当我们现在使用的汽车算力TOPS还在个位数的时候，几十TOPS的算力汽车都算智能汽车顶峰了，几百算力的汽车刚完成研发，各项功能还在等待OTA软件升级。芯片巨头英伟达和高通竟然竞相推出高达2000TOPS的芯片。
这着实让汽车圈蒙圈了，这是哪一出？之前还以为千TOPS是下一个里程碑，结果直接冲到2000TOPs，那么英伟达和高通这是要把智能汽车带向何方？首先我们看下英伟达的Thor超级计算器，他宣称，将以下计算单元合并于一起：
泊车计算单元，也就是我们现在汽车常用来处理鱼眼摄像头视觉信息，以及基于这个的应用的计算单元。
行车以及安全计算单元，也就是当前智驾常用的单元，主要处理来自于前视觉，侧向等视觉和类视觉信息，例如我之前文章《智能汽车要用多少个摄像头？分别干啥？什么原理？》讲的比较多的视觉，还有4D毫米波雷达，激光雷达等。
驾驶员监控，这个目前其实很多也是单独的计算单元，或者跟座舱单元一起，用来识别驾驶员情况。
流媒体视觉处理，这个目前应用广泛的是内后视镜，未来大家都在赌外后视镜也用，所以市场也是比较大。
仪表显示和娱乐系统处理，对于算力要求比较大的是图形图像的显示，也就是炫酷的3D等，他的算力需求你可以理解为游戏图形显示所需的GPU。
同时英伟达表示，芯片可以支持多系统，也可以划分不同的算力支持不同的分区。高通也挺有意思，和英伟达在同一周发布其2000TOPs芯片，高通的芯片应该和其手机芯片类似，异构多种芯片集合，所以他不但支持英伟达以上视觉AI处理计算和图形图像的输出，还添加了其拿手的网联通讯芯片处理OTA以及联网相关。
看完英伟达以及高通的发布资料，他们的2000TOP芯片都透露了同一个方向，智能AI计算集中处理。那么为什么这些芯片巨头会想着集中大算力处理呢？其实目前智能汽车底层主要变化是带来了大数据量，以及处理，他主要影响分布在以下三个方面：
丰富的环境与人类感知
视觉AI类大算力的处理和分析
令人愉悦的视觉，声觉，触觉呈现和交互。
而这些东西的分布，会给智能汽车带来另外一些痛点，算力处理多芯片重复应用，数据的传输带宽和效率，数据交互的复杂架构。这些都是严重影响成本，体验，阻碍了技术的进步应用和发展，也阻碍了人类对新技术的体验。而集中式AI算力处理，简化数据之间的交互，增强数据传输交互之间的效率，让AI计算高效集中，从而让新技术应用简单，让体验设计更加简单。而这样的发展也将汽车近一步朝IT推进，电子化，数据化，软件化，走向软件定义汽车的方向。
未来汽车的核心价值部分，除了传统交通属性，另外将分化大部分给类似于消费电子属性，基于芯片，系统，应用，云的体验应用。那么汽车是否会出现当年类似于互联网＋的业态？移动出行＋，自动驾驶＋或者汽车＋生态？或许会是，就看汽车这个生态能做多大？或许会由机器人接棒？那么汽车是否会出现手机时代的情况？诺基亚手机终结，安卓苹果崛起？我想这个答案显然是肯定的，谁会是汽车诺基亚？谁又会是汽车业的苹果？
那么中国汽车是否会走向消费电子，IT的情况？只是基于欧美的芯片和系统进行应用？中国芯片以及系统能否扛打？
或许以上那么多问题，我们暂时无法解答，但我们都是历史的见证者和塑造者，时间会给出答案，不过关注我们，我们会试着去预测和解答。
参考文章以及图片英伟达以及高通官方发布信息
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