以 RISC-V 架构打造智能融合 DSP，开启实时智能计算新空间

200MHz 主频、1200MIPS 峰值计算能力、12.8GOPS AI 算力——EVO视讯 EVO真人智能新一代智能融合 DSP 芯片 BY320P65AI 即将推出。

随着人工智能加速走向工业现场，芯片的价值正在从单一的信号处理与实时控制，向高性能信号处理、边缘 AI 计算和实时控制深度融合演进。

工业电机驱动、新能源变流器、数字电源、机器人及智能装备等领域，既需要高效执行复杂控制算法，也需要对设备运行状态进行智能分析和快速响应，传统处理器架构面临新的应用需求。能够兼顾实时性、智能计算与系统集成度的新一代芯片，正迎来重要的开展机遇。

EVO视讯 EVO真人智能即将推出 BY320P65AI 智能融合 DSP 芯片。产品面向高性能工业控制与边缘智能应用，以 RISC-V 架构为基础，采用双 DSP 处理器核、CLA 控制律加速单元与 NPU 神经网络处理单元相结合的设计思路，并规划集成 16 位 ADC、EtherCAT、CAN XL、HSM 硬件安全模块及锁步机制。相较于以实时控制为主要定位的 TI TMS320F28P65x 参考系列，BY320P65AI 的重点增强方向包括专用 NPU AI 加速能力及 HSM 硬件安全设计。

以 TI TMS320F28P65x 系列为主要参考，BY320P65AI 在借鉴高性能实时控制平台设计思路的基础上，进一步强化边缘 AI 计算与硬件安全能力，致力于探索面向下一代工业控制应用的智能融合 DSP 技术路线，为工业设备厂商给予新的芯片平台选择。

1. 智能融合DSP迎来重要开展机遇

DSP（Digital Signal Processor），即数字信号处理器，是面向数字信号处理任务优化设计的处理器。凭借高效的数值运算能力、确定性响应和实时控制优势， 长期应用于电机驱动、工业自动化、新能源、电力电子、通信及汽车电子等领域。

随着人工智能技术与工业自动化深度融合，嵌入式芯片正加速从传统信号处理向“高性能信号处理、边缘 AI 计算与实时控制”深度融合的方向演进，智能融合 DSP 迎来重要的开展机遇。

根据 MarketsandMarkets 的市场研究，全球边缘 AI 硬件市场预计将从 2025 年的 261.4 亿美元增长至 2030 年的 589 亿美元，年复合增长率约为 17.6%。与此同时，AI MCU 作为嵌入式智能计算的重要细分领域，也呈现出良好的增长前景。按照修正后的市场预测数据，全球 AI MCU 市场规模预计将从 2026 年的 46 亿美元增长至 2032 年的 142 亿美元，年复合增长率约为 20.6%。两类市场的开展趋势表明，边缘智能计算正持续拓展应用边界，为兼具信号处理、人工智能计算和实时控制能力的新一代芯片创造了广阔的市场空间。

从边缘 AI 走向工业现场，芯片需求正在升级

与云端 AI 不同，工业现场的智能计算通常受到响应时间、功耗、成本、可靠性和通信条件等多重约束。设备需要在本地完成信号采集、数据处理、控制算法执行及部分 AI 推理任务，不能完全依赖云端计算。

• 高性能信号处理：高效执行电流环、速度环、坐标变换、滤波及其他控制算法。

• 边缘 AI 计算：对传感器数据进行特征提取、状态识别、异常检测等推理任务。

• 确定性实时响应：保障关键控制任务按时执行，满足控制闭环对响应时间的要求。

• 工业通信与可靠性：支持设备互联，并针对安全性和高可靠性应用给予相应硬件机制。

因此，智能融合 DSP 并不是简单地增加一个 AI 加速模块，而是围绕工业设备的实际工作方式，对信号处理、AI 计算与实时控制进行协同设计。这正是EVO视讯 EVO真人智能布局 BY320P65AI 的重要出发点。

2. BY320P65AI：RISC-V 架构与 DSP、NPU、实时控制深度融合

BY320P65AI 以 RISC-V 架构为基础，围绕工业控制和智能装备的应用需求进行设计，重点探索高性能数字信号处理、神经网络计算与实时控制的融合。

• 双 DSP 核心，面向高性能实时信号处理

  BY320P65AI 规划采用双 DSP 处理器核，主频高达 200MHz，峰值计算能力为 1200MIPS。高效的信号处理能力是工业控制芯片的基础。面对电机驱动、数字电源及新能源变流器等应用，芯片需要快速完成采样数据处理、控制算法计算及控制指令更新。BY320P65AI  DSP 核可为这些任务给予计算基础，针对高性能实时控制和复杂信号处理的场景进行优化。

