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新能源汽车入行必知：什么是OTA？
OTA是什么
OTA技术的全称为Over-The-Air，即空中下载技术。是汽车使用的一种远程无线升级技术，是通过互联网对车辆系统和功能进行升级的汽车软件更新核心技术之一。
OTA包括两类：一类是软件空中升级，即SOTA（Software Over The Air），另一类是固件空中升级，即FOTA（Fimware Over The Air），类比智能手机，SOTA类似于对APP进行更新，而FOTA则相当于对智能手机系统进行升级。
- SOTA（车机内置软件的升级）案例：
- 车载导航升级：2021年别克通过OTA解决隧道、高架路等无网络区域无信号的问题
- 车载娱乐升级：2021年蔚来优化QQ音乐，全屏播放状态下，北京跟随封面动态变化等
- HMI交互界面：2021年威马W6针对车机UI进行美化，增加极光背景
- FOTA（固件更新，属于整车OTA）
- 车机升级：2021年特斯拉优化AP速度设定逻辑，扩大限速设定范围；增加语音指令控制范围
- 车机与电源升级：2021年蔚来增强仪表可视化；增加70kWh在直流快充时的效率
- 辅助驾驶升级：2021年小鹏升级NGP智能导航；泊车将增加记忆路线分享拓展VPA用户使用场景
OTA的价值
- 用户价值
- 汽车功能持续迭代更新，提升用户体验，为用户带来惊喜感；
- 可远程修复故障，减少用户时间成本，大幅提升便利性；
- 通过软件进行个性化定制，满足用户个性化需求；
- 汽车常用常新，保值率升级。
- 企业价值
- 缓解研发周期过长的问题，实现终身研发，满足用户长期功能更新需求；
- 可远程修复故障，减少召回成本；
- 硬件预埋加增值软件的商业模式为车企创造新的营收通道；
- 为用户提供长尾化服务，增强车企与用户的链接。
OTA是什么
OTA技术的全称为Over-The-Air，即空中下载技术。是汽车使用的一种远程无线升级技术，是通过互联网对车辆系统和功能进行升级的汽车软件更新核心技术之一。
OTA包括两类：一类是软件空中升级，即SOTA（Software Over The Air），另一类是固件空中升级，即FOTA（Fimware Over The Air），类比智能手机，SOTA类似于对APP进行更新，而FOTA则相当于对智能手机系统进行升级。
- SOTA（车机内置软件的升级）案例：
- 车载导航升级：2021年别克通过OTA解决隧道、高架路等无网络区域无信号的问题
- 车载娱乐升级：2021年蔚来优化QQ音乐，全屏播放状态下，北京跟随封面动态变化等
- HMI交互界面：2021年威马W6针对车机UI进行美化，增加极光背景
- FOTA（固件更新，属于整车OTA）
- 车机升级：2021年特斯拉优化AP速度设定逻辑，扩大限速设定范围；增加语音指令控制范围
- 车机与电源升级：2021年蔚来增强仪表可视化；增加70kWh在直流快充时的效率
- 辅助驾驶升级：2021年小鹏升级NGP智能导航；泊车将增加记忆路线分享拓展VPA用户使用场景
OTA的价值
- 用户价值
- 汽车功能持续迭代更新，提升用户体验，为用户带来惊喜感；
- 可远程修复故障，减少用户时间成本，大幅提升便利性；
- 通过软件进行个性化定制，满足用户个性化需求；
- 汽车常用常新，保值率升级。
- 企业价值
- 缓解研发周期过长的问题，实现终身研发，满足用户长期功能更新需求；
- 可远程修复故障，减少召回成本；
- 硬件预埋加增值软件的商业模式为车企创造新的营收通道；
- 为用户提供长尾化服务，增强车企与用户的链接。
