AI汽车：智驾算力与芯片

读懂智能汽车的“心脏”，把握未来出行产业脉搏！

您是否好奇，一辆智能汽车为何能像“老司机”一样预判风险、从容应对复杂路况？当行业热议某款新车以超过2200TOPS的算力重塑智能汽车标准时，其背后的核心驱动力究竟是什么？答案，就藏在往往被忽略的智能驾驶芯片之中。

如今，智能驾驶已成为汽车产业最具颠覆性的领域。然而，市面上多数资料或聚焦算法软件，或浅谈硬件参数，缺乏对最底层、最核心的算力载体——芯片的系统性解读。这本《AI汽车：智驾算力与芯片》正为此而来，致力于成为连接芯片技术与智能驾驶产业的第一本系统性科普桥梁书。

为什么您需要立刻阅读这本书？

直面产业核心，填补认知空白：本书独辟蹊径，从“芯片”这一智能驾驶的真正基石切入。当前，无论是芯片从业者还是汽车工程师，都亟需一座沟通的桥梁——前者需要理解汽车场景的独特需求（如车规级可靠性），后者则需要深入认知算力的底层逻辑（如从通用芯片到AI专用芯片的演进）。本书精准填补了这一关键空白。

系统构建知识，洞悉技术全貌：本书绝非零散的技术堆砌。它从智能驾驶的技术演进史和芯片的进化史娓娓道来，系统性地构建了从芯片架构设计、车规级制造流程、产业生态布局到未来挑战与趋势的完整知识体系。帮助读者真正理解如何通过芯片设计平衡功耗、性能、面积（PPA），并满足严苛的安全性与可靠性（PPARS）要求。

紧扣时代前沿，应对未来挑战：随着大模型技术“上车”，智能驾驶对算力提出了更高要求。本书专门探讨了车载大模型与芯片的“共生进化”，解析如何在有限的车载算力下实现高效推理，洞察“车-路-云”联动的群体智能未来。

本书核心亮点一览

1.全景视野，深入浅出：涵盖从摩尔定律到智能驾驶芯片架构（如特斯拉、华为等案例），从设计制造到产业竞争，内容全面且注重科普性，无需深厚专业背景也能轻松入门。

2.立足实战，面向应用：不仅讲解理论，更剖析了智能驾驶芯片独有的设计验证流程、供应链生态及应对功耗、散热、安全等现实挑战的策略。

3.权威作者，专业背书：作者团队具备深厚的芯片研究与产业背景，并获得上海交通大学智能网联电动汽车创新中心的大力支持，确保了内容的权威性和前瞻性。

这本书适合谁？

工程师与技术人员：从事芯片设计、智能驾驶系统开发、车载电子研发的专业人士，用于深化跨领域理解，激发创新灵感。

高校师生：汽车电子、计算机、自动化、集成电路等相关专业学生与教师，作为拓展视野、构建系统知识的理想教材或参考书。

行业决策者与分析师：关注智能驾驶芯片演进趋势、希望深入理解汽车“软硬结合”发展逻辑的企业管理者、投资者与行业分析人士。

所有对智能汽车未来充满好奇的读者：如果您想知道为何算力能定义汽车的智能化水平，渴望洞悉技术革命背后的硬核逻辑，这本书将是您的绝佳选择。

即刻行动，投资您的知识未来

智能驾驶的竞赛，本质上是算力与芯片的竞赛。别再停留在表面的功能解读，是时候深入核心，读懂智能汽车的“大脑”如何运作！

本书以“智能驾驶芯片”为核心主题，从底层算力支撑到产业生态演进，系统梳理了智能驾驶技术背后的芯片基础、架构设计、研发流程、制造工艺及未来趋势。在微观层面，书中深入解析了智能驾驶芯片的技术结构、设计方法与工艺挑战，涵盖感知、决策、执行各环节所需的算力支持与芯片实现方式；在宏观层面，则从芯片视角切入，展现了“智能驾驶”这场技术革命的算力底座和产业生态演化路径，揭示从通用芯片到车规级芯片，再到AI芯片的演进逻辑。

本书面向广泛的专业读者群体，适合从事芯片设计、智能驾驶系统开发、车载电子研发等工作的工程师与技术人员，也适合汽车电子、计算机、自动化、集成电路等相关专业的高校师生阅读与参考。同时，对于关注智能驾驶芯片演进趋势、希望深入理解汽车“软硬结合”发展逻辑的科研人员、企业管理者及行业分析人士，也具有重要的参考价值。本书将帮助读者构建面向未来智能汽车的芯片技术框架与产业认知体系。