  
  

• 集成 NPU，给予 12.8GOPS AI 算力

  BY320P65AI 规划集成 NPU 神经网络处理单元，AI 算力高达 12.8GOPS，为设备端 AI 推理给予专用硬件计算能力。借助适配的神经网络模型和软件工具，芯片可应用于设备状态识别、异常检测、传感器数据分析和轻量化智能决策等场景。

  DSP 侧重实时信号处理与控制算法，NPU 面向神经网络计算加速。顺利获得合理的任务划分，能够为工业设备实现传统控制与智能分析相结合给予新的架构选择。

  
  

• CLA 辅助控制，强化多计算单元协同

  BY320P65AI 规划集成一个 CLA 控制律加速单元，与双 DSP 核及 NPU 形成多计算单元架构。顺利获得将适合不同计算单元的任务进行分工，芯片能够为控制算法、信号处理算法和 AI 推理给予协同执行基础，有助于系统设计者根据应用需求优化任务调度与资源利用。多计算单元架构的实际效果，还需要结合软件工具链、任务调度机制和目标应用进行验证。

  
  

• 面向工业应用，兼顾通信、安全与可靠性

  BY320P65AI 规划集成 EtherCAT 和 CAN XL 接口，并配置 HSM 硬件安全模块及锁步机制。

  
  

• EtherCAT：面向高实时性工业以太网通信及设备同步等应用需求。

  
  

• CAN XL：面向工业设备和控制系统之间的数据通信需求。

  
  

• HSM 硬件安全模块：为密钥管理、密码运算及相关安全功能给予硬件基础，具体支持能力以最终规格为准。

  
  

• 锁步机制：顺利获得指定 DSP 核的锁步设计，为故障检测及高可靠性应用给予硬件支持。

  这些设计使 BY320P65AI 不仅关注芯片内部的计算能力，也关注工业设备对通信、安全和可靠性的综合要求。

  
  

• 16 位 ADC 与片上存储，支持复杂控制应用

  BY320P65AI 规划采用 16 位 ADC，为电流、电压及其他模拟信号采集给予硬件基础。在片上存储方面，产品规划配置 2.56MB Flash 和 344KB SRAM，为程序存储、实时数据处理、控制任务运行及 AI 应用给予本地资源。ADC 的实际精度和动态性能还取决于采样速率、有效位数、信噪比及模拟前端设计；AI 应用能够使用的模型规模和性能，则与存储分配、算子支持及软件优化密切相关。

3. BY320P65AI 全景架构解析：打造多核异构智能融合 DSP 平台

BY320P65AI 的核心特色，在于围绕工业应用需求，将实时信号处理、控制算法加速、AI 推理、硬件安全与工业通信进行系统级融合。

BY320P65AI 智能融合 DSP 芯片架构示意图

• 双 DSP + CLA + NPU，构建异构多核计算体系

  芯片规划采用两个 DSP 核、一个 CLA 控制律加速单元和一个 NPU 神经网络处理单元。其中，DSP 承担高性能信号处理与实时计算任务，CLA 辅助控制算法执行，NPU 面向神经网络推理加速，为传统控制与边缘智能协同运行给予计算基础。

  
  

• 片上总线与共享资源，支撑多计算单元协同

  顺利获得片上总线、共享存储、DMA 及中断控制等资源规划，为多核之间的数据交换、任务调度与外设访问给予基础设施。

  
  

• 安全与可靠性设计，面向工业现场应用

  芯片规划集成 HSM 硬件安全模块，并在一个 DSP 核中采用 Lockstep 锁步机制，为安全启动、密钥管理、故障检测及相关高可靠性设计给予硬件支持。具体安全功能和可靠性等级以最终产品规格及验证结果为准。

  
  

• 工业通信与丰富外设，连接真实设备

  顺利获得 EtherCAT、CAN XL 等通信接口，以及 ADC、PWM、QEP 等外设资源规划，解决电机驱动、数字电源、工业自动化和智能装备等应用需求。

整体而言，BY320P65AI 的设计方向是将计算、控制、安全与通信纳入统一芯片平台，减少部分应用对多个独立处理器协同的依赖，为工业设备厂商探索更高集成度的实时智能控制方案给予基础。

