最佳答案
由匿名用户编辑于2022/10/12 08:52
如果你对该问题感兴趣的话，推荐你看看《汽车行业车载智能计算平台深度研究：架构、趋势、格局》这篇报告，下面是部分摘录的内容，具体请以原报告为准。
第一点，算力要求高。由于处理的传感器信息需要大量冗余，对终端算力要求极高，并且车速越快，对计 算能力要求越高；
第二点，终端计算的实时性要求极高。任何超出一定范围的延迟，都有可能造成事故，因此终端会负责自动驾驶的核心计算和决策功能；
第三点，能效要求高。否则降低车辆续航，影响驾驶体验。高能耗同时带来的热量也会降低系统稳定性。 例如支持 L4 的 NVIDIA Drive Pegasus 功耗为 460W，只能应用于小规模的测试车；
第四点，可靠性要求高。真正满足车规的自动驾驶芯片需要在严寒酷暑、刮风下雨或长时间运行等恶劣条 件下，都有稳定的计算表现。
参考报告REPORT
汽车行业车载智能计算平台深度研究：架构、趋势、格局.pdf
汽车行业车载智能计算平台深度研究：架构、趋势、格局。自动驾驶汽车围绕感知、决策和执行三大环节构建软硬件系统。车载智能计算平台是自动驾驶汽车的“大脑”，负责完成感知环节的识别融合任务以及整个决策环节，需要处理海量数据和进行复杂的逻辑运算。为满足高算力需求，目前车载智能计算平台集成多个SoC，每个SoC集成多类计算单元（如CPU、GPU、FPGA、ASIC等）。同时车载智能计算平台还需高效的软件架构支持应用开发。其软件架构主要分为系统软件（虚拟机、操作系统和中间件）、功能软件和应用程序三层。相较于传统零部件，车载智能计算平台涉及各类芯片和软件，供应商来自不同领域，供应生态多...
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