【行业】近日，第三届国际汽车智能共享出行大会在广州召开。
本次会议由中国汽车工程学会和中国智能网联汽车产业创新联盟共同主办。
大会以“拥抱智慧城市新生态，共建未来出行新格局”为主题，以智能网联汽车商业化为目标，重点关注智能驾驶与智能交通、智慧城市、而构建安全、高效、绿色的未来出行是深入探讨的一大话题。
会上，弗拉基米尔·执行总裁、前麦肯锡董事·合伙人·王平发表主旨演讲。
在他看来，人工智能可以从三个方面推动汽车智能化：智能座舱、智能驾驶、车路云协作；而当前行业发展趋势有两大特点：算力大、通用性强。
以下为演讲实录（节选）： 人工智能从智能座舱、智能驾驶、车路云协作三个方面推动汽车智能化。
智能汽车对计算能力提出了越来越高的要求。
一些最新发布的汽车的计算能力已经超过了TOPS。
如今，尤其是智能电动汽车，它们拥有大量的传感器、摄像头、激光雷达，导致数据量大幅增加。
另一方面，自动驾驶的算法也更加复杂。
客观上，也需要芯片具有更高的算力。
然后我们看到一个行业趋势，我们认为它有两大特点：大算力和多功能性。
过去的L1、L2时代，数据量比较小，算法也比较简单。
现阶段主流厂商，主要是Mobile2，可能会向OEM厂商提供一揽子黑盒解决方案。
在这种情况下，OEM无法执行OTA升级。
前进到L2、L3甚至L4时代，我刚才提到上周DIANA在德国获得了L3高速公路牌照，开始首次进入L3时代。
汽车数据量更加复杂，需要更强大的芯片。
。
同时，由于OTA的加速普及，特斯拉等车企以及国内新势力已经在推广OTA，预置了未来可以不断更新的硬件、软件和算法，我们的软件可以不断升级。
现阶段，以NVIDIA为代表的国际厂商纷纷推出通用型高功率计算芯片。
所谓通用性，是指各个主机厂和算法公司都可以在此基础上进行自主的算法升级。
因此，自动驾驶主控芯片有两大发展趋势：算力大和多功能。
打造一颗算力大、通用性强的自动驾驶芯片其实是非常困难的。
我们认为存在几大挑战：首先，芯片的系统架构非常复杂。
TOPS以上的大算力芯片要求非常高，需要支持超大带宽。
这样的结构相对来说更加复杂，国家在这方面的人才储备也不足。
第二，通用AI软件战。
我们的算法需要不断升级和完善。
只有通用的AI软件站才能支持不同的算法、不同的科目。
OEM厂商和算法公司可以对其进行升级。
第三，大尺寸芯片工程存在挑战。
大型算力芯片尺寸较大，对后端封装设计、电源及热设计、量产成本控制等带来巨大压力。
因为良率挑战非常大。
例如，TOPS等大尺寸芯片需要7nm先进技术。
国内尚无先进的7nm汽车级技术。
上述挑战是我们需要与企业共同克服的。
领先的车企已经开始布局云端和车端设备。
云、车端、边缘端、终端的协同计算能力不仅仅是单一汽车的计算能力。
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