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芯片是一项系统工程，高投入，高风险，回报较慢都是芯片行业的典型象征。特别是对于目前的无人驾驶技术来说，最终的算法并没有确定，因此各大厂家没有办法在现在的情况下投入到ASIC专业芯片中，所以GPU会是今后很长一段时间内的最为平衡的方案。
芯片是无人驾驶的核心，其职能相当于无人驾驶的大脑。
目前汽车上的芯片主要分为两类：一类是传统的功能芯片，例如为发动机管理、电池管理、车身控制等单独功能实现开发的芯片；另外一类则是性能更强大，担当无人驾驶大脑作用的AI芯片。目前无人驾驶汽车代码已经远远超过1亿行，而对芯片的运算能力要求超过10TOPS（万亿次操作每秒）的数量级，传统的功能芯片已经无法满足无人驾驶的要求，所以开发AI芯片势在必行。
什么是AI芯片
目前主要的AI芯片包括GPU、FPGA、ASIC三种。所谓AI芯片是指可以用来针对AI算法的专用芯片，对于AI芯片在图像识别领域常用CNN卷积网路算法，而在语音识别以及自然语言处理上采用RNN算法，两者都是矩阵的乘法和加法。AI芯片与传统功能芯片最大的不同在于运算速度更快、功能更低。其实我们传统使用的芯片CPU和MCU都可以用来执行AI运算但是两者由于更为适合串行算法，导致运算速度过慢显然无法满足中高速自动驾驶对于周边环境图像识别的需要，在三种AI芯片中，GPU和FPGA都是传统的通用型芯片，芯片架构已经非常成熟可扩展性较强；而ASLC属于为限制场景下定制使用的芯片，虽然性能更为突出但是成本高，且使用场景单一。芯片前期投入巨大如果后期无法大量应用来摊薄成本，整个项目就会面临无疾而终的局面。
AI芯片市场分析
随着包括移动手机通讯以及电脑在内的传统芯片市场的饱和，以高通、英特尔以及英伟达为代表的芯片巨头正在大步迈进汽车芯片市场，尤其是正在蓬勃发展的无人驾驶领域据HIS估计早在2020年全球无人驾驶AI芯片的市场规模达到40亿美金在汽车四化技术中，新能源技术存在很多种路线且受到电池技术的制约，未来发展如何存在较大的疑问但在无人驾驶和车联网的技术路线上，各大车企和参与的公司基本形成了共识，无人驾驶和车联网技术的逐渐普及的大趋势不可阻挡。
