。这种高配置使得其在无图城市领航、极端场景越野优化等方面表现出色，适合高端市场。
天神之眼B（DiPilot 300）使用1颗激光雷达、12个摄像头和5个毫米波雷达，搭载单Orin-X芯片，算力为254 TOPS。适用于中高端市场，适合城区高速NOA和自动泊车等功能。
天神之眼C（DiPilot 100）不使用激光雷达，依靠800万像素双广角和长焦前视三目摄像头，搭配地平线M芯片，算力为84-128 TOPS12。适用于普惠市场，提供高速NOA和代客泊车等功能。
，从车载摄像头、雷达、激光雷达到超声波传感器，所有传感设备不断采集道路、行人、交通标志以及环境变化等各类信息。这些传感器生成的数据量极为庞大，且格式各异，必须在极短的时间内完成预处理、融合与分析才能为车辆的决策系统提供准确的信息。而这其中，算力就是让这一切高速运行的核心动力。通俗地讲，算力指的是计算平台在单位时间内能够完成的数据处理和算法运算量，而
TOPS（Tera Operations Per Second）作为衡量芯片运算能力的重要指标，能够直观反映出一个系统每秒可以执行多少次基本运算。对于自动驾驶这样对实时性、安全性要求极高的系统来说，算力决定着数据处理速度、模型推理效率以及最终决策的准确性和及时性。
CPU）、图形处理单元（GPU）以及专门设计的神经网络处理单元（NPU）和专用AI加速器。各个模块各司其职，CPU负责总体调度、控制逻辑和一些通用计算任务，而GPU和NPU则重点承担并行计算和矩阵运算，尤其是在处理深度学习算法时能够发挥决定性作用。以NVIDIA的Drive系列为例，其平台不仅拥有高TOPS的运算能力，还通过集成先进的并行处理单元和低延迟内存架构，实现了高速、高效的数据处理。正是这种对计算硬件的不断改进，使得自动驾驶车辆能够在极短时间内对来自不同传感器的数据进行融合与分析，从而在复杂路况中及时识别出潜在的危险或障碍。
有哪些。首先是感知任务，即实现对外部环境的实时获取和理解。自动驾驶系统需要处理高分辨率视频流、点云数据以及雷达信号，而这些数据经过初步处理后，会被输入到深度神经网络模型中进行目标检测、跟踪和分类。以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习模型能够从海量的数据中提取出关键信息，但同时也对计算能力提出了极高的要求。为了达到毫秒级响应，系统必须在极短的时间内完成图像的预处理、特征提取和模型推理，而这一切的实现都依赖于芯片上强大的并行运算能力。TOPS指标越高，便意味着处理器能够在同样的时间内完成更多的运算任务，从而降低整体系统的延迟，确保车辆在高速行驶中能够快速作出反应。
算力对于路径规划和决策控制同样至关重要。自动驾驶不仅需要对环境进行准确感知，更需要实时制定行驶策略，以实现安全、高效的驾驶。当系统识别到道路上的突发情况，如突然出现的行人或车辆，其决策算法需要综合考虑车辆状态、路况信息以及可能的风险因素，在最短时间内生成避险或减速方案。这个过程涉及大量的数学运算和逻辑判断，对计算平台的实时处理能力提出了挑战。只有在具备高
TOPS运算能力的情况下，车载系统才能保证在面对突发情况时，迅速完成各种算法运算，并生成相应的操作指令。为了让算力稳定
，芯片制造商不仅要关注原始的运算速度，更需注重功耗、热管理和系统稳定性的平衡。车载环境对功耗和散热有着严格的要求，过高的功耗不仅会导致系统发热严重，还会影响计算稳定性。为此，现代自动驾驶芯片普遍采用了先进的制程工艺和低功耗设计技术，以期在提供高TOPS运算能力的同时，保持合理的能耗表现。如一些新型芯片会采用动态电压调控技术，根据计算任务的负载情况实时调整功耗输出，使得高强度运算与低功耗运行能够实现有机结合。这种软硬件协同优化设计，不仅使得自动驾驶系统在复杂环境下依然能够保障高效运算，还有效延长了整车电子系统的使用寿命，并降低了散热和能耗方面的后顾之忧。从自动驾驶的整体系统架构来看，算力
对于多模态数据融合处理也至关重要。自动驾驶车辆通常同时搭载多种传感器，每种传感器有其独特的信息采集方式和数据特点，而单一传感器往往无法提供足够的信息来判断整个驾驶环境。通过多传感器数据融合，可以弥补单一数据源的不足，提高环境感知的可靠性和准确性。多模态数据的并行处理和实时融合则对计算平台提出了更高要求。如何在极短的时间内将来自不同传感器的数据进行同步处理，并通过深度学习算法构建出精确的环境模型，是当下自动驾驶领域亟待解决的关键技术难题。高TOPS算力平台在这一场景下就非常具有优势，它不仅可以提供强大的并行计算能力，更通过优化数据传输和内存管理，确保各类数据之间能够高速、无缝地交换和融合，从而在复杂动态环境下保持稳定、准确的判断能力。
随着自动驾驶技术的不断进步，算法的复杂度也在持续提升。近年来，新一代深度学习模型，如
Transformer结构，逐渐在自然语言处理和计算机视觉领域崭露头角。虽然这些模型在精度和鲁棒性上表现卓越，但其庞大的计算量也使得推理阶段的运算需求急剧上升。在自动驾驶场景中，每毫秒的延迟都可能带来严重的安全风险，因此如何在保证模型精度的前提下，有效压缩计算资源、优化运算流程成为当前技术研发的重要方向。为此，可通过探索模型量化、剪枝以及知识蒸馏等技术，力图在降低计算复杂度的同时，最大限度地发挥高TOPS芯片的性能优势。算力不仅是衡量硬件性能的一个数字，更是一种综合工程能力和系统协同效应的体现。每一次芯片技术的突破、每一种算法优化手段的诞生，都在推动着自动驾驶技术向着更加安全、智能、高效的方向稳步前进。未来，当车载芯片、传感器技术、通信网络以及边缘计算完美结合时，我们将有望见证一个真正意义上实现全自动驾驶和智能交通的新时代，而这一切的基础正是那不断提升的每秒万亿次运算能力
