智駕算力排行和自動駕駛等級有怎樣的關聯？

智駕算力與自動駕駛等級緊密相關，自動駕駛等級每提升一級，所需芯片算力大約呈十倍上升。通常，L0 到 L2 級輔助駕駛，算力需求在幾十到一百多 TOPS；L3 級別算力需求為 500 - 1000TOPS 甚至更高；L4、L5 級別則需幾千 TOPS 往上。隨著自動駕駛等級從低到高攀升，智駕系統對海量數據處理和超低時延的需求增加，計算量激增，算力需求也就隨之呈現指數級增長 。

以實際的汽車產品為例，小鵬G7號稱“全球首款L3級算力AI汽車”，它內置3顆自研圖靈AI芯片，算力高達2200TOPS ，足以滿足L3級別甚至更高等級的部分需求。英偉達Drive Orin系列芯片算力達254TOPS，能夠為車輛的中高級輔助駕駛提供有力支撐，而即將推出的Thor芯片算力更是高達2000TOPS，顯然是為應對更高級別的自動駕駛而準備。

從技術發展路線來看，有通用GPU（如英偉達）和專用ASIC芯片（如特斯拉FSD芯片）兩條。在不同的自動駕駛應用場景中，從L1、L2級輔助駕駛向L3及以上級別自動駕駛邁進時，對智駕芯片算力和算法要求截然不同。入門級智能駕駛功能相對簡單，5TOPS算力便可能實現基本操作；而L2級智駕功能更復雜，往往需要200TOPS左右算力的主控芯片。

不過，雖然算力對于自動駕駛等級提升至關重要，但目前L3和L4技術發展受限，并非完全是芯片算力不足。內存帶寬等硬件短板，以及算法和數據方面的問題更為關鍵。智駕大模型的出現，有望突破這些局限，助力L3、L4級別自動駕駛真正實現。

總之，智駕算力是自動駕駛等級提升的重要基礎和支撐，隨著自動駕駛等級的提高，對算力的要求越發嚴苛。但要推動自動駕駛技術向更高等級發展，不能只著眼于算力，還需解決硬件和軟件等多方面的難題，多方協同共進，才能讓自動駕駛的美好愿景照進現實。