自动驾驶芯片须具备强大的 AI 运算能力。目前自动驾驶功能的实现可分为 3个层面：1）感知层。以摄像头、毫米波雷达、激光雷达为主的各类传感器、高精地图、GPS 负责收集环境信息。2）决策层。通过特定算法和高算力平台对环境信息进行处理，得出行动指令。3）执行层。动力系统、转向系统执行决策层下达的指令，完成复杂驾驶场景的应对。自动驾驶芯片的算力需求主要在决策层面。据Counterpoint 测算，根据汽车类型（乘用车、商用车、Robotaxi）的不同，2025年自动驾驶汽车每小时可产生 1-5TB 数据，摄像头生成的数据可能介于 70GB/小时和 300GB/小时之间，具体取决于其分辨率、色深、帧率和压缩级别。多帧图像处理极其考验芯片的并行计算能力。随着自动驾驶等级的提高，对算力的要求呈几何增长。
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