目录
一、 背景 ................................................................................................................................... 4
二、 车载智能计算趋势与挑战........................................................................................5
1. 传感器及控制单元复杂繁多.............................................................................................................. 5
2. 环境感知融合带来实时数据处理挑战........................................................................................ 6
3. 算法模型尚不能很好应对长
《车载智能计算芯片白皮书2023》聚焦了当前汽车行业的重要趋势——车载智能计算的发展与挑战。在深入理解这些关键知识点之前，首先要明确车载智能计算的核心在于为自动驾驶和智能网联汽车提供高效的数据处理能力。
一、背景
车载智能计算的发展源于汽车行业的智能化转型，其中嵌入式计算扮演着至关重要的角色。随着自动驾驶级别的提高，车辆需要处理来自各种传感器（如雷达、摄像头、激光雷达等）的海量数据，以实现环境感知、决策制定和路径规划。这促使汽车制造商和科技公司共同探索更强大的车载计算解决方案。
二、车载智能计算趋势与挑战
1. 传感器及控制单元复杂繁多：汽车内部的传感器和控制单元日益增多，导致数据量急剧增加，对集成和管理提出高要求。
2. 实时数据处理挑战：环境感知融合要求实时处理多种传感器数据，对芯片处理速度和响应时间有严格限制。
3. 长尾场景应对不足：现有的算法模型可能无法有效处理罕见或极端驾驶情况，需持续优化以适应各种复杂道路环境。
4. AI算法与芯片设计周期不匹配：AI算法快速迭代，而智能芯片设计周期较长，使得芯片性能可能落后于算法发展。
5. 大算力低功耗需求：车载智能计算芯片需在提供高性能的同时，确保低能耗，以满足汽车的续航和散热需求。
6. 功能安全：车载芯片必须符合严格的功能安全标准，以保障乘客和行人的生命安全。
三、软件定义汽车
软件定义汽车强调软件在汽车功能和服务中的核心地位，推动汽车从硬件主导转向软件驱动。这包括：
1. 驱动力：消费者对新功能的需求、软件更新的便利性和商业模式创新（如订阅服务）是主要驱动力。
2. 系统架构变革：模块化、可升级的软件架构成为趋势，允许汽车在生命周期内持续进化。
3. 云原生技术：利用云计算的优势，加速软件开发和迭代，提高效率。
4. 边缘计算与车云协同：边缘计算设备预埋在车上，结合云端资源，实现汽车的远程升级和持续优化。
四、异构计算芯片
车载智能计算SoC（System on Chip）采用异构计算架构，整合CPU、GPU、NPU等多种处理器，以实现计算资源的最优分配。这种设计能够根据不同的任务需求灵活调用不同类型的处理器，平衡性能与能耗，满足车载智能计算的多样化需求。
《车载智能计算芯片白皮书2023》揭示了汽车行业面临的挑战与机遇，从技术角度探讨了如何通过先进的芯片设计和软件策略，推动智能汽车的快速发展。随着技术的进步，我们可以期待更加智能、安全和高效的未来出行方式。
