智駕芯片的性能指標是如何衡量的？

智駕芯片的性能指標主要從算力、算效等方面衡量。算力體現芯片處理能力，關乎AI系統性能效率，常用每秒千萬次（GOPS）或每秒萬億次（TOPS）為單位，GOPS反映基本計算力，TOPS用于衡量處理視覺任務能力，數值越高性能越好。算效涉及對前沿AI模型的支撐匹配度，若算力高但算效低，算力將無法充分利用。此外，還可借助跑分軟件等綜合評判芯片性能 。

不同的自動駕駛級別對算力有著不同程度的需求。L2級別大約需要2個TOPS，能夠實現一些基礎的輔助駕駛功能，像自適應巡航、車道保持等；L3級別則提升至24個TOPS，車輛在特定場景下可實現更高級的自動駕駛操作；L4級別的需求躍升至320TOPS，這使得車輛在更多復雜路況下都能自主應對；而最高的L5級別，對算力的要求高達4000+TOPS ，以達成完全的自動駕駛。

目前市場上主流的智駕芯片廠商產品在算力上各有特色。例如NVIDIA的Drive PX Pegasus擁有320TOPS算力，為自動駕駛汽車提供了強大的計算支持。Mobileye的EyeQ5有240TOPS的算力，也能滿足相應的駕駛輔助需求。極氪009選裝瀚智駕2.0選裝包后搭載雙Orin-X芯片，采用7納米工藝，算力高達508TOPS，未選裝車型搭載兩顆Mobileye EyeQ5H芯片，單顆算力僅為24TOPS。

算效的優化離不開軟硬結合。特斯拉HW3.0就充分展現了軟硬件協同的強大威力，國內造車新勢力也紛紛跟進。地平線征程6P更是在算效方面表現出色，它具備業內最優Transformer支持效率，支持多種先進大模型，單顆就能支持城區輔助駕駛全棧計算任務，算效領先英偉達Thor - U兩倍以上，這得益于其卓越的軟硬協同工程能力。

總之，衡量智駕芯片的性能指標是多維度的。算力是基礎，決定了芯片處理任務的速度和能力；算效則是關鍵，關乎算力能否得到充分有效的利用。不同廠商的芯片在這些指標上各有優劣，而軟硬結合的優化方式也為提升芯片性能開辟了新路徑。這些因素共同作用，推動著智駕芯片不斷發展，為自動駕駛技術的進步提供有力支撐 。