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自动驾驶产品入门：车路协同技术（一）
一、自动驾驶发展历程
先从自动驾驶的发展历程讲起：
1925年，世界首辆由无线电远程操纵的汽车出现在纽约街头，这应该是自动驾驶的雏形概念；
1961年，斯坦福大学研究院试制的Stanford Cart，依赖车顶搭载的摄像头和早期的人工智能算法，实现了感知、决策、规划和控制的一系列过程，被认为是世界上第一辆“自动驾驶”汽车。
如今，自动驾驶已经逐渐从技术研究和测试验证阶段演进至产品落地阶段：
按照美国国际自动机工程师学会（SAE）和我国自动驾驶分级标准，自动驾驶划分为L0-L5共6个等级，根据“开启自动驾驶功能后，驾驶员是否应该处于驾驶状态”这一标准，自动驾驶以L3等级作为分界线，理论上，L3等级以上（包括L3等级）才能称之为高等级自动驾驶，L3等级以下为辅助驾驶；自动驾驶最理想的状态是L5等级（完全自动驾驶），能在所有的道路环境下执行完整的动态驾驶任务和动态驾驶任务支援，全程无需驾驶员介入，此时的自动驾驶汽车又可以称为无人驾驶汽车。
综合来看，当前配备先进辅助驾驶系统功能（ADAS）的L2辅助驾驶车辆是市场主力，正处在加速量产阶段；L3、L4及以上高等级自动驾驶仍以测试验证和区域性示范为主，部分企业无人驾驶开始进入小规模全无人开放运营阶段，但仍然需要克服技术、基础设施、法规等一系列挑战。
二、什么是车路协同自动驾驶
车路协同自动驾驶是在单车智能自动驾驶的基础上，借助C-V2X和4G/5G通信技术，将“人-车-路-云”交通要素有机地联系在一起，实现车与车（V2V）、车与道路（V2I，主要指道路各类系统和设备设施，如感知设施、气象检测器、状态监测设备、交通诱导与控制设施等）、车与云（V2N，地图平台、交管平台、出行服务平台等）和车与人（V2P）等的全方位协同配合（如协同感知、协同决策规划、协同控制等），从而满足不同等级自动驾驶车辆应用需求（如辅助驾驶、高等级自动驾驶），实现自动驾驶单车最优化和交通全局最优化发展目标。
图中说明了自动驾驶车辆与不同交通要素间的协同关系。
一、自动驾驶发展历程
先从自动驾驶的发展历程讲起：
1925年，世界首辆由无线电远程操纵的汽车出现在纽约街头，这应该是自动驾驶的雏形概念；
1961年，斯坦福大学研究院试制的Stanford Cart，依赖车顶搭载的摄像头和早期的人工智能算法，实现了感知、决策、规划和控制的一系列过程，被认为是世界上第一辆“自动驾驶”汽车。
如今，自动驾驶已经逐渐从技术研究和测试验证阶段演进至产品落地阶段：
按照美国国际自动机工程师学会（SAE）和我国自动驾驶分级标准，自动驾驶划分为L0-L5共6个等级，根据“开启自动驾驶功能后，驾驶员是否应该处于驾驶状态”这一标准，自动驾驶以L3等级作为分界线，理论上，L3等级以上（包括L3等级）才能称之为高等级自动驾驶，L3等级以下为辅助驾驶；自动驾驶最理想的状态是L5等级（完全自动驾驶），能在所有的道路环境下执行完整的动态驾驶任务和动态驾驶任务支援，全程无需驾驶员介入，此时的自动驾驶汽车又可以称为无人驾驶汽车。
综合来看，当前配备先进辅助驾驶系统功能（ADAS）的L2辅助驾驶车辆是市场主力，正处在加速量产阶段；L3、L4及以上高等级自动驾驶仍以测试验证和区域性示范为主，部分企业无人驾驶开始进入小规模全无人开放运营阶段，但仍然需要克服技术、基础设施、法规等一系列挑战。
二、什么是车路协同自动驾驶
车路协同自动驾驶是在单车智能自动驾驶的基础上，借助C-V2X和4G/5G通信技术，将“人-车-路-云”交通要素有机地联系在一起，实现车与车（V2V）、车与道路（V2I，主要指道路各类系统和设备设施，如感知设施、气象检测器、状态监测设备、交通诱导与控制设施等）、车与云（V2N，地图平台、交管平台、出行服务平台等）和车与人（V2P）等的全方位协同配合（如协同感知、协同决策规划、协同控制等），从而满足不同等级自动驾驶车辆应用需求（如辅助驾驶、高等级自动驾驶），实现自动驾驶单车最优化和交通全局最优化发展目标。
