报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - RISC - V指令集架构向高性能计算领域演进是半导体产业发展转折点，正从嵌入式和端侧应用转变为高性能、通用算力领域战略级技术路线，重新定义芯片产业自主可控和开放创新格局 [1][13] - RISC - V架构推动芯片生态从嵌入式走向高性能计算领域战略跃升，具备支撑数据中心、AI计算、汽车电子等核心领域实力，产业生态逐步成熟 [2][14] - RISC - V生态构建起以多核异构计算为特征的新计算范式，鼓励厂商基于开放架构定制“通用算力核 + 专用加速核”的多核异构架构 [2][14] - RISC - V架构核心竞争力将从“开放性”转变为“高效能执行力”，未来成败关键在于能否在高性能、复杂任务场景持续稳定运行 [3][15] - RISC - V架构迈向高性能计算领域的战略转型是未来芯片产业自主创新重要突破口，将改变芯片产业竞争格局，长远有望成为媲美ARM和x86的下一代主流架构平台 [3][17] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 2025年RISC - V中国峰会显示，RISC - V指令集架构向高性能计算领域演进，从嵌入式和端侧应用转变为高性能、通用算力领域战略级技术路线，重新定义芯片产业格局 [1][13] 点评 - RISC - V架构推动芯片生态从嵌入式走向高性能计算领域战略跃升，不再局限于边缘设备等简单应用场景，逐步具备支撑核心领域的实力，产业生态逐步成熟 [2][14] - RISC - V生态构建新计算范式，以多核异构计算为特征，鼓励厂商定制多核异构架构，如英伟达计划移植CUDA工具链，Tenstorrent推出Blackhole AI芯片 [2][14] - RISC - V架构核心竞争力转变，未来成败关键在于高性能、复杂任务场景的持续稳定运行，算能科技推出的处理器实现片内高效协同以提升性能竞争力 [3][15] - RISC - V架构战略转型是芯片产业自主创新重要突破口，将改变竞争格局，长远有望成为主流架构平台，推动产业转型和催生新企业及生态伙伴 [3][17]

多核异构计算技术 - 多核异构计算技术通过将图像采集、处理和分析任务分配给不同的计算单元（CPU、GPU、FPGA），实现实时无缝对接 [2] - 该架构突破传统单核处理器局限，CPU负责逻辑决策，GPU加速图像处理，NPU专注AI推理，提升效率同时降低功耗 [3] - 技术已应用于航天领域（如SpaceX星链卫星采用AMD Versal SoC）和自动驾驶（如NVIDIA DRIVE Thor）[6][7] iEndo内镜平台技术突破 - 开立医疗首创将独立GPU集成到内镜主机，采用CPU+GPU+FPGA多核异构架构 [1][6] - 平台实现图像处理能力提升140%、AI计算能力提升400% [7] - 支持多流并行图像处理、高精度无损处理、三维专用高张量AI计算 [8] - 内置专用视频编码引擎提升传输流畅度，独立着色渲染优化色彩对比度 [13] 临床价值提升 - GPU实现4K实时渲染+多光谱解析，显著提升早癌筛查与复杂病变诊断精度 [10] - 智能算法自动调节曝光，确保近场/远场亮度清晰度平衡 [12] - 智能预冻结技术自动选取最佳图像，解决动态检查中的模糊问题 [14] 未来发展方向 - 将实现内置AI辅助诊断，减少外接设备依赖 [17] - 计划整合私有化大模型技术，支持智能报告生成和诊疗决策 [18] - 持续在多光谱成像、实时组织分析等领域创新，推动精准化诊疗 [19]