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近日，工業和信息化部、公安部、住房和城鄉建設部以及交通運輸部發布了《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》(以下簡稱《通知》)。《通知》中指出，為了促進智能網聯汽車推廣應用，提升智能網聯汽車產品性能和安全運行水平，工業和信息化部、公安部、住房和城鄉建設部、交通運輸部決定開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作。
《通知》中明確表示，將遴選具備量產條件、搭載自動駕駛功能的智能網聯汽車產品，開展準入試點，將在限定區域內上路通行。此次出臺的《通知》主要針對具備L3級自動駕駛(有條件自動駕駛)以及L4級自動駕駛(高級自動駕駛)功能的自動駕駛車輛。文件內容明確了對智能網聯汽車準入、使用主體、上路通行、試點暫停與退出等四方面的要求。此外，最重要的是《通知》對相關責任主體進行了細化，明確責任認定。
此次《通知》的發布將意味著我國具備L3級和L4級自動駕駛功能的智能網聯汽車即將上路，無疑將快速推動我國自動駕駛汽車商業化落地。但當自動駕駛等級從L1、L2升級到L3、L4等級之后，也會對自動駕駛芯片廠商提出更高的要求。這對于國內的自動駕駛芯片廠商們來說既是機遇也是挑戰。
自動駕駛的實現主要依賴于車上的傳感器和攝像頭對道路的環境信息進行采集，然后將采集到的數據傳輸給自動駕駛芯片來進行處理，最后按照處理后的結果，來規劃行車路徑、行車速度實現自動駕駛。整個過程往往需要在毫秒甚至微秒的時間單位內完成才能保證自動駕駛的安全。
要在如此短的時間內完成處理和反饋，這將對自動駕駛芯片的算力要求非常的高。在整個自動駕駛的過程中，圖像視覺處理是最需要耗費算力的環節，基本上能占到算力需求的一半以上。并且，隨著自動駕駛的等級每提高一級，對于算力的需求就要至少增加十倍以上。目前L2級別的自動駕駛大概需要2個TOPS的算力，而此后L3級別需要24個TOPS的算力，L4需要320TOPS的算力。
除開算力這種硬件能力以外，提升技術方案和搭建生態平臺也非常重要。只有能夠提供“軟硬一體”平臺級解決方案的廠商，才有可能最后被車企所考慮。在技術方案上的關鍵，是AI算法能力以及算法的優化。因為只有在算法上做得足夠好，才能完全發揮出硬件的實力，不然就只能持續的提高硬件的配置，這對于廠商的成本而言將非常有壓力。
綜上所述，只有當一家自動駕駛芯片企業擁有良好的硬件性能，優秀的算法以及配套的解決方案的時候才有可能被市場所認可和接納。
而目前國內廠商在這方面離英偉達、高通、mobileye等國際大廠還有些距離。從當前廠商所占據的市場份額中就能窺見一二，據公開資料整理，目前英偉達的客戶有小鵬、上汽、奔馳、一汽、理想、蔚來等；高通的客戶則有通用、廣汽、長城等；華為則有北汽、長城、長安；mobileye有吉利、寶馬。可以說，目前大多數市場份額還是被英偉達和高通等國外知名廠商所占據。
國內的廠商雖然由于起步較晚的原因導致目前處于落后的位置，但是他們追趕的速度不可謂不快。目前，主流的幾家如華為、地平線、黑芝麻、寒武紀、芯馳等自動駕駛芯片廠商在硬件的算力方面基本上都已經達到了符合L3、L4級別自動駕駛的要求。
隨著此次《通知》的發布，L3、L4等級自動駕駛在國內的試點開啟，將讓國內的自動駕駛芯片廠商們有機會跟上國際主流的步伐。再加上近年來國產新能源汽車的崛起以及國產化替代的趨勢下，國內的廠商將會有更多的機會去上車驗證，不斷的去完善自己的算法以及搭建自己的平臺。
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