汽车智能化行业报告：算力是智能化的核心（39页）

行业报告下载 2021年09月16日 06:42 管理员

结构上，以芯片为核心的算力基座成为汽车智能化的基石。芯片作为主要的算力器件组成了 ECU，ECU 联合其他软硬件、电路、回路等组成了架构体系。相比于分布式的 E/E 架构，集中式架构将整车划分为动力总成、车辆安全、智能驾驶等几个域，在系统和软件层面集成，把原有的硬件配置打破，由 ECU 组成的域控制器成为主要的计算单位。E/E 架构为核心结合电动部件、电池部件以及其他配件组成了新能源车整体结构。功能上，算力满足智能化部件运算，支撑系统算法。通过神经网络，算力支撑着激光雷达、超声波雷达、摄像头、座舱娱乐信息系统等各个部件运算。除此之外，算力还需要把整个系统的路径规划、决策、控制的算法进行运行。智能化在给汽车带来更多能力的同时也对 SOC 芯片提出了更多的算力要求。定制上，芯片定制服务具体场景，智能应用贴合市场需求。作为算力承载的主体芯片需要能够贴合应用场景，不仅仅是实施应用，而是要从系统的角度抽象出共性来加以处理。

例如黑芝麻智能开发出配合华山系列的自动驾驶芯片，还发布山海人工智能开发平台，该平台拥有 50 多种 AI 参考模型库用以帮助客户更好的定制化以贴合具体的场景。智能化对算力的需求不仅仅是算力的绝对数值，也在于软硬结合以及具体的应用能力的构建。智能网联化进展迅速，消费者体验不佳亟待算力提升。2015 年智能网联功能的新车装载率为 4.6%，到 2020 年这一数字上升到了 48.8%。主流车企中，智能网联已经成为新车型必备功能。而根据汽车专业机构调研数据显示，一方面当前消费者对智能网联功能核心感知仍集中在中控台显示屏、仪表盘等少数领域，语音控制、车联网等功能用户关注不足；另一方面对智能网联功能体验不佳，抱怨中控屏反应迟钝的用户达到 56.5%，反应系统卡顿的用户达到 50.95%。应用端以自动驾驶为例，随着智能驾驶等级的上升对芯片算力的需求呈现指数级提升。L1、L2 处于辅助驾驶阶段，车部分或全部的自行转向控制、加速减速，这两个阶段对算力的要求都不高。L3 进入有条件的自动驾驶，车除转向控制、加速减速外还进行驾驶环境检测，这带来算力极大的提升需求，从 L2 的 2 Tops 提升到 L3 的 24Tops。进入到 L4、L5 阶段车在之前的功能之上还增加了紧急事件触发接管机制，这两个阶段对算力的要求呈现技术级的提升，分别达到 320Tops,4000Tops。

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