在性能表现上，玄铁910较主流的RISC－V指令性能提升40％，较标准指令提升20％。

7月25日，上海站阿里云峰会上，阿里巴巴集团副总裁戚肖宁宣布，“平头哥”首颗端智能芯片玄铁910发布。玄铁910采用高性能RISC－V架构，采用 12nm制程，主频2．5GHz，7．1Coremark／MHZ（世界公认的BenchMark）。

2018年4月，阿里巴巴集团曾宣布，旗下达摩院正在研发一款神经网络芯片“Ali－NPU”。同年9月，阿里巴巴成立独立芯片公司，该公司起名“平头哥”，由阿里内部的芯片业务与外部收购而来的中天微系统有限公司整合而成，阿里全资控股。阿里达摩院的Ali－NPU，宣称将是目前市面上主流 CPU、GPU 架构 AI 芯片的 10 倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过 40 倍。

据报道，在性能表现上，玄铁910较主流的RISC－V指令性能提升40％，较标准指令提升20％。戚肖宁介绍，这源于平头哥体系架构、指令系统、系统优化，以及中天微十余年的量产经验而达到的整体效果。架构上，玄铁910采用16core结构，12级乱序流水线，并行3发射8执行2内存访问，最大支持8MB二级缓存，AI增强的向量计算引擎。

RISC－V的优势是开源、简洁、模块化、可扩展，与大多数指令集相比，RISC－V指令集可以自由地用于任何目的，允许任何人设计、制造和销售RISC－V芯片和软件。但它最大的问题就是没有生态，x86有Windows，ARM有Android，RISC－V的生态还没起来。倪光南院士前不久说，以后RISC－V将和Intel、ARM三分天下，但RISC－V的缺点就是没有生态。

而自动驾驶和lot技术的进步，对定制芯片的需求几何级增长。目前在RSIC－V生态中，阿里是体量最大的玩家，玄铁910也宣布了要普惠、开源的计划。平头哥的评估代码已经在平头哥网站上面向开发者开放，未来将在Github上公开仿真和FPGA代码。

据量子位介绍，由于玄铁910这样的高性能处理器流水线设计非常复杂，对验证环境的完整要求极高，所以开源开放，最首要的是帮开发者走过从功能仿真到FPGA验证的阶段。其后，如果开发者的各项综合指标符合设计预期，开始进入ASIC设计和芯片量产测试，平头哥已经表示还会帮助进入芯片量产的阶段。

这就像阿里巴巴刚开始缔造的时候，开放入口，先以软件形式提供给开发者使用。平头哥开放玄铁910的ip core，自己做芯片原型设计和架构创新，打造RISC－V生态。

在自动驾驶的计算过程中，需要消耗很多的计算资源，因此未来是AI芯片（起到计算加速作用）的用武之地。目前，全世界众多的芯片厂商都已开始在自动驾驶AI芯片的领域展开激烈的角逐。

给神经网络的训练做加速计算的英伟达GPU，在自动驾驶AI芯片这个赛道上，推出了NVIDIA DRIVE PX自动驾驶开发平台。将深度学习、传感器融合和环绕视觉技术相结合，可以实时理解车辆周围的环境变化、在高清地图上精确定位自身，还可以规划前方的安全路线。

地平线发布了两款面向智能驾驶的专用处理器芯片，即“旭日”和“征程”。每帧超过200个目标检测／跟踪能力，并且典型功耗小于1．5W。

寒武纪 Cambricon－1H8 低功耗版深度学习芯片，针对视觉领域设计的深度学习处理器IP产品。具有更低的功耗和面积，可广泛应用于智能摄像头、智能驾驶、无人机等领域。

深鉴科技提供基于神经网络深度压缩技术和DPU平台，通过神经网络与FPGA的协同优化，提供嵌入式端与云端的推理平台，集成了检测、识别、跟踪等深度学习算法，可实时提取视频中结构化信息。

老牌芯片公司恩智浦（NXP）推出了自己的自动驾驶汽车计算平台BlueBox，基于Linux的开放式计算平台，可供合作厂商开发、试验无人驾驶汽车。

未来，无论是在自动驾驶方面，还是在物联网布局上，可能会出现更多以RISC－V为底层框架的FPGA芯片，让同一赛道的英伟达、地平线、寒武纪等AI芯片制造商感到压力。