2022年智能汽车的发展趋势，哪些技术会成为主流？
事实上，随着汽车电动化、智能化、网联化、* * *享受化的不断推进，越来越多的新技术、新产品应运而生。之所以能看到今天智能汽车领域百花齐放的景象，深层原因是技术的不断进步，简单来说就是技术的赋能。我们想知道汽车为什么能自动驾驶，首先需要了解融合感知、车路协调、大计算芯片、高精度地图等技术的内容有哪些；想知道续航的上限在哪里，首先要看电池技术的程度，比如4680电池、无钴电池、固态电池、CTP/CTC、刀片电池、800V平台等。此外，车辆电子电气架构、信息安全、热管理系统、混合动力技术、燃料电池技术等庞大而复杂的技术，如同底层基础一样，决定着未来智能汽车的上层建筑。
当我们展望2022年汽车圈会有哪些新的进展时，不妨先围绕三个关键技术做一个盘点和分析。一个是大计算芯片；二、800V高压SiC平台；第三种是多域集成的中央计算架构。这三块内容将是今年迎来强劲发展和大规模登船的关键技术。下面就一个一个说吧。
01 1000TOPS大计算平台迎来量产加载元年。
近几年，我们似乎经常听到“计算能力顶尖”这个词。芯片厂商绞尽脑汁提高自家产品的计算能力指数，各车企也在不断标榜自己的车可以达到更少计算能力的性能。看来马力已经不是描述一辆车性能的唯一标准了，计算能力在如今的智能汽车时代也走到了舞台中央。那么到底什么是计算能力呢？其实计算能力简单的描述了一个芯片的计算能力，TOPS是计算能力的单位，1TOPS是指处理器每秒可以进行一万亿次运算(10 12)。这听起来是不是很夸张？其实我们可以对比一下人脑。一般人脑有6543.8+000亿个神经元。神经元越多，意味着越聪明。汽车要想代替人类思考，就必须拥有更强大的计算能力，帮助我们识别和预测道路上不可预知的环境，提高我们的驾驶安全性。所以芯片的计算能力越大，它能处理和应付的场景和功能就越多，在紧急和复杂的场景下帮助我们的能力就越强。
去年年底，广州车展发布的沙龙机器装甲龙计算能力达到400TOPS。
小鹏G9达到508TOPS
蔚来的ET7/ET5配备了33个高性能传感器，包括5个毫米波雷达、12超声波雷达和1超远程高精度激光雷达。在四颗NVIDIA Drive Orin芯片的加持下，力最终达到1016 TOPS；
这还不是全部。在米莉智行和高通开发的“小盒子3.0”的加持下，长城上的WEY Mocha的计算能力将达到惊人的1440 TOPS。
但需要明确的是，千顶的计算能力不是单个芯片，而是多个芯片集成的超级计算平台。上面我们提到蔚来的超级计算平台ADAM达到1016TOPS是因为有四个Orin芯片，单芯片计算能力254TOPS。所以我们也对目前主流芯片市场的芯片计算能力做了一个统计汇总，看看各个芯片都达到了什么水平:
根据统计可以发现，目前量产的芯片中，NVIDIA的Orin芯片计算能力最大。国产品牌中，黑芝麻的华山二号A1000Pro已经达到了196TOPS的单芯片运算能力。黑芝麻智能com杨雨欣曾经说过:“用软件定义汽车的前提是硬件先行。只有硬件的性能和计算能力准备充分，后续的软件才能快速迭代升级和扩展。所以黑芝麻的发展策略是硬件先行，尽可能多的算力。就像很多追求缸数和马力的性能发烧友一样，马力不一定需要，但一定要有。但是任何事情都有两面性。虽然给了足够的预嵌入计算能力空间，但是成本必然会上去，就看车厂和消费者是否愿意为这部分预留的计算能力买单了。
当然国内芯片厂Horizon也很优秀。去年发布的Journey 5达到了128TOPS，地平线CEO余凯也曾多次表示，地平线并不单纯追求物理计算能力，而是更注重芯片上深度神经网络算法的计算效率，即FPS(每秒帧数)。似乎是更经济的路线。
