在智能驾驶领域，算力指的是车载计算平台（如芯片或处理器）在单位时间内处理数据的能力，通常以 TOPS，（Tera Operations Per Second，每秒万亿次操作）为单位。它直接决定了自动驾驶系统能否实时处理海量传感器数据、运行复杂算法，并做出安全决策。 算力的核心意义 1. 数据处理能力 智能驾驶依赖摄像头、雷达、激光雷达等传感器实时采集环境数据（如车辆、行人、路标等）。高算力能快速融合多传感器数据，构建精准的车辆周围环境模型。 2. 算法运行效率 自动驾驶算法（如目标检测、路径规划、预测决策）需要实时处理海量数据。例如： 感知算法：识别图像中的物体（如YOLO、Transformer模型）。 决策算法：预测行人行为或规划避障路径。 高算力确保这些复杂模型能在毫秒级内完成运算。 3. 支持更高级的自动驾驶 L2级辅助驾驶（如车道保持、ACC）需要约 10 TOPS L4/L5级全自动驾驶需数百至上千 TOPS（例如NVIDIA Drive Thor芯片达2000 TOPS），以应对城市复杂路况和突发情况。 算力的实际影响 实时性：算力不足会导致延迟，可能引发事故。例如，紧急制动需要在50毫秒内完成决策 实际案例分析： 特斯拉FSD芯片，单芯片算力72 TOPS，通过双芯片冗余实现144 TOPS，支持Autopilot的感知与决策。 英伟达Drive Orin，单芯片254 TOPS，支持L4级自动驾驶，可扩展至多芯片配置。 未来需求，面向L5级自动驾驶，行业预计需要2000+ TOPS的算力，并需结合算法优化（如轻量化模型、稀疏计算）以提高效率。
众所周知，即便是5090遇上渣优化那也是30帧给你玩。硬件门槛只是个冗余化的概念，任何从aas到saas层的演绎都是算法（优化）为王
现在各家算法都大差不差，真正受影响的就是硬件，以前人工智能为啥火不了，就是受硬件算力制约，你以为小作坊呢，算法优化那么差玩PG电子游戏时常遇到哪些问题？如何解决？
