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1、 技术白皮书 车载人工智能计算芯片 白皮书 （2021 年） 中国软件评测中心 智能网联驾驶测试与评价工业和信息化部重点实验室 赛迪（浙江）汽车检测服务有限公司 二二一年十二月 I 目 录 编制概要 . 1 （一）编制方法 . 1 （二）特别说明 . 1 一、研究背景 . 2 （一）自动驾驶是汽车行业转型升级的主要方向，人工智能极大地推动了自动驾驶的发展 . 2 （二）车载人工智能计算芯片成为行业竞争热点，国内外企业竞相发力 . 3 （三）车载人工智能计算芯片缺少共识，亟待行业专家联合研究 . 4 二、车载人工智能计算芯片概述 . 5 （一）车载人工智能计算芯片及技术概览 . 5 （二）关键指

2、标 . 5 三、车载人工智能计算芯片关键技术分析 . 10 （一）架构设计 . 10 （二）软硬件协同设计 . 10 （三）互联通信和存储 . 11 （四）可靠性与安全性 . 12 （五）算力与制程工艺选择 . 14 （六）基准测试 . 14 四、车载人工智能计算芯片产品及应用 . 16 （一）产业链分析 . 16 （二）车载人工智能计算芯片典型产品及应用 . 18 五、发展建议 . 26 （一）完善产业布局 促进技术创新 . 26 （二）促进企业交流 推动产业发展 . 26 （三）完善配套保障 提升技术实力 . 26 附件：缩略语附件：缩略语 . 28 1 编制概要 （一）编制方法（一）编制

3、方法 一是研究学习国内外相关文献， 充分参考借鉴国内外最新产业动态和研究成果。 二是调研国内外车载人工智能计算芯片相关企业， 汇集整理和分析来自实践应用的相关素材。 三是邀请行业专家进行技术研讨和咨询评审。 （二）特别说明（二）特别说明 1）研究聚焦车载人工智能计算芯片研究聚焦车载人工智能计算芯片 近年来，人工智能技术广泛应用于汽车行业，其车内应用主要包括智能座舱和智能驾驶两部分。 本白皮书重点关注人工智能芯片在自动驾驶计算中的应用。为凝聚共识、形成合力，加强车载智能计算平台的研发和应用，推动智能网联汽车产业高质量发展，在车载智能计算平台白皮书（2018 年） 车载智能计算基础平台参考架构 1

4、.0（2019 年） 车载智能计算平台功能安全白皮书（2020 年） 研究的基础上， 本白皮书聚焦车载人工智能计算芯片， 重点分析其关键指标、关键技术、产业链现状及典型产品的应用。 2）研究内容仍有待进一步丰富完善）研究内容仍有待进一步丰富完善 本白皮书的主要观点和内容仅代表编制组目前对车载人工智能计算芯片的研判和思考， 欢迎各方专家学者和企业代表提出宝贵意见，共同推动研究的及时更新和纠偏。 后续中国软件评测中心将会继续推出汽车智能计算平台白皮书（系列） 。 2 一、研究背景 （一）（一）自动驾驶是汽车行业转型升级的自动驾驶是汽车行业转型升级的主要方向， 人工智能主要方向， 人工智能极大地推动

5、了自动驾驶的发展极大地推动了自动驾驶的发展 智能网联汽车智能网联汽车产业规模迅速增长，产业规模迅速增长，自动驾驶自动驾驶成为成为主要研发方向主要研发方向。智能网联汽车为满足出行安全、舒适、高效、环保提供了新的解决方案， 已经成为各国必争的战略高地。 国内智能网联汽车销量不断增加，2020 年，我国 L2 级智能网联乘用车销量为 303 万辆，同比增长达到107.5%， 渗透率达到 15% （数据来源： 中国汽车产业发展年报 2021） 。智能驾驶产品及解决方案提供商、整车企业纷纷通过自研、合作等方式布局自动驾驶功能的研发，以期在未来行业竞争中占据有利位置。 人工智能技术的应用推动了自动驾驶的发

6、展人工智能技术的应用推动了自动驾驶的发展。 目前深度学习算法在自动驾驶感知领域应用广泛。自动驾驶感知系统利用传感器（如摄像头、毫米波雷达、激光雷达）采集的数据，为规划和决策环节识别出目标的关键信息。该过程主要通过应用深度学习算法加以实现。深度学习算法实现了利用计算机对图像特征进行提取， 保证了提取特征的丰富性与全面性，提高了目标检测、预测的准确性。目前应用于自动驾驶感知领域的深度学习算法包括目标检测与识别算法、 图像分割算法等。此外，深度学习算法正在逐渐向自动驾驶规划、决策环节渗透。 3 （二）（二）车载人工智能计算芯片成为行业竞争热点， 国内外企车载人工智能计算芯片成为行业竞争热点， 国内外