在汽車 E/E 架構由分布式架構向集中式架構方向發展的過程中，自動駕駛芯片作為計算的載體逐漸成為智能汽車時代的核心。在“軟件定義汽車”趨勢下，芯片、操作系統、算法、數據共同組成了智能駕駛汽車的計算生態閉環，其中芯片是智能駕駛汽車生態發展的核心。以特斯拉為代表的汽車電子電氣架構改革先鋒率先采用中央集中式架構，即用一個電腦控制整車，域控制器逐漸集成前期的傳感器、數據融合、路徑規劃、決策等運算處理器功能。隨著自動駕駛級別的提升以及功能應用的豐富，汽車對芯片算力的需求也越來越大。
自動駕駛芯片是自動駕駛系統決策層的重要組成部分，是自動駕駛實現的硬件支撐。自動駕駛系統包括感知層、決策層和執行層，決策層是自動駕駛的“中央大腦”，由芯片、計算平臺和軟件構成。高級別自動駕駛的實現需要決策層在硬件和軟件上雙重提升，而硬件層面上自動駕駛主控芯片則是成為了自動駕駛產業發展的先決條件。
從發展趨勢來看，自動駕駛 SoC 芯片將向“CPU+XPU”的異構式架構發展，長期來看CPU+ASIC 方案將是未來主流。SoC 是系統級別的芯片，相比 MCU 在架構上增加了音頻處理DSP、圖像處理 GPU、神經網絡處理器 NPU 等計算單元，常用于 ADAS、座艙 IVI、域控制等功能較復雜的領域。隨著智能汽車的發展，汽車芯片結構形式也由 MCU 進化至 SoC。目前市面上主流的自動駕駛芯片 SoC 架構方案分為三種：（1）CPU+GPU+ASIC，（2）CPU+ASIC，（3）CPU+FPGA。長期來看，定制批量生產的低功耗、低成本的專用自動駕駛 AI 芯片（ASIC）將逐漸取代高功耗的 GPU，CPU+ASIC 方案將是未來主流架構。
