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芯片是一項系統工程，高投入，高風險，回報較慢都是芯片行業的典型象征。特別是對于目前的無人駕駛技術來說，最終的算法并沒有確定，因此各大廠家沒有辦法在現在的情況下投入到ASIC專業芯片中，所以GPU會是今后很長一段時間內的最為平衡的方案。
芯片是無人駕駛的核心，其職能相當于無人駕駛的大腦。
目前汽車上的芯片主要分為兩類：一類是傳統的功能芯片，例如為發動機管理、電池管理、車身控制等單獨功能實現開發的芯片；另外一類則是性能更強大，擔當無人駕駛大腦作用的AI芯片。目前無人駕駛汽車代碼已經遠遠超過1億行，而對芯片的運算能力要求超過10TOPS（萬億次操作每秒）的數量級，傳統的功能芯片已經無法滿足無人駕駛的要求，所以開發AI芯片勢在必行。
什么是AI芯片
目前主要的AI芯片包括GPU、FPGA、ASIC三種。所謂AI芯片是指可以用來針對AI算法的專用芯片，對于AI芯片在圖像識別領域常用CNN卷積網路算法，而在語音識別以及自然語言處理上采用RNN算法，兩者都是矩陣的乘法和加法。AI芯片與傳統功能芯片最大的不同在于運算速度更快、功能更低。其實我們傳統使用的芯片CPU和MCU都可以用來執行AI運算但是兩者由于更為適合串行算法，導致運算速度過慢顯然無法滿足中高速自動駕駛對于周邊環境圖像識別的需要，在三種AI芯片中，GPU和FPGA都是傳統的通用型芯片，芯片架構已經非常成熟可擴展性較強；而ASLC屬于為限制場景下定制使用的芯片，雖然性能更為突出但是成本高，且使用場景單一。芯片前期投入巨大如果后期無法大量應用來攤薄成本，整個項目就會面臨無疾而終的局面。
AI芯片市場分析
隨著包括移動手機通訊以及電腦在內的傳統芯片市場的飽和，以高通、英特爾以及英偉達為代表的芯片巨頭正在大步邁進汽車芯片市場，尤其是正在蓬勃發展的無人駕駛領域據HIS估計早在2020年全球無人駕駛AI芯片的市場規模達到40億美金在汽車四化技術中，新能源技術存在很多種路線且受到電池技術的制約，未來發展如何存在較大的疑問但在無人駕駛和車聯網的技術路線上，各大車企和參與的公司基本形成了共識，無人駕駛和車聯網技術的逐漸普及的大趨勢不可阻擋。
