在智能汽车领域大家对于算力的比拼无疑还是处于战国时代

新四化中明确了“电气化、智能化、互联化和共享化”为新能源汽车发展方向。就目前来说，互联化和共享化虽然给人感受不深，但作为基础的电气化和进阶的智能化却已经是触手可及。

算力的需求有多高呢?可以这么说，在当前智能化发展中，算力是核心需求之一，同时也是自动驾驶能否更进一步的基础之一。当前，自主车规级芯片已形成面向ADAS/智能座舱等功能域的批量应用，大算力车规级芯片(单芯片算力>100TOPS)正在开展测试试验。

2022年，车规级计算芯片单芯片算力可超过100TOPS，并将在多款车型上实现量产前装应用，进一步为高级别自动驾驶汽车落地提供算力基础。可以预见的是，未来很长一段时间，算力的比拼将在智能汽车体现的最为明显和激烈。从智能手机行业的历史发展来看，算力是随着性能的提升不断增长，当算力达到一定程度，商业化自然要考虑到使用场景、成本等综合性问题，算力的迭代也会由此缓慢。但如今这个时候，在智能汽车领域，大家对于算力的比拼，无疑还是处于战国时代。

在目前的造车新势力中，大家都很喜欢用Orin X芯片。这种采用全新的NVIDIA GPU及12核ARM CPU，7nm工艺制成，单片运算能力高达每秒254 TOPS。在当下量产车规级AI芯片中，英伟达Orin X芯片处于领先水平，单枚Orin-X 芯片算力可达254TOPS，每秒可计算254万亿次。其中，蔚来ET7搭载了四颗Orin X，总算力达到1016TOPS，今年3月底就能开上这款车。

汽车AI芯片的实际算力需求和功耗介于企业数据中心和手机之间，一般智能汽车的运算需求为 10~1000TOPS量级。峰值算力并不代表汽车AI芯片的真实性能，FPS可作为参考之一。生态主要体现在：可用的工具/库、应用程序和合作伙伴等。有丰富的研发和流片经验，可应用于多个领域，芯片已规模量产的企业，具备一定的成本优势。

座舱域：高通 820A，目前到了8155，20多家主机厂用。驾驶域，mobieye的平台做的早，生态比较封闭，车厂不太愿意使用，后来被英特尔收购了。主要玩家：1、特斯拉自己设计芯片，叫FSD。2、英伟达 Xavier，期待orin，蔚来ET7装了4颗orin，达到1000TOPS，1颗300美元左右。3、高通从座舱向驾驶转，骁龙ride平台，2022年2季度落地，和长城汽车和中科创达合作，多一些AI算法，延续低功耗的优势，从座舱接触了客户，从座舱切入驾驶，收购了为宁尔，软件能力得到增强。4、地平线 征程5。5、黑芝麻 。

但同时，随着汽车大约90%的创新是基于微电子技术(半导体)，尤其是电动化和自动驾驶前装落地的加速，电子产品的可靠性、供应安全性和产品创新力对汽车行业至关重要。

随着整车电子架构集成度的进一步提升，E/E架构将经历从域架构、混合架构到区域架构的演变过程。比如，在系统层面上，未来智能汽车将主要是基于两个中央计算控制单元和四个区域控制单元以及更多的智能传感器。

中国汽车芯片产业创新战略联盟秘书长前诚寅表示，在汽车“新四化”转型下，汽车上的摄像头、屏幕、雷达、各种传感器等电子电气架构不断增加，对芯片的需求也越来越高。 传统汽车所需芯片约100-1000个，智能电动汽车所需芯片约1500-2000个，不同车型搭载的芯片种类、数量不同。

众所周知，2020年以后，汽车制造业受到芯片短缺的影响。 也许，对于大多数消费者来说，汽车芯片短缺可能与自己没有太大的关联。 再者，如果手机芯片不足的话，消费者可能会觉得影响要比汽车芯片大得多。 然而，随着汽车智能化的发展，作为大部分电子设备的核心组成部分，尤其是5G、人工智能、物联网等是不可缺少的基础，先进传感器、车载网络、三电系统、底盘电控、ADAS高级驾驶辅助系统。