此外，国外三大巨头英伟达、高通和英特尔Mobileye在自动驾驶芯片领域的实力依然不容小觑。在刚刚结束的CES 2022展会上，三家公司也都亮出了看家本领。英伟达宣布，将有更多公司采用其open DRIVE Hyperion平台，如沃尔沃的高端品牌北极星、蔚来、、李、R Auto和知机汽车。该平台包括高性能计算机和传感器架构，可以满足全自动驾驶汽车的安全要求。最新一代的DRIVE Hyperion 8内置了冗余的NVIDIA DRIVE Orin片上系统，12个环绕摄像头，9个雷达，12个超声波模块，1个前置激光雷达和3个内部感应摄像头。
该系统具有很强的安全冗余。即使计算机或传感器出现故障，备份设备也能确保自动驾驶汽车安全地将乘客送到目的地。
高通在自动驾驶领域推出了骁龙Ride平台，可以满足L2+/L3级别的自动驾驶需求。高通最近宣布了一系列合作进展，包括帮助通用汽车打造凯迪拉克LYRIQ和帮助宝马打造其自动驾驶平台。与此同时，高通在展会上宣布扩大其技术组合，以满足自动驾驶领域不断变化的需求。
英特尔的Mobileye已经连续发布了三款芯片，分别是EyeQ Ultra，EyeQ？6L和EyeQ？6小时.也是反攻的号角。
未来，芯片的计算能力将是智能汽车发展的基石。只有不断突破计算能力，才能把智能汽车的上限拉得更高。
02 800V高压SiC平台将成为车企的法宝。
我们前面提到的芯片计算能力决定了一辆汽车的智能水平，那么我们接下来要讲的技术就是决定电动汽车充电速度的能力。要知道充电慢已经成为很多电动车用户的一大痛点，也是让很多用户不愿意尝试电动车的罪魁祸首。虽然也有电力交换技术可以大大提高能量补充效率，但受到成本高、推广难的制约。所以快充是最有发展潜力，最有可能成为主流的解决方案。
首先我们要知道充电速度是由充电功率决定的，那么我们来回忆一下高中的物理知识，功率=电压×电流，即P=U*I，那么提高充电功率只有两种方法，要么提高电压，要么提高电流。
所以发展了两条技术路线，一条是以特斯拉、氪为代表的大电流派，一条是以保时捷为代表的高电压派，其他很多厂商紧随其后。先简单说一下高电流学校。这个学校最大的困难是电流上升带来的取暖问题。同样引入发热公式:q = I 2rt，说明发热值会随着电流的上升而呈指数增长，所以如何散热就成了一个开发难题。以特斯拉为例，用250Kw功率给V3超级充电桩充电，最大电流可高达600A，发热值可想而知。然而，特斯拉使用水冷充电枪和许多其他的。而特斯拉之所以选择大电流作为发展方向是成本控制，因为高压平台的元器件会增加整车成本。从价格上可以看出，特斯拉目前在不断探索，高电压显然与之背道而驰。
那么让我们回到高压平台这个主题。传统的电压平台一般是400V V，目前高压平台把电压提升到800V甚至更高。高电压可以有效解决大电流发热的问题。小电流+高电压需要高压充电桩和车载终端的高压适配方案。
充电端:充电枪、接触器、线束、保险丝等部件要更换，升级为耐高压材料。
车载终端:车辆本身的动力电池、空调压缩机、电驱动、PTC、OBC、DC/DC等面向高压平台的部件都要进行新的设计和调整，以适应新的高压平台。
充电端的升级说起来容易，但是汽车端的组件升级需要新的技术支持才能实现。前面提到大电流的问题是发热，所以高电压的限制因素是IGBT(绝缘栅双极晶体管)，也就是绝缘栅双极晶体管。
其耐高压能力不足，需要选择新的耐高压材料来替代现有的部件。这种新材料就是SiC碳化硅。
SiC器件工作温度在200℃以上，工作频率在100kHz以上，耐压可达20kV，均优于传统硅基IGBT；。SiC装置的体积是IGBT的1/3到1/5，重量是IGBT的40%-60%。它还可以提高系统的效率。在电动车不同工况下，SiC器件的功耗比IGBT低60%-80%，效率可提高1%-3%。
但也要注意，电动汽车中IGBT的成本约占7%-10%，是除动力电池外第二贵的电动汽车配件。如果用SiC的话，目前同级别的SiC MOSFET的成本大约是IGBT的8-12倍，损耗也大于IGBT。因此，如果使用高压平台，如何控制成本也将成为车企的一大难题。
除了我们前面提到的800V高压平台，很多国产品牌也在加速布局。例如，小鹏新发布的G9将配备800V SiC平台和480Kw高压超级填充桩。
长城沙龙机械龙还支持高压平台，此外，像