距离完全自动驾驶可能还有很长的距离，但关于算力的实力储备已经迫在眉睫。算力的竞赛有点像以前燃油车的发动机功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能没有。原来传统汽车的分布式架构，一般可实现低级别辅助驾驶，由于需要处理的传感器信息相对较少，采用MCU芯片即可满足运算要求。随着高级别智能驾驶的到来，则需要处理更大量的图片、视频等非结构化数据，依靠传统MCU芯片不能满足指数级增长的运算需求。那么这个时候，AI芯片的搭载就可以实现算得快、准、巧。比如，L3级别自动驾驶产生的数据量是，对算力要求在129TOPS以上；L4级别自动驾驶数据量达到8GB/s，对算力要求达到448TOPS以上。而如果考虑功能安全的冗余备份，算力需求可能还要翻倍。蔚来新款旗舰车型ET7搭载了4颗英伟达Orin芯片，号称算力可达1016TOPS。但其实，只有两枚用于自动驾驶计算和决策，一枚做冗余，一枚用于训练神经网络模型，自动驾驶过程中实际使用算力在762TOPS。 模数混合SOC集成汽车芯片在智能座椅微步进电机的应用案例。成都霍尔防夹汽车芯片方案开发
从汽车芯片类型上来看，传统用于**计算的CPU已无法满足智能汽车的算力需求，**AI加速器的系统级芯片（SoC）应运而生。在分布式架构时代，ECU是汽车功能系统的**，其主控芯片为CPU，*用于逻辑控制（是与非、加或减）。随着E/E架构由分布式向域控制器/**计算升级的进程加快，域控制器（DCU）正取代ECU成为智能汽车的标配。在此升级过程中，*依靠CPU的算力与功能早已无法满足汽车智能化所需，将CPU与GPU、FPGA、ASIC等通用/**芯片异构融合的SoC方案被推至台前，成为各大AI芯片厂商算力军备竞赛的主赛道。SoC中各处理器芯片各司其职，其中CPU负责逻辑运算和任务调度；GPU作为通用加速器，可承担CNN等神经网络计算与机器学习任务，将在较长时间内承担主要计算工作；FPGA作为硬件加速器，具备可编程的优点，在RNN/LSTM/强化学习等顺序类机器学习中表现优异，在部分成熟算法领域发挥着突出作用；ASIC可实现性能和功耗比较好，作为全定制的方案将在自动驾驶算法中凸显其价值。广州APCU防夹控制器汽车芯片方案开发恩智浦车钥匙汽车芯片与国产替代方案定制化开发芯片，车身防盗芯片定制化。
车门控制模块连接器要求 随着市场对车门控制模块(DCM)需求越来越多，DCM也向着体积小、轻量化、低功耗、低成本，更重要的是功能多可拓展方面发展，那么DCM对其使用的连接器提出了新的需求。首先，DCM功能的增加，不同车型配置采用一拖一、一拖二或一拖四的DCM解决方案，那这要求连接器的随着DCM不同的功能需求而具备拓展灵活性。 由于DCM安装空间的局限性，要求连接器尽可能地做到高度更低，宽度更窄，同时还需要保证连接器操作的人机工程学要求，保证插入力和拔出力不能大于75N等。车门控制模块是车身电子中重要的组成部分，完成了门锁、后视镜、车窗升降器和辅助照明等主要的车门功能电动控制，其中影响DCM连接器引脚数量的主要因素是以下9个方面。方案配置灵活，驱动策略多样 车门控制模块(DCM)驱动不同功率负载与传输信号, 从数毫安的LED到30A左右的升窗电机，一个典型车门模块ECU控制下的不同负载需要不同的驱动策略。 • DCM通常6~12个2.8mm端子用于控制电源、接地和I≤30A的窗机、电吸电开等大型负载； • DCM常选用4~12个1.2或1.5mm端子用于控制I≤10A的小型负载，如门锁电机、超级锁电机、后视镜折叠电机、外门把手伸缩电机及加热线圈等；汽车充电桩集成芯片定制开发中的技术壁垒与市场空间。
车载充电器汽车芯片，氮化镓车载快充芯片内部集成了MCU、升降压、功率器件。成都霍尔防夹汽车芯片方案开发
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