汽车|汽车新定义 | 如何重新定义汽车，请由芯片先回答( 三 )
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主控芯片在汽车计算中的核心地位和极高的技术水平要求使其成为汽车芯片的“价值皇冠” ， 受到传统汽车芯片厂商和ICT领域厂商竞相追捧 ， 迎来技术和产业发展的巨大风口 。
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在主控芯片领域 ， 不同厂商有着不同的技术路线 ， 主流方案为不同芯片构型的异构融合 。
CPU负责逻辑运算和任务调度；GPU作为通用加速器 ， 可承担CNN/DNNd等神经网络计算与机器学习任务 ， 将在较长时间内承担主要计算工作；FPGA作为硬件加速器 ， 具备可编程的优点 ， 在RNN/LSTM/强化学习等顺序类机器学习中表现优异 ， 在部分成熟算法领域发挥着突出作用；ASIC可实现性能和功耗最优 ， 作为全定制的方案将在自动驾驶算法成熟后成为最终选择 。
从发展历程来看 ， 行业发展初期 ， 各系统控制单元内的MCU各司其职 ， 通过CAN总线、LIN总线和网关进行通讯交互 ， 即可满足整车上各系统和设备的控制任务 。
随着车身控制、车载信息娱乐需求的提升 ， 车机算力不断增长 ， 座舱功能出现融合贯通 ， 就需要专门的车机系统处理器 ， 即车载SoC 。
ADAS和自动驾驶的发展促使人们将车辆运动控制权部分或全部交给计算机 ， 车控SoC发展起来 ， 进一步形成“MCU+车载SoC+车控SoC”的控制芯片格局 。
03 引领底层技术变革 ， 重塑产业生态格局
（一）助力原始感知信息融合 ， 芯片集成引领自动驾驶发展进入纵深
自动驾驶发展初期 ， 主要以视觉感知为主 ， 摄像头集成感知计算能力 ， 如Mobileye的EyeQ1、EyeQ2芯片有效支撑基于视觉的ADAS功能开发 ， 满足了众多主机厂对辅助驾驶的应用需求 。
随着传感器数量和种类逐渐增多 ， 感知信息前端处理的计算方案已不符合信息融合需求和成本管控的愿望 。 于是 ， 将不同功能的计算芯片集成到一块板子上 ， 对各传感器的原始感知信息实行后端融合计算成为必然选择 ， 充分实现了感知资源的共享 。
这种芯片选型灵活、配置可拓展、算力可堆砌的集中式计算受到众多车企和自动驾驶科技公司青睐 。 例如 ， 率先实现L3级自动驾驶量产的
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奥迪A8(参数|图片) zFAS域控制器集成了Mobieye EyeQ3、Cyclone V、英伟达K1、英飞凌Aurix TC297T四款芯片 。
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没有这些不同功能特性芯片的支撑 ， 自动驾驶就无从谈起 。 为此 ， 芯片公司专注于在各自领域开发高算力的芯片 ， 以满足海量计算需求 ， 支撑自动驾驶神经网络层级越来越高 ， 算法越来越庞大 。
英伟达DRIVE Orin、特斯拉FSD、华为昇腾等芯片已能在理论上支持L4级自动驾驶 。 真正单车无人驾驶的实现还有待自动驾驶芯片进一步发展 。
（二）功能集成促进汽车电子电气架构发生变革
无论是自动驾驶还是智能座舱领域 ， 功能集中已然成为行业发展趋势 ， 在部分量产车型和各车企的规划中我们可以看到 ， 汽车电子电气架构正在逐渐发生演变：ECU模块逐渐集成合并 ， 形成集中化、标准化的DCU ， 分管各大汽车子系统 ， DCUs进一步融合 ， 形成集中运算的车载计算平台 。
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得益于自研芯片的强有力支撑 ， 特斯拉在
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