從汽車芯片類型上來看，傳統用于**計算的CPU已無法滿足智能汽車的算力需求，**AI加速器的系統級芯片（SoC）應運而生。在分布式架構時代，ECU是汽車功能系統的**，其主控芯片為CPU，*用于邏輯控制（是與非、加或減）。隨著E/E架構由分布式向域控制器/**計算升級的進程加快，域控制器（DCU）正取代ECU成為智能汽車的標配。在此升級過程中，*依靠CPU的算力與功能早已無法滿足汽車智能化所需，將CPU與GPU、FPGA、ASIC等通用/**芯片異構融合的SoC方案被推至臺前，成為各大AI芯片廠商算力軍備競賽的主賽道。SoC中各處理器芯片各司其職，其中CPU負責邏輯運算和任務調度；GPU作為通用加速器，可承擔CNN等神經網絡計算與機器學習任務，將在較長時間內承擔主要計算工作；FPGA作為硬件加速器，具備可編程的優點，在RNN/LSTM/強化學習等順序類機器學習中表現優異，在部分成熟算法領域發揮著突出作用；ASIC可實現性能和功耗比較好，作為全定制的方案將在自動駕駛算法中凸顯其價值。上海VALS氛圍燈控制汽車芯片方案模數混合集成SOC汽車芯片應用在防夾車窗天窗。
智己汽車目前使用的是英偉達Xavier芯片，算力在30-60TOPS之間，支持攝像頭+雷達感知的傳感器布局方案。接下來，智己也會將芯片升級為多枚英偉達OrinX芯片，據公開披露其算力在500-1000+TOPS之間。華為在自動駕駛界的開山之作，北汽ARCFOX阿爾法S華為HI版，就搭載了華為定制開發的計算平臺MDC810，算力達到了400+TOPS。車規半導體定制開發企業深圳騰云芯片公司已研發完成8位、32位MCU以及高度集成的汽車芯片，計劃2022年Q4開始陸續完成多款車規級汽車芯片AEC-Q100認證。黑芝麻智能則在2021年4月，黑芝麻智能發布華山二號A1000Pro，同年7月流片成功，意味著可以開始大規模生產。這顆芯片采用16nm工藝制程，在INT8的算力為106TOPS，INT4的算力達到了196TOPS，典型功耗25W，也意味著整體能效比高達8TOPS/W。在功能應用方面，能夠支持包括自動泊車，城市道路到高速公路場景的高級別自動駕駛。此外，這款芯片也同樣支持多塊芯片級聯，形成一個更強大的算力平臺。放眼當下的行業，算力競賽已經開始拉開帷幕。MobileyeEyeQ5的算力是24TOPS，英偉達Xavier是30TOPS，英偉達Orin的高算力版本OrinX是200TOPS，華為MDC是48-160TOPS，特斯拉FSD是144TOPS。 防側撞后視鏡汽車芯片方案委托定制開發，芯片內部集成MCU、加熱、驅動、LIN BUS，主機廠配套廠商降成本。
智能電動座椅SOC汽車芯片產品定義Tier1主機廠商定制化開發需求，長安汽車，吉利汽車，比亞迪汽車廠。無錫新能源車身控制系統汽車芯片
距離完全自動駕駛可能還有很長的距離，但關于算力的實力儲備已經迫在眉睫。算力的競賽有點像以前燃油車的發動機功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能沒有。原來傳統汽車的分布式架構，一般可實現低級別輔助駕駛，由于需要處理的傳感器信息相對較少，采用MCU芯片即可滿足運算要求。隨著高級別智能駕駛的到來，則需要處理更大量的圖片、視頻等非結構化數據，依靠傳統MCU芯片不能滿足指數級增長的運算需求。那么這個時候，AI芯片的搭載就可以實現算得快、準、巧。比如，L3級別自動駕駛產生的數據量是，對算力要求在129TOPS以上；L4級別自動駕駛數據量達到8GB/s，對算力要求達到448TOPS以上。而如果考慮功能安全的冗余備份，算力需求可能還要翻倍。蔚來新款旗艦車型ET7搭載了4顆英偉達Orin芯片，號稱算力可達1016TOPS。但其實，只有兩枚用于自動駕駛計算和決策，一枚做冗余，一枚用于訓練神經網絡模型，自動駕駛過程中實際使用算力在762TOPS。 無錫新能源車身控制系統汽車芯片
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