A. 國內自動駕駛晶元有哪些知名品牌
2019年8月，黑芝麻智能第一顆車規級智能駕駛晶元華山一號A500在國內首發；2020年6月，第二代晶元華山二號A1000和A1000L發布，其中A1000算力達58-116TOPS
B. 哪款汽車自動駕駛晶元系統能適應公路場景
作為全球自動駕駛計算晶元引領者，黑芝麻智能科技針對車路協同場景應用，發布新一代車路協同路側感知計算平台——FAD Edge。該平台基於華山二號A1000自動駕駛晶元打造，後續還將升級到A1000 Pro計算平台，算力大大提升，為行業提供更大算力的路側感知平台。依靠強大的實時計算晶元、高效精準的感知演算法，以及多場景圖像處理能力，FAD Edge 是一套可以充分賦能智慧公路和智慧城市的解決方案。黑芝麻智能擁有完善的車路協同產品矩陣，擁有包括核心感知演算法、晶元和控制器在內的解決方案，可提升交通行業的安全與效率，基於黑芝麻智能自動駕駛計算晶元。
C. 汽車晶元產業發展
汽車晶元產業鏈牽連著多家行業和公司。整體來看，汽車晶元產業鏈的重點企業基本為國外企業，國內的領先企業數量很少。我國汽車晶元製造行業企業分布高度集中，主要集中在北京、上海和廣東，其他地區企業相對較少。
本文核心數據：汽車晶元產業鏈，汽車晶元全景圖譜，汽車晶元代表企業
汽車晶元行業主要上市企業：天澤信息(300209.sz)、中芯國際(688981.sh)、雅克科技(002409.sz)、南大光電(300346.sz)、華特氣體(688268.sh)、巨化股份(600160.sh)、安集科技(688019.sh)、長川科技(300604.sz)、德賽西威(002920.sz)
汽車晶元的產業鏈中，上游一般為基礎半導體材料(矽片、光刻膠、CMP拋光液等)、製造設備和晶圓製造流程(晶元設計、晶圓代工和封裝檢測);中游一般指汽車晶元製造環節，包括智能駕駛晶元製造(GPU晶元、FPGA晶元、ASIC晶元)，輔助駕駛系統晶元製造(ADAS晶元)、車身控制晶元製造(MCU晶元)等;下游包含了汽車車載系統製造、車用儀表製造以及整車製造環節。
—— 更多數據請參考前瞻產業研究院《中國汽車半導體行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》
D. 自動駕駛晶元哪家強，這家中國創業公司竟然說自己超越了特斯拉
文/田忠朝
在自動駕駛量產應用上，特斯拉為何能遙遙領先？很多人認為是其強大的軟體演算法，其實軟體演算法固然重要，但擁有強大計算能力的感知和決策晶元也必不可少。
可以預見，未來自動駕駛技術必然是各國競爭的高地，而自主可控的晶元技術對於增強我國自動駕駛行業整體實力來說將會有很大的幫助。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
E. 駕駛證裡面有晶元嗎
截至2019年10月，駕駛證裡面沒有晶元，駕駛證是紙質證件不含晶元。
駕駛證是依照中華人民共和國法律而制定的機動車輛駕駛人員所必需申領的證照。在道路上駕駛民用機動車輛的人員，須依照《中華人民共和國機動車駕駛證管理辦法》申請領取機動車駕駛證。
機動車駕駛證全國有效。2018年4月16日，澳門特區與國家公安部簽署內地與澳門關於互認換領機動車駕駛證的協議。2019年6月1日起，推行小型汽車駕駛證全國「一證通考」，申請人可以持居民身份證在全國任一地直接申領駕照，不再需要提交居住登記憑證。
(5)駕駛存儲晶元擴展閱讀
《機動車駕駛證申領和使用規定》中規定：
第六條車輛管理所應當使用機動車駕駛證計算機管理系統核發、列印機動車駕駛證，不使用計算機管理系統核發、列印的機動車駕駛證無效。
