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2019年特斯拉推出自动驾驶HW3.0芯片时，最高算力达到144TOPS(每秒1万亿次定点计算)，让很多车企意识到算力对智能汽车的重要性。随着自动驾驶不断加码，越来越多的车企也开始推出大算力平台。如新近发布的魏牌摩卡DHT-PHEV 激光雷达版，搭载高通Snapdragon Ride芯片，平台综合算力达到1440TOPS;蔚来ET7和威马M7采用英伟达Orin-X芯片，车载系统最大算力达到1016TOPS。
业界普遍认为，当前汽车所需算力可根据车内传感器采集到的数据量综合推算出来，L2级别的自动驾驶，计算能力大致需要10TOPS计算能力，L3需要100TOPS以上的算力，到L3+的算力级别已经上升到1000TOPS以上。
在此情况下，算力甚至开始成为评价一款车型的重要指标，也吸引了越来越多芯片厂商投入到算力比拼的战场当中。英伟达作为行业龙头，新推出的自动驾驶芯片Atlan，单颗芯片的算力达到1000TOPS，相比此前推出的自动驾驶芯片Orin，算力提升接近4倍。国内本土厂商黑芝麻发布的华山二号A1000，算力达到116Tops。地平线TOPS等效算力。
车厂和芯片厂商之所以将芯片算力不断提高，自然与自动驾驶的加速落地密切相关。从PC时代到手机时代，再到汽车时代，计算平台始终围绕着实际场景需求不断演进，目前自动驾驶的使用场景，已由最早的自动泊车或高速巡航这样的单一场景，逐步转向多场景。这对芯片的算力提出了极大需求。
广汽研究院智能网联技术研发中心副主任梁伟强就指出：“芯片的集成化程度越来越高，算力越来越大，已经成为智能汽车向集中式架构发展的关键，对扩展智能驾驶场景、提升智慧座舱的交互体验至关重要。芯片的算力和集成度直接决定了电子电器架构的形态，从而决定了智能汽车的性能和表现。”
黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣也认为，应用需求定义下的智能驾驶需要智能底座，包括数据平台、创新的电子电气架构、强大的计算平台、成熟可靠的零部件、可快速迭代的软件，而芯片架构的创新是智能驾驶创新的基础之一。
自动驾驶产业将以何种策略推进?张凯认为打赢自动驾驶下半场有五大制胜法则：自动驾驶产品开发始终将安全放在首位;产品体验是王道;基于用户真实场景数据驱动，实现产品快速迭代;实现感知智能与认知智能高度一体化;以开放的心态赋能客户，促进行业共同进步。
当前，把握AI最前沿发展趋势，保持技术领先性，一直是自动驾驶技术研发的准则。中国工程院院士、清华大学教授、清华智能产业研究院(AIR)院长张亚勤认为，自动驾驶是未来5年AI领域极具挑战和复杂的任务，也是推动全球汽车工业变革的重要技术力量。“自动驾驶是可以实现的，其在开放环境的长期运行还需要经受一系列的技术与社会接受度的挑战，以解决安全与可靠性问题。而在落地路径上，垂直领域自动驾驶将更快落地，并逐渐扩散布局到通用驾驶落地。”
自动驾驶近十年的发展可分为硬件驱动、软件驱动、数据驱动三大时代。毫末智行CEO顾维灏则认为，以数据驱动的自动驾驶3.0时代已经到来：“数据驱动时代，是完全不一样的时代，大模型+海量数据‘双剑合璧’，数据开启自训练模式;感知技术上，用多模态传感器联合输出结果;认知技术上，以可解释的场景化驾驶常识为主;自动驾驶里程由硬件驱动、软件驱动时代的百万公里、上千万公里，直接飙升到了1亿公里以上。”
“在自动驾驶3.0时代，辅助驾驶是通向自动驾驶的必由之路。”张凯认为，自动驾驶需要大规模且多样性的训练数据，而基于大规模真实人驾数据的乘用车辅助驾驶，才有能力积累到足够规模和足够多样的数据。有理由认为，辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路。因为只有辅助驾驶，才有能力积累到足够规模和足够多样的数据。
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