过去的几十年中半导体领域发生了重大变革，从最早的电子管到晶体管、集成电路，再到大规模集成电路，摩尔定律在几十年之间高速发展。依托于高精技术的引入，汽车电子行业也随之不断变革。如何能够让产品持续保持对摩尔定律的跟随？
2022年9月15日，由盖世汽车主办的2022第五届自动驾驶与人机共驾论坛中，德赛西威智能驾驶辅助事业单元副总经理葛俊钦表示，在性能至上的背景下，硬件的预埋只有足以支撑持续的产品功能迭代，消费者才有意愿买单。目前，德赛西威基于英伟达Orin芯片的下一代自动驾驶域控制器IPU04已于多家传统车企和造车新势力定点，下一阶段将着力推进其快速规模化量产。
德赛西威智能驾驶辅助事业单元副总经理 葛俊钦
以下为演讲内容整理：
汽车产业变革：百年发展进入智能电动化新阶段
整个汽车行业发展过程可定义为发展初期、发展成熟期、发展变革、未来汽车四个阶段。最早的发展初期已有部分关键技术落地，包括内燃机的商用、整个流水线制造的引入等，让汽车成为可以被技术实现和大量商业化的产品。第二个阶段涵盖了几十年的发展周期，汽车产品不断演进，产生了不同的汽车产品、汽车品牌，整车的关注点还是在外观内饰，动力系统，底盘等传统功能上，处于功能汽车阶段。德赛西威在一过程中参与了36年的时间。
图片来源：德赛西威
从上面的电子电气架构趋势中可以看到从车机的演进。我们在电气化方向上始终稳步发展，直到十年前出现了特斯拉这样的企业，它带动的EE架构、电动化等变革，恰恰是整个行业近十年发展的主旋律。现在越来越多的科技公司已进入到汽车领域，随着更多高科技落地，汽车会是最集中、最丰富的科技场景。
过去的几十年中，在半导体上也发生了非常重大的变革，从最早的电子管到晶体管，到集成电路，再到大规模集成电路，可以看到摩尔定律在这几十年中高速发展。同时在终端产品上，手机成为近一二十年最大的商业载体终端，消费级芯片成为主力。然而，当前在PC、手机上的创新已经逐渐接近枯竭，智能车成为最大的落地平台，半导体和汽车也开始结合起来。德赛西威的芯片产品主线也从消费级逐渐转移到车载。
先前的汽车芯片和科技的应用远远晚于消费类产品，而今天，不管是高通还是英伟达，车机和智驾产品已经和消费类的产品发布几乎处在同一时间点。稍晚一点的原因在于汽车的硬件、系统等还要进行车规化的验证。
整个汽车的发展变革依托于高精尖技术的导入，汽车和出行行业中会涌现出更多的需求。随着科技公司在其中的投入，这些需求也将被更好地满足。
智能网联产品发展趋势
图片来源：德赛西威演讲报告
一家研究机构在2021年统计的数据显示，2025年L1、L2、L3产品的发展和渗透率将达到非常高的比例，在全球共计将达到约85%的渗透率，其中L2和L2+在美国、欧洲、中国会达到30%以上的渗透率。
L1和L2的产品属于对价格高度敏感的产品，并且因为有清晰的责任归属，所以竞争力在于有限功能上的性价比；L2+和L3的产品特点则在于性能至上，只有硬件的预埋有能力支撑持续的产品功能迭代，消费者才有更强的意愿买单。
近期上海发布了《上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案》，其中明确指出搭载L2及L3的新车占比要超过70%，我们从目前跟主机厂的沟通交流和定点开发中可以看到这已经成为很明确的趋势。
智能网联产品的增长态势成为主流，主机厂也在针对这一趋势进行积极的变革。主机厂车型的平台在持续地集中化，主机厂也在投入更多资源、财力、人力进行智能化功能的开发。我们将整个趋势总结为：车型平台做减法，科技配置做加法。
我们往往会将未来的汽车架构表述为中央集成式架构，且这样的集成式架构现在已经在发生。我们已经在做定点开发，并且在2023年会有相应的产品推出。整个智能驾驶的产品架构也在发生积极的变化，我们从2015年简单的芯片开始，发展到现在我们已经有能力开发大算力芯片、行泊一体。除了智能驾驶，还包括智能座舱、整个车身底盘相应的域控功能，我们的盒子会越做越丰富。
IPU04的来由
我们在大算力上的第一代产品叫IPU03，从2018年开始正式进行研发，2020年投入量产，目前搭载的主力车型是小鹏P5和P7。
