9月21日，在智猩猩联合主办的2026全球AI芯片峰会上，迈特芯具身智能产品经理谢齐家带来了一场主题为《让具身拥有物理智能：3D AI芯片推动具身加速落地》的演讲分享。
谢齐家分享了公司为解决端侧VLA模型落地而设计的3D芯片方案。他认为，目前VLA模型正在经历三大趋势：数据飞轮推动模型参数规模持续变大、快慢系统协同提升动作流畅度、Few-shot模型将率先落地。在此背景下，端侧算力需在实时性、功耗、带宽之间实现平衡。
迈特芯核心技术为3D-IC。谢齐家在演讲中指出，只有 3D-IC 才能实现 10 tps/W 这样的能效水平。
在等带宽条件下，传统2D方案功耗最高约40多瓦，难以满足端侧要求，而3D-IC方案最高仅需约7W。在PPA微架构上，传统3D/2D IC共用统一总线，数据需要先经总线traffic再分发至各PE，耗时明显。迈特芯采用3D直连架构，让上层IO直接对应下层PE，显著缩短带宽访问路径，带宽利用率可提升至80%以上。
此外，谢齐家还提到，针对Transformer的算术特性进行优化、避免算子间的reshape overhead，也是PPA提升的关键贡献点。
迈特芯想做的，就是用3D存算协同架构创新，打破端侧大模型的内存墙以及功耗墙。
以下是演讲整理：
谢齐家：大家下午好。我作为迈特芯的具身智能产品经理，主要来分享一下迈特芯的芯片在具身场景的应用。我的分享主要分为以下几个部分。
01
VLA部署的三个趋势
VLA 是一个非常新的东西，它从 2024 年才开始被广泛研究，到 2026 年已经有非常多的模型了——从 VLA 到 WAM，再到现在的 MoT，同时也涌现了一批原生具身智能模型。
我们团队基于对机器人行业的观察，总结出具身智能模型部署的三大趋势。
第一个趋势是数据飞轮推动模型参数规模持续变大。 大家的真机数据从原先只有 1000 多个小时，到现在可能已经达到 5 万个小时。数据量的增长直接带来模型规模的扩张，从之前的 3B，到现在 16.B 以上的 VLA 模型都已经开始出现。
第二个趋势是快慢系统协同提升动作流畅度。 之前的做法是必须先把上一帧的运动结果捕获下来，才能进行下一步推理；现在大家都在用快慢系统来做，让整体动作更加平滑。
第三个趋势是 Few-shot 模型将率先落地。 我们做芯片的按道理应该多预演一代——也就是说，我们的芯片本身也应该具备 Few-shot 的能力。
芯片在做定义的时候其实非常担忧未来模型的演变。但我们的判断是：只要做好 Transformer 的加速，对于 VLA 这种应用的落地就已经有很大帮助了。
02
端侧算力三重硬约束
英伟达今年上半年做了一项研究：他们对自家所有芯片都搭建了一个非常理想化的性能模型，然后去分析当 VLA 负载 scale up 之后，这些芯片是否还能达到实时控制的要求。他们对失败的归因定位非常明确——之所以无法实现实时，是因为 memory-bound，带宽实际上只有大概 270GB/s 左右。
基于这样的分析，我们认为未来端侧 VLA 的算力需要在三个方面取得平衡：实时性、功耗，还有带宽。 迈特芯重点关注带宽和功耗这两项。
03
迈特芯3D AI芯片四大技术特点
迈特芯从 2023 年开始，在孔雀计划结束之后筹备孵化公司，同步启动了这些产品的预研；到今年上半年正式投片；我们的产品将于明年 Q1 正式发布并销售。在模型支持能力上，我们从 LLM 到 VLM，再到后面的 MoE 以及 VLA，提供全链路的支持。
接下来介绍一下我们的技术特点。
在等带宽条件下( 600GB/s），如果用 2D 的方法去实现，它的功耗最高能到 40+W，这显然在端侧层面是不可能实现的。
使用迈特芯的 3D-IC 只需要最高可能7W左右就可以实现同样的带宽。这是 3D-IC 给我们带来的最大优势。此外我们的产线是采用 SMIC 和 CX 的全国产工艺。
