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车路协同场景下的计算芯片需求.docx
资料介绍
车路协同场景下的计算芯片需求
一、车路协同系统架构与芯片角色
车路协同（V2X）是智能交通系统的核心组成部分，通过车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）、车与云（V2N）之间的实时通信，实现超视距感知和协同决策。在这一系统中，计算芯片分布在两个主要节点：**车载单元（OBU）**负责车辆端的通信处理与边缘决策；**路侧单元（RSU）**负责道路端的感知融合和广播分发。
与纯单车智能方案不同，车路协同对计算芯片提出了独特的技术要求。车载单元不仅需要处理本车传感器数据，还需实时接收和处理来自路侧和周围车辆的信息，并进行时序对齐和置信度评估。路侧单元则需要融合多个路侧传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达）的感知结果，生成全局交通态势图，并通过低延迟通信信道分发给周边车辆。这要求计算芯片具备多源数据融合、低延迟通信处理和确定性调度的能力。
二、边缘计算处理能力
车路协同场景中的边缘计算任务包括数据融合、事件检测和决策建议。在路侧单元中，计算芯片需要实时处理来自多个传感器的数据流。以典型十字路口为例，RSU需同时处理4至6路摄像头视频流、2至4个毫米波雷达点云和1至2个激光雷达点云，进行多传感器融合，在统一的时空坐标系中生成路口全局感知信息。
这要求路侧计算芯片具备50至100 TOPS的AI算力，以及对应的视频编解码和数据传输能力。与车载芯片相比，路侧芯片的功耗约束相对宽松，但对环境适应性（户外全天候工作，-40°C至+85°C）和长期可靠性（7×24小时不间断运行）的要求更为严格。2026年的典型路侧计算方案采用车规级SoC配合工业级防护设计，兼顾了算力性能和环境适应性。
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| 16-车路协同场景下的计算芯片需求.docx | 38K |
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