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RISC-V芯片我个人还是欣赏和期望的。
欣赏的在于其指令集的学习成本相对低——官方手册薄
期望的在于其更适合设计与实例化——可以自由裁剪和添加

在大规模的应用下，成本压力肯定还是首位，然后，才是研发成本。
RISC-V的技术成本其实可以借鉴ARM的开发，说来RISC-V指令集也参考了不少ARM指令集的设计。
而成本压力的化解对于RISC-V的芯片来说就算是另辟蹊径了。
由于RISC-V指令集是可以自由裁剪与添加的，在某个成熟的应用里面，我们在设计的时候可以直接对MCU硬件进行裁剪，注意，这里不是软件驱动的裁剪，不是软件功能代码的优化，也不是低功耗下的关闭外设，是简单，粗暴的直接删除，芯片上就没有了的，直接删除。
当我只需要串口，而不需要CAN口下，比起通用MCU来说，芯片的价格自然就节省下来了！

你们说RISC-V芯片香不香?反正我觉得香！

展望RISC-V在车规级芯片上的应用；

RISC-V的优势就在于，作为后起之秀，它灵活、精简、开发成本也更低。

现在的汽车，作为“轮子上的计算机”，它需要囊括的已不只是被动安全，信息娱乐已经成为汽车制造的新需求，软件定义汽车已是它的新方向。

通过对比X86、ARM与RISC-V的应用区别，就可以很清楚的知道为什么在汽车板块RISC-V捷足先登。

从三者的功耗和应用来看可以发现，X86更适合PC端的高性能计算，功耗最高；ARM适用于移动通讯领域，扩展性不及X86但能耗居中，RISC-V多用于智能穿戴设备，指令精简，且没有历史包袱，这意味着它具有最小的能耗。我们知道汽车没有电源，但是车上的电控系统、传感器等众多设备都是电老虎，搭载智能驾驶依然会消耗大量电能，所以RISC-V的低功耗是一个亮点，RISC-V避开了计算机架构几十年来发展的弯路，架构短小精悍，模块之间可以做到兼容，使得开发成本也更低。

RISC-V开源的优点众所周知，一方面它可以灵活地扩展指令集，与自动驾驶场景需求碎片化、可定制化的特性十分契合，而x86、ARM等架构的知识产权都属于某个特定的外国公司，无法在指令集架构上按自己的想法做修改和扩展；另一方面，由于ARM、Synopsys、Cadence 等海外公司占据了绝大多数IP专利，开源的RISC-V不会受到IP断供的风险。自动驾驶的新与RISC-V的新刚好契合。

另外汽车市场的一大难点在于各种严苛的认证。如今已有RISC-V的安全IP领先一步，通过车规认证，其RISC-V内核已经可以达到车用的高性能要求。比如：Rambus的硬件信任根IP RT-645就已经通过了ASIL-D的认证；晶心科技当前已经推出的汽车功能安全IP核—N25F-SE，也即将通过ISO 26262 ASIL-B认证。

如今有了RISC-V的加持，软件定义汽车的步伐正在加快。

RISC-V在汽车中的应用

汽车芯片的控制类芯片主要包括MCU和AI芯片，AI芯片通常要求较高的处理性能，边缘应用则需要低功耗、小尺寸的MCU，而RISC-V刚好是一种适合通用MCU和特定领域专用加速器 (例如AI)的ISA。

MCU芯片

MCU作为嵌入式系统和运动控制器的核心，提供应用控制层，执行总线通信协议，并提供用户接口。然而，MCU 芯片的发展需要 IP 授权，中国在独立可控的MCU开发之路上尝试多年，但在架构方面仍然受制于人，要知道ARM授权费用高昂，Arm的License Fee能占到芯片售价的2%-15%，按照50%毛利率来算，能占芯片成本的4%-30%。RISC-V的出现燃起了国产MCU的新希望。

采用RISC-V指令集设计的MCU可让芯片厂商/开发者快速完成低门槛、低成本的芯片设计，并可针对特定应用场景进行定制化指令设计，具有很强的灵活性，另外RISC-V也被认为是长产品寿命的良好平台，可以说RISC-V与MCU是完美结合。

AI芯片

在智能汽车领域， AI 芯片的应用发展已有些时日。“算力越高，车越智能”已成为众多车企都在喊的口号。

汽车在人机交互、视觉处理、智能决策等众多情境下，需要处理大量图片、视频等非结构化数据，对车载算力提出了更高的要求，这时或许会有人拿RISC-V与X86作比较，RISC-V确实精简，不过也可能有人提出疑问：它没有X86稳定的高性能计算能力，面对智能汽车的需求，如何独当一面？