機動車駕駛證計算機管理系統的資料庫標准和軟體全國統一，能夠完整、准確地記錄和存儲申請受理、科目考試、機動車駕駛證核發等全過程和經辦人員信息，並能夠實時將有關信息傳送到全國公安交通管理信息系統。
第七條車輛管理所應當使用互聯網交通安全綜合服務管理平台，按規定辦理機動車駕駛證業務。
F. 自動駕駛晶元市場火爆，科技巨頭搶灘，中國企業能否一戰
[汽車之家 新鮮技術解讀]? 自動駕駛系統，最關鍵的部件是什麼呢？是感測器？是控制軟體？還是處理晶元呢？我個人認為在目前這個階段來說，處理晶元是一個最關鍵的部件，它的性能直接影響自動駕駛系統的好壞。過去，頂尖的晶元技術一直是國外企業壟斷的，但隨著中國晶元企業近年的快速追趕，情況已經有所改觀。今天我們就來聊聊中國自動駕駛晶元究竟處於一個怎樣的水平？
● 自動駕駛晶元是干什麼用的？
雖然目前L3級別有條件自動駕駛車輛在中國尚未落地，但從一些帶有高階L2駕駛輔助系統的車輛上我們可以發現，這些車輛都帶有數量不少的感測器用以檢測車輛周圍的障礙物，從而為控制系統決策提供數據支持。這些感測器包括毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭等。這些感測器每秒鍾會產生數GB（1GB=1024MB=10242KB）的數據，自動駕駛晶元需要流暢地處理這些數據才能保證系統及時作出正確的決策，從而確保車輛的行駛安全。
可能大家對每秒數GB的數據沒有概念，這里舉一個生活中的例子。普通的USB3.0介面U盤，其讀取速度峰值接近200MB/s，要從這個U盤中讀取1GB的文件大約需要5秒左右的時間，足見每秒數GB的數據量是相當大的。
自動駕駛系統除了需要解決大流量數據傳輸問題，還需要解決的就是如何能快速處理這些海量數據，而強大的自動駕駛晶元正是那把正確的鑰匙。
● 國外的自動駕駛晶元處在怎樣的水平？
雖然本文主要是講中國自動駕駛晶元的，但知己知彼，百戰百勝，在審視本土狀況之前，我們還是先要來簡單了解國外的情況。國外自動駕駛晶元真正能夠大規模進入量產車市場的無非三家，英偉達、Mobileye（現已被英特爾收購）、特斯拉。
其中，走實用路線的Mobileye目前市場佔有率在70%以上，市場上的產品主要是應用於L2駕駛輔助系統的EyeQ3晶元（算力0.256TOPS，「TOPS」是每秒萬億次運算的意思，詳細介紹請看這篇文章相關介紹，本文標注的算力如無特別說明均指的是8位整數計算能力）以及具備L3級別自動駕駛能力的EyeQ4晶元（算力2.5TOPS）。像是小鵬G3、蔚來ES6/ES8、廣汽新能源Aion LX就採用了EyeQ4晶元作為其駕駛輔助系統的核心。
相較於英偉達上代自動駕駛平台旗艦之作DRIVE PX Pegasus 320TOPS的算力，新的DRIVE AGX Orin平台的旗艦配置實現了成倍的性能增長。此外，DRIVE AGX Orin平台的擴展柔性化程度相比以往平台進一步提升，能夠通過硬體配置的增減，滿足從一般駕駛輔助到L5級別完全自動駕駛等不同級別車輛的需求。
特斯拉Autopilot 1.0系統採用的是1顆英偉達Tegra3晶元+1顆Mobileye EyeQ3晶元；Autopilot 2.0系統採用的是1顆英偉達Tegra Parker晶元+1顆Pascal架構GPU晶元；Autopilot 2.5系統採用的是2顆英偉達Tegra Parker晶元+1顆Pascal架構GPU晶元。
已經搭載在最新下線特斯拉車型上的自研FSD晶元，單顆晶元算力為72TOPS，Full Self-Driving Computer集成有兩顆獨立工作的FSD晶元，一顆「掛了」，另外一顆馬上「頂上」，提升了整套系統的安全性和穩定性。