图中说明了自动驾驶车辆与不同交通要素间的协同关系。
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智驾产品面试：什么是好的智能驾驶产品？
安全
毫无疑问，无论是中高速驾驶产品（如NOA）、还是低速驾驶产品（如泊车APA），安全可靠都是一款好的自动驾驶产品的必要条件。
对于主动安全功能，更多的是人驾过程中存在安全风险的时候系统主动报警或者主动介入控制，来降低或者避免事故的发生，目前国内有CNCAP，海外有ENCAP，如果能到最高的五星，也算有一个基本的保证。
对于L2及以上的智驾产品和功能来说，目前国内还缺乏官方检验标准，海外法规制定和发布领先，R79法规对LCC和ALC提出了要求，R157更是作为欧盟第一部关于自动驾驶颁布的正式法规、涵盖DDT、OEDR、EM、MRM、Fallback、HMI、功能安全、数据存储以及Transition Phase（过渡阶段）等关键需求，最近联合国又通过两项旨在保护弱势道路使用者（VRU）的新法规——UN R166及UN R167。
实际上这里说的安全也不代表绝对安全、零事故，面向国内现在如此复杂的道路交通场景，即使是老司机，也无法保证绝对的安全、安全避免事故的发生。但是乘客是对老司机放心的，因为我们知道老司机发生事故的概率很低，低到我们的大脑不会花费能量去担心事故的发生。
对于L2和L2+的中高速智能驾驶产品而言（如NOA），能做到如同老司机一般的让人感到安全的程度吗？我们可以反向思考，有哪些驾驶行为会降低和破坏用户的安心感呢？一个是纵向上的急刹以及急转，特别是非必要的急刹和急转，如果是必要的急刹和急转，一般老司机都会送上几句诚挚的祝福，但总体而言老司机的急刹急转是很少的；另外一个是横向上的蛇行或者画龙。
于是，我们得到一个如下的公式：
安全 = {极低的事故发生率（安全接管率）, 很低的急刹急转发生率, 极低概率的蛇行画龙行为, 其他安全指标}
这些指标可以从大量实车测试中统计得知，此外通过埋点，在产品发布以后还可以持续监控。
当某项新功能的增加，引起安全指标的升高时，需要提高注意。安全是底线，某种程度上可以牺牲一定的效率和体验，也要保证安全达到指标。所以，一项智能驾驶功能能不能发布、何时能够发布，不应该某个人说了算或者拍脑袋定的计划说了算，而应该让指标说了算，特别是安全类的指标。
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安全
毫无疑问，无论是中高速驾驶产品（如NOA）、还是低速驾驶产品（如泊车APA），安全可靠都是一款好的自动驾驶产品的必要条件。
对于主动安全功能，更多的是人驾过程中存在安全风险的时候系统主动报警或者主动介入控制，来降低或者避免事故的发生，目前国内有CNCAP，海外有ENCAP，如果能到最高的五星，也算有一个基本的保证。
对于L2及以上的智驾产品和功能来说，目前国内还缺乏官方检验标准，海外法规制定和发布领先，R79法规对LCC和ALC提出了要求，R157更是作为欧盟第一部关于自动驾驶颁布的正式法规、涵盖DDT、OEDR、EM、MRM、Fallback、HMI、功能安全、数据存储以及Transition Phase（过渡阶段）等关键需求，最近联合国又通过两项旨在保护弱势道路使用者（VRU）的新法规——UN R166及UN R167。
