核心观点 - 未来五年汽车行业的变化将远超过去五十年，RISC-V架构将颠覆行业格局，实现软硬件协同 [2] - 未来汽车是软件定义的动态计算平台，需要重新思考整个架构 [2] - 行业确定了7个关键优先事项来打造未来汽车 [2] 区域架构 - 未来汽车需要灵活平台支持从入门级到高端自动驾驶的各种性能、安全和能源需求 [3] - 从分布式软件转向区域化和集中式计算，可简化开发、优化成本并加速部署 [3] - 现代车辆采用基于域的架构导致ECU和线路数量激增，增加成本、重量和复杂性 [3] - 区域架构将车辆划分为物理区域，每个区域由控制器管理，减少布线长度和成本，改善延迟 [3] 软件生态系统 - 软件定义汽车需要强大的软件支持，AUTOSAR和汽车级Linux(AGL)是关键标准 [4] - RISC-V AUTOSAR软件生态系统正在构建中 [4] - AGL已移植到RISC-V开发板，社区项目正在开发安全关键型用例的认证方法 [4][5] - 流片前的软件和工具成为必备，英飞凌推出虚拟原型支持早期开发 [6] - 整个工具链必须在芯片交付前准备好，RISC-V硬件支持直接贡献到开源项目至关重要 [6] 开放硬件 - RISC-V开放指令集架构使OEM获得长期控制权，避免单一供应商依赖 [8] - 开放硬件允许优化硬件和软件的协同设计，OEM可定制RISC-V内核满足特定需求 [8] - 开放标准构建供应链弹性，更容易更换供应商，引入良性竞争 [8] 通过标准进行合作 - 开放成功需要共同所有权和合作，标准是协作的催化剂 [10] - RVA23配置文件定义必须包含的扩展，确保生态系统一致性和软件可移植性 [10] - 底层统一标准减少责任和市场锁定风险，在共性和差异化间找到平衡 [10] - 标准化对避免供应商锁定至关重要，需要让IP供应商保持财务可持续性 [10] 模块化 - 模块化体现在硬件架构层面和芯片层面，让汽车行业以外的创新得以引入 [15] - 模块化需要物理内存保护、I/O保护或管理域隔离等功能 [15] - 芯片组提供模块化解决方案，实现混合ISA和混合生命周期 [15] - Chiplet可在高安全等级和非高安全等级组件间实现硬件隔离 [16] 区域适应性 - 未来汽车需要本地化定制以满足不同地区需求，同时保持全球架构效率 [17] - RVA23要求各地区扩展名一致，仅加密可因国家标准而异 [17] - 模块化支持区域自适应，如中国市场配备本地化AI，德国市场强化高速驾驶辅助 [17][18] - 欧洲应争取80%通用架构，减少重复开发 [17]

英伟达的软件护城河 - 英伟达的竞争优势核心在于CUDA生态系统，包括专有编程模型、丰富库和与PyTorch的深度整合 [2][5] - CUDA起源于2007年，通过免费提供和开发者社区建设解决了先有鸡还是先有蛋的问题，最终在2012年因AlexNet训练成功获得认可 [6][7] - CUDA的转换成本极高，开发者需重写代码并失去成熟库和社区支持，PyTorch等框架也依赖CUDA作为后端 [8][10] 华为的三管齐下战略 - 自主研发CANN软件栈和MindSpore框架，试图复制PyTorch+CUDA的全栈体验 [11][12] - 深化PyTorch兼容性，通过torch_npu适配器连接昇腾硬件，但存在版本兼容性和稳定性问题 [11][20][22] - 投入ONNX开放标准优化，实现跨硬件模型部署，允许英伟达训练模型在昇腾芯片上推理 [25][27] 华为软件生态的现状与挑战 - CANN 8.0版本被宣传为重要进展，但开发者反馈其使用困难且缺乏社区支持，昇腾910C推理性能仅为H100的60% [13][17] - 华为模仿英伟达早期策略，派驻工程师协助客户迁移代码，如百度、腾讯等 [16] - 开发者社区活跃度低，知乎用户抱怨文档杂乱且故障排查资源有限，与英伟达的成熟生态差距显著 [13][16][22] 华为与PyTorch的整合进展 - 华为2023年加入PyTorch基金会，通过torch_npu适配器实现昇腾支持，但代码未并入主库导致维护挑战 [19][21] - PyTorch基金会表态支持硬件多样性，华为的理事会席位可能推动其贡献被正式采纳 [23] - 开发者指出昇腾对PyTorch第三方扩展支持不足，部署大规模模型存在兼容性问题 [22] ONNX在华为战略中的角色 - ONNX作为模型"PDF格式"，使英伟达训练模型可导出并在昇腾芯片部署，华为维护专用ONNX Runtime优化内核 [25][26] - 该方案适合中国市场，允许训练依赖英伟达硬件而推理转向华为，但部分PyTorch操作无法完美转换 [27] 长期竞争前景 - 华为需多年构建成熟生态，英伟达CUDA优势积累耗时18年，当前开发者不满可能随社区扩大转化为资源 [29] - 人工智能驱动的软件优化（如AI CUDA工程师技术）可能加速华为性能差距缩小 [18] - 模型部署是近期突破口，如DeepSeek R1案例显示英伟达训练模型可在昇腾运行，但全栈替代仍需时间 [28][29]