當然了，除了上面三家鋒芒畢露的企業，還有不少企業在垂涎自動駕駛晶元這塊蛋糕，其中包括高通、賽靈思、恩智浦等，但這些企業真正走向量產車的自動駕駛晶元還不成規模，限於篇幅，這里就不作介紹了。
● 迅速崛起的中國自動駕駛晶元企業
好了，看完國外的情況，我們目光回到國內。自動駕駛晶元市場火爆，國外科技巨頭搶灘登陸，中國企業究竟實力怎麼樣呢？下面我們一起來看看。
◆ 寒武紀
中科寒武紀科技股份有限公司（下稱「寒武紀」）的前身是中國科學院計算技術研究所下，由陳雲霽和陳天石兩兄弟領導的一個課題組。該課題組在2008年開始研究神經網路演算法和晶元，並在2012年開始陸續發表研究成果。
2016年，上述課題組提出的深度學習處理器指令集DianNaoYu被ISCA2016所接受，實驗表明搭載該指令集的晶元相較於傳統執行X86指令集的晶元，在神經網路計算方面有兩個數量級的性能優勢。隨著課題組的研究成果趨於成熟，中科寒武紀科技股份有限公司正式成立，並著手將其晶元和指令集向商業領域轉化。也是在2016年，寒武紀發布了首款商用深度學習處理器寒武紀1A。
聊完這家公司的身世，下面我們來看看它的產品。目前寒武紀有兩款最新的人工智慧晶元IP授權，分別是Cambricon-1M和Cambricon-1H。性能指標最強的Cambricon-1M-4K在1GHz時鍾頻率下擁有8TOPS的算力；性能指標最弱的Cambricon-1H8mini在1GHz時鍾頻率下擁有0.5TOPS的算力。所有型號的詳細算力參數可以參看下錶。
Cambricon-1M和Cambricon-1H被定義為終端智能處理器IP。我們在手機或者汽車這些終端上出現的人臉識別、指紋識別、障礙物識別、路標識別等應用都能通過在晶元中集成上述處理器IP實現加速。
上面提到的「邊緣」一詞來自於「邊緣計算」。 邊緣計算是指在靠近智能設備（終端）或數據源頭（雲端）的一端，提供網路、存儲、計算、應用等能力，達到更快的網路服務響應，更安全的本地數據傳輸。邊緣計算可以滿足系統在實時業務、智能應用、安全隱私保護等方面的要求，為用戶提供本地的智能服務。思元220在邊緣計算中扮演著提高數據安全、降低處理延時以及優化帶寬利用的角色。
目前寒武紀高算力晶元產品被定義為智能加速卡，可用於伺服器中加速人工智慧運算。谷歌的AlphaGo人工智慧機器人打敗韓國世界圍棋冠軍李世石的新聞相信各位有所耳聞，AlphaGo人工智慧機器人的背後其實是谷歌自研的TPU晶元。寒武紀的高算力晶元產品的特性和應用也與谷歌TPU類似，當然它們之間也可以算是競爭對手了。
所不同的是思元270-S4採用的是被動散熱設計，最大熱設計功耗為70W，定位為高能效比人工智慧推理設計的數據中心加速卡。這也意味著該卡會有「功耗牆」設定，即當加速卡功耗達到閾值上限時會降低算力以保證較低的功耗和發熱。
思元270-F4相當於是「滿血版」 思元270-S4，最大熱設計功耗150W，採用渦輪風扇進行主動散熱。良好的散熱和充足的供電使得思元270-F4能夠發揮出思元270晶元的全部性能。該卡定位是為桌面環境提供數據中心級人工智慧計算力，簡而言之就是為台式機配的高性能人工智慧加速卡。
雖然思元270在製造工藝上只採用了台積電的16nm工藝，但整體能耗比還是做得比較不錯的。雖然單卡算力不及最新的英偉達旗艦計算卡，但5張思元270-S4/思元270-F4並行的話，峰值算力也能達到英偉達A100的水平。只是英偉達A100更先進的工藝應該在能耗比上面會有一定的優勢。
其中思元100-C搭載了視頻和圖像解碼單元，採用被動散熱方式，最大熱設計功耗為110W；思元100-D不搭載視頻和圖像解碼單元，採用被動散熱方式，最大熱設計功耗為75W。目前思元100系列產品已經於2019年在滴滴雲和金山雲上得到應用。其中滴滴雲採用思元100板卡加速彈性推理服務，該服務用於深度學習推理任務；而金山雲則採用思元100板卡加速語音、圖像、視頻等人工智慧應用。
