这里给大家科普一下什么叫做摩尔定律，摩尔定律现在逐渐映射到汽车行业了，摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登·摩尔提出的——即，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍；是一种以倍数增长的观测。

但众所周知，我们不可能确切知道摩尔定律会持续多久，但有一个公理是——随着车规级芯片制程的逐步突破，受限于车端物理环境，芯片制程一定将到达极限，所以我们可以变相理解———即是、摩尔定律下单芯片算力增长难以持续，车端算力终将到达物理上限。

那么对汽车来说，如果用户在驾驶产品的过程中，感知到了因自己的努力而得到提升，那么这是巨大的商业价值，说人话就是让用户觉得可以“盘它”！ 就像老王的手串一样，越盘越觉得离不开，越盘越光泽，越润。实话说，智能汽车就可以给用户一个这样的角度，不是说这东西只有电动车时代才有，（比如传统车辆其实也有类似的角度，就是发动机变速箱的油门踏板学习能力），而是说这东西对产业来说有巨大营销+科技价值。

近期三场重磅国内发布会都有谈到这一点，只不过分别用了三种不同的包装形式。

一、吉利大数据模型建立较早

首先，吉利联合阿里云做数据大模型的打磨最早可以追溯到2017年了，当时提出的数据安全能力成熟度模型（Data Security Maturity Model, 简称DSMM）其实主要是面向数据保护提出的模型。但同时也有采集、存储、传输、处理、交换和销毁的全链路能力。这一合作可以视作为目前现在的卫星通讯、大模型城市驾驶NOA培养了人才储备，在后期对于双路云AI这个领域，吉利起码不犯怵。

二、比亚迪璇玑架构

如果说吉利这方面宣传做的不够极致，那么比亚迪在这方面可以说戳破了一层窗户纸。王传福在梦想日除了谈及工程师情怀以外，最大的一个信息披露就是公布了超算中心，怎么说呢，我总认为节奏是慢了一点，因为超算这一块，吉利，蔚来、特斯拉、好摸智行、小鹏等都已经布局云端，开始自研终端算力平台，建立云端超算中心，比亚迪的规模来看，联网传输的定义需要更多时间来落地，但上来就给你2000T舱驾一体芯片。这个2000TOPS算力，确实很令人吃惊。

比亚迪通过单车搭载更强算力的芯片，也就实现了单车数据小闭环，比亚迪像媒体打出的slogan是“车云协同双循环，爱车越用越聪明。”这句话其实并非假命题，而是学名叫做分布式算力，云端大模型。 精准投喂给大模型，成长速度就会很快，不需要花费过度大模型的算力来倾轧资源，车端算力强，边角案例应对能力比较强。

三、蔚来汽车ET9全新架构

无独有偶，蔚来汽车近期也是在ET9这辆车的亮相会上强调类似电器架构，蔚来汽车的神玑芯片，蔚来汽车这套架构，从算力的角度来看，算是解决了算力的温饱问题，开始谈上层建筑了，支持的一些新功能与很多新能力有关。简单说，每个区块都有独立设计，可以独立开关，这提高了系统的灵活性，特别是在高安全性要求的汽车系统中。

其中右下角也提到了算力共享和车云结合，在功能安全上也有一定的体现。车云集合其实在下一个阶段是汽车工业发展的主要趋势，而且已经被多个技术协会确定了的方向。葱分布式到域控制器，到今后的中央集中式。

对于L3级别及以上的智能驾驶系统而言，传感器数量的增加及分辨率的提升带来海量数据处理需求，算法模型的复杂程度亦大幅提升，驱动算力需求迅速增长。

结论

智能汽车发展对电子电器架构的影响是控制器的变迁——【分布-域控-集中】，车辆电子电器架构的发展又带来了云端、通信网端、边端、车端的连接融合，这是智能汽车发展的魅力与产业新希望，试想一下，通过各种新的通讯架构去建立一个充满计算和通信能力的环境，能够为用户带来更多未知的、充满便利性色彩的服务网络。与此同时，也让行政管理、人员信息监控变得成本更低，更容易提升社会治安水平。

5G+V2X在新智能车辆的架构下会提供更高效的通信管道，云端、边端、车端之间可实现近实时的数据交互。

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