自動駕駛改造電動車大腦，市場預期具備人工智能運算功能的系統(tǒng)單芯片（SoC），將成為L4級以上自動駕駛芯片主流；包括特斯拉（Tesla）、英偉達（Nvidia）等國際大廠積極布局。

中國臺灣資策會產(chǎn)業(yè)情報研究所（MIC）資深產(chǎn)業(yè)分析師何心宇分析，電動車（EV）和自動駕駛（AD）加速車用控制器（MCU）朝向區(qū)域和集中控制應用發(fā)展，需要更高的運算能力及高整合的設計架構，因而帶動車用控制芯片朝向系統(tǒng)單芯片（SoC）轉型。

特別是電動車的自動駕駛功能，何心宇預期，系統(tǒng)單芯片將和車用控制芯片產(chǎn)生競爭關系，尤其是在L4級以上的自動駕駛功能，將會減少微控制器，增加具備人工智能運算能力的系統(tǒng)單芯片，透過區(qū)域性設計架構整合感測組件。

觀察目前自動駕駛系統(tǒng)單芯片廠商發(fā)展趨勢，何心宇指出，例如電動車大廠特斯拉改采自主設計研發(fā)自動駕駛系統(tǒng)單芯片，傳統(tǒng)車廠包括BMW和奧迪（Audi）等廠商的自動駕駛芯片架構，則是采取L2級堆棧L3級的設計，整合控制器和系統(tǒng)單芯片。

法人預估，未來L4級以上的自動駕駛系統(tǒng)單芯片，將透過增加神經(jīng)網(wǎng)絡單元，提升更高效能的人工智能運算能力。

觀察自動駕駛系統(tǒng)單芯片設計，法人指出，主要有三大架構，其中，GPU芯片大廠英偉達和特斯拉采用處理器整合特殊應用芯片和繪圖芯片（CPU+ASIC+GPU）設計架構；英特爾（Intel）轉投資的Mobileye和中國的地平線（horizon robotics）采用CPU+ASIC架構；Alphabet旗下子公司W(wǎng)aymo和中國百度的Apollo則采用CPU+現(xiàn)場可程序邏輯門陣列（FPGA）架構。

全球芯片設計和軟件廠商積極布局自動駕駛系統(tǒng)單芯片，法人表示，美國包括英偉達、Mobileye、高通（Qualcomm）、賽靈思（Xilinx）等，法國有VSORA、瑞典有高通日前敲定收購的Veoneer等；中國大陸則包括地平線、華為旗下海思（Hisilicon）、小米投資的黑芝麻智能（Black Sesame Technologies）、芯馳科技、寒武紀科技等。

值得注意的是，鴻海集團在電動車半導體布局上，也鎖定智能網(wǎng)關的ZCU、智能駕駛系統(tǒng)單芯片及車用信息娛樂系統(tǒng)（IVI）智能座艙系統(tǒng)單芯片三大領域。

法人分析，Mobileye目前在L1和L2級自動駕駛芯片市占率超過70%，英偉達鎖定L3級以上自動駕駛系統(tǒng)單芯片，絕大部分中國廠商還無法量產(chǎn)自動駕駛單芯片，僅地平線量產(chǎn)少部分芯片切入中國本土理想電動車。

觀察車用控制器、系統(tǒng)單芯片在電動車和自動駕駛的競合關系，何心宇認為，短期內系統(tǒng)單芯片還無法完全取代車用控制器，因為汽車是復雜的系統(tǒng)，電動車底盤車身和動力系統(tǒng)依舊是以車用控制器為主。

她以特斯拉Model 3的底盤車身控制平臺為例，相較于Model S的分布式架構，Model 3底盤車身平臺采用區(qū)域式控制架構，控制器數(shù)量減少有限，且控制器整合相關功能。

何心宇預期，電動車底盤車身應用的微控制器需求數(shù)量仍會持穩(wěn)，不過功能趨于弱化、以制動功能為主；電動車和自動駕駛趨勢也不會明顯改變動力系統(tǒng)所需的車用控制器。

此外，她認為，電動車新增的電池管理系統(tǒng)（BMS）、整車控制器（VCU）和減速箱等，仍需要高階位的車用控制組件，因此電動車所需高階位的主控制器價格反而會更高，動力系統(tǒng)區(qū)域的控制器則將呈現(xiàn)價量齊揚。