導讀：當我們現在使用的汽車算力TOPS還在個位數的時候，幾十TOPS的算力汽車都算智能汽車頂峰了，幾百算力的汽車剛完成研發，各項功能還在等待OTA軟件升級。芯片巨頭英偉達和高通竟然競相推出高達2000TOPS的芯片。
這著實讓汽車圈蒙圈了，這是哪一出？之前還以為千TOPS是下一個里程碑，結果直接沖到2000TOPs，那么英偉達和高通這是要把智能汽車帶向何方？首先我們看下英偉達的Thor超級計算器，他宣稱，將以下計算單元合并于一起：
* 泊車計算單元，也就是我們現在汽車常用來處理魚眼攝像頭視覺信息，以及基于這個的應用的計算單元。
* 行車以及安全計算單元，也就是當前智駕常用的單元，主要處理來自于前視覺，側向等視覺和類視覺信息，例如我之前文章《智能汽車需要多少個攝像頭？什么用途？什么原理？哪些難點？》講的比較多的視覺，還有4D毫米波雷達，激光雷達等。
* 駕駛員監控，這個目前其實很多也是單獨的計算單元，或者跟座艙單元一起，用來識別駕駛員情況。
* 流媒體視覺處理，這個目前應用廣泛的是內后視鏡，未來大家都在賭外后視鏡也用，所以市場也是比較大。
* 儀表顯示和娛樂系統處理，對于算力要求比較大的是圖形圖像的顯示，也就是炫酷的3D等，他的算力需求你可以理解為游戲圖形顯示所需的GPU。
同時英偉達表示，芯片可以支持多系統，也可以劃分不同的算力支持不同的分區。高通也挺有意思，和英偉達在同一周發布其2000TOPs芯片，高通的芯片應該和其手機芯片類似，異構多種芯片集合，所以他不但支持英偉達以上視覺AI處理計算和圖形圖像的輸出，還添加了其拿手的網聯通訊芯片處理OTA以及聯網相關。
看完英偉達以及高通的發布資料，他們的2000TOP芯片都透露了同一個方向，智能AI計算集中處理。那么為什么這些芯片巨頭會想著集中大算力處理呢？其實目前智能汽車底層主要變化是帶來了大數據量，以及處理，他主要影響分布在以下三個方面：
1、豐富的環境與人類感知；
2、視覺AI類大算力的處理和分析；
3、令人愉悅的視覺，聲覺，觸覺呈現和交互。
而這些東西的分布，會給智能汽車帶來另外一些痛點，算力處理多芯片重復應用，數據的傳輸帶寬和效率，數據交互的復雜架構。這些都是嚴重影響成本，體驗，阻礙了技術的進步應用和發展，也阻礙了人類對新技術的體驗。而集中式AI算力處理，簡化數據之間的交互，增強數據傳輸交互之間的效率，讓AI計算高效集中，從而讓新技術應用簡單，讓體驗設計更加簡單。而這樣的發展也將汽車近一步朝IT推進，電子化，數據化，軟件化，走向軟件定義汽車的方向。
未來汽車的核心價值部分，除了傳統交通屬性，另外將分化大部分給類似于消費電子屬性，基于芯片，系統，應用，云的體驗應用。那么汽車是否會出現當年類似于互聯網+的業態？移動出行+，自動駕駛+或者汽車+生態？或許會是，就看汽車這個生態能做多大？或許會由機器人接棒？那么汽車是否會出現手機時代的情況？諾基亞手機終結，安卓蘋果崛起？我想這個答案顯然是肯定的，誰會是汽車諾基亞？誰又會是汽車業的蘋果？
那么中國汽車是否會走向消費電子，IT的情況？只是基于歐美的芯片和系統進行應用？中國芯片以及系統能否扛打？
或許以上那么多問題，我們暫時無法解答，但我們都是歷史的見證者和塑造者，時間會給出答案，不過關注我們，我們會試著去預測和解答。
參考文章以及圖片：英偉達以及高通官方發布信息；
來源：Vehicle Pirate Jack