实际上这里说的安全也不代表绝对安全、零事故，面向国内现在如此复杂的道路交通场景，即使是老司机，也无法保证绝对的安全、安全避免事故的发生。但是乘客是对老司机放心的，因为我们知道老司机发生事故的概率很低，低到我们的大脑不会花费能量去担心事故的发生。
对于L2和L2+的中高速智能驾驶产品而言（如NOA），能做到如同老司机一般的让人感到安全的程度吗？我们可以反向思考，有哪些驾驶行为会降低和破坏用户的安心感呢？一个是纵向上的急刹以及急转，特别是非必要的急刹和急转，如果是必要的急刹和急转，一般老司机都会送上几句诚挚的祝福，但总体而言老司机的急刹急转是很少的；另外一个是横向上的蛇行或者画龙。
于是，我们得到一个如下的公式：
安全 = {极低的事故发生率（安全接管率）, 很低的急刹急转发生率, 极低概率的蛇行画龙行为, 其他安全指标}
这些指标可以从大量实车测试中统计得知，此外通过埋点，在产品发布以后还可以持续监控。
当某项新功能的增加，引起安全指标的升高时，需要提高注意。安全是底线，某种程度上可以牺牲一定的效率和体验，也要保证安全达到指标。所以，一项智能驾驶功能能不能发布、何时能够发布，不应该某个人说了算或者拍脑袋定的计划说了算，而应该让指标说了算，特别是安全类的指标。
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自动驾驶产品经理入门：自动泊车定义与分级
定义
自动泊车是通过遍布车辆周围的传感器探测车辆周围环境信息和有效泊车空间，并规划泊车路径，控制车辆的转向和加减速，使车辆半自动或自动完成泊车操作的功能。
自动泊车系统分级
- 根据自动化程度的演进，自动泊车可分为半自动泊车、全自动泊车、记忆泊车、自主代客泊车四种产品形态。
- 根据搭载传感器和使用场景的不同，全自动泊车又可分为基于超声波的全自动泊车、超声波融合环视摄像头的全自动泊车、遥控泊车三种形态。
2.1 半自动泊车
- 半自动泊车（Semi-Automatic Parking Assist，S-APA）基于车辆的超声波传感器实现车位感知，向驾驶员提供车位信息，并进行路径规划，系统自动控制车辆转向系统，驾驶员仅需按照仪表盘的提示对车辆纵向进行控制。
- 半自动泊车需要驾驶员实时监督，并控制档位、加速和减速，对应SAE L1 级；对驾驶过程要求较高，且操作流程复杂，用户体验较差。
1. 全自动泊车
1）全自动泊车（Full-Automatic Parking Assist，F-APA）比半自动泊车更加智能化。
- 全自动泊车系统可以对车辆进行横向和纵向的控制，同时需要驾驶员对车辆进行持续监控和有效接管，以保障泊车安全，属于SAE L2 级别的泊车辅助系统。
2）按照传感器组成的不同，全自动泊车分为基于超声波雷达的全自动泊车、基于超声波与视觉融合的全自动泊车（Fusion Automatic Parking Assist）：
- 其中传统超声波泊车方案仅能在由障碍物组成的车位实现泊车功能，应用场景有限，用户满意度不高；
- 基于超声波与视觉融合的全自动泊车系统有更强的探测物体的能力，可以对车辆周遭环境进行分类，能帮助泊车系统实现更丰富的感知。
[图片]
3）全自动泊车的另一种产品形态是遥控泊车RPA(Remote Parking Assist)。
- 遥控泊车系统在APA 的基础上增加了遥控部分，允许驾驶员在车外一定可视范围内使用遥控装置（手机APP或遥控钥匙）控制车辆实现泊入、泊出、直进、直出等自动召唤或泊车功能，避免了停车后难以打开自车车门的尴尬场景。
2.2 记忆泊车
2.3 自主代客泊车
定义
自动泊车是通过遍布车辆周围的传感器探测车辆周围环境信息和有效泊车空间，并规划泊车路径，控制车辆的转向和加减速，使车辆半自动或自动完成泊车操作的功能。
自动泊车系统分级
