一、自动驾驶迎来商业化，对算力的需求逐渐加大

随着科技的发展，智能化竞争的主角已由手机扩展到汽车领域，其中自动驾驶已经成为汽车领域的下一个主战场。自动驾驶的落地是一个渐进式的过程，很难划定某一个节点。汽车工程师协会(SAE)为自动驾驶汽车定义了五个主要的自主级别，从0级（完全手动）到5级（完全自主）。从商业化落地的角度来看，自动驾驶目前已经在很多应用场景落地。自动驾驶既能提升用户驾驶体验，又有望降低路上事故发生率，是智能网联汽车的关键一役。当前，国内外自动驾驶技术研发正热，众多车企和科技公司纷纷投入，在自动驾驶赛道争相卡位。

随着自动驾驶从ADAS快速向高阶自动驾驶演进，为支持系统应对各种复杂的状况，必须在车上装载大量的摄像头、毫米波雷达以及激光雷达等传感器，进行全面的环境数据采集。从自动驾驶的演进趋势来看，显然自动驾驶等级越高，对算力的需求也越大。L2级自动驾驶需要的芯片计算力在10TOPS以下，L3级需要的算力约为30-60TOPS，L4级需要的算力超过100TOPS，L5级别算力需求则超过1000TOPS。未来大算力时代，在集中化硬件资源上需要各种虚拟化操作系统，以便进行功能和资源的隔离。

2021-2025 年全球及中国自动驾驶芯片市场规模情况

未来，随着汽车上越来越多的开发任务将被转移到数字化虚拟空间进行，芯片、软件、数据将成为智能汽车的心脏。预计到2025年前后自动驾驶汽车将开始一轮爆发式增长。2021年全球自动驾驶芯片市场规模约23亿美元，其中中国市场约8亿美元，预计2021-2025年全球及中国市场年复合增速将超过30%。

二、新款汽车芯片Thor实现车内计算单元的大一统

2022年9月份英伟达正式公布了新一代“DRIVE Thor”计算平台，致力于自动驾驶和辅助驾驶以及包括车载娱乐在内的一系列数字功能。NVIDIA DRIVE Thor可实现AI性能平衡，将AV和Cockpit整合在一台计算机上，可以将所有智能车功能集中在一小个AI计算机上，从而实现安全可靠的自动驾驶。DRIVE Thor可实现最高2000 TOPS AI算力以及2000 TFLOPS浮点算力，可以将包括自动驾驶和辅助驾驶、泊车、驾乘人员监控、数字仪表板、车载信息娱乐（IVI）、后座娱乐功能等智能功能，统一整合到单个架构中，从而提高效率并降低整体系统的运行能耗。根据英伟达官方披露的数据，在这个算力之下，Thor芯片已经可以实现车内计算单元的大一统。

英伟达表示，汽车厂商可以通过各种方式定制Thor超级芯片。厂商既可以将该芯片的算力全部用于自动驾驶计算，或是将其分配到客舱内的AI或娱乐应用中，以及驾驶辅助系统里。DRIVE Thor支持多域计算，可隔离用于自动驾驶和车载信息娱乐的功能。车辆中通常会分布数十个电动控制单元来为各个功能提供支持，借助DRIVE Thor，汽车制造商可以在单个系统级芯片（SoC）上高效整合多种功能，从而缓解算力供应紧张并简化车辆设计开发，从而进一步显著降低运行能耗、减轻重量并减少布线。

英伟达将众多计算资源积聚，无疑让智能汽车具备的诸多功能实现了进一步飞跃。此前，智能汽车的停车、主动安全系统、驾驶员监控、摄像头镜像、集群和信息娱乐均由不同的计算设备控制。用户通过一颗Thor芯片即可实现全车的智能驾驶和智能座舱功能。在Thor强大算力的加持下，这些多样化的功能可以同时在Thor上运行。DRIVE Thor芯片也可以让车辆所有的显示器、传感器等都连接到单一芯片上，极大地简化了汽车制造的复杂程序，这也是汽车电子电气架构从分布式向集中式演进的大势所趋。

汽车制造商可以借助 DRIVE Thor在单个SoC上整合智能汽车所有功能

传统芯片行业常用算力、功耗、面积三大指标来衡量性能，由于自动驾驶功能对算力的极高要求，因此峰值算力成为衡量自动驾驶芯片的最主要指标。超级芯片DRIVE Thor，这款车规级系统级芯片基于最新CPU和GPU打造，可提供每秒2000万亿次浮点运算性能，在大幅度提升性能的同时降低整体系统的运行成本。DRIVE Thor将逐步接替DRIVE Orin，以最新的计算技术，加速智能汽车技术在行业内的部署，赋能汽车制造商的2025年车型。

三、2025年或是自动驾驶芯片上车关键节点

2025年或将是一个关键性的时间节点，企业的产品能否在此之前量产上车十分关键。因为车规级芯片对可靠性、安全性、稳定性都有严苛的要求。一款产品往往需要经过两三年的认证才能进入汽车供应链，且一旦进入，芯片企业与整车企业之间又会形成强绑定的供应链关系。当前，智能驾驶正处于发展的初驶阶段，车企与自动驾驶的供应链之间尚未形成强绑定关系，这是一个难得的时间窗口期。芯片、元器件到自动驾驶汽车计算平台、系统方案以及下游应用，汽车的智能化供应链逐渐生成、扩张，对原有的传统汽车供应体系形成前所未有的冲击和颠覆。作为自动驾驶技术的重要组成部分，自动驾驶芯片的快速发展值得人们关注。

车厂和芯片厂商将芯片算力不断提高，与自动驾驶的加速落地密切相关。从PC时代到手机时代，再到汽车时代，计算平台始终围绕着实际场景需求不断演进。目前自动驾驶的使用场景，已由最早的自动泊车或高速巡航这样的单一场景，逐步转向多场景。这对芯片的算力提出了极大需求。根据市场数据统计预测，到2025年，高级别自动驾驶渗透率达到65.5%。目前智能驾驶行业整体处于快速发展阶段，这为汽车芯片行业创造了大量机遇，也是相关汽车芯片研发企业进入市场的良机。