芝能智芯出品
2025年，人工智能与汽车产业的融合正进入深水区。
AI模型规模的急剧扩张与软件定义汽车（SDV）理念的普及，推动芯片架构、系统设计与供应链协作方式开放式指令集架构RISC-V正从学术实验走向产业主流，成为超越传统x86与Arm体系的关键技术选择。
从英飞凌到Quintauris，从开源社区到汽车制造商，产业链各方正在加速构建基于RISC-V的生态体系。
Part 1市场转折：开放架构回应AI与汽车
人工智能正在推动计算架构进入一个高密度、低功耗、多样化的新时代。
无论是用于训练超大规模模型的数据中心，还是运行实时推理任务的边缘设备，对芯片的计算效率与灵活性要求都前所未有地严苛。
传统的x86与Arm体系在多样化AI负载面前，暴露出指令集固化、生态封闭以及授权成本高企等结构性限制。
RISC-V的兴起正是对此局面的系统性回应。
作为一种开放、模块化的指令集架构，RISC-V允许芯片设计者根据具体任务自由扩展指令、集成自定义加速单元，从而在相同功耗预算下实现更高的性能密度。
其去中心化的生态特征，也使得各国和各企业能够摆脱单一供应商锁定，形成自主可控的技术路径。
2024年全球AI处理器市场规模已突破2600亿美元，能效优化与任务专用化成为竞争焦点。
在这种背景下，RISC-V以“开放架构+定制性能”的组合优势迅速获得芯片制造商与系统厂商的青睐。英飞凌、日本车企以及欧美主要一级供应商的联合行动，标志着RISC-V从技术试验进入商业落地阶段。
英飞凌在2025年9月于东京举办的“RISC-V微控制器与汽车应用的未来”研讨会上，明确提出将在自有的AURIX与TRAVEO产品线基础上，引入基于RISC-V的新型汽车控制器。
这一战略转变具有深远意义：一方面，它显示了主流半导体厂商对开放指令集的信任；另一方面，它也反映了汽车行业在软件定义趋势下对可扩展计算平台的迫切需求。
RISC-V的开放性正在加速创新协作，让硬件设计摆脱以往“可选项有限”的局面，成为驱动创新的动力源。
公司副总裁后藤隆史特别强调：“RISC-V让开发者可以超越供应商限制，自由实现构想。”这种理念的变化，使芯片开发模式从“围绕标准”转向“定义标准”，极大地提高了产业创新效率。
生态构建也在同步推进，2024年是RISC-V汽车生态的“基础阶段”，而2025年则进入“赋能阶段”——工具链、编译器与操作系统支持全面就绪。
公司还提出“全球本地化”战略，通过深入各地区产业集群，确保RISC-V产品能够适配不同市场的合规与功能需求。这一全球化与本地化相结合的思路，为RISC-V的产业落地提供了可复制的路径。
快速发展也伴随着生态碎片化的隐忧，RISC-V IP供应商之间缺乏统一的基准与兼容性测试，导致部分应用难以进行横向评估，通过生产认证和互操作性标准，弥合创新与商业落地之间的差距。这种标准化努力是RISC-V能否成为全球主流架构的关键一步。
在汽车产业层面，日本一级供应商对RISC-V微控制器表现出显著兴趣，背后的逻辑在于：汽车电子架构正从分布式向集中式演进，计算单元数量增加、实时性要求提升、功能安全约束加强，而RISC-V的灵活架构正好满足多核异构和可裁剪的需求。
英飞凌的RISC-V产品将与现有的AURIX系列形成互补，为下一代车载控制平台提供更多组合方案。
从宏观角度看，RISC-V的崛起不仅是一种技术路线的选择，更是产业治理模式的变革。
开放架构意味着创新权的重新分配，生态共建替代了封闭授权。这一趋势正推动汽车与AI产业向更加协作、透明和自主的方向演进。
Part 2技术演进：RISC-V在AI与汽车计算中的协同
AI芯片与汽车控制器的共通需求，在于对计算密度、功耗效率和可扩展架构的追求。
RISC-V的技术优势，正好契合这一逻辑。其开放的指令集允许开发者定制矢量单元、矩阵引擎和加速器，形成可针对不同AI工作负载优化的异构系统。
HW/SW协同设计如何释放RISC-V潜力。
通过自动化指令扩展和编译器重定向工具，研究团队在CVA6和Rocket等主流核心上实现了最高40%的执行时间缩减，而芯片面积开销仅为8%。
这种效率提升对于ADAS、自动驾驶控制和能量管理等高实时性任务至关重要。RISC-V在软硬件一体化设计上的灵活性，正在成为嵌入式智能计算的新范式。
