汽车计算与人工智能：一条拥挤的科技赛道
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功能和传感器令汽车处理器价值水涨船高
随着ADAS的发展，需要更多的传感器来增加新的功能，并提高现有功能的安全性。这直接导致了汽车处理器数量的增加。即使计算的集中化趋势限制了处理器数量的增长，但它也仍然是一个巨大的市场。
事实上，预计在未来五年内，每个ADAS传感器／传感器组配备一个处理器的分布式架构仍将占据主导地位。此外，这种集中化趋势直接意味着需要更强大的处理器来处理摄像头、雷达和激光雷达原始数据流的所有不同软件层。最新光刻节点的处理器将以性能与能耗的最佳比例用来执行这些高级任务，这也将直接推升处理器的价格。
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传统与颠覆性车企有什么不同？
在计算、电池和软件的使用方面，传统OEM、新的电气化OEM和颠覆性OEM的策略和方法可能大相径庭。
传统OEM：他们懂得如何制造汽车，掌握了精益制造流程；但他们仍在学习如何在车辆中集成半导体器件，电动汽车的性能有限。
新的电气OEM：他们正在用半导体和电池制造汽车，他们掌握芯片设计技能，并与代工厂建立了长期关系，但他们需要学习如何批量生产汽车。
颠覆性OEM：他们正在围绕半导体和自动驾驶功能的软件构建电动汽车。
从汽车生态系统推动力来看，许多新玩家正通过不同的渠道进入汽车市场，百年未遇的历史变革为许多参与者进入汽车市场创造了机会。
特斯拉通过投资创造了一条成功之路，CEO埃隆?马斯克（Elon Musk）已成为“世界首富”，而大多数新造车新势力还在烧钱，还在亏损，他们也在遵循同样的战略，从电气化开始。
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交通运输：从自动化到机器人化
当前，交通运输车辆的现实正在实现自动化的路上，而未来将是新型机器人化运输。马斯克曾预言，除太空火箭外，所有形式的交通工具都将变成电动。
如IDTechEx《电动汽车：2022－2042年的陆海空运输》报告所说，2021年，电动汽车、卡车、公共汽车、轮船、两轮车和空中出租车的市场达到了新的高度。IDTechEx预测，20年后汽车将占上述“电动车辆”市场收入的79％。在技术进步和成本降低的推动下，到2030年，横跨陆地、海洋和空中的电动车辆将产生约1．4万亿美元的收入。
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AI为整个汽车业赋能
多年来，汽车装配线上的机器人技术早已司空见惯，近年来，汽车行业更成为了AI应用最广泛的行业之一。尤其是在自动驾驶领域，AI技术结合传感技术进一步提升了自动驾驶的安全性。
年复一年，汽车制造商和科技公司都会为汽车增添许多AI功能。未来，伴随处理算力的不断提升，AI将与汽车产业加速融合，实现感知、决策、控制等专用功能模块，在推进传统汽车产业链革新的同时，加速汽车“四化”，最终达至智能汽车的终极目标。
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原文标题 : 汽车计算与人工智能：一条拥挤的科技赛道
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