随着近几年国家对新能源汽车的大力推广，汽车逐渐向智能化、网联化发展。智能化自动驾驶汽车是人工智能AI技术落地的最大应用场景之一，软件定义汽车成为未来发展的趋势。
算力、算法、数据采集及用户数据是决定智能汽车AI发展能力的四个基本要素，自动驾驶研发的每一个阶段几乎都要涉及到 AI 深度学习算法和算力的参与，而其中算力能力的倍增速度，关系着车载端和数据中心端核心基础能力对自动驾驶技术发展和突破的支撑力度。因此，软件定义汽车意味着计算平台设计必须考虑为将来的软件功能升级需求预留足够的算力，才能满足未来自动驾驶对更高AI算力的需求。
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在计算层面，可根据客户需求部署N台CPU服务器，构建通用计算集群；同时部署GPU服务器及AI服务器，构建异构计算集群。在网络层面，布设万兆端口的100G数据网络，保障高速网络数据传输。在存储层面，通过块存储云盘和对象存储，构建100PB级存储集群。
对于L3级别及以上的智能驾驶系统而言，传感器数量的增加及分辨率的提升带来海量数据处理需求，算法模型的复杂程度亦大幅提升，驱动算力需求迅速增长。企商在线算力服务平台，提供高达1000TOPS的算力，满足高速算力要求。
在感知、交互、场景应用持续升级的背景下，座舱芯片需支撑大规模传感器数据处理、持续攀升的AI算法数量与海量应用软件服务，座舱数据量与处理需求将超过手机，算力需求飞速增长。通过“云-网-边-端”融合计算，实现算力供给的弹性拓展。
自动泊车技术是一种基于视觉感知和自动驾驶技术的停车系统，可以实现车辆的自动寻找车位、自动规划停车路径、自动控制车辆停入车位等功能。灵活定制的算力服务，可满足舱泊一体和行泊一体等多样化场景需求。
提供高性能融合算力，该平台算力最高可达1000TOPS，满足L4级别自动驾驶算力要求
基础算力的高效云化，最小化加载开销（KSpeed），最小化通信开销（C4），最小化资源空闲（AMP），达成稳定普惠的融合算力供给
覆盖汽车全生命周期的信息安全活动，从汽车设计、开发、测试、生产到运营、报废，涵盖安全设计、安全测试、安全检测、安全生产、安全监测全部安全服务
