英特尔创始人之一戈登.摩尔根据他的经验提出了：“当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。”这一规律我们称之为摩尔定律。这一规律与我们日常生活息息相关，在汽车领域体现为汽车多种个性化功能以及车辆智能化程度与其内部搭载的芯片算力息息相关。今天我们就来和大家探讨一下芯片算力与汽车的关系。

一、车载芯片算力

几天前英伟达（NVIDIA世界知名芯片制造商）在全球开发者大会上发布了新一代车载智能芯片Thor。这颗SoC芯片内部拥有770亿个晶体管，以此可实现2000TOPS的AI算力，或者是2000TFLOPs。这里首先要向大家解释两个计算机术语，TFlops/s，（Tera Floating Point Operations Per Second），可以简单写为T/s， 是数据流量的计数单位，意思是”1万亿次浮点指令每秒”，它是衡量一个电脑计算能力的标准。TOPS，（Tera Operations Per Second），1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。

Thor芯片基于4nm工艺打造，应用了芯片制造领域最前沿的技术。那么只说这颗芯片的算力大家可能没有什么概念，我们对比一下今年陆续上市的几款30万元以上最新型纯电动纯电动汽车，这些车辆均搭载了4颗英伟达Orin芯片，总算力达到1016TOPS。这样一对比，本次发布的Thor芯片达到了现在市面上较好的单个车载芯片算力8倍以上。英伟达明确表示这颗SoC就是为汽车的中央计算架构而生，用这一颗芯片打造一个控制器，即可同时为自动泊车、智能驾驶、车机、仪表盘、驾驶员监测等多个系统提供算力。相当于一颗核心起到了6颗核心的作用，算力足以统筹车辆的多个智能系统。

随后的9月23日，高通举办汽车投资者大会。高通正式宣布推出“集成式汽车超算SOC”——Snapdragon Ride Flex。据高通官方介绍，Snapdragon Ride Flex包括Mid、High、Premium三个级别。最高级的Ride Flex Premium SoC再加上外挂的AI加速器，其综合AI算力能够达到2000TOPS。与英伟达的Thor芯片不分伯仲。

如此夸张的芯片算力暴涨能给我们日常用车带来什么影响呢？芯片作为核心硬件，算力的大幅上涨可以给汽车企业设计智能化、个性化功能带来更多的便利，但同时也会给汽车制造商带来更多挑战。高算力芯片的背后其实是一个全新智能化时代的到来。在此背景下，高算力芯片已成为智能汽车厂商和相关企业核心诉求之一。

二、汽车智能化时代

除了芯片算力大幅上涨之外，英伟达和高通的芯片似乎都指向了同一个方向—超高集成度。资料显示，汽车底层架构是从原先数百个ECU控制不同功能，演变到几个集中式域控制器的电子电气架构。简单来说，未来大概率是一个大脑或芯片控制汽车的所有功能。可以说高通在车载芯片领域与英伟达“不谋而合”，高通的Snapdragon Ride Flex的定位也是一台超级计算机。其目标是实现汽车内部的中央计算，同时为自动驾驶、数字仪表盘/车机、车载信息娱乐等一整套系统提供算力支持。

特斯拉在其Autopilot自动辅助驾驶系统设计之初便从“硬件先行、软件更新”思路出发，通过预装大算力芯片，为后续的OTA软件升级提供支持。随后多家汽车制造商都借鉴了特斯拉的先行之路，陆续与顶尖高性能芯片厂商达成合作，在新车型或改款车型上超前搭载大算力芯片，以便为后续的软件算法和创新留出足够的空间。可以理解为，智能化程度越深，对主控芯片的算力要求越高。正是基于我们上文所描述的共识。

新车辅助驾驶系统装配率逐步攀升，这意味着相应摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等硬件设备的搭载数量也将持续提高，高算力芯片不可或缺，同时，不同辅助驾驶级别均需要相应算力平台在背后作支撑。芯片算力大幅上涨就像换了一张更大的桌子，可以容纳更多汽车供应链中的先进设备，相当于汽车行业发展的“快进”按键。

小结

内燃机技术的成熟让汽车成为了人们日常出行中不可或缺的交通工具，现如今汽车凭借高算力芯片和高度集成的系统进入到了全面智能化的新时代。小编在此也希望国内芯片制造商与主机厂不断提升自主研发能力，在智能化的大环境下乘风破浪，开拓出一片属于自己的领域。