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。
L2级别及以下的驾驶辅助系统所需处理的数据量小且算法模型简单，因此小算力芯片与算法的强耦合即可满足系统需求。随着激光雷达等高性能传感器的量产上车以及智能驾驶系统算法的泛化性提升，面向量产乘用车的全场景自动驾驶点到点通行链路正逐步打通。对于L3级别及以上的智能驾驶系统而言，传感器数量的增加及多路高分辨率摄像头带来海量实时环境感知数据，外加算法模型的复杂程度不断增加，计算平台的处理能力面临巨大挑战。
超过95%的车祸是由于各种人为错误造成的，但是对于完全自动驾驶技术量产而言，在伦理、法律要求下，AI技术不成熟导致车祸是不能容忍的。使用更先进的AI模型算法，采用更为完备的训练标注数据，虽然可以提高自动驾驶的安全性和准确性，然而，极端情况仍然是需要人类驾驶者来干预，至少目前为止还没有算法可以解决所有的极端场景。
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