汽车电子电气架构加速演进2000TOPS AI算力推动中央计算架构应用

近年来，汽车市场的整体规模持续稳步扩大。根据前瞻产业研究院的预测，到2025年，全球智能汽车出货量将突破9000万台大关。引领这一增长浪潮的，是芯片、算法、传感器和通信等领域的快速迭代。回顾发展时间线：2015年之前，市场基本仍由燃油车主导；而到了2020年，智能电动车时代正式拉开帷幕，智能座舱与OTA技术逐渐成为标配配置。

蔚来汽车副总裁白剑给出了更为精准的判断：到2025年，汽车行业将迎来初级自动驾驶电动汽车的发展阶段。届时，城区导航智能驾驶技术将日趋成熟，SOTA与FOTA的需求会持续攀升，智能座舱也将进化到更高级的形态。

如果回顾智能手机的发展历程，不难发现汽车的智能化演进路径与其有不少相似之处。从用户体验角度看，手机中的智能化功能不断叠加；在通信层面，从2G到5G的标准迭代，始终是引爆市场增长的关键驱动力。元器件方面，摩尔定律推动芯片产业飞速前进，核心控制器与周边元件的升级，则带动整个终端产品向小型化、高性能方向演进。智能汽车也正沿此路径发展——从传统燃油车全面迈入智能电动车时代。

当然，两者既有共通之处，也存在根本性差异。白剑从三个维度进行了总结：
第一，驱动它们发展的核心技术不同。智能手机依赖移动通信技术构建高速互联网络；而车载智能的进化，核心驱动力之一来自自动驾驶技术，它解放了用户的双手与双眼。
第二，技术发展的主导模式不同。智能手机的移动通信标准由国际组织牵头研发，运营商负责运营；而自动驾驶技术则是“数据为王”，各家ODM厂商的算法与系统各不相同，呈现出一种自主进化的生态格局。
第三，产业格局的集中度不同。移动通信领域的OEM与芯片解决方案商高度集中；而智能汽车OEM厂商则百花齐放，头部玩家倾向于全栈自研，同时方案供应商也呈现百家争鸣的局面。

对于汽车电子电气架构的演进方向，行业内部已基本形成共识：从分布式架构，到域集中式架构，再到中央计算架构。地平线创始人余凯曾做过一个形象的比喻——未来的智能汽车，就是一台“四个轮子上的超级计算机”。白剑对此表示赞同，并进一步剖析道：智能汽车的中央计算机好比人脑，负责逻辑处理与推算；摄像头、激光雷达等传感器则相当于人类的感官系统，负责感知周围环境。

智能汽车主要由自动驾驶与智能座舱两大模块构成，其中最关键的核心元器件便是车载芯片。随着自动驾驶等级的不断提升以及座舱功能趋于多样化，车载AI芯片的算力水平也在持续增长。算力的飞跃，正是推动汽车硬件快速迭代的重要原因之一。过去分布式架构的算力较低，功能单一，交互方式也较为匮乏；发展到域控制器阶段后，算力显著提升，智能化水平随之跃升；而当架构演进至中央计算模式时，又需要比域集中式架构高出几个量级的算力来应对海量数据的处理需求。

智能汽车的产业链涵盖了感知、决策系统、通信、执行、整车，以及开发测试与经销商等环节。其中，车载芯片、算法和操作系统属于决策系统的核心。当前全球车载芯片的代表厂商包括英伟达、高通、恩智浦等国际巨头，国内的代表企业则涵盖地平线和四维图新。

在今年的GTC 2022秋季大会上，英伟达针对中央计算架构发布了汽车芯片DRIVE Thor，其算力高达2000 TOPS，是此前发布的Atlan芯片的2倍，Orin的8倍。这款芯片的发布，无疑将加速汽车电子电气架构向中央计算演进的整体进程。

自2018年以来，车载AI芯片厂商之间的算力竞赛从未停歇。白剑预计，到2025年车载AI芯片的算力将迎来一轮迅猛增长。不过他也指出，随着摩尔定律的放缓，当算力跨过2000 TOPS这一门槛之后，增长曲线将趋于平稳。另一方面，当智能驾驶系统发展到一定阶段，厂商将不再单纯追求算力数字，而是回归到用户体验本身，有针对性地进行整体性能的优化提升。

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