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動力和電子架構變遷為汽車走向智能化奠定了基礎。并且算力基座支撐智能化，智能化提升需求算力投入。
繼“馬力”之后，隨著汽車軟件定義的深入發展，“算力”也成為評價汽車的重要指標。2019 年特斯拉推出 hw3.0 芯片時，144top 算力冠絕行業，隨后眾多廠商陸續推出了大算力平臺。車廠軍備競賽式的投入了對智能座艙、自動駕駛軟硬件的需求，給產業帶來了機遇。
汽車給人類出行帶來的便利，但是目前汽車也存在著安全性差、能耗高、污染等缺點。植根于汽車主要的缺點，未來汽車的發展方向#從三個方面展開：
1提高汽車行駛的安全性；
2節約能源；
3減少以#消除對生態環境的危害。
汽車的安全性包括車輛的可控制性以及撞擊保護，所涉及不僅是汽車底盤、整車等還包括道路和交通管理系統。第二、第三則與發動機緊密相關。
隨著電動技術、自動駕駛等新技術整個行業，傳統的分布式 e/e 架構也受到挑戰。
傳統的 e/e 架構受沖擊的背后是汽車行業里面掀起的兩股浪潮：#股是插電式混合動力汽車與純電動汽車的出現，三電系統的引入增加了 e/e 架構的復雜度；
第二股是智能座艙和自動駕駛的出現，ota 升級需求、大量數據處理和信號傳輸的需求對 e/e 架構提出了挑戰。在此基礎之上，傳統的分布式 e/e 架構有向域架構、中央計算架構等集中式架構發展的趨勢。
汽車智能化包括整車控制、車身控制與車載信息。整車控制和車身控制方面，-很難控制內燃機，而電機可通過電流或者電壓實現精細調節，另外控制油門剎車是自動駕駛基本功能，燃油車存在先天短板，性、度、響應度都是問題。
以下是《汽車智能化報告》部分內容：
作者 | 方文
部分內容來源于：
電動星球news；
東興-研究所《汽車智能化報告》
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