第一章、自動駕駛的決策層邏輯
自動駕駛意味著決策責任方的轉移。我國2020至2025年將會是向高級自動駕駛跨越的關鍵5年。自動駕駛等級提高意味著對駕駛員參與度的需求降 低，以L3級別為界，低級別自動駕駛環境監測主體和決策責任方仍保留于駕駛員，而L4、L5高級別自動駕駛 的環境檢測主體和決策責任方則會轉移至系統，即由系統進行環境監控，再將所感知到的信息進行處理決策， 再根據決策執行相應的操作，如轉向、制動等。即感知層與決策層系統承擔的職能會逐級遞增，系統構成難度 及所需組件也需逐級增加。
決策層主要由芯片、計算平臺和軟件構成，可視為自動駕駛的中央大腦。在進行決策規劃時，決策層會從感知層中獲取道路拓撲結構信息、實時交通信息、障礙物信息和主車自身的狀 態信息等內容。結合上述信息，決策規劃系統會對當前環境作出分析，然后對執行層下達指令，模擬大腦決策。
自動駕駛的實現，需要決策層在“軟件+硬件”上雙重提升，軟件在算法，硬件主要就是汽車芯片。
第二章、汽車芯片概述
汽車半導體概念寬廣，在汽車電動化、智能化、網聯化、共享化等各領域發揮重要作用，其按照功能分為汽車 芯片、功率器件、傳感器等。
其中芯片又稱為集成電路，集成度很高；人們常說的汽車芯片是指汽車里的計算芯片，按集成規?？煞譃?MCU芯片和SoC芯片。而功率器件集成度較低，屬于分立器件，主要包括電動車逆變器和變換器中的IGBT、 MOSFET等。傳感器則包括智能車上的雷達、攝像頭等。
汽車芯片，正從MCU芯片，進化至SoC芯片。MCU是芯片級芯片，又稱單片機，一般只包含CPU這一個處理器單元；MCU=CPU+存儲+接口單元；而SoC是系 統級芯片，一般包含多個處理器單元；如SoC可為CPU+GPU+DSP+NPU+存儲+接口單元。
隨著全球汽車消費升級，汽車電子化趨勢處于快速增長，全球汽車搭載的電子控制單元ECU數量持續增加，一般 都是MCU芯片。汽車電子化需求及汽車MCU行業格局，導致汽車MCU芯片短中期出現了短缺。
汽車智能化趨勢，一是智能座艙，二是自動駕駛，對汽車的智能架構和算法算力，帶來了數量級的提升需要，推 動汽車芯片快速轉向搭載算力更強的SoC芯片。
第三章、自動駕駛SoC芯片：自動駕駛競賽的制高點
處理器芯片是MCU/SOC芯片的計算核心：分為CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等多種。一般MCU芯片中 只有CPU，SoC芯片則中除CPU之外還會有其他種類的處理器芯片。
CPU、GPU、DSP都屬于通用處理器芯片：①CPU是中央處理器，擅長處理邏輯控制。對CPU進行優化調整， 發展出②善于處理圖像信號的GPU和③善于處理數字信號的DSP。
ASIC是專用處理器芯片，FPGA是“半專用”處理器芯片。EyeQ（Mobileye）、BPU（地平線） 、NPU（寒武紀等） 等專門用來做AI算法的芯片（又稱AI芯片）則屬于專用芯片（ASIC）的范疇。FPGA是指的現場可編程門陣列，是“ 半專用”芯片，這種特殊的處理器具備硬件可編程的能力。
自動駕駛芯片是指可實現高級別自動駕駛的SoC芯片，通常具有“CPU+XPU”的多核架構。L3+的車端中央計 算平臺需要達到500+TOPS的 算力，只具備CPU處理器的芯片不能滿足需求。自動駕駛SoC芯片上通常需要 集成除CPU之外的一個或多個XPU來做AI運算。用來做AI運算的XPU可選擇GPU/FPGA/ASIC等。
GPU、FPGA、ASIC在自動駕駛AI運算領域各有所長：CPU通常為SoC芯片上的控制中心，其優點在于調 度、管理、協調能力強，但CPU計算能力相對有限。而對于AI計算而言，人們通常用GPU/FPGA/ASIC來做加 強：1）GPU適合數據密集型應用進行計算和處理，尤其擅長處理CNN/DNN等和順序無關的圖形類機器學習算 法。2）FPGA則對于RNN/LSTM/強化學習等有關順序類的機器學習算法具備明顯優勢。3）ASIC是面向特定用 戶的算法需求設計的專用芯片，因“量身定制”而具有體積更小、重量更輕、功耗更低、性能提高、保密性增 強、成本降低等優點。
SoC芯片供應商提供軟硬件全棧能力或成新Tier1：傳統的博世、大陸等Tier1不具備基于SoC芯片的軟件能 力，我們認為未來SoC芯片供應商將直接提供的軟硬件結合的車載計算開發平臺，從而可跳過傳統Tier1直 接對接主機廠，從而成為“新Tier1”供應商。例如英偉達直接對接小鵬，為小鵬提供硬件平臺的同時也提供 了小鵬用于做自己的自動駕駛算法開發的工具鏈軟件及仿真環境等；類似地有地平線直接對接長安。
未來的芯片廠通過直接向主機廠提供以SoC芯片為核心的車載計算硬件平臺及軟開發生態環境來繞過傳統 Tier1、從而攫取更高的利潤并獲得更高的行業話語權。例如Mobileye不再甘當Tier2而只向Tier1供應半成品 組件，在與吉利最新的合作方案中，Mobileye首次負責完整的解決方案堆棧，包括硬件和軟件、驅動策略 和控制，并計劃在系統部署后提供持續的軟件更新服務。