OpenClaw的爆发，让“AI Agent”从概念迅速演变为产业竞赛。这类Agent能自主执行复杂操作，展现出前所未有的执行能力，却也把算力、成本和安全问题推到了台前。


每一次指令交互都需经过云端大模型，Token费用持续累积；设备日志与用户指令全量上云，频频触碰工业与家居场景的数据安全红线。更棘手的是，许多场景要求实时响应、外设协同与稳定运行。显然，完全依赖云端的方案，已力不从心。

端侧AI Agent芯片正成为产业布局的重点方向。芯师爷关注到瑞芯微推出端云协同方案ClawChips，其“SoC沙箱+AI协处理器”的算力解耦架构，试图在成本与场景适配之间找到平衡。本文将从架构逻辑、场景落地等维度拆解ClawChips解决了哪些问题？


省Token、破带宽：

ClawChips技术内核三连问


瑞芯微ClawChips方案的核心思路是主控负责系统运行与外设管理，协处理器专司模型推理。具体实现上，RK3588/RK3576作为运行沙箱，承担操作系统、外设接入与网络连接等通用任务；RK1828 AI协处理器聚焦大模型推理，两者算力独立，互不抢占。
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1. 为何选择“SoC+协处理器”解耦方案？

传统硬件升级存在两大痛点，一是研发成本高，每次升级主控需重设计PCB、调试BSP、重新认证；其次是生命周期错配，AIoT设备寿命5-10年，而AI模型迭代仅数月。

瑞芯微的解法是将主控与推理算力解耦，主控保障系统与外设的稳定，协处理器专攻快速迭代的AI推理。通过PCIe/USB高速接口连接协处理器模组，无需改动主板即可升级AI能力，新一代模型出现时仅需更换协处理器模块。

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2. 如何击穿“内存墙”与“能耗墙”？

RK1828采用3D堆叠技术，将DRAM晶圆直接堆叠在NPU逻辑晶圆之上，通过高密度TSV/混合键合建立数万个微米级垂直数据通道，具体带来四大优势：

带宽跃升：等效带宽达数百GB/s，消除3B以上大模型带宽瓶颈；
设计简化：内置DRAM，无需外挂颗粒，PCB布板更简洁，BOM更低；
推理高效：实测3B模型推理速度超过100 token/s；
能耗优化：数据传输距离极短，单位比特功耗大幅降低。

3. Token如何省？

ClawChips的智能路由机制根据任务复杂度动态分流，简单任务本地处理，复杂任务上云。相比纯云端方案，系统将高频、轻量、实时性要求高的任务优先本地完成，减轻云端调用压力，让云端资源专注于复杂理解与高质量生成。

基于PinchBench的实测数据，端云协同方案下，办公场景云端调用比例从100%降至46.70%，学习研究场景降至78.43%，辅助工具场景降至38.99%，整体节省约40%的云端Token消耗，实现“本地推理零成本，云端调用更高效”。

场景

端云协同-Token消耗比例

办公

46.70%

学习研究

78.43%

辅助工具

38.99%



从“听懂指令”到“理解意图”：

ClawChips复活老设备


瑞芯微在AIoT垂类领域已有深厚积累，覆盖智能座舱、机器人、智能家居、安防、工控等数十个行业。ClawChips的核心价值在于"叠加"，即在原有垂类应用之上赋予Agent能力，让存量设备无需推倒重来即可"长出"智能。

例如在智能座舱场景中，传统车载语音助手采用指令式交互，依赖云端处理，弱网环境下卡顿明显。引入Agent后，系统可理解"我有点热""想去附近好吃的川菜馆"等自然语言，并在本地完成语义理解和基础决策。据瑞芯微介绍，RK3588M+RK1828组合用于车载AI Box，本地运行7B语音助手，支持多模态交互，实现了"数据不出车"的隐私保护。

在机器人应用中，传统工业和服务机器人多采用"程控执行"模式。Agent加入后，机器人从"执行指令"升级为"理解意图"。以仓储物流为例，机器人需自主识别目标、规划路径、避障、调整抓取姿态——原本需大量规则代码，现可通过端侧多模态大模型+Agent框架实现。

瑞芯微的端侧AI全场景布局涵盖智能白电交互、AI电视、端侧离线翻译、AI视频分析盒子等方案，推动传统硬件从"响应指令"向"主动服务"升级。


高带宽+开放生态：

端侧Agent的硬核算力底座


ClawChips的重要壁垒在于高带宽和高算力，这正是支撑Agent类应用大规模Token推理的硬约束。与传统推理的“一次输入、一次输出”不同，Agent需要多轮推理、记忆维护和工具调用，Token消耗量级呈指数级增长。以OpenClaw为例，执行一次“整理桌面文件并分类”的任务，可能需要数十甚至上百次推理调用，累计Token达数万。

因此，客户在选型端侧AI芯片时，通常重点关注四项指标：最大支持模型参数规模、多Agent并发数、首token延迟以及功耗。瑞芯微凭借实测数百GB/s+的高带宽和20TOPS算力，使客户能够在端侧部署7B级别模型，并支持多路并发推理，满足Agent类应用的高强度需求。

除了硬件性能，工具链的完善程度同样影响开发效率。瑞芯微提供RKNN3 SDK，支持TensorFlow、PyTorch、ONNX等主流框架模型的一键转换与量化。开发者可通过RKNN3 SDK对0.5B-8B的LLM/VLM进行深度优化，LLM解码效率提升超过15%。

此外值得一提的是，ClawChips定位为开放平台。客户在构建自有Skill时，完全可以自由开发，瑞芯微提供硬件运行能力与基础示例“抛砖引玉”，将应用层的创新空间留给客户。


写在最后：

端侧Agent的终局想象


展望未来，每个家庭或许将拥有5-10个具备Agent能力的设备，包括智能音箱、扫地机器人、安防摄像头、车载助手等等。若全部依赖云端推理，Token消耗将不可持续。正因如此，端侧模型的持续迭代与Skill生态的扩展，成为推动本地处理比例上升、成本曲线下行的关键驱动力。这一趋势已在2026年加速显现。端侧AI应用快速爆发，工业、农业、服务业等领域的各类机器人正迎来重大机遇。

从OpenClaw到ClawChips，端侧AI Agent的算力底座正经历从“云依赖”到“端云协同”的深刻转变。瑞芯微通过“主控沙箱+协处理器推理”的算力解耦架构，结合3D堆叠DRAM的高带宽优势，为垂类场景中的Agent能力叠加提供了一套可量化的方案。40%的Token节省、3B模型超100 token/s的推理性能、小于15W的功耗，以及开放的工具链生态，共同构成了ClawChips的技术底色。

而端侧Agent的算力需求是否真正能撑起一个新品类，取决于明年这个时候，有多少设备真正用上了ClawChips此类方案。







芯师爷注意到，瑞芯微已将其 ClawChips 方案在 GitHub 开源上线，并面向开发者推出专属共创支持机制。


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欢迎开发者一起探索，玩出百样精彩！


ClawChips GitHub 开源地址：

https://github.com/airockchip/clawchips


来源： 芯师爷 作者：