智能化、面向服务的基础架构、软件定义汽车等已经成为各大汽车厂商竞相追逐的热点和差异化的焦点。高算力域控制器、智能座舱、辅助驾驶、自动驾驶等人工智能算法应用越来越受到各大汽车制造商、汽车零部件供应商、算法和系统集成商的重视和关注，并迅速成为投资和竞争的重点。软件和算法在智能驾驶汽车中越来越重要而且成为了差异化竞争的关键。软件价值的提升意味着未来汽车更多的创新将集中在电子和软件部分。领先的底层架构、出色的软件迭代、持续优化和不断进化的硬件技术，将加速整个汽车行业的转型与变革。随着芯片技术、硬件技术、软件技术、人工智能、深度学习算法等迅猛发展，智能计算已是大势所趋，车载智能计算软硬件平台和服务的竞争在汽车行业中将会越来越激烈。
据IHS调研的数据显示，中国购车消费者对于智能座舱科技的关注度要高于美国、日本、英国等多个国家，对于座舱智能科技水平的关注仅次于安全配置，甚至超过动力、价格、能耗等指标。据HIS调研预测，到2030年，汽车智能座舱的全球市场规模将达到681亿美元，而中国市场规模将超过1600亿元；全球占比将超过37%,成为全球主要的智能座舱消费市场。另据Tracica预测，2025年汽车人工智能硬件、软件和服务市场将达到265亿美元。麦肯锡的一份调研也显示，2030年全自动驾驶汽车可能占全球乘用车销量的15%,2040年时，将上升到80%。自动驾驶目前是一个相对新生的市场，相信随着人工智能技术、法律监管的完善以及消费者接受度的提升，自动驾驶市场会进一步扩大。
当然，人工智能技术是实现汽车智能化的最核心要素之一，它包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等软件工程、算法的演化。其中算法模型的演化需求，以及纷繁复杂的应用场景，极大驱动了车载智能计算芯片创新。
今年以来，ChatGPT的惊人效果标志着人工智能领域的又一次重大里程碑，同时还掀起了一场深刻的软件开发变革，这就是大数据和大模型驱动的软件开发2.0新范式，将在未来的数年内深刻影响车载智能计算的发展路径。
与PC、手机的发展历史所展现的规律一样，智能计算芯片演进速度在极大程度上决定了整车智能化的演进速度，是产业发展的风向标，今天，在智能汽车百年巨变的时代背景下，车载智能计算芯片迎来了高速发展的机遇期。
智能汽车未来将有机会在实现“零事故”、“零排放“和“零拥堵的宏伟愿景中发挥重要作用。本报告将从车载智能计算趋势与挑战、软件定义汽车趋势、车载异构计算芯片，以及软硬协同设计角度，阐述车载智能计算软硬件平台的发展机遇与创新实践。
二、 车载智能计算趋势与挑战
辅助驾驶、自动驾驶以及智能座舱是跨越人工智能、高性能芯片、通信技术、传感器技术、车辆控制技术、操作系统等基础软硬件以及功能安全要求等多领域的系统工程，落地技术难度大，主要体现在如下几点：
1.传感器及控制单元复杂繁多
车辆中的传感器与各种电子电气系统的信息传输与控制都由汽车电子控制器(ECU)完成，ECU在制动系统、变速系统、悬架系统、安全系统、驱动系统，以及自动驾驶、辅助驾驶、智能座舱等都有广泛应用，据统计2019年中国汽车单车ECU数量大约为20-30个，目前的智能化较高的车型，主要ECU数量可能超过100个。
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