人工智能芯片的独立感知层将成为推动智能座舱高速发展的关键驱动力
如果要问当前自动驾驶领域火爆的话题是什么，那智能座舱芯片必定榜上有名。
近年来，整车电子电气化程度日益提高、架构向集中式进化等，都使得传统的机械式仪表难以支撑更加智能和便捷的人车交互功能，集成了液晶仪表、抬头显示仪、中控屏幕和后座娱乐的多屏融合智能驾驶舱就成了用户优选。而基于车联网等的智能座舱，无疑可以为用户带来更智能化、高效、安全的交互体验。
与自动驾驶芯片相比，智能座舱芯片相对容易打造。即便芯片完全失灵，也不会威胁司机和乘客的生命安全。目前车企有“系统过车规”、“芯片过车规”两种衡量标准。智能座舱芯片的设计比较灵活，大多是根据车企要求而打造。即便芯片本身未符合车规要求，也可以通过整体设计（比如加装散热装置）使整个系统符合车规要求，这对企业的上下游整合能力提出了较高要求。
单芯片方案驱动智能座舱，类似于座舱域控制器的方案，可以精简座舱处理器布局，降低成本，是近年来比较火热的概念。单芯片的方案，要能够处理多块高清屏的显示，hud、摄像头输入、语音及手势交互等设备，因此大部分芯片厂商都需要具备一定的技术积淀才开始研发类似的一体化芯片方案。
由于未来座舱系统变得非常复杂，因此不仅需要芯片解决方案，也需要相应的算法支持。芯片通过输出计算能力来支持操作系统、adas等软件的运行，未来智能座舱所代表的“车载信息娱乐系统＋流媒体后视镜＋抬头显示系统＋全液晶仪表＋车联网系统＋车内乘员监控系统”等融合体验，都依赖于芯片所代表的计算能力的提升。届时，具备芯片研制和相应的软件、算法的企业，在激烈的市场角逐中将更有竞争力，并加快推动智能芯片及元件在汽车行业的应用。
一些科技企业已经在智能座舱零部件及元器件方面展开布局。5月28日，南京芯驰半导体科技有限公司semidrive对外发布9系列x9、v9、g9三大汽车芯片产品，提供针对汽车的协同一体化解决方案，包括智能座舱、智能驾驶、中央网关三大应用。
日前，华为海思已与比亚迪签订合作协议，首款产品是应用在汽车数字座舱领域的麒麟710a。以这款麒麟芯片为起点，海思自研芯片正式开始独立探索在汽车数字座舱领域的应用落地。
有研究报告显示，随着客户需求的多样化与技术的逐步进步，以多模交互为核心的智能座舱正成为汽车行业技术发展的一大趋势，未来的智能座舱产业链也将变得更为立体和丰富。其中，对视觉识别和语音处理等交互技术的高度整合需求下，基于人工智能芯片的独立感知层将成为实现多模交互、推动智能座舱高速发展的关键驱动力。
此外，根据伟世通统计，2018年智能座舱主要产品（中控显示屏、信息娱乐解决方案、仪表盘、hud）全球市场规模约为329亿美元。预计2020年市场规模为396亿美元，至2022年可达 461亿美元，2018-2022年市场规模cagr约为8.8%。
如果说智能座舱芯片是“前哨战”的话，那么自动驾驶芯片才是这场汽车芯片战争的“高地”。毫无疑问，在自动驾驶这场看不见硝烟的战争中，能够存活洗下来的，都是在核心技术、应用创新等方面具备较强实力的企业。到底谁能够在自动驾驶这条赛道上跑得更远呢？让我们静心期待。
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与自动驾驶芯片相比，智能座舱芯片相对容易打造。即便芯片完全失灵，也不会威胁司机和乘客的生命安全。目前车企有“系统过车规”、“芯片过车规”两种衡量标准。智能座舱芯片的设计比较灵活，大多是根据车企要求而打造。即便芯片本身未符合车规要求，也可以通过整体设计（比如加装散热装置）使整个系统符合车规要求，这对企业的上下游整合能力提出了较高要求。
单芯片方案驱动智能座舱，类似于座舱域控制器的方案，可以精简座舱处理器布局，降低成本，是近年来比较火热的概念。单芯片的方案，要能够处理多块高清屏的显示，hud、摄像头输入、语音及手势交互等设备，因此大部分芯片厂商都需要具备一定的技术积淀才开始研发类似的一体化芯片方案。
由于未来座舱系统变得非常复杂，因此不仅需要芯片解决方案，也需要相应的算法支持。芯片通过输出计算能力来支持操作系统、adas等软件的运行，未来智能座舱所代表的“车载信息娱乐系统＋流媒体后视镜＋抬头显示系统＋全液晶仪表＋车联网系统＋车内乘员监控系统”等融合体验，都依赖于芯片所代表的计算能力的提升。届时，具备芯片研制和相应的软件、算法的企业，在激烈的市场角逐中将更有竞争力，并加快推动智能芯片及元件在汽车行业的应用。
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此外，根据伟世通统计，2018年智能座舱主要产品（中控显示屏、信息娱乐解决方案、仪表盘、hud）全球市场规模约为329亿美元。预计2020年市场规模为396亿美元，至2022年可达 461亿美元，2018-2022年市场规模cagr约为8.8%。
如果说智能座舱芯片是“前哨战”的话，那么自动驾驶芯片才是这场汽车芯片战争的“高地”。毫无疑问，在自动驾驶这场看不见硝烟的战争中，能够存活洗下来的，都是在核心技术、应用创新等方面具备较强实力的企业。到底谁能够在自动驾驶这条赛道上跑得更远呢？让我们静心期待。
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