1、 车载智能计算芯片白皮书（2023）编写单位（排名不分先后）安谋科技（中国）有限公司 北京地平线机器人技术研发有限公司 湖北芯擎科技有限公司 南京芯驰半导体科技有限公司 智协慧同（北京）科技有限公司 撰写名单（排名不分先后）赵永超、李星宇、曾霖、陈江杉、吴彤、马飞、柯庆华、史博、叶斌、耿建华、舒杰、陶宇、程浩、鲍鹏、牛国浩、胡勇、黄伟伟、徐鹤等 版权声明：本白皮书版权属于安谋科技（中国）有限公司、北京地平线机器人技术研发有限公司、湖北芯擎科技有限公司、南京芯驰半导体科技有限公司和智协慧同（北京）科技有限公司，并受法律保护。车载智能计算芯片白皮书（2023）目录 一、背景.4 二、车载智能计算趋

2、势与挑战.5 1.传感器及控制单元复杂繁多.5 2.环境感知融合带来实时数据处理挑战.6 3.算法模型尚不能很好应对长尾场景.7 4.AI 算法演进周期快于智能芯片设计周期.8 5.大算力低功耗的车载智能计算芯片方案缺乏.8 6.功能安全是底线.9 三、软件定义汽车.10 1.软件定义汽车的驱动力.11 2.系统架构革新.12 3.云原生技术极大提升研发效率.15 4.边缘算力预埋与车云协同计算提升汽车长期价值.17 四、异构计算芯片.19 1.车载智能计算 SoC 架构.21 2.能耗与性能.22 3.功能安全.24 4.信息安全.27 五、车载智能计算软硬协同优化.29 1.自动驾驶算法向

3、端到端大模型演进.29 2.软硬协同优化的难点.30 3.NPU 软硬协同设计创新.35 4.异构感知计算流水线优化.36 5.辅助驾驶、自动驾驶案例.37 6.智能座舱案例.43 六、总结与展望.47 车载智能计算芯片白皮书（2023）4 一、背景 智能化、面向服务的基础架构、软件定义汽车等已经成为各大汽车厂商竞相追逐的热点和差异化的焦点。高算力域控制器、智能座舱、辅助驾驶、自动驾驶等人工智能算法应用越来越受到各大汽车制造商、汽车零部件供应商、算法和系统集成商的重视和关注，并迅速成为投资和竞争的重点。软件和算法在智能驾驶汽车中越来越重要而且成为了差异化竞争的关键。软件价值的提升意味着未来汽车

4、更多的创新将集中在电子和软件部分。领先的底层架构、出色的软件迭代、持续优化和不断进化的硬件技术，将加速整个汽车行业的转型与变革。随着芯片技术、硬件技术、软件技术、人工智能、深度学习算法等迅猛发展，智能计算已是大势所趋，车载智能计算软硬件平台和服务的竞争在汽车行业中将会越来越激烈。据 IHS 调研的数据显示，中国购车消费者对于智能座舱科技的关注度要高于美国、日本、英国等多个国家，对于座舱智能科技水平的关注仅次于安全配置，甚至超过动力、价格、能耗等指标。据HIS调研预测，到 2030年，汽车智能座舱的全球市场规模将达到 681亿美元，而中国市场规模将超过1600 亿元；全球占比将超过 37%，成为

5、全球主要的智能座舱消费市场。另据 Tractica 预测，2025 年汽车人工智能硬件、软件和服务市场将达到 265 亿美元。麦肯锡的一份调研也显示，2030 年全自动驾驶汽车可能占全球乘用车销量的 15%，2040 年时，将上升到 80%。自动驾驶目前是一个相对新生的市场，相信随着人工智能技术、法律监管的完善以及消费者接受度的提升，自动驾驶市场会进一步扩大。当然，人工智能技术是实现汽车智能化的最核心要素之一，它包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等软件工程、算法的演化。其中算法模型的演化需求，以及纷繁复杂的应用场景，极大驱动了车载智能计算芯片创新。今年以来，ChatGPT 的惊人

6、效果标志着人工智能领域的又一次重大里程碑，同时还掀起了一场深刻的软件开发变革，这就是大数据和大模型驱动的软件开发 2.0 新范式，将在未来的数年内深刻影响车载智能计算的发展路径。车载智能计算芯片白皮书（2023）5 与PC、手机的发展历史所展现的规律一样，智能计算芯片演进速度在极大程度上决定了整车智能化的演进速度，是产业发展的风向标，今天，在智能汽车百年巨变的时代背景下，车载智能计算芯片迎来了高速发展的机遇期。智能汽车未来将有机会在实现“零事故”、“零排放”和“零拥堵”的宏伟愿景中发挥重要作用。本报告将从车载智能计算趋势与挑战、软件定义汽车趋势、车载异构计算芯片，以及软硬协同设计角度，阐述车载