额……老铁们，我图吧老捡国产芯片垃圾的了。 今天简单给各位更新一期资料解读。 更新这期的原因如下。 简单来说龙芯KPI又发力了，兆芯IPO招股书惨遭岁月史书 招股书申报稿上面的公司A被龙芯饭圈钦定成了威盛 事故发生现场：信创时代即将结束？国产CPU进入下半场角逐 事 案 现 场 展 示： 《九州原创》 （注：牢龙芯孝子，典中典飞腾芯片不让开盖就是有猫腻 国产CPU只有龙芯CPU在走性价比路线） 评论区都看出来不对劲了 十年前威盛就不做CPU了，这点还能有成品芯片卖给兆芯也是NB，囤货囤到十年后了是吧 | 粤处地狱的人 四组 | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | 6笔记 兆芯的芯片都是找via买的成品 | | | | | | 2025-07-29 13:28 | לה | P | 日灯 | | | Dududu2022 要是这么算,海光也是买的amd 成品,甚至大股东都是amd | 2025-07-29 16:12 | 0 | 0 | 国复 | | 身处地狱的人 ■ 回复 @Dududu2022 :本来就是啊,海光就是小amd,谁不知道啊 | △2 Q | 20 ...

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：机器人、自动驾驶、汽车 - **公司**：英伟达、高通、英特尔、瑞芯微、新产、华为、海光、宇树科技、智源机器人、Mobileye、比亚迪、大疆、东土科技、南京易辉 纪要提到的核心观点和论据 - **机器人底层操作系统的定义和作用**：介于硬件驱动和上层应用软件之间，负责管理和协调硬件资源，包括感知、交互、指令理解与执行、运动控制等模块，为上层应用开发提供接口，确保任务实时性和数据处理效率[2] - **操作系统应对不同任务数据处理需求的方式**：通过定时器和任务切换机制，如视频信号处理每40 - 50毫秒处理一帧，运动控制每毫秒采集一次六维力传感器数据并计算，还需为复杂任务提供时间调度机制[4] - **机器人中计算资源的调用管理**：由操作系统内核管理，AI或视觉大模型处理调用NPU或AI加速卡，实时性高的运动控制由CPU直接完成，RTOS分配固定CPU核心给特定业务[5] - **操作系统在机器人中的关键功能**：屏蔽底层硬件读写，提供数据接口；保证任务实时性；管理计算资源，优化性能满足复杂功能需求[6][7] - **操作系统与硬件选型的绑定情况**：自动驾驶和机器人领域常使用高集成度芯片，操作系统需与之深度绑定以优化虚拟化资源划分、提高开发效率，但会带来技术依赖[7] - **选择底层操作系统的考虑因素**：需考虑未来数据处理能力和成本，英伟达方案全面但昂贵，量产企业可考虑高通、英特尔或国产芯片，避免技术栈依赖[8][9] - **当前机器人底层操作系统选型趋势**：呈现多样化，部分企业为快速推出产品选英伟达，批量生产时转向性价比高的方案，企业需根据应用场景灵活搭配[10] - **更便宜芯片替代方案的影响**：可解决部分问题，但需在技术研发和供应链管理上投入更多精力，不同芯片厂商有不同定位[10] - **量产阶段有潜力的芯片**：高通和英特尔在集成化SoC方面潜力大，高通在非高算力场景表现出色，英特尔Core Ultra架构适用于工业机器人和运动控制器[11] - **国产芯片值得关注的公司**：华为对标英伟达，瑞芯微性价比高，海光受制裁制程受限，瑞芯微在国产市场可能发展更快[12] - **X86架构适合机器人应用的原因**：在浮点运算能力上优于ARM、RISC - V，适合机器人大量矩阵计算场景[13][14] - **X86架构在机器人应用中功耗优化方式**：利用英特尔X86架构处理器睿频特性，操作系统可让部分核心以最高频率运行处理实时任务，其他核心以基频运行处理非实时任务[15] - **国内机器人企业底层系统开发特点**：宇树科技自研操作系统和通信协议，实现高效运动控制通信；智源机器人自研分布式通信中间件，强调全自主研发；小型企业可能与专业公司合作[16] - **机器人领域开发趋势**：大型本体厂商未来可能自行开发底层操作系统，目前小型企业依赖专业公司，行业规模扩大后可能出现本体厂商吸收合并底层技术公司的情况[17] - **自动驾驶领域突出公司及合作情况**：Mobileye计划上市并为整车厂提供产品，比亚迪与Mobileye合作，大疆自主研发自动驾驶技术，部分国内整车厂自行研发关键技术[18] - **国内外企