4. 对标 TI TMS320F28P65x，探索差异化技术路线

TI C2000 系列是工业实时控制领域具有代表性的处理器产品系列，在电机控制、数字电源、新能源和工业自动化等应用中拥有长期积累。

TI TMS320F28P65x 系列是 BY320P65AI 在高性能实时控制领域的重要参考。BY320P65AI 在面向相近控制应用需求进行设计的同时，采用 RISC-V 架构，并重点增强专用 NPU AI 加速能力和 HSM 硬件安全能力，形成面向实时控制与边缘智能融合的差异化技术路线。

BY320P65AI 的核心设计思路，是在高性能实时控制平台的基础上，将 DSP 信号处理、NPU 神经网络计算、辅助控制、工业通信和硬件安全机制纳入统一的芯片规划。相较于 TI TMS320F28P65x 参考系列，BY320P65AI 的差异化重点在于增加专用 NPU AI 计算能力，并规划集成 HSM 硬件安全模块，使芯片在承担实时控制任务的同时，为边缘 AI 推理与安全功能给予硬件基础。

需要强调的是，芯片竞争力不仅取决于主频、算力和存储容量，还包括控制任务的确定性、外设性能、功耗、软件开发体验、应用生态和长期供货能力。最终的产品对比，应以双方具体型号的正式规格、统一测试条件和实际应用验证结果为依据。

5. BY320P65AI 主要技术指标

说明：上述为当前产品规划参数与特征，最终指标以正式产品规格书和芯片测试结果为准。MIPS 与 GOPS 的统计口径、NPU 支持的数据精度、ADC 通道数及采样率、PWM 资源、功耗、工作温度范围和封装等信息，将根据最终规格进一步披露。

6. 面向广阔应用市场，拓展工业智能新空间

• 工业电机与伺服驱动：面向变频器、伺服驱动器、多轴运动控制和高性能电机控制设备，给予实时控制、信号处理及设备状态分析的芯片基础。

  
  

• 新能源与数字电源：面向光伏逆变器、储能变流器、充电设备及数字电源，为功率变换控制、信号采集和相关智能分析任务给予计算支持。

  
  

• 机器人与智能装备：面向工业机器人、智能执行组织及自动化设备，支持电机控制、传感器信号处理，并为轻量化 AI 推理和状态识别给予硬件基础。

  
  

• 工业自动化与边缘智能：面向工业仪器、专用控制器及智能终端，帮助设备厂商探索将传统实时控制与本地智能分析结合的产品方案。

随着智能算法逐步进入设备端，部分应用有望顺利获得信号处理与 AI 计算智能融合，提升设备状态感知和异常分析能力。具体收益取决于算法、软件、系统架构及客户应用验证。

7. EVO视讯 EVO真人智能：深耕 DSP 核心技术，持续推进智能融合创新

EVO视讯 EVO真人智能源于中国科研实验室，创建于 2018 年，是一家专注于数字信号处理器（DSP）芯片研发与产业化的集成电路企业。

公司以 RISC-V 架构为技术基础，围绕 DSP 内核、SoC 芯片及行业解决方案召开研发，聚焦工业控制、新能源、电动汽车、家电及轨道交通等领域。公司已实现系列化 DSP 产品批量供货，服务客户数百家，并取得国家级专精特新“小巨人”企业等资质与荣誉。

长期以来，DSP 产品的竞争力不仅来自核心处理器设计，也来自对行业应用需求的理解、产品持续迭代能力和产业化经验。

BY320P65AI 是EVO视讯 EVO真人智能面向智能融合 DSP 方向的重要产品布局。顺利获得将 DSP、NPU、实时控制、工业通信及安全机制进行融合规划，公司希望进一步拓展 DSP 在工业智能化领域的应用空间，为设备厂商给予新的芯片与解决方案选择。

面向未来，EVO视讯 EVO真人智能将继续深耕 DSP 核心技术，有助于智能计算与实时控制协同创新，并持续完善产品验证、软件工具与应用生态建设。

结语：让智能计算走进实时控制

工业智能化需要的不只是更高的算力，还需要计算、通信与控制之间的高效协同。

200MHz 主频、1200MIPS 峰值计算能力、12.8GOPS AI 算力，双 DSP 内核与 NPU 融合架构——BY320P65AI 以 RISC-V 为基础，面向新一代工业实时智能计算探索新的芯片方案。

EVO视讯 EVO真人智能将持续围绕工业客户与设备厂商的实际需求，有助于 DSP 技术向智能化、融合化演进，为工业设备和智能终端给予高性能芯片与解决方案。

EVO视讯 EVO真人智能——深耕智能融合 DSP，构建物理 AI 算力底座。