前面講的盡是伺服器級的計算卡，這是不是偏離了我們應該聊的自動駕駛晶元話題呢？其實不然。前面也提到了，寒武紀目前是一家專注於人工智慧晶元開發的企業，自動駕駛領域確實涉足不深，但通過和其他國內友商的聯合還是有一些建樹的。
WiseADCU CN1自動駕駛運算域控制器提供了L3或以上級別自動駕駛系統所需的算力以及感測器連接數量需求，實現了模擬、模型、系統、架構、編碼、加速、演算法七個關鍵控制點的自主可控。
實際上威盛集團由於處理器產品性能競爭力弱，早就退出了主流X86處理器市場的競爭，市場中就剩下英特爾和AMD在角力。兆芯成立後，吃透了威盛的X86技術，並在威盛當時最新的處理器架構基礎上進行全面的改進和優化，先後推出了ZX-A、ZX-C以及ZX-C+等處理器產品。
6月2日，科創板上市委發布2020年第33次審議會議結果公告，寒武紀上市獲得通過，從受理到審批通過，寒武紀只用了68天，刷新了科創板審核速度。寒武紀上市後成為A股中唯一一家人工智慧晶元公司，該領域的市場空間在2022年有望超過500億美元，發展潛力巨大。打通了A股融資渠道的寒武紀究竟能否憑借其獨特的技術優勢進一步發展壯大呢？這誰都說不準，但可以確定的是，寒武紀的成功上市讓很多投身於該領域的公司贏得了信心，看到了希望，中國人工智慧晶元時代或將由此開啟。
◆ 地平線機器人
好了，聊完寒武紀，我們來聊聊另外一家人工智慧晶元企業——地平線機器人技術研發有限公司（下簡稱「地平線」）。地平線是由前網路深度學習研究院常務副院長余凱於2015年創立的，專注於自動駕駛與人工智慧晶元的一家公司。余凱也是網路自動駕駛的發起人。
余凱建立的地平線，一直以來堅持的是軟體和硬體相結合的方向。他認為，演算法、晶元和雲計算將構成自動駕駛的三個核心支點。相比起前面介紹的寒武紀注重打造高性能硬體晶元，地平線的商業模式是把以「演算法+晶元」為核心的嵌入式人工智慧解決方案，提供給下游廠商。打個比方比較好理解，如果說寒武紀賣的是處理器晶元，那麼地平線賣的就是安裝了操作系統的整機。產品方面，相較寒武紀從終端到雲端的晶元產品布局，地平線雖然自研晶元，但更偏重的是以產品功能來劃分產品線。
硬體上，征程二代晶元內部集成了兩個Cortex A53核心、兩個自研的BPU（Brain Processing Unit，可用於加速人工智慧演算法）核心、DDR4內存控制器以及輸入輸出控制器，算力達到4TOPS，典型功耗為2W，這比起目前主流的Mobileye EyeQ4晶元的算力和能耗比都更優秀。
這些智能音箱有較強的自然語義識別功能，能夠識別人們發出的語音命令，結合物聯網技術，人們通過簡單的語音命令除了能夠讓音箱播放在線音頻資源外，還能夠控制各種家電，如開關、燈泡、風扇、空調等。這就是AIoT的一個最簡單的應用例子。
從硬體方面看，旭日二代晶元內部集成了兩個ARM Cortex A53核心、兩個自研的BPU核心、DDR4內存控制器以及輸入輸出控制器，算力達到4TOPS，典型功耗為2W。從參數上看，旭日二代和征程二代好像沒什麼差別，實際上征程二代可以看做是旭日二代的車規版，它滿足AEC-Q100標准，在工作溫度、電磁輻射等標准上會更高一些。雖然征程二代和旭日二代均採用台積電28nm工藝製造，但旭日二代晶元尺寸為14x14mm，比征程二代晶元17x17mm的尺寸更小，更有利於內嵌到AIoT設備當中。
和寒武紀一樣，地平線同樣擁有自研的人工智慧加速晶元技術。所不同的是，地平線更注重軟體和硬體的整合，從而為下游廠商提供成熟的解決方案。在資本市場，地平線同樣受到追捧，其投資者眾多，其中包括了世界半導體行業巨頭英特爾和SK海力士以及國內的一線汽車集團等。未來地平線是否會和寒武紀一樣登錄科創板目前還不得而知，但CEO余凱對於在科創板上市是持積極態度的。我個人是支持有更多像地平線這樣的企業登錄科創板，更充分的競爭可以避免壟斷同時促進該領域的加速發展。
