2014年7月，在美國佛羅里達州的一個封閉高速路上，州長Rick Scott就坐在一輛自動駕駛的奧迪A7中，以40km/h的速度前行。

奧迪A7之所以可以自己跑起來，是因為裝了一個聰明的芯片——Tegra。2012年，奧迪宣布將在量產(chǎn)車中使用英偉達的Tegra 2芯片。今年，奧迪又將其升級為Tegra X1。這一芯片具備機器學習特性，將讓汽車真正具備“思考”的能力。

隨著智能汽車概念的蓬勃發(fā)展，以英偉達為首的智能芯片制造商也都摩拳擦掌，想要在這片藍海里翻騰一番。一般來說，這些廠商進軍智能汽車領(lǐng)域分以下三步：

第一步，是進入儀表盤與中控屏。如今，汽車儀表盤正逐步由機械表盤向液晶表盤過渡。越來越多的車型，直接把儀表盤替換為了一個異形TFT屏幕。好似從機械手表向電子表的轉(zhuǎn)變。儀表盤由于承載的是轉(zhuǎn)速、時速、擋位等關(guān)鍵信息，對于GPU的要求很高：首先要確保幀率，其次要確保渲染效果。

第二步，是進入汽車的總線系統(tǒng)。汽車是一個密閉的空間，要使其各部分協(xié)調(diào)運作，就需要有一個總的系統(tǒng)架構(gòu)。通過各種協(xié)議，如最常用的CAN，以及MOST、FlexRay、LIN等，搭建成了汽車內(nèi)的局域網(wǎng)，把幾百個ECU連接在一起。在這個局域網(wǎng)中，會有大量的數(shù)據(jù)運算需求，例如自動擋變速箱的換擋邏輯問題，等等。這時候就需要有強大的智能芯片來協(xié)調(diào)運算，做出最優(yōu)選擇。

第三步，是進入自動駕駛系統(tǒng)。自動駕駛要求汽車自身有強大的圖形識別能力，這樣才能夠“認路”。奧迪A7的自動駕駛原型車就裝配了一個Tegra K1芯片，用來運算自動駕駛所產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)。這個芯片位于車輛后備箱處的zFAS主板上，它要負責運算來自攝像機以及各類傳感器的數(shù)據(jù)，并輸出結(jié)果告訴汽車該左還是該右，該停還是該走。

當汽車的智能化程度越來越高，其對道路狀況的認知也將越來越好，跟駕駛者也會有越來越多的互動。而這都需要依賴擁有強大數(shù)據(jù)處理能力的智能芯片。

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