OpenClaw的爆發，讓“AI Agent”從概念迅速演變為產業競賽。這類Agent能自主執行復雜操作，展現出前所未有的執行能力，卻也把算力、成本和安全問題推到了臺前。

每一次指令交互都需經過云端大模型，Token費用持續累積；設備日志與用戶指令全量上云，頻頻觸碰工業與家居場景的數據安全紅線。更棘手的是，許多場景要求實時響應、外設協同與穩定運行。顯然，完全依賴云端的方案，已力不從心。

端側AI Agent芯片正成為產業布局的重點方向。芯師爺關注到瑞芯微推出端云協同方案ClawChips，其“SoC沙箱+AI協處理器”的算力解耦架構，試圖在成本與場景適配之間找到平衡。本文將從架構邏輯、場景落地等維度拆解ClawChips解決了哪些問題？

省Token、破帶寬：

ClawChips技術內核三連問

瑞芯微ClawChips方案的核心思路是主控負責系統運行與外設管理，協處理器專司模型推理。具體實現上，RK3588/RK3576作為運行沙箱，承擔操作系統、外設接入與網絡連接等通用任務；RK1828 AI協處理器聚焦大模型推理，兩者算力獨立，互不搶占。

1. 為何選擇“SoC+協處理器”解耦方案？

傳統硬件升級存在兩大痛點，一是研發成本高，每次升級主控需重設計PCB、調試BSP、重新認證；其次是生命周期錯配，AIoT設備壽命5-10年，而AI模型迭代僅數月。

瑞芯微的解法是將主控與推理算力解耦，主控保障系統與外設的穩定，協處理器專攻快速迭代的AI推理。通過PCIe/USB高速接口連接協處理器模組，無需改動主板即可升級AI能力，新一代模型出現時僅需更換協處理器模塊。

2. 如何擊穿“內存墻”與“能耗墻”？

RK1828采用3D堆疊技術，將DRAM晶圓直接堆疊在NPU邏輯晶圓之上，通過高密度TSV/混合鍵合建立數萬個微米級垂直數據通道，具體帶來四大優勢：

帶寬躍升：等效帶寬達數百GB/s，消除3B以上大模型帶寬瓶頸；

設計簡化：內置DRAM，無需外掛顆粒，PCB布板更簡潔，BOM更低；

推理高效：實測3B模型推理速度超過100 token/s；

能耗優化：數據傳輸距離極短，單位比特功耗大幅降低。

3. Token如何省？

ClawChips的智能路由機制根據任務復雜度動態分流，簡單任務本地處理，復雜任務上云。相比純云端方案，系統將高頻、輕量、實時性要求高的任務優先本地完成，減輕云端調用壓力，讓云端資源專注于復雜理解與高質量生成。

基于PinchBench的實測數據，端云協同方案下，辦公場景云端調用比例從100%降至46.70%，學習研究場景降至78.43%，輔助工具場景降至38.99%，整體節省約40%的云端Token消耗，實現“本地推理零成本，云端調用更高效”。

從“聽懂指令”到“理解意圖”：

ClawChips復活老設備

瑞芯微在AIoT垂類領域已有深厚積累，覆蓋智能座艙、機器人、智能家居、安防、工控等數十個行業。ClawChips的核心價值在于"疊加"，即在原有垂類應用之上賦予Agent能力，讓存量設備無需推倒重來即可"長出"智能。

例如在智能座艙場景中，傳統車載語音助手采用指令式交互，依賴云端處理，弱網環境下卡頓明顯。引入Agent后，系統可理解"我有點熱""想去附近好吃的川菜館"等自然語言，并在本地完成語義理解和基礎決策。據瑞芯微介紹，RK3588M+RK1828組合用于車載AI Box，本地運行7B語音助手，支持多模態交互，實現了"數據不出車"的隱私保護。

在機器人應用中，傳統工業和服務機器人多采用"程控執行"模式。Agent加入后，機器人從"執行指令"升級為"理解意圖"。以倉儲物流為例，機器人需自主識別目標、規劃路徑、避障、調整抓取姿態——原本需大量規則代碼，現可通過端側多模態大模型+Agent框架實現。

瑞芯微的端側AI全場景布局涵蓋智能白電交互、AI電視、端側離線翻譯、AI視頻分析盒子等方案，推動傳統硬件從"響應指令"向"主動服務"升級。

高帶寬+開放生態：

端側Agent的硬核算力底座

ClawChips的重要壁壘在于高帶寬和高算力，這正是支撐Agent類應用大規模Token推理的硬約束。與傳統推理的“一次輸入、一次輸出”不同，Agent需要多輪推理、記憶維護和工具調用，Token消耗量級呈指數級增長。以OpenClaw為例，執行一次“整理桌面文件并分類”的任務，可能需要數十甚至上百次推理調用，累計Token達數萬。

因此，客戶在選型端側AI芯片時，通常重點關注四項指標：最大支持模型參數規模、多Agent并發數、首token延遲以及功耗。瑞芯微憑借實測數百GB/s+的高帶寬和20TOPS算力，使客戶能夠在端側部署7B級別模型，并支持多路并發推理，滿足Agent類應用的高強度需求。

除了硬件性能，工具鏈的完善程度同樣影響開發效率。瑞芯微提供RKNN3 SDK，支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等主流框架模型的一鍵轉換與量化。開發者可通過RKNN3 SDK對0.5B-8B的LLM/VLM進行深度優化，LLM解碼效率提升超過15%。

此外值得一提的是，ClawChips定位為開放平臺。客戶在構建自有Skill時，完全可以自由開發，瑞芯微提供硬件運行能力與基礎示例“拋磚引玉”，將應用層的創新空間留給客戶。

端側Agent的終局想象

展望未來，每個家庭或許將擁有5-10個具備Agent能力的設備，包括智能音箱、掃地機器人、安防攝像頭、車載助手等等。若全部依賴云端推理，Token消耗將不可持續。正因如此，端側模型的持續迭代與Skill生態的擴展，成為推動本地處理比例上升、成本曲線下行的關鍵驅動力。這一趨勢已在2026年加速顯現。端側AI應用快速爆發，工業、農業、服務業等領域的各類機器人正迎來重大機遇。

從OpenClaw到ClawChips，端側AI Agent的算力底座正經歷從“云依賴”到“端云協同”的深刻轉變。瑞芯微通過“主控沙箱+協處理器推理”的算力解耦架構，結合3D堆疊DRAM的高帶寬優勢，為垂類場景中的Agent能力疊加提供了一套可量化的方案。40%的Token節省、3B模型超100 token/s的推理性能、小于15W的功耗，以及開放的工具鏈生態，共同構成了ClawChips的技術底色。

而端側Agent的算力需求是否真正能撐起一個新品類，取決于明年這個時候，有多少設備真正用上了ClawChips此類方案。

編者互動

芯師爺注意到，瑞芯微已將其 ClawChips 方案在 GitHub 開源上線，并面向開發者推出專屬共創支持機制。

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ClawChips GitHub 開源地址：

https://github.com/airockchip/c