傳統功能汽車采用分布式電子電氣架構，離散化的ECU軟硬件緊耦合且各ECU之間獨立性較強，硬件資源無法共享且形成數據孤島，對用戶新需求反饋的整體周期長達20個月以上，難以形成持續快速迭代的軟件開發模式。
因此，軟件定義汽車開發模式驅動整車電子電氣架構由分布式向中央集中式演進，其核心是車載計算的集中化發展，高集成化的域控制器、車載中央計算平臺是關鍵。
智能座艙是實現千人千面汽車駕乘體驗的重心所在，新勢力車企與領先自主品牌車企率先發力，“大屏化”、“多屏化”、“多模態交互”、“一芯多屏”成為座艙發展的熱門趨勢，伴隨著傳感器規模的增長與交互模式的復雜化，智能座艙對芯片的算力需求亦水漲船高。
座艙高算力需求驅動下，以高通第3代汽車數字座艙平臺為代表的高性能處理器成為領先車企旗艦車型的主流選擇，驍龍系列芯片加速上車。
在感知、交互、場景應用持續升級的背景下，座艙芯片需支撐大規模傳感器數據處理、持續攀升的AI算法數量與海量應用軟件服務，座艙數據量與處理需求將超過手機，算力需求飛速增長。作為操作系統級車聯網解決方案供應商，梧桐車聯認為座艙計算平臺大算力發展已成必然趨勢。大算力的座艙SoC芯片將減少組件數量，降低架構復雜程度，智能座艙計算平臺將持續向集成式解決方案演進。
伴隨著ADAS輔助駕駛功能在新車市場上滲透率的不斷提升，新勢力與領先自主品牌車企在智能駕駛領域的廝殺日益激烈，智能駕駛傳感器配置走向“內卷”，以蔚來、小鵬、極狐為代表的車型更是率先宣布激光雷達量產上車。當前智能駕駛芯片市場呈現Mobileye與英偉達二分天下之勢，以地平線、海思為代表的本土化芯片廠商憑借AI計算與大算力優勢在自主品牌車企市場中占據一席之地，率先實現國產芯片量產上車。
為保證車輛在全生命周期內的持續軟件升級能力，主機廠在智能駕駛上采取“硬件預置，軟件升級”的策略，通過預置大算力芯片，為后續軟件與算法升級優化提供足夠發展空間。以蔚來、智己、威馬、小鵬為代表的主機廠在新一代車型中均將智能駕駛算力提升至500~1000Tops級別。
對于L3級別及以上的智能駕駛系統而言，傳感器數量的增加及分辨率的提升帶來海量數據處理需求，算法模型的復雜程度亦大幅提升，驅動算力需求迅速增長。軟硬件解耦的智能駕駛芯片是實現算法持續迭代升級的基礎，以英偉達為代表的開放算法生態的芯片更受主機廠青睞。