◆ 西井科技
西井科技創辦於2015年，它起初是一家做類腦晶元的廠商。所謂的類腦晶元簡單來說就是以人腦的工作方式設計製造出來的晶元。目前大行其道的馮?諾依曼結構處理器晶元，其計算模塊和存儲單元是分離的，晶元工作的過程中需要通過數據匯流排來連接計算模塊和存儲單元，數據傳輸上的開銷太大從而限制著這類晶元的工作效率和能耗比的提升。
類腦晶元模仿的是大腦神經元的工作形式，大腦的處理單元是神經元，內存就是突觸。神經元和突觸是物理相連的，所以每個神經元計算都是本地的，而從全局來看神經元們是分布式在工作。類腦晶元由於具有本地計算和分布式工作的特點，所以在工作效率和能耗上相比馮?諾依曼結構處理器晶元更有優勢。
雖然這種類腦晶元看著和普通的處理器晶元在外觀上沒有什麼不同，但其實內部運作原理與傳統的處理器晶元有著本質的區別。國內除了西井科技開發出了類腦晶元，像是清華開發的天機（TianJic）晶元和浙大開發的達爾文（DARWIN）晶元都是類腦晶元。所不同的是，西井科技的DeepSouth晶元是全球首塊可商用5000萬類腦「神經元」晶元。
西井科技這艘大船拿著投資人動輒過億的投資款，肯定是要追求盈利的。不管公司的技術有多超前，無法商業化在逐利的資本市場必然是無法接受的。隨著人工智慧和自動駕駛產業的興起，西井科技找到了技術商業化的契機。
相比起我們前面兩個廠商動輒上百TOPS算力的產品，西井這兩款產品的算力確實有點拿不出手。但西井科技的這兩款晶元能夠實現片上學習，可以隨時新增樣本進行增量訓練來提升推理准確率。
可能大家看到這里還是沒看懂西井科技這兩塊晶元的優勢所在，我在這里稍微解析一下大家就能夠明白。目前的自動駕駛演算法都是通過高性能伺服器進行模型訓練（讓計算機去看攝像頭或激光雷達等感測器獲取的環境數據，學習目標判斷方法），然後將訓練好的模型再部署到車載硬體之中（把機器學習到的高效目標判斷方法固化到車載自動駕駛系統之中）。
在實際應用方面，西井科技並沒有一頭沖進乘用車自動駕駛系統領域，而是在智能港口和智能礦場干出了自己的一片天地，並把觸角伸向了智慧醫療和智慧物流領域。2017年10月，公司與全球知名港機巨頭振華重工建立長期合作夥伴關系，這是西井科技進軍智能港口的重要一步。
自動駕駛卡車要在港區自動裝卸集裝箱，需要自動駕駛系統精細的車輛控制、敏銳的環境識別以及准確的定位，這些都需要港區高清地圖配合。西井科技的無人集裝箱卡車定位精度在5cm以內，這是實現集裝箱自動裝卸的關鍵。全球首輛港區作業無人集裝箱卡車作業成功，充分展現了西井科技在卡車自動駕駛系統以及高精度地圖繪制領域的實力。
除了自動駕駛和高清地圖繪制外，西井科技還為企業打包了一整套智能港口和智能礦場解決方案，利用人工智慧技術提升港口和礦場的運作效率，同時能夠進一步降低其運營成本。深挖行業中存在的機遇，逐步築起行業壁壘是西井科技面對人工智慧晶元市場激烈競爭的重要策略。
作為全球最早落地行業應用的自動駕駛團隊，西井科技旗下自動駕駛品牌Qomolo逐路目前涵蓋了無人駕駛跨運車、無人駕駛新能源集卡和無人駕駛礦卡三大項目。
面對乘用車自動駕駛晶元領域的激烈競爭，我認為短期內西井科技不會進入該領域。相反它會通過深耕已有的智能港口、智能礦場以及無人駕駛重卡市場，進一步築高上述市場的壁壘，擴大自身的行業影響力和競爭力。但不能忽視的是，西井科技掌握的類腦晶元技術或有可能成為未來自動駕駛晶元領域的一個風口。
