自动驾驶 架构

文章阐述了关于自动驾驶架构有哪些特点，以及自动驾驶 架构的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、256TOPS、35W,后摩用一颗芯片掀起智能驾驶新战事
• 2、CPU、GPU、NPU架构、特点介绍
• 3、特斯拉Tesla电子电气架构详解
• 4、从硬件架构看宝马自动驾驶量产路径

256TOPS、35W,后摩用一颗芯片掀起智能驾驶新战事

1、北京车展前夕，国内外各车企无不绷紧发条摩拳擦掌。但是，从种种动作看，2024上半年最大的这场车展，北汽蓝谷及其极狐品牌，早以实力、产品力、技术力和品牌力，先一步强势占据主场C位，为其“竞争性增长”带来N个“高光时刻”。

2、座舱使用华为麒麟9610A芯片，性能追平8295。与此同时，理想L系列***用高配2块，低配1块8155芯片。最新一代车机鸿蒙OS 0上车，又实现了理想目前不具备的人、车、家生态打通体验。

3、在智能驾驶方面，飞凡F7搭载RISING PILOT全融合高阶智驾系统，整车配置了包括高规激光雷达、***埃孚PREMIUM 4D成像雷达、800万像素超***摄像头等31颗智能驾驶硬件和NVIDIA DRIVE Orin芯片，凭借Full Fusion全融合算法，算力达到254TOPS，对于路况的判断更准确，提升行车安全。

CPU、GPU、NPU架构、特点介绍

GPU具有以下特点：多线程、提供强大的并行计算基础结构、高访存速度、高浮点运算能力。这些特点使得GPU在深度学习中大量训练数据、矩阵、卷积运算等方面表现出色。然而，GPU在单独工作时也有缺陷，如高功耗、大体积和高昂价格。

NPU： 架构：专为神经网络计算设计，具有优化的硬件与指令集。 特点：在神经网络计算中展现高效率与吞吐量，是加速神经网络计算的理想选择。 算力：以TOPS衡量，专注于神经网络相关的计算任务。算力差异： CPU：适用于通用计算任务，算力相对较低，但稳定性好，适用于各种复杂的计算场景。

CPU、GPU与NPU，三种处理器类型在算力上各有特点。CPU作为通用处理器，执行基本运算与控制任务，算力以FLOPS衡量。GPU拥有大量核心与线程，适合并行计算，算力以TFLOPS表示。NPU为神经网络计算设计，具有优化硬件与指令集，算力以TOPS衡量。GPU以并行计算能力胜出，NPU则在神经网络计算中展现高效率与吞吐量。

NPU（Neural Network Processing Unit）是针对神经网络任务优化的处理器，擅长加速AI和机器学习任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理，具备高并行性、低延迟和高能效特点。

NPU，即神经网络处理器，是专为深度学习和神经网络算法设计的处理器。相较于GPU，NPU在处理卷积神经网络、深度学习推理等特定任务时能实现更高的计算效率和更低的能耗。其高度并行、低延迟和高能效的特点使其非常适合在边缘计算、自动驾驶、机器人等需要实时人工智能计算任务的设备中应用。

NPU：主要应用于AI推断任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等生成式AI体验中。GPU：广泛应用于图形渲染、***处理、深度学习训练等领域。CPU：作为通用处理器，适用于各种计算任务，包括办公、游戏、科学计算等。综上所述，NPU、GPU和CPU在计算架构中各自扮演不同的角色，共同推动计算机技术的发展。

特斯拉Tesla电子电气架构详解

1、特斯拉Tesla电子电气架构详解： 架构转变： 特斯拉的电子电气架构从Model S到Model 3经历了重大转变，从分布式功能的域控制器转变为中央集中式架构。 这一转变显著减少了ECU的数量，体现了特斯拉在电子电气架构方面的领先技术和不断进步。

2、特斯拉的电子电气架构从Model S的分布式功能转变为中央集中的域集中式架构。这种架构通过减少ECU数量，实现了软件定义汽车的核心技术，提高了系统的效率和可靠性。

3、特斯拉的电子电气架构从Model S的分布式功能转变为中央集中的域集中式架构，通过减少ECU数量，实现了软件定义汽车的核心技术。座舱域控制器方面，特斯拉从早期的英伟达和英特尔处理器升级到第三代的AMD锐龙处理器，提升了车机性能。

4、SGTC， 全称为Single-Grid Tesla Coil，由几个关键部件构成：一个感应圈，一个变压器，一个打火器，两个大电容器，以及一个初级线圈，它只包含几圈互感器。其基本工作原理是通过变压器提升普通电压，然后通过两极线圈，实现从放电终端产生人工闪电。

5、特斯拉线圈（teslacoil 也叫泰斯拉线圈 是一种结构简单拉弧能力超强的高压发生器 由美国著名物理学家和发明家特斯拉（NikolaTesla）发明。 19世纪末期 爱迪生发明的直流电已经有了相当广泛的应用。

6、顶级安全评级：Model S等车型荣获顶级安全评级，体现了特斯拉在车辆安全方面的卓越表现。全方位保护：特斯拉的车身结构和电池管理系统设计旨在提供全方位的保护，确保乘客在紧急情况下的安全。

从硬件架构看宝马自动驾驶量产路径

1、纵观宝马乘用车型，无论是Level 2还是Level 4/5 级别自动驾驶，其硬件和软件（例如ECU和摄像头）都非常重视复用性，因为这样可以节省大量成本。宝马的基础平台基于AUTOSAR（ 汽车 开放系统架构）打造，使用了大量传统微控器（比如英飞凌的Aurix）。

2、而在在L2到L3之间实际上还存在一个概念上的“L2+”，它是在L2级别自动驾驶技术的基础上，新增了横向控制的功能。主要的组成结构以并线辅助、车道偏离预警、车道保持辅助等功能为主。而宝马iX3的自动驾驶辅助系统Pro就达到了这一级别，在传统车企中属于走在前沿的量产配置了。

3、从2017 年奥迪推出全新 A8 时就宣称其配备完整的 L3 系统硬件至今，A8 相关功能并未正式上线，只能实现 L2 级辅助驾驶。

4、宝马iX3的自动驾驶辅助系统Pro的感知系统由超声波雷达、摄像头、短距离毫米波雷达和全距离毫米波雷达组成。

关于自动驾驶架构有哪些特点，以及自动驾驶 架构的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。