在实现L5级自动驾驶的路上，整车制造企业担心什么？零部件供应商担心什么？而作为终端体验的消费者，我们又在担心着什么？

我相信许多网友都能明白车企担心成本问题，消费者关心安全，而支撑起自动驾驶运行的广大供应商则聚焦算法、传感器和计算硬件的更迭。

算法是什么？算法的本质是数学模型，简单说就是通过实时分析传感器传来的信号、画面等信息，给出最佳的决策方案，毕竟我们每一个人的驾驶技术水平参差不齐，不如顶级赛车手对车辆的状态了如指掌，能够行云流水般的操纵车辆，优质的算法可以极快的给出最佳方案，提升我们驾车时的安全极限。算法的背后是整车控制策略，从获取数据后，对有效数据进行融合，然后进行任务规划、路径规划，在确定可执行后，会返回到整车层面进行运动控制，因此其安全性非常重要，这也是自动驾驶区别于其他工业机器人的一个特点。

传感器以雷达扫描和景物扫描两大方式为主，由于激光雷达昂贵的费用，导致目前绝大多数自动驾驶解决方案布置了非常多的毫米波雷达，近乎360度的扫描覆盖，来减少盲点位置，降低时间误差。

以索尼的CMOS传感器为例，单一摄像头就可以拍摄1080p的视频，如果再算上雷达扫描的信号，这些数据汇总分析的能力一定要非常快，这就需要CPU、GPU以及AI芯片等有十分强悍的计算能力。芯片的计算能力决定了自动驾驶可实现的级别，“自动驾驶级别每升高一级，对计算力的需求至少增加十倍，”Imagination汽车市场总监Bryce Johnstone表示，“第五级全自动驾驶，可能需要每秒500万亿次（TOPS）以上计算力。”

现如今的一些热门车型搭载的计算芯片性能如何？是否有在算力上能够支持L5级自动驾驶的芯片么？面对这个问题，我查到奥迪、特斯拉等车辆ADAS芯片的信息。以新一代奥迪A7、A8搭载的ADAS系统核心zFAS为例，它共有4个核心元件：Mobileye的Eye Q3负责交通信号、车道线识别以及行人、车辆的碰撞报警；Intel的Cyclone V负责处理激光雷达数据、融合地图、自动泊车等功能；英飞凌的Aurix芯片负责监测系统运行状态；而英伟达的K1则监测驾驶员状态及实现360度全景影像功能。

特斯拉为旗下的车型搭载了Autopilot功能，其配套的硬件也从1.0升级到3.0版本，除了增加摄像头、雷达传感器外，其核心的处理芯片也进行了升级，值得一提的是特斯拉在使用英伟达Drive PX2芯片的同时，也邀请到AMD K8/Zen架构之父Jim Keller加盟，熟悉计算机硬件的网友们一定不会对Jim Keller陌生，Jim Keller在担任特斯拉Autopilot硬件工程副总裁期间负责自动驾驶AI芯片的研发，而现在Jim Keller已经从特斯拉离职加盟Intel，传奇人物的离开预示着特斯拉自研芯片的规模量产化，对此我十分期待特斯拉未来的自动驾驶表现。

回到上面的问题，它们的算力能够支持L5级自动驾驶么？从目前公开的数据中我们看不到有任何能支持的痕迹，但因设计之初都考虑到会进行硬件更迭，所以消费者也不必担心，就如OTA更新一样，如果车企愿意的话，老款车型依然会有机会得到硬件层面的更新，对此您怎么看？欢迎在屏幕下方留言。