上文詳細介紹中國3家知名自動駕駛晶元公司及其產品，相信大家應該對目前國內自動駕駛晶元現狀有了一個更深了解。除了這三家公司，數字地圖供應商四維圖新通過收購傑發科技也布局自動駕駛晶元市場，但量產晶元目前尚未落地。網路的昆侖晶元以150W的功耗實現了260TOPS的算力，競爭力很強，但其定位為雲端全功能人工智慧晶元，主要用在伺服器之上。網路在自動駕駛領域的亮點還是在於其Apollo自動駕駛軟體平台。
● 全文總結：
寒武紀、地平線、西井科技這三家公司都有著各自的特色和亮點。寒武紀專注於晶元研發，產品算力最強；地平線除了研發晶元，還提供完整的自動駕駛軟體方案，對主機廠開發更友好；西井科技掌握獨特的類腦晶元設計，在智能港口、智能礦場以及無人駕駛卡車領域已經站穩了陣腳。整體來看，中國自動駕駛晶元在性能和功耗上和外國晶元相比並不差，如何在中國開放L3級別有條件自動駕駛車輛落地這個時間節點用產品和服務先發制人是中國自動駕駛晶元企業的制勝關鍵。究竟鹿死誰手，讓我們拭目以待吧，好戲即將上演！（圖/文/汽車之家 常慶林?部分圖片源於網路）
G. NVIDIA這款自動駕駛晶元有多強
一句話：量產最強
NVIDIA DRIVE AGX Xavier是在Xavier SoC上搭建的一個Level 2+自動駕駛及以上的AI計算平台。Xavier擁有比以往更快地利用巨大的性能，因為Xavier使用NVLink互連技術，以高達20GB / s的速度與專用GPU配對，比之前的PCI Express連接快10倍。
規格參數CPU：6核NVIDIA Carmel 64位 ARMv8.2，主頻1400MHz (6MB二級緩存 + 4MB三級緩存)GPU：384核NVIDIA Volta，主頻1100MHz，48個張量核心內存：8GB 128位 LPDDR4x，主頻1600MHz，讀寫速度51.2GB/s存儲：16GB eMMC 5.1顯示：(2x) DP 1.4 / eDP 1.4 / HDMI 2.0 a/b @ 4Kp60PCIe：(2x) PCIe Gen 3控制器, 5路 | 1×1 + 1×1/2/4深度學習模塊：雙NVIDIA深度學習加速引擎（NVDLA）視頻：2×4K30fps編碼，2×4K60fps解碼介面與尺寸：260針腳SODIMM, 70x45mm電源：10W/15W， 5V輸入
H. 地平線征程5：國產大算力自動駕駛晶元即將量產！
駕駛輔助功能作為車企在新能源時代新的技術護城河之一，在當下受到的關注與日俱增，決定一台車駕駛輔助能力的，除了有能夠看得見摸得著的激光雷達、攝像頭這類感知感測器，在看不到的地方自動駕駛晶元同樣至關重要，它的性能高低直接決定，感知感測器採集到的信息能否被准確、快速的處理。那麼對於高階的駕駛輔助功能，甚至是自動駕駛，我們需要什麼樣性能的自動駕駛晶元呢？
I. 大眾首次聯手半導體廠商開發汽車晶元，可以緩解晶元緊張的問題嗎
全球汽車晶元的短缺問題尚未得到緩解，汽車製造商已經與半導體製造商聯手開發汽車晶元，以更靈活地應對緊張的晶元供應鏈。大眾汽車公司正拚命在電動汽車的道路上追趕特斯拉，目前特斯拉幾家生產廠的產能緊張，為競爭對手提供了前所未有的追趕機會。大眾汽車上個月重申了其在2025年前超越特斯拉成為最大電動汽車製造商的目標。該公司已投資超過520億歐元用於改進電池驅動的汽車，並計劃在未來一年在全球范圍內銷售約70萬輛電動汽車。
同時，精準解決供應鏈堵點，著力解決 "缺芯"、"缺櫃"、"缺人 "問題，加強能源、物流、就業等要素協調，確保重點行業供應鏈穩定，著力解決汽車等領域晶元短缺問題，打通關鍵零部件供應渠道。汽車智能化、自動駕駛、智能駕駛艙等汽車感測設備快速發展，計算能力、數據量需求不斷增加，汽車控制晶元、存儲晶元等成為市場增長點，國內汽車晶元企業也加快了發展能力，芯智科技、地平線、黑芝麻等公司都已 "裝進汽車"。