1 车规级芯片有哪些

车规级芯片主要有CPU、GPU、FPGA、ASIC，从通用向专用排序依次：CPU、GPU、FPGA、ASIC;从数据处理成本经济性来看(由优至差)：ASIC、FPGA、GPU、CPU。

其中，CPU最通用，但是算力差，能效比最差，主要功能有运算、控制指令等，不可被替代;GPU是比较通用的芯片，算力高，架构较为开放，可允许主机厂基于底层硬件架构开发自己的专门算法，但能效比较差;FPGA的算力一般，能够按照客户需求用配置文件更改芯片结构的连线，实现定制电路，适用于实验室科研、前期开发等小批量应用;ASIC是专用芯片，算力高、能效比优，节约不必要开发资源，规模量产成本最低，但支持算法不够灵活。

(1)FPGA，Field Programmable Gate Array，可编程逻辑门阵列，算力较高，小规模定制化开发测试场景较为适用。用户能够通过烧入配置文件来定义其内部结构的连线，从而实现定制电路。它的芯片量产成本较高，能效比较差，比不上ASIC专用芯片;比较适合在科研、企业开发阶段，一旦方案确定，其成本优势就不再突出。可编程逻辑，计算效率高，更接近底层IO，通过冗余晶体管和连线实现逻辑可编程。代表厂商有赛灵思、阿尔特拉(被英特尔收购)、深鉴科技。

(2)ASIC，Application-Specific Integrated Circuit，是一种为专门目的而设计的集成电路，算力最高，能效比优等。主要面向特定用户的需求，适合比较单一的大规模应用场景，在同等条件下运行速度比FPGA快。但在架构层面对特定智能算法作硬化支持，指令集简单或指令完全固化，若场景发生变化，那么该类AI芯片便不再适用，具有更新换代的要求。当前，AI算法不断变化，每年都有大量的算法被开发出来，适用性不强。所以现阶段并没有真正意义上的ASIC芯片。晶体管根据算法定制，功耗低、计算效能高、计算效率高。为特定需求专门定制的芯片，编程框架固定，更换算法需重新设计

(3)CPU：中央处理器。70%晶体管用来构建Cache,还有部分控制单元，计算单元少，适合运算复杂，逻辑复杂，但量少的场景，具有不可替代性;算力最低，能效比差;但在各个领域具有通用性。

(4)GPU：晶体管大部分构建计算单元，运算复杂度低，适合大规模并行计算。支持各种编程框架，较FPGA和ASIC更通用;算力高，能效比中;广泛应用于各种图形处理、数值模拟、机器学习算法领域

2车规级芯片标准

车规级芯片标准比消费级高很多，认证流程长。

(1)工作环境更为恶劣：与消费芯片和一般工业芯片相比，汽车芯片的工作环境温度范围在零下40至零上155摄氏度，易受宽度光、高振动、多粉尘、多电磁干扰。

(2)可靠性安全性要求高：大多数汽车设计使用时长为15年或20万公里左右，比消费电子产品寿命要求更长。同等可靠性要求下，系统组成的部件和环节越多，对组成的部件的可靠性要求就越高。

(3)车规级芯片认证流程长：一款芯片大概需要2年左右时间完成车规级认证，进入车企供应链后一般拥有5-10年的供货周期。

来源：《【精选】2021年汽车AI芯片市场格局与智能座舱前景分析报告（38页）.pdf》

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