汽车智能化算法与算力需求
近年来，汽车产业的核心竞争，正从传统的引擎、底盘与制造工艺，快速转向「算力」与「演算法」。在电动化奠定基础后，智能化成为决胜关键，而车载SoC（System on Chip）则是这场竞赛的起点。随著辅助驾驶功能不断叠加，单一SoC已难以满足需求，产业逐步走向更高算力、更高整合度的自动驾驶算力平台。在这条演进路径上，NVIDIA、Mobileye与****，分别走出了差异鲜明的市场路线。
早期的车载SoC，主要服务于座舱资讯娱乐或单一ADAS功能，讲求低功耗与稳定性。然而，当感测器数量增加、演算法由规则导向转为深度学习，算力需求呈指数型成长，分散式ECU架构开始显得笨重且成本高昂。集中式或域控制架构因此成为主流方向，算力平台不仅要处理影像与雷达资料，还要支撑持续演进的软体更新。这使得晶片供应商不再只是硬体提供者，而是必须建立软硬整合、生态完整的平台能力。
NVIDIA：以通用算力打造「车用资料中心」
NVIDIA的路线，延续了其在资料中心与AI训练领域的成功经验。从早期的Drive PX到后来的Orin与Thor平台，其核心理念是以高度通用的GPU算力，满足从L2到L4甚至更高阶自动驾驶的需求。这种策略的优势，在于软体弹性极高，车厂可以在同一平台上不断升级演算法，延长车型生命周期。然而，通用算力也意味著成本与功耗压力较大，对于追求规模化量产与毛利控制的车厂而言，如何在性能与成本之间取得平衡，成为是否采用NVIDIA方案的关键考量。
Mobileye与****：专用化与本土化的不同答案
相较之下，Mobileye选择了更为「专用化」的道路。其EyeQ系列晶片，长期专注于ADAS与感知演算法，透过高度客制化的加速器，在有限算力下实现高效率与高可靠性。这让Mobileye在L2/L2+市场中具备极强竞争力，并能快速与传统车厂形成深度绑定。****则代表另一种思路：在强调自主可控的背景下，**以AI算力为核心，结合**在通讯、系统与软体上的积累，试图打造从晶片到整车解决方案的完整链条。这种模式在中国市场尤其具有吸引力，但同样面临生态成熟度与国际化拓展的挑战。
从车载SoC到自动驾驶算力平台的竞争，是晶片性能、生态、成本结构与市场定位的综合较量。未来谁能胜出，或许不取决于单一技术指标，而在于谁最能理解车厂与市场对「智能汽车」的真正需求。
义合控股投资者关系部
(芯片与算力系列之21)
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