郭鑫斐，上海交通大学浦江国际学院（原密西根学院）副教授、博士生导师，主要研究方向包括面向边缘智能的软硬件协同设计、高可靠性低能耗架构和电路以及数字后端EDA技术等，博士毕业于美国弗吉尼亚大学，硕士毕业于美国佛罗里达大学，本科毕业于西安电子科技大学。曾担任美国英伟达芯片设计高级工程师。以第一作者或通讯作者的身份发表会议和期刊论文60余篇，出版专著（或章节）2本，获得上海市海外领军人才、福布斯中国青年海归菁英100人、IEEE电路与系统协会的博士前奖学金以及SOCC 2022、LASCAS 2019等5次最佳论文或专题奖等，目前担任IEEE TVLSI副总主编、Integration编委成员等，担任MCSoC 2026会议主席，AICAS 2026出版主席，ISICAS 2025程序委员会联合主席等，现任（或曾任）DAC、ICCAD、CICC等多个国际会议的程序委员会成员等，是IEEE/ACM/CCF高级会员，担任CCF容错计算专委和开源发展委员会执行委员，也是IEEE SSCS青年卓越网络研讨会（WYE）的联合创始人和联合主席，主持或参与多项国家自然基金、科技部重点研发计划项目和企业委托项目等。

前言

第1章 智能驾驶从科幻到现实的进化之旅

1.1 智能驾驶如何从实验室走向公路/002

1.1.1 第一阶段：基础驾驶辅助（L0、L1）——倒车雷达与定速巡航/006

1.1.2 第二阶段：高级驾驶辅助系统（L2） ——自动制动与车道保持/007

1.1.3 第三阶段：智能驾驶进入城市道路（L3）——有条件智能驾驶/008

1.1.4 第四阶段：无人驾驶测试与商业化（L4）——智能驾驶出租车试运营/009

1.1.5 第五阶段：完全无人驾驶（L5）——从测试区走向全球道路/010

1.2 智能驾驶汽车如何“看”世界/010

1.2.1 感知层：智能驾驶的“眼睛”和“耳朵”/011

1.2.2 决策层：智能驾驶的“大脑”/013

1.2.3 执行层：智能驾驶的“手”和“脚”/014

1.2.4 智能网联技术/015

第2章 大规模集成电路芯片的进化之旅

2.1 摩尔定律：半导体行业的“魔法趋势”/022

2.2 集成电路芯片的发展历史：从硅片革命到智能时代/025

2.2.1 萌芽与诞生（20世纪40——50年代）：从真空电子管到集成电路/025

2.2.2 集成电路的早期发展与商业化（20世纪60年代）：从小规模集成到计算机应用/027

2.2.3 微处理器革命（20世纪70年代）：从计算器到个人计算机/028

2.2.4 超大规模集成与个人计算机时代（20世纪80——90年代）：从微米到亚微米工艺/029

2.2.5 纳米时代与芯片多元化（21世纪初——21世纪10年代）：从CPU到SoC/030

2.2.6 后摩尔时代与未来趋势（21世纪20年代至今）：超越硅基极限/032

2.3 集成电路芯片的分类/034

2.3.1 基于信号类型的集成电路分类：数字电路、模拟电路、射频/微波电路/034

2.3.2 基于功能区别的芯片分类：存储芯片、计算芯片、控制芯片与通信芯片/040

2.3.3 基于灵活性的计算芯片架构分类：CPU、FPGA、CGRA与ASIC/045

2.4 如何评价一颗芯片的好坏/048

2.5 通用芯片到领域专用芯片的进化/050

2.5.1 芯片的应用场景/050

2.5.2 通用芯片到领域专用芯片的进化过程/051

第3章 智能驾驶芯片的架构

3.1 车规级芯片与车载计算平台/054

3.1.1 车规级芯片的行业规范/054

3.1.2 车载计算平台的设计与架构/056

3.1.3 边缘计算和车载计算平台/061

3.2 车载计算平台的算力核心：AI芯片的力量/066

3.2.1 为什么算力对智能驾驶如此重要/066

3.2.2 AI芯片的工作原理与应用/071

3.2.3 AI芯片如何赋能智能驾驶/078

3.2.4 芯片与算法的系统设计与优化/082

3.3 智能驾驶的不同阶段与芯片需求/085

3.3.1 从辅助驾驶到全自动驾驶：逐步进化的算力需求/086