在系统层面，RISC-V的统一ISA使得AI服务器与边缘设备能够共享同一软件栈。
系统构建者可以在单一平台上集成CPU、GPU类加速单元以及客户定制xPU，实现计算负载的灵活调度。这种设计显著降低了集成复杂性，也为汽车制造商提供了可跨平台迁移的软件基础。
RISC-V的开放性也降低了硬件开发门槛。开发者利用低成本的CH32V微控制器即可搭建分布式计算实验平台，为高校与初创企业提供了低成本试验环境。这种由下而上的创新氛围，进一步丰富了RISC-V的生态基础。
在AI系统层面，RISC-V的优势体现在对新兴算法的快速适配能力。
传统封闭架构需要数年才能更新指令集，而RISC-V允许社区和企业在数月内完成从算法需求到硬件实现的迭代。这种敏捷性在AI模型快速演化的背景下尤为重要。
从汽车产业视角看，AI算法已深度嵌入到动力控制、驾驶辅助、车身安全和能源管理中。
OMDIA分析师指出，汽车AI最具前景的应用并非娱乐系统，而是智能诊断与动态性能校准，这些场景对实时数据处理能力和能效的要求极高。
RISC-V的灵活架构可以根据任务负载进行微调，实现车载系统在功耗、安全与响应速度间的最佳平衡。
RISC-V的安全扩展机制正在成为车规级应用的重要支撑。通过可验证的安全指令集与可信执行环境（TEE）的结合，开发者能够在开放生态中构建符合ISO 26262标准的控制系统。
这使RISC-V不仅在性能上竞争，更在功能安全领域站稳脚跟。RISC-V生态的成熟离不开主流EDA与IP厂商的协作。
Synopsys、高通、Siemens等公司已在工具链、验证平台和SoC集成方案上提供支持。随着这些企业加入生态，RISC-V从开源项目转变为商业可行方案的路径愈加清晰。
未来五年，AI芯片与汽车电子的边界将继续模糊。RISC-V的开放性使得两者可以在统一架构下共享创新成果，实现算法与硬件的双向演化。汽车制造商将不仅是芯片的使用者，更可能成为架构创新的参与者。
小结
RISC-V的崛起标志着计算产业从封闭走向开放的根本转折，对AI与汽车产业而言，开放指令集为自主创新提供了底层自由度，也为跨领域协作奠定了基础。
原文标题 : RISC-V：开放计算架构与软件定义汽车
芝能智芯出品
2025年，人工智能与汽车产业的融合正进入深水区。
AI模型规模的急剧扩张与软件定义汽车（SDV）理念的普及，推动芯片架构、系统设计与供应链协作方式开放式指令集架构RISC-V正从学术实验走向产业主流，成为超越传统x86与Arm体系的关键技术选择。
从英飞凌到Quintauris，从开源社区到汽车制造商，产业链各方正在加速构建基于RISC-V的生态体系。
Part 1市场转折：开放架构回应AI与汽车
人工智能正在推动计算架构进入一个高密度、低功耗、多样化的新时代。
无论是用于训练超大规模模型的数据中心，还是运行实时推理任务的边缘设备，对芯片的计算效率与灵活性要求都前所未有地严苛。
传统的x86与Arm体系在多样化AI负载面前，暴露出指令集固化、生态封闭以及授权成本高企等结构性限制。
RISC-V的兴起正是对此局面的系统性回应。
作为一种开放、模块化的指令集架构，RISC-V允许芯片设计者根据具体任务自由扩展指令、集成自定义加速单元，从而在相同功耗预算下实现更高的性能密度。
其去中心化的生态特征，也使得各国和各企业能够摆脱单一供应商锁定，形成自主可控的技术路径。
2024年全球AI处理器市场规模已突破2600亿美元，能效优化与任务专用化成为竞争焦点。
在这种背景下，RISC-V以“开放架构+定制性能”的组合优势迅速获得芯片制造商与系统厂商的青睐。英飞凌、日本车企以及欧美主要一级供应商的联合行动，标志着RISC-V从技术试验进入商业落地阶段。
英飞凌在2025年9月于东京举办的“RISC-V微控制器与汽车应用的未来”研讨会上，明确提出将在自有的AURIX与TRAVEO产品线基础上，引入基于RISC-V的新型汽车控制器。
这一战略转变具有深远意义：一方面，它显示了主流半导体厂商对开放指令集的信任；另一方面，它也反映了汽车行业在软件定义趋势下对可扩展计算平台的迫切需求。
RISC-V的开放性正在加速创新协作，让硬件设计摆脱以往“可选项有限”的局面，成为驱动创新的动力源。
公司副总裁后藤隆史特别强调：“RISC-V让开发者可以超越供应商限制，自由实现构想。”这种理念的变化，使芯片开发模式从“围绕标准”转向“定义标准”，极大地提高了产业创新效率。
