自动驾驶技术是指让车辆的自身系统以拟人化的方式完成驾驶任务。车载传感器类似人的感知器官，系统根据环境感知信息，完成融合计算，形成对全局的理解和认知，得出决策传递至控制系统形成指令，完成驾驶动作。SAE（国际汽车工程学会）在J3016文件中将自动驾驶分为L0至L5共计六个驾驶等级，而要实现L5级完全自动驾驶，很大程度上依赖于计算技术升级带来的强大算力。因此，计算技术对高等级自动驾驶的实现必不可少。

 

        在硬件方面，器件技术及部件技术的创新，是车载智能计算硬件平台实现的核心驱动力。该平台本质上就是一台车载计算机。但是，它不同于传统计算机只搭载了实现单一功能的单一芯片，而是一个需要集成多个计算模块、具有超强算力的计算硬件，是整个自动驾驶系统的关键。一方面，异构化及高集成度是该平台的首要特性，主要为了实现自动驾驶系统的不同功能需求，如环境感知、决策规划等，而系统级设计、多质多维封装等器件技术创新恰好为该特性提供了支撑。另一方面，计算平台的各硬件组成部分，主要包括AI单元、计算单元以及控制单元，CPU、GPU、FPGA主流计算芯片及AIASIC专用芯片等部件的技术，为异构芯片板级集成设计提供了必要的“硬件养料”。

 

         在软件方面，面向自动驾驶的系统软件和功能软件的应用技术创新，保障车载计算平台的功能安全以及计算实时性和高效性。首先，CPU+GPU、CPU+MIC、CPU+FPGA等异构计算技术迎合了车载计算平台的异构化需求。其次，面向异构分布系统的系统软件，能够针对汽车场景提供复杂的嵌入式运行环境。最后，自动驾驶通用框架模块（如感知、规划、决策、控制及其子模块）、网联模块、云控模块、深度学习和视觉模块等功能软件的发展和完善，与系统软件一起构成完整的自动驾驶操作系统，支撑高等级自动驾驶技术的实现。

 

         总体来看，自动驾驶对计算的需求呈现急速递增态势，以自动驾驶为代表的一系列创新应用相应成为计算技术产业升级的首要驱动力。从算力上来看，支撑高级别自动驾驶一定要解决来自传感器的海量数据计算和处理的