3.3.2 芯片如何满足不同级别自动驾驶的需求/090

3.3.3 实例分析：特斯拉、华为等公司使用的芯片技术/094

第4章 如何设计智能驾驶芯片——流程和方法

4.1 芯片设计流程/100

4.1.1 需求分析和规格制定/100

4.1.2 架构设计/102

4.1.3 逻辑设计与综合/103

4.1.4 物理设计/107

4.1.5 验证与测试/110

4.1.6 制造与封装/110

4.2 车规级芯片独有的设计流程/111

4.2.1 IP设计/111

4.2.2 可靠性设计/114

4.2.3 烦琐的验证环节/117

4.3 车规级芯片的封装/118

4.4 车规级芯片测试/120

第5章 智能驾驶芯片的制造

5.1 芯片制造工艺引言/122

5.2 车规级芯片的制造工艺与挑战/123

5.2.1 一颗车规级芯片究竟是怎样诞生的/123

5.2.2 车规级芯片面临的挑战/129

5.3 从晶圆厂到整车厂的供应链生态/135

第6章 智能驾驶芯片的产业布局

6.1 主要芯片厂商技术布局/138

6.1.1 硬件系统设计/138

6.1.2 软件平台开发/143

6.1.3 科研积累与专利储备/145

6.1.4 芯片制造相关技术/147

6.2 合作与竞争：传统车企与科技公司的智能驾驶争夺战/148

6.2.1 合作共赢仍是产业链主旋律/148

6.2.2 潜在竞争在何处/150

6.3 案例分析：领先企业的芯片战略/151

6.3.1 英伟达：“您的下一辆车可能成为您的个人首台超级计算机”/153

6.3.2 高通：“骁龙”飞跃舱驾一体鸿沟/155

6.3.3 Mobileye：从基础辅助到高阶智驾/157

6.3.4 华为：打造产业链通力合作的智能汽车品牌/159

6.3.5 地平线：万物互联赋能智能驾驶/164

6.3.6 主机厂的入局/166

第7章 智能驾驶芯片的技术难题与应对策略

7.1 数据存储与处理：车载芯片如何不卡顿/175

7.1.1 车载芯片的存储难题：受限的存储容量与“存储墙”问题/176

7.1.2 存储难题的破局之法：云存储与分布式存储的共同助力/178

7.1.3 数据处理与通信的优化：降低延时并提升吞吐量/180

7.2 功耗与散热：如何让车载芯片“冷静”工作/182

7.2.1 高算力与高带宽带来的功耗与散热挑战/182

7.2.2 芯片架构升级：实现更高的能效比/183

7.2.3 散热“黑科技”：给芯片装上液冷“空调系统”/184

7.2.4 算法优化：让AI计算更高效的节能之道/185

7.2.5 电力管家：智能分配每一度电/186

7.3 安全性与可靠性：如何让车载芯片“不犯错”/187

7.3.1 多层级的安全性挑战与潜在解法/187

7.3.2 难以避免的可靠性挑战与缓解之策/189

第8章 未来智能驾驶芯片会变成什么样

8.1 智能驾驶芯片结构会如何进化/192

8.1.1 从分布式ECU架构向集中式域控制器架构演进/193

8.1.2 日渐显著的舱驾一体趋势/195

8.1.3 新材料和新技术如何改变芯片/199

8.2 开源和软硬件协同：未来的芯片生态/201

8.2.1 开源硬件：开源指令集架构的崛起/201

8.2.2 车载芯片设计中的软硬件协同优化/202

8.2.3 开发阶段的软硬件协同设计验证/203

第9章 AI大模型与车载芯片的“共生进化”

9.1 当“大象”想挤进“火柴盒”——车载大模型的现实困境/205

9.2 车载芯片与大模型的“双向奔赴”/207

9.2.1 硬件端的算力突围：从“大力出奇迹”到“四两拨千斤”/208

9.2.2 “轻量化”AI：如何在车载芯片算力受限的情况下运行大模型/214

9.3 车-路-云联动的“群体智能”/219

9.3.1 边缘计算：为什么说“车载微型云”是必然选择/220

9.3.2 5G+V2X赋能自动驾驶：低延迟网络构建车路协同新范式/221

结束语/225

附录 常用缩写词/227

参考文献/233