业技术研发差异**：国内企业竞争激烈、边界模糊，常自研关键技术；国外企业契约精神强，上下游分工明确[19] - **机器人行业发展现状和厂商类型**：存在“打铁公司”，靠低价占据市场，做操作系统和控制器的厂商有市场机会[20] - **机器人与汽车生产属性及发展趋势**：机器人生产类似家电，本体厂商可能贴牌生产，第三方公司成长性机会大；汽车需全程自研[21] - **机器人推向量产的瓶颈和操作系统问题**：瓶颈包括算法、数据和芯片问题，操作系统需解决集成AI能力、运动控制实时响应和业务隔离等问题[22] - **机器人领域系统融合问题及解决情况**：工业领域已有类似应用，但人形机器人领域因开发者习惯和操作系统虚拟化、隔离性及通信中间件问题，尚未解决[23] - **底层操作系统的商业模式**：软件授权和硬件绑定销售可能性较大，软件license费用可参考工业机器人或数控机床，每台500 - 1000元[24] - **机器人制造商采购操作系统的模式**：一是购买纯软件自行完成硬件板子再适配；二是委托操作系统厂家开发整套硬件并适配[25] - **机器人控制系统的硬件配置**：通常分为大脑和小脑两个独立硬件板块，如北京银行天宫系统采用两块大脑板子和一块小脑板子[26][27] - **未来机器人操作系统的发展趋势**：将大脑和小脑等硬件板子整合到一个完整操作系统中，如英伟达Isaac方案[28] 其他重要但可能被忽略的内容 - **鸿蒙操作系统开源的影响**：开源不意味着可直接使用，无强研发能力的团队难以优化到理想状态，部分工业企业选择收费服务且系统不开源或定向开源[29] - **开源与闭源在机器人操作系统中的安全性权衡**：开源有助于社区发展，但带来安全风险，人形机器人普及后安全性成关键问题，部分厂家选择闭源或定向开源[30][31]

软件定义网络(SDN)发展 - 网络领域顶尖人才花费近20年时间将交换机和路由器控制平面从设备分离到外部控制器 形成软件定义网络(SDN) 提供网络整体视图并实现可编程控制平面 [1] - 类似"软件定义"趋势也发生在数据平面 涉及数据包处理引擎的可编程性增强 但网络ASIC与通用CPU/GPU存在本质差异 [1] - 2016年Barefoot Networks推出"Tofino"可编程交换机 采用P4编程语言 但2019年被英特尔以55亿美元收购后于2023年关闭业务 [1] 可编程网络芯片竞争格局 - Nvidia Spectrum系列和思科Silicon One ASIC实现数据平面级完全可编程 但部分产品未完全启用该功能 [2] - Pensando(AMD)和Fungible(Microsoft)拥有可编程DPU但未涉足交换机ASIC制造 [3] - Broadcom和Marvell的交换机ASIC可编程性低于Barefoot和Xsight Labs Broadcom 2023年推出的Trident 5-X12宣称可编程性超越Tofino [3] Xsight Labs技术创新 - 公司允许客户使用P4/Python/C++/Rust/Go等语言编程X1/X2 ASIC数据平面 实现完全软件定义的网络架构 [3][9] - 开放网络芯片指令集架构(ISA) 所有规范完全公开 不收取许可费 这在网络ASIC领域属首创 [4][6] - X2 ASIC采用台积电5nm工艺 总带宽12.8Tb/s 端口延迟450-700纳秒 功耗较X1降低40% [18] - 配套E1 DPU集成64个Arm Neoverse N2核心 支持400Gb/s端口 可运行主流Linux和SONiC系统 [24][26][31] 公司背景与融资 - 创始团队包括EZchip(Mellanox收购)前员工 拥有思科/Mellanox/Broadcom等公司专家 员工近200人 [8] - 创始投资人Avigdor Willenz曾成功创办多家半导体公司 包括被Marvell/亚马逊/英特尔收购的企业 [7] - 已完成四轮融资共2.81亿美元 投资者包括英特尔/AMD/微软等 D轮后估值达11亿美元 [8][9] 技术架构优势 - 采用无管道设计 所有资源完全共享弹性分配 支持自定义逻辑管道 避免传统ASIC的资源映射限制 [12] - 实现端到端软件定义网络功能 包括拥塞感知路由/数据包修剪/自适应喷洒等超级以太网联盟规范特性 [14][15] - 开发中的X2系列将覆盖6.4Tb/s至51.2Tb/s带宽 支持400Gb/s至1.04Tb/s端到端连接 [22]