此外还有一些 PPA 层面的微架构优化。
传统的 3D-IC 芯片、乃至 2D-IC 芯片，内部其实都有一条统一总线。数据进来之后，需要先在总线上经过一些 traffic，再搬移到每一个 PE，这个过程会浪费很多时间。
迈特芯采用的方案是用 3D 直连替代统一总线，上面一层的 IO 直接对应到下面的 PE，显著缩短带宽访问路径，把带宽利用率提升到 80% 。
针对 Transformer 运算的特点，迈特芯对数据流做了特殊处理，避免了每个算子之间的 reshape overhead。这也是我们 PPA 提升的一个非常大的贡献点。
迈特芯也配套了基于 llama.cpp 构建非常完善的 SDK，芯片造出来之后让大家能用得上。
04
为什么说3D-IC是
一个非常好的端侧解决方案？
为什么说 3D-IC 是一个非常好的端侧解决方案？只有 3D-IC 才能实现 10 tps/W 这样的能效水平。
芯片的一些 specs：
带宽利用率：高达 80%，这是我们 PPA 提升最大的一个关键点；
功耗：非常低，典型只有 8-10W ；
带宽：600 GB/s；
容量配置：我们提供三款芯片。一款是 1+1 的配置，只封了一层 memory die，容量为 2.5GB；也可以选择封两层或者封四层，不同配置能承载的模型是不一样的，供大家根据实际场景选择。
最后和国内友商进行一下对比。
对比国内友商 A（同样采用 3D-IC），他们带宽利用率比较低。迈特芯相当于在一个更低的峰值 TOPS 和更低的能耗下，达到了和它差不多的性能；再加上我们的一些优化，整体的芯片成本也比较低。
对比国内友商 B（面向 VLA 场景，走 2D 路线），他们选择的是 2D 大算力的方式，堆到了 560 TOPS 的算力，实际上运行 VLA 模型也就实现了大概十帧左右。而迈特芯的效率差不多是它的十倍。
05
真机验证
这是我们评测的一部分主流 VLA 模型在我们芯片上的延迟数据。这里需要特别说明 π 系列：因为它没有 PatchMerger，所以 Language 这边的 token 比较大，导致整体的 latency 偏长。而如果是基于 Qwen 系列这些具备比较好 PatchMerger 的模型——比如 WALL-OSS、Jepa-VLA 其实都已经可以压到 300ms 左右的端到端延迟。
当然，目前的成绩还不是最终结果，我们依然在紧锣密鼓地推进优化工作。大家未来上手芯片后，模型整体性能还会有一个较大的提升。
我们和普渡机器人做的一个应用落地：自主乘电梯。这是一个乍看之下比较奇怪的需求。后来跟他们聊了之后才发现，背后的原因是他们想拓展海外市场——海外有很多电梯，电控后台是不对外开放的，你想要落地，就必须让机器人自己去摁。这其实是一个非常不错的应用场景。
这是我们搭建的一个原型验证平台：我们预估最终的延迟小于 300 毫秒，整个任务大概只需要 5 秒左右就可以完成。
这是和自变量（X Square Robot）公司做的一个合作项目，把他们的模型部署到我们自己的端侧平台上，实现一个物流分拣的功能。
06
趋势判断
最后讲一讲我们对未来趋势的判断。
OOD 场景是现在 VLA 无法落地的一个最大的问题。
未来的异构算力应该是一个"大脑、小脑、脑干"这样的结构。我们也在小脑芯片上做一些基于残差 RL、或者 Few-shot 的适应性改进。
我们这个芯片真正到未来要落地的时候，Few-shot 应该会成为第一个落地的场景。我们这一代芯片虽然还不具备完全的 Few-shot 能力，但下一代已经开始预研了。
最后做一句总结：迈特芯希望以 3D 存算协同架构创新，来打破端侧大模型的内存墙以及功耗墙。
好的，谢谢大家。
END
关注+星标，获取AI前沿进展与开源一线动态