伴隨著自動駕駛的快速發展，自動駕駛車規級芯片成為汽車行業和芯片行業共同關注的話題，越來越多的廠商投入到這一領域的發展當中。如英偉達新推出的自動駕駛芯片Atlan，單顆芯片的算力達到1000TOPS；本土廠商黑芝麻發布的華山二號A1000，算力達到116Tops，下一代產品A2000也在積極開發當中。

　　針對自動駕駛芯片的未來走向，黑芝麻智能首席市場營銷官楊宇欣認為，這一領域主要有兩條技術路線：一個是英偉達GPU所走的通用架構，另一個是特斯拉、高通、Mobileye等走的ASIC技術路線。GPU是通用架構，面向所有場景都是統一的軟硬件架構。這也是自動駕駛產業發展之初，多數車廠選用英偉達的重要原因之一。在通用架構的基礎上，車廠基于處理器進行軟件層面的開發就可以了，操作更加容易。

　　然而隨著產業的發展，企業需要實現的功能會越來越多，還要考慮芯片功耗、性能和成本等方面的因素。這時，ASIC技術路線的優勢逐漸體現出來。ASIC技術路線是有限開放，芯片公司需要面向與駕駛相關的主流網絡、模型、算子進行開發。在相同性能下，芯片的面積更小、成本更低、功耗更低。基于這些因素，楊宇欣認為ASIC技術路線未來的潛力會更大。同時，選擇ASIC路線并不意味著要對不同車型開發不同的ASIC，或進行不同的驗證。因為不同車型需要實現的功能大致相同，而且芯片面對模型和算子進行有限開放，算法快速迭代不會影響到芯片對上層功能的支持。

　　隨著越來越多車企投入智能汽車、自動駕駛領域，也有很多車企啟動自研駕駛芯片的消息傳出。針對這種情況，楊宇欣認為，在未來，車廠與芯片企業合作進行差異化的定制，可能是一種更好的方式。車廠之所以選擇自研芯片，是因為在一個產業發展之初，產業的繁榮度仍然不足，終端廠商很難找到滿足自身需求的芯片平臺，最終只能選擇自行研發。可是，當產業走向成熟之后，會吸引越來越多資源朝這一方向傾斜。這個時候，車廠再選擇自研芯片，必要性就沒那么強了。因為這意味著它要與專業的芯片設計公司比拼產品定義能力、開發速度、人力資源、管理能力等。同時，自研駕駛芯片又不同于手機芯片，單一車廠很難達到手機芯片那種動輒幾千萬顆的采購量。能否持續投入對于車廠來說將是一個巨大的挑戰。因此，與芯片設計公司合作，進行差異化定制，或是更好的選擇。因為即使是進行差異化的定制，芯片內部50%的部分也是通用的。芯片設計公司可以在原有版本的基礎上進行差異化設計，實現部分差異功能。