- 根据自动化程度的演进，自动泊车可分为半自动泊车、全自动泊车、记忆泊车、自主代客泊车四种产品形态。
- 根据搭载传感器和使用场景的不同，全自动泊车又可分为基于超声波的全自动泊车、超声波融合环视摄像头的全自动泊车、遥控泊车三种形态。
2.1 半自动泊车
- 半自动泊车（Semi-Automatic Parking Assist，S-APA）基于车辆的超声波传感器实现车位感知，向驾驶员提供车位信息，并进行路径规划，系统自动控制车辆转向系统，驾驶员仅需按照仪表盘的提示对车辆纵向进行控制。
- 半自动泊车需要驾驶员实时监督，并控制档位、加速和减速，对应SAE L1 级；对驾驶过程要求较高，且操作流程复杂，用户体验较差。
1. 全自动泊车
1）全自动泊车（Full-Automatic Parking Assist，F-APA）比半自动泊车更加智能化。
- 全自动泊车系统可以对车辆进行横向和纵向的控制，同时需要驾驶员对车辆进行持续监控和有效接管，以保障泊车安全，属于SAE L2 级别的泊车辅助系统。
2）按照传感器组成的不同，全自动泊车分为基于超声波雷达的全自动泊车、基于超声波与视觉融合的全自动泊车（Fusion Automatic Parking Assist）：
- 其中传统超声波泊车方案仅能在由障碍物组成的车位实现泊车功能，应用场景有限，用户满意度不高；
- 基于超声波与视觉融合的全自动泊车系统有更强的探测物体的能力，可以对车辆周遭环境进行分类，能帮助泊车系统实现更丰富的感知。
[图片]
3）全自动泊车的另一种产品形态是遥控泊车RPA(Remote Parking Assist)。
- 遥控泊车系统在APA 的基础上增加了遥控部分，允许驾驶员在车外一定可视范围内使用遥控装置（手机APP或遥控钥匙）控制车辆实现泊入、泊出、直进、直出等自动召唤或泊车功能，避免了停车后难以打开自车车门的尴尬场景。
2.2 记忆泊车
2.3 自主代客泊车
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一文了解理想汽车哨兵模式
什么是哨兵模式？
哨兵模式是指车辆锁闭处于驻车状态时，前视摄像头、两侧翼子板摄像头和后视摄像头仍持续监控周围环境，根据不同类型的威胁做出警报反应，提示此车辆正在进行监控，并通过手机APP及时通知车主。
车主在哨兵模式开启的状态下，可以通过移动设备实时查看车辆周围的环境或车辆安全记录，一旦车辆遭受碰撞或被移动，车主可以在第一时间接受通知。
哨兵模式在开发上很难吗？
需要 AI 部门写出足够精简但是好用的检测算法，需要全车电子电气架构支撑“芯片不下电”的操作，还需要打通比如「ADAS 域控」和「座舱域控」这样的高难度操作。对极度依赖供应商的传统车企来说其实非常非常难。
很多传统品牌全车用了不同的供应商，软硬件互不开放；其次，他们开发完一款车之后，并没有继续二次开发的想法，无法打破供应商软硬件壁垒。
哨兵模式：理想vs特斯拉
特斯拉是最早推出哨兵模式的汽车公司，2019年特斯拉依靠自己前瞻性极为强悍的全车电子架构推出了哨兵模式的，好用但是太耗电。而本次理想最大的进步，是放在低功耗的座舱芯片上运行，高通 8155 已经足够强大，所以理想让 8155 接管 4 个环视摄像头，运行 AI 检测算法。
优势：
能耗低，10小时消耗的电量相当于3~8km的续航能力，和其他车型一夜对应15~17km的水平好了不少；
处理问题更本土化，因为开发时面向的场景就在国内，因此理想这套哨兵模式比起特斯拉可能更不容易误报。
这也体现了新势力的「架构优势」，理想重写哨兵模式，从 OrinX 挪到 8155 上，功耗大幅压缩，传统品牌很难做到。
什么是哨兵模式？