随后，英伟达在IPU03后马上推出了IPU04，其AI算力可以从几百T覆盖到几千T，目前也是行业最主流的方案。我们从去年开始投入研发，今年开始批量投产，已于小鹏、理想新造车势力及多家传统一线车企量产定点。
图片来源：德赛西威
算力、AI加速发展，智能驾驶主路径形成
在产品发展中，算力是很重要的特征。过去几十年中算力的支撑一直来自于半导体行业对摩尔定律的努力，我们在现在看到摩尔定律依旧在延续，让产品持续保持对摩尔定律的跟随，只是延续的玩家越来越有限了，同时有更多半导体行业的企业在致力于超越摩尔。
同时，过去三十年中算力增加了一百万倍，未来三十年我们依然有希望看到一百万倍的增长。其中会有更多新技术导入，这对人工智能的发展非常关键。
我们现在在谈的人工智能还处于人工智能最简单的阶段，远远不及人的智能，期间技术发展会带来巨大变革，首先就体现于汽车的属性变化。从交通工具到自动驾驶只是第一步，汽车怎样从一个机器变成一个具有人性的机器人？它的行为怎样从感知实现到认知能力的进化？算力依旧是这个过程中非常重要的基座。
在2012年之前，人工智能和半导体都遵循着摩尔定律的发展曲线；到2012年之后，随着更先进的神经网络发布，AI开始了高速发展，而面对迭代如此之快的神经网联，芯片、算力基座如何能持续适配AI的发展成为重要问题。
AI的发展也大大赋能了自动驾驶，我们认为智能驾驶的主路径已经形成。这一路径首先以人工智能为推动力，其次以算力平台为支撑，目前更多通用化的大算力平台上车，以保证持续地对AI算法提供支撑，NPU和GPU应用也非常重要。
此外，以数据闭环为迭代。在数据闭环上，特斯拉引领的实车收集数据、迭代算法的路径现在已经被普遍认为是走向L4最合理的方法。总而言之，自动驾驶技术基座已经成立，下半场将进入工程落地阶段，这一阶段也会高速发展。
IPU04进化进行时
图片来源：德赛西威
IPU04未来扮演的角色将是车载的中央计算机。无论是Tier1还是科技企业都希望往IPU04中加入更多整车的智能化运算相关功能，我们也在跟主机厂进行积极探讨。
传统产品的考量维度通常是功能、时间、质量、成本，而到了IPU04上，我们和主机厂首先希望功能多域融合，而非简单的功能堆叠。在研发时间上，从平行独立的模块开发再到集成，时间表现为持平、增加再到减少。质量上，出于控制器功能安全、信息安全方面的严格要求，IPU04将会更安全、更可控。此外我们致力于用更低的成本带给终端客户更好的体验，并实现产品技术的自主可控。产品将从简单的功能导向转变为用户导向，创造用户真正需要的东西。最后，在SOA架构上如何做到软件定义汽车，这是在这个产品中非常重要的考量点。
比尔盖茨说过，“我们总是高估在一年或者两年中能够做到的,而低估五年或十年中能够做到的。”在这个行业的发展过程中大家也都可以看到这个问题。站在当下往前去看2030年、2035年，随着单车智能和车路协同的演进，汽车将会大大改变我们的生活。再到下一个阶段，智能网联时代，车什么时候能具有人的属性、更好地服务于人？我相信这样的汽车是车企和软件供应商都非常期盼的。
随着更多公司进入这个行业，我们面临的来自Tier1、主机厂、L4公司甚至其他行业公司的竞争也越来越多，但我们认为只有竞争才会带来进步。我们在自身发展的同时，也在大量地观察、了解大家在产品上的努力，从而找出这个阶段和下个阶段工作的重点。
我们认为进化论中谈的的适者生存首先需要持续加强基础素质，加大投入，带来更快的开发速度，并通过更多样的产品去持续匹配主机厂的量产需求。正如IPU04基于一款产品有非常多的形态，通过更多样的产品对主机厂进行支持。未来我们大量的产品将以服务器的形式交付，在这个服务器中什么样的技术的是将来竞争的重点？这就是我们会重点投入的方向。同时，我们也在做更大的生态圈的拓展。
德赛西威将奋斗文化放在第一位，这也是我们寄予行业内大家的祝愿：更多的埋头苦干，行稳致远。
（以上内容来自德赛西威智能驾驶辅助事业单元副总经理葛俊钦于2022年9月15日由盖世汽车主办的2022第五届自动驾驶与人机共驾论坛发表的《IPU04进化论》主题演讲。）