上去了。RK3588、RK356X、RV11系列这些算力平台都在增长，驱动着业绩。
公司积累了二十多年的技术，“大音频、大视频、大感知、大软件”，自研的NPU、ISP、高清视频编解码这些核心IP也在迭代。他们从下游数千家客户和生态伙伴那里获得反馈，把握技术需求和IP迭代方向，定义芯片，然后开发。
产品线布局是“高端-中高端-中端-入门级”一个矩阵。用高端旗舰SoC芯片在各行各业突破，然后带动不同性能的芯片覆盖AIoT的各种算力需求，承载不同的产品形态。
机器人市场现在需求在发展。
瑞芯微在机器人这块布局了多条产品线，RK3588、RK3576、RK3399、RK3288、RK356X、RK3326、RK3308、RV11系列都有。能实现人机交互、运动控制、环境感知、决策规划这些功能。
高性能芯片可以做机器人的“小脑”，RK3588就是个例子，性能、接口、扩展性，让它成了市面上一些机器人应用的选择。RV系列视觉芯片做“眼睛”，音频芯片实现“语音交互”。
他们跟不同形态机器人场景的客户有合作，产品用在人形机器人上。也用在工业机器人、服务机器人、仓储物流机器人、陪护机器人、娱乐机器人、清洁机器人、四足机器人这些产品上。
汽车和工业领域……
国内电动汽车市场发展快，但汽车芯片还是海外公司主导。智能座舱、车载音效这些芯片，基本被海外公司垄断。瑞芯微布局了智能座舱、仪表中控、车载音频、车载视觉，几条线协同发展。
汽车智能座舱，主推的是RK3588M。这颗SoC芯片，一芯带多屏、端侧AI能力突出。2024年量产车型有十多款，三十多个定点项目在推进。新产品RK3576M也在客户导入。
比如那个搭载RK3588M集成端侧小模型的中阶舱泊一体QNX虚拟化平台。它的多模态交互系统支持语音、视觉、触控融合；场景感知引擎通过环境语义理解，推送服务；异构计算架构支持QNX与Android双系统切换。
车载音频，竞品也来自海外公司。RK2118M，集成了NPU的汽车音频处理器，2024年拿了超过20个定点项目。RV系列芯片，在行车记录仪、MDVR、CMS/DMS、流媒体后视镜这些领域销量在提升。
工业领域数字化、智能化升级，瑞芯微也推出了中高端的RK3576J和入门级的RK3506J。加上已有的RK3588J、RK3568J等，组成了工业应用的AIoT产品布局，覆盖HMI、PLC、边缘网关、边缘计算、工业视觉，服务智慧工业、智慧电力这些行业。
下一步呢？
瑞芯微在研发下一代旗舰芯片RK3688。RK3688在AI应用上，提供性能和算力，多芯片级联和协处理器扩展也给大模型部署提供了空间。芯片推出后，会根据下游客户design-in的情况进入量产。产品预计2026年推出。
汽车领域，下一代旗舰平台RK3688M和AI协处理器，也获得了市场的关注，要满足新一代AI座舱对算力、带宽、功能安全、信息安全的要求。
公司计划今年推出端侧算力协处理器芯片。
这东西主要是为了解决算力需求增长快，但SoC芯片迭代周期慢的矛盾。协处理器跟现有的高性能AIoT SoC平台配合，能满足边端侧设备的AI算力升级、运行大模型的需求。
从2018年第一代NPU开始，瑞芯微持续迭代，形成了内置0。2TOPS到6TOPS NPU算力的AIoT SoC布局。NPU是AI处理运算的核心，公司会迭代NPU IP，支持大模型推理。除了算子、精度这些基础规格，还在多核众核和核间高速互联上优化设计架构。
后续推出的芯片，会助力AI大模型在端侧设备落地。协处理器平台，通过算力扩展，给成熟产品的算力升级、AI赋能提供了可能。
下游已经有客户在基于瑞芯微主控芯片研发支持AI大模型的新硬件，比如AI学习机、AI玩具、桌面机器人、会议系统、边缘计算产品。AI端侧开发门槛在降低，本地处理有它的好处：实时、不依赖网络、保护隐私。AI技术在汽车、机器人、教育、家庭、医疗等场景，以及工业、农业、服务业等领域，应用在加速。这可能引发未来可预见的5-10年边端侧的AIoT发展。
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