哨兵模式是指车辆锁闭处于驻车状态时，前视摄像头、两侧翼子板摄像头和后视摄像头仍持续监控周围环境，根据不同类型的威胁做出警报反应，提示此车辆正在进行监控，并通过手机APP及时通知车主。
车主在哨兵模式开启的状态下，可以通过移动设备实时查看车辆周围的环境或车辆安全记录，一旦车辆遭受碰撞或被移动，车主可以在第一时间接受通知。
哨兵模式在开发上很难吗？
需要 AI 部门写出足够精简但是好用的检测算法，需要全车电子电气架构支撑“芯片不下电”的操作，还需要打通比如「ADAS 域控」和「座舱域控」这样的高难度操作。对极度依赖供应商的传统车企来说其实非常非常难。
很多传统品牌全车用了不同的供应商，软硬件互不开放；其次，他们开发完一款车之后，并没有继续二次开发的想法，无法打破供应商软硬件壁垒。
哨兵模式：理想vs特斯拉
特斯拉是最早推出哨兵模式的汽车公司，2019年特斯拉依靠自己前瞻性极为强悍的全车电子架构推出了哨兵模式的，好用但是太耗电。而本次理想最大的进步，是放在低功耗的座舱芯片上运行，高通 8155 已经足够强大，所以理想让 8155 接管 4 个环视摄像头，运行 AI 检测算法。
优势：
能耗低，10小时消耗的电量相当于3~8km的续航能力，和其他车型一夜对应15~17km的水平好了不少；
处理问题更本土化，因为开发时面向的场景就在国内，因此理想这套哨兵模式比起特斯拉可能更不容易误报。
这也体现了新势力的「架构优势」，理想重写哨兵模式，从 OrinX 挪到 8155 上，功耗大幅压缩，传统品牌很难做到。
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建议年前买车还是年后买车啊？
如何评估大模型的产品表现能力
1以语言理解能力
2 内容准确性
3 生成质量
4 性能情况
5 拟人性
6 多模态能力
如何评估大模型的基础能力
1 参数规模
2 数据量级
3 数据质量
4 训练次数
5 算力情况
如何评估模型的安全性
除了对大模型的能力考量之外也非常重视模型的安全性的考量，因为即使能力再强，安全问题没有得到很好的解决，大模型也无法迅速发展，如下几个维度评估模型的安全性：
1 内容安全性
2 伦理道德规范
3 隐私保护和版权保护
如何评估大模型的产品表现能力
1以语言理解能力
2 内容准确性
3 生成质量
4 性能情况
5 拟人性
6 多模态能力
如何评估大模型的基础能力
1 参数规模
2 数据量级
3 数据质量
4 训练次数
5 算力情况
如何评估模型的安全性
除了对大模型的能力考量之外也非常重视模型的安全性的考量，因为即使能力再强，安全问题没有得到很好的解决，大模型也无法迅速发展，如下几个维度评估模型的安全性：
1 内容安全性
2 伦理道德规范
3 隐私保护和版权保护
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#新人报道# 新能源汽车领域的汽车芯片
汽车芯片的三大类：自动驾驶域的AI芯片、智能座舱域的CPU、整车域的MCU
自动驾驶域的AI芯片
英伟达orin为例，orin的CPU内核是12个Coretex-A78（代号Hercules），GPU是Ampere
- 以蔚来ET7举例
- CUBA单元：蔚来ET7搭载了四颗NVIDIA ORIN芯片(近1000TOPS)，其CUBA(Compute Unified Device Architecture)单元达8096，接近8704CUBA核心的RTX3080显卡
- 晶体管数量：蔚来ET7搭载四颗NVIDIA ORIN芯片的晶体管数量为680亿，同期“秒天秒地秒一切”的苹果A14芯片的晶体管数量为118亿
- 数据处理量：特斯拉FSD芯片内置图片处理器ISP，最高以25亿像素/秒的速度处理图像，大概是往21块1080P的高清屏幕上塞60帧画面。
