芯片危机缓解，但认知“危机”诞生，我们该如何正确看待算力( 二 )

文章图片
我们所熟知的毫米波雷达、激光雷达、摄像头，这些都属于感知层硬件，硬件基础的完善性决定了信息的抓取性是否完整、精准。而算力则是决策层的其中一个环节，除了算力，还有大数据的管理、归纳、分析，在极短的时间内将信息过滤出重要的部分，然后才会交给执行层。

文章图片
执行层则包括了电子刹车、电子车身稳定系统、电子助力系统，甚至是拥有智能体系的底盘系统等等。所以这三者环环相扣缺一不可，而芯片在其中扮演的角色是智能基础，在职能体系内部过渡中起到了衔接作用，一旦没有芯片做支撑，后续的执行层也将无法继续。

文章图片
总结：
【芯片危机缓解，但认知“危机”诞生，我们该如何正确看待算力】但感知层、决策层、执行层只是自动驾驶的其中某一块区域，因为自动驾驶中还包括了高精地图，以及全面的网络覆盖，无论走到哪里，至少智能系统需要连接信号。除此之外，还需要有着极高的智能技术功底，让智能硬件、芯片算力、大数据紧密衔接，拥有清晰的底层逻辑，这一点小鹏汽车已然具备。所以一个出色的芯片硬件并不是为了满足当下的刚需，而是为了拥有足够的潜力在后续OTA升级中轻松通过，从而不断的提升驾驶辅助的精准度以及智能高度。所以芯片算力，我们可以将其看作是一种企业宣传，一种智能体系的自我证明，而不是衡量一款车型智能科技高度的唯一标准。