应用处理器（AP）横向对比

📌 关键要点

• 5 款国产边缘 AI 芯片：算能 BM1684X、海思 Hi3559A、瑞芯微 RK3588、寒武纪 CMX-9、地平线征程 6
• 广义上都是 AP（自带 CPU、能跑 Linux/OS），但"通用"程度差异大：RK3588 最通用，CMX-9 最像 AI 加速器
• 选型速记：安防选海思、通用边缘选瑞芯微、大模型选寒武纪、智能汽车选地平线、工业 AI 选算能

一、厂商与公司简介

1.1 算能（SOPHGO）— BM1684X

1. 公司：算能科技，前身是比特大陆旗下 AI 芯片研发部门，2019 年独立成立公司（后算丰合并入算能），总部北京
   定位：通用算力提供商，产品覆盖云端与边缘，2016 年算丰 SOPHON 品牌问世，已多轮融资（未上市）
2. 芯片线：BM 系列 TPU（张量处理器）+ CV 系列；BM1684X 是第四代 TPU，性能较上代提升约 2 倍
   主打：工业级宽温、32 路视频处理、国产化适配、支持大模型端侧部署
3. 一句话：工业 AI 与国产替代的代表选手

1.2 海思半导体（HiSilicon）— Hi3559A

1. 公司：华为全资子公司，2004 年正式成立（前身可溯至 1991 年华为集成电路设计中心），总部深圳
   定位：华为全部芯片的设计方，受美国制裁影响先进制程代工受限
2. 芯片线：麒麟（手机 SoC）、昇腾（AI）、鲲鹏（服务器 CPU）、巴龙（基带）、安防视频芯片（Hi35xx 系列）等
   Hi3559A 属安防视频线，主打低功耗 + 8K 视频 + 安防生态
3. 一句话：安防摄像头领域生态垄断者，但生态封闭（仅支持 Caffe）

1.3 瑞芯微（Rockchip）— RK3588

1. 公司：瑞芯微电子，2001 年成立，总部福州，科创板上市（2020-02，代码 688893）
   定位：通用主控/边缘 SoC，覆盖平板、机顶盒、AIoT、边缘计算，产品按 RK 系列代际划分
2. 芯片线：RK33（上一代通用主控）→ RK35（当前旗舰）；RK3588 为旗舰 SoC，8K 多媒体 + 6 TOPS NPU
3. 一句话：5 款中最"通用"的边缘 AP，高性价比之选（详见瑞芯微）

1.4 寒武纪（Cambricon）— CMX-9

1. 公司：中科寒武纪，2016 年成立，总部北京，源自中科院计算所（创始人陈云霁/陈天石），科创板上市（2020-07，代码 688256）
   定位：AI 芯片独角兽，主打云端智能芯片与训练/推理整机
2. 芯片线：思元（Siyuan / MLU）系列——思元 270/370/590 等，思元 590 为最新云端训练芯片（7nm Chiplet，对标 H100）
   CMX-9 据行业文章口径为 64 TOPS INT8、32GB HBM2E、7nm，面向大模型边缘推理（⚠️ 官方产品线未见该型号名，大概率是行业文章对思元系列的别称）
3. 一句话：AI 算力最强、能效比高，但无 GPU、通用多媒体能力弱
4. 智能加速卡是什么：官网四大产品线之一（智能加速卡 / 智能边缘计算模组 / 终端智能处理器 IP / 软件开发平台）。
   它=插在服务器 PCIe 插槽里的云端 AI 加速卡（形态类似显卡），自己不能独立跑系统，必须依赖宿主机 CPU 调用做 AI 运算，本质是协处理器（类比 NVIDIA A100/H100）。
   在售型号：思元 370 系列（MLU370-S4/S8 高密度推理、X4 推训一体、X8 双芯训练）+ 思元 270 系列（MLU270-S4/F4）。
   💡 与本文主题的关系：加速卡不是 AP——这正印证寒武纪的"加速器"基因，也解释了为何 CMX-9 是最不像通用 AP 的那款

1.5 地平线（Horizon Robotics）— 征程 6

1. 公司：地平线机器人，2015 年成立，总部北京，创始人余凯（前百度深度学习研究院院长），港股上市（2024-10，代码 9660.HK）
   定位：智能驾驶计算方案提供商，车规级 AI 芯片龙头
2. 芯片线：征程（Journey，车规）+ 旭日（Sunrise，边缘视觉）两大系列；征程 6 覆盖 10~560 TOPS 多档位，支持 L2+~L4 自动驾驶
3. 一句话：智能汽车赛道唯一车规认证选手（ISO 26262 ASIL-B/D），但不做通用市场
   💡 不懂"车规"？见 AI算力芯片玩家全图 · 车规科普

二、核心参数对比（2025-09 行业文章口径）

三、AP 属性分析（通用程度）

判断标准：是否自带 CPU 核、能运行 Linux/Android 等复杂系统（区别于 MCU）。

• 5 款广义上都是 AP，但按"通用边缘 AP"（CPU+GPU+NPU 完整生态）衡量，通用程度差异很大：
  RK3588（★★★ 完全通用）＞ Hi3559A / BM1684X / 征程 6（★★ 偏科）＞ CMX-9（★ 最像加速器）
• CMX-9 最不像 AP：无 GPU，图形/多媒体缺位，本质是 AI 加速器角色（类比 NVIDIA A100 协处理器）
• Hi3559A 是"专才"：安防深度定制，生态封闭
• BM1684X / 征程 6 是"偏科生"：完整 SoC 但一个绑定工业 AI、一个锁定车载

四、应用场景与选型决策

4.1 典型应用场景

4.2 选型决策树

1. 安防领域：优先海思 Hi3559A（低成本+成熟生态）；要国产化或更高算力选 BM1684X
2. 工业与通用边缘：高性价比选 RK3588；高性能（如 32 路视频）选 BM1684X
3. 大模型边缘推理：首选寒武纪 CMX-9（64 TOPS）；预算有限可用 BM1684X 多芯方案
4. 智能汽车：唯一选择地平线征程 6（车规认证+算法协同）
5. 国产化替代：政府/国企项目优先 BM1684X（全链路国产化）；寒武纪作技术储备

五、相关资料

📖 资料来源：

• BM1684X、海思 Hi3559A、瑞芯微 RK3588、寒武纪 CMX-9 和地平线征程 6 系列各芯片核心参数及应用场景对比与选型决策（万物纵横，2025-09-30）
• 算能官网
• 华为海思官网
• 瑞芯微官网
• 寒武纪官网
• 地平线官网
• 相关笔记：瑞芯微、AI算力芯片概念辨析（CPU/GPU/NPU/加速卡分不清时先看这篇）、AI算力指标详解（表里的 TOPS/TFLOPS 看不懂时先看这篇）、小米玄戒O1（旗舰手机 SoC 参照，同为 AP/SoC 形态的更高档位）

⚠️ 对比数据为第三方行业文章口径，部分参数来自厂商宣传，实际选型请以官方 datasheet 与实测为准。