生态构建也在同步推进，2024年是RISC-V汽车生态的“基础阶段”，而2025年则进入“赋能阶段”——工具链、编译器与操作系统支持全面就绪。
公司还提出“全球本地化”战略，通过深入各地区产业集群，确保RISC-V产品能够适配不同市场的合规与功能需求。这一全球化与本地化相结合的思路，为RISC-V的产业落地提供了可复制的路径。
快速发展也伴随着生态碎片化的隐忧，RISC-V IP供应商之间缺乏统一的基准与兼容性测试，导致部分应用难以进行横向评估，通过生产认证和互操作性标准，弥合创新与商业落地之间的差距。这种标准化努力是RISC-V能否成为全球主流架构的关键一步。
在汽车产业层面，日本一级供应商对RISC-V微控制器表现出显著兴趣，背后的逻辑在于：汽车电子架构正从分布式向集中式演进，计算单元数量增加、实时性要求提升、功能安全约束加强，而RISC-V的灵活架构正好满足多核异构和可裁剪的需求。
英飞凌的RISC-V产品将与现有的AURIX系列形成互补，为下一代车载控制平台提供更多组合方案。
从宏观角度看，RISC-V的崛起不仅是一种技术路线的选择，更是产业治理模式的变革。
开放架构意味着创新权的重新分配，生态共建替代了封闭授权。这一趋势正推动汽车与AI产业向更加协作、透明和自主的方向演进。
Part 2技术演进：RISC-V在AI与汽车计算中的协同
AI芯片与汽车控制器的共通需求，在于对计算密度、功耗效率和可扩展架构的追求。
RISC-V的技术优势，正好契合这一逻辑。其开放的指令集允许开发者定制矢量单元、矩阵引擎和加速器，形成可针对不同AI工作负载优化的异构系统。
HW/SW协同设计如何释放RISC-V潜力。
通过自动化指令扩展和编译器重定向工具，研究团队在CVA6和Rocket等主流核心上实现了最高40%的执行时间缩减，而芯片面积开销仅为8%。
这种效率提升对于ADAS、自动驾驶控制和能量管理等高实时性任务至关重要。RISC-V在软硬件一体化设计上的灵活性，正在成为嵌入式智能计算的新范式。
在系统层面，RISC-V的统一ISA使得AI服务器与边缘设备能够共享同一软件栈。
系统构建者可以在单一平台上集成CPU、GPU类加速单元以及客户定制xPU，实现计算负载的灵活调度。这种设计显著降低了集成复杂性，也为汽车制造商提供了可跨平台迁移的软件基础。
RISC-V的开放性也降低了硬件开发门槛。开发者利用低成本的CH32V微控制器即可搭建分布式计算实验平台，为高校与初创企业提供了低成本试验环境。这种由下而上的创新氛围，进一步丰富了RISC-V的生态基础。
在AI系统层面，RISC-V的优势体现在对新兴算法的快速适配能力。
传统封闭架构需要数年才能更新指令集，而RISC-V允许社区和企业在数月内完成从算法需求到硬件实现的迭代。这种敏捷性在AI模型快速演化的背景下尤为重要。
从汽车产业视角看，AI算法已深度嵌入到动力控制、驾驶辅助、车身安全和能源管理中。
OMDIA分析师指出，汽车AI最具前景的应用并非娱乐系统，而是智能诊断与动态性能校准，这些场景对实时数据处理能力和能效的要求极高。
RISC-V的灵活架构可以根据任务负载进行微调，实现车载系统在功耗、安全与响应速度间的最佳平衡。
RISC-V的安全扩展机制正在成为车规级应用的重要支撑。通过可验证的安全指令集与可信执行环境（TEE）的结合，开发者能够在开放生态中构建符合ISO 26262标准的控制系统。
这使RISC-V不仅在性能上竞争，更在功能安全领域站稳脚跟。RISC-V生态的成熟离不开主流EDA与IP厂商的协作。
Synopsys、高通、Siemens等公司已在工具链、验证平台和SoC集成方案上提供支持。随着这些企业加入生态，RISC-V从开源项目转变为商业可行方案的路径愈加清晰。
未来五年，AI芯片与汽车电子的边界将继续模糊。RISC-V的开放性使得两者可以在统一架构下共享创新成果，实现算法与硬件的双向演化。汽车制造商将不仅是芯片的使用者，更可能成为架构创新的参与者。
小结
RISC-V的崛起标志着计算产业从封闭走向开放的根本转折，对AI与汽车产业而言，开放指令集为自主创新提供了底层自由度，也为跨领域协作奠定了基础。
原文标题 : RISC-V：开放计算架构与软件定义汽车