- NPU：特斯拉FSD芯片的神经处理单元NPU高速缓存32MB，与零售价16999元的英特尔酷睿i9-9980XE的33.75MB SRAM缓存总量相当
智能座舱芯片智能座舱的主芯片一般称之为SoC-System on Chip即片上系统，它包括CPU、GPU，AI引擎，还包括处理各种各样摄像头的ISP，支持多显示屏的DPU、集成音频处理等等。第三代数字座舱系统配备了个性化的计算机视觉和机器学习的计算机应用平台，包含AI加速器等等。
- 以高通骁龙8155芯片举例
高通的8155芯片全称是SA8155P，它采用7纳米工艺制造，具有八个核心CPU，算力为8TOPS，也就是每秒运算8万亿次，它可以最多支持6个摄像头，连接4块2K屏幕或者3块4K屏幕，支持WiFi6，支持5G，支持蓝牙5.0。8155芯片并没有独立的NPU内核，AI计算主要通过DSP、CPU和GPU组成的AI引擎完成。
整车域MCU
在智能化未普及之前，早期汽车是纯机械产品。那时的发动机并没有电子控制器、车窗也只有机械式控制，所以不需要任何芯片，更没有算力、图像处理这一说法。
在近几十年中，机械式的汽车逐步智能化。一次新增一个功能，就需要配一个MCU(Micro Control Unit)，即微控制单元又称单片微型计算机或者单片机，其实MCU就是单片机。
汽车芯片的三大类：自动驾驶域的AI芯片、智能座舱域的CPU、整车域的MCU
自动驾驶域的AI芯片
英伟达orin为例，orin的CPU内核是12个Coretex-A78（代号Hercules），GPU是Ampere
- 以蔚来ET7举例
- CUBA单元：蔚来ET7搭载了四颗NVIDIA ORIN芯片(近1000TOPS)，其CUBA(Compute Unified Device Architecture)单元达8096，接近8704CUBA核心的RTX3080显卡
- 晶体管数量：蔚来ET7搭载四颗NVIDIA ORIN芯片的晶体管数量为680亿，同期“秒天秒地秒一切”的苹果A14芯片的晶体管数量为118亿
- 数据处理量：特斯拉FSD芯片内置图片处理器ISP，最高以25亿像素/秒的速度处理图像，大概是往21块1080P的高清屏幕上塞60帧画面。
- NPU：特斯拉FSD芯片的神经处理单元NPU高速缓存32MB，与零售价16999元的英特尔酷睿i9-9980XE的33.75MB SRAM缓存总量相当
智能座舱芯片智能座舱的主芯片一般称之为SoC-System on Chip即片上系统，它包括CPU、GPU，AI引擎，还包括处理各种各样摄像头的ISP，支持多显示屏的DPU、集成音频处理等等。第三代数字座舱系统配备了个性化的计算机视觉和机器学习的计算机应用平台，包含AI加速器等等。
- 以高通骁龙8155芯片举例
高通的8155芯片全称是SA8155P，它采用7纳米工艺制造，具有八个核心CPU，算力为8TOPS，也就是每秒运算8万亿次，它可以最多支持6个摄像头，连接4块2K屏幕或者3块4K屏幕，支持WiFi6，支持5G，支持蓝牙5.0。8155芯片并没有独立的NPU内核，AI计算主要通过DSP、CPU和GPU组成的AI引擎完成。
整车域MCU
在智能化未普及之前，早期汽车是纯机械产品。那时的发动机并没有电子控制器、车窗也只有机械式控制，所以不需要任何芯片，更没有算力、图像处理这一说法。
在近几十年中，机械式的汽车逐步智能化。一次新增一个功能，就需要配一个MCU(Micro Control Unit)，即微控制单元又称单片微型计算机或者单片机，其实MCU就是单片机。
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