从现实出发，以自动驾驶为例：如今的自动驾驶还主要集中在L2级别，各家企业和新车拼算力，拼的不是当前的“自动驾驶辅助”水平，而是未来几年的“自动驾驶辅助”水平。使用高算力的芯片，相当于在车里预埋了一种能力，以后可以不断的解锁这种能力。一个高性能的芯片，不是现在的刚需，它是未来的一种刚需。要知道，向高性能发展也是RISC-V发展的必然趋势，巧就巧在，RISC-V与智能汽车同属新赛道，AI芯片与智能汽车也在互相推动。

RISC-V在汽车应用中的掣肘

软件生态缺失叠加汽车产业“念旧”，加大RISC-V上车阻力。

虽然我们谈到的是软件定义汽车，但软件支持恰恰是RISC-V的短板，没有软件生态，基于RISC-V实现的芯片无论在任何领域都无用武之地，加之汽车行业对安全性的要求非常高，这也使汽车产业不太喜欢新东西，除了软件生态的劣势，相关的编译器、开发工具以及其它生态要素也还在发展，使得RISC-V上车，比国产厂商借助ARM上车的阻力更大。

RISC-V相关企业不能总是想搭便车，而不主动投入到生态的建设。那么，在汽车领域其实也是一样，在RISC-V刚兴起的这个阶段，在理念问题、投入问题以及商业利益回报问题下，谁来构建适合于RISC-V的上层软件，如何让RISC-V的灵活性在汽车领域得到最充分的释放就尤为重要。

针对当下迅速发展的智能汽车，中国工程院的倪光南院士也表示，RISC-V能很好地满足“需求定义软件、软件定义硬件”的时代需求，是智能汽车芯片设计的理想选择。

RISC-V已“上车”

2020年4月，半导体解决方案的主要供应商瑞萨电子公司和SiFive达成合作，共同开发面向汽车应用的下一代高端RISC-V解决方案。

随之，在2020年末，瑞萨借助日本半导体公司NSITEXE推出了集成RISC-V协处理器的汽车MCU RH850/U2B。主要用于混合动力 ICE 和 xEV 牵引逆变器、高端区域控制、连接网关和车辆运动等相关应用。

今年年初，英特尔在CES 2022上推出了专为自动驾驶打造的Eye Q Ultra系统集成芯片，但要注意的是，Mobileye EyeQ Ultra 不包含任何x86内核，而是具有12个RISC-V 内核、Arm GPU和DSP。

最近，SiFive宣布推出三款车规级内核：E6-A、X280-A和S7-A解决方案，以满足当前和未来应用的关键需求，如信息娱乐、驾驶舱、互联性、ADAS和电气化。

risc-v作为开源的构架方案，值得推广。

但是作为太平洋警察，后续的开源是否继续还得继续观望。

作为普通开发者，最关注的是性价比或者功能。

占楼，后面继续。

随着 RISC-V在全球范围内的较为广泛的应用，ARM应该会感觉到压力，相对于传统架构，多一个有力的竞争对手，对于用户而言，不一定是坏消息。

RISC-V自身的开源开放的体制，对于我们中国来说应说是一个很好的机会，从指令集的免费开源到基本指令集，扩展指令集的自由搭配，它的灵活性不言而喻。

在例如物联网领域，专用芯片领域，数据处理领域，数据计算领域等领域得到了越来越广泛的应用，相信将来会应用到更多的领域当中。

最后引用一句大佬的讲话：Intel X86和ARM的IP授权虽然给中国带来了繁荣，但却是不自主和不可控的。而架构授权虽然不自主，但是可控且可以繁荣的。基于M-Core、MIPS Alpha的CPU则是自主、可控但不繁荣的。希望中国的CPU可借助RISC-V做到自主、可控、繁荣，并且持续性创新。

risc-v作为开源的构架方案，值得推广。

物联网设备通常需要具有低功耗、小尺寸和低成本等特点，RISC-V 指令集开源免费、简单灵活、易于裁剪和优化，很好的满足了物联网的需求，使得物联网是 RISC-V 最早成功的场景，到今天有接近 10 多年的历史。RISC-V 在物联网领域的应用历史可以分为三个时期：初始探索时期、快速发展时期和应用推广时期。初期探索时期大约是 2010 年至 2014 年，快速发展时期大约是 2014 年至 2018 年，2018 年至今是应用推广时期，到如今全球 RISC-V 芯片出货量已超 100 亿，其中绝大部分用于物联网场景。

虽然RISC-V正在向更多元的市场渗透，且硬件性能持续提升，但RISC-V在标准规范、工具链、软件生态方面仍与主流架构存在差距，继而限制了使用x86、ARM等架构开发产品的厂商向RISC-V迁移的意愿。在这种趋势下，对生态支持的需求，逐渐成为RISC-V机构和厂商的布局重点。

芯片技术，国内的芯片技术发展的怎么样啦！我们还是需要大量进口芯片吗？有没有国内芯片出口的啊