传统功能汽车采用分布式电子电气架构，离散化的ECU软硬件紧耦合且各ECU之间独立性较强，硬件资源无法共享且形成数据孤岛，对用户新需求反馈的整体周期长达20个月以上，难以形成持续快速迭代的软件开发模式。
因此，软件定义汽车开发模式驱动整车电子电气架构由分布式向中央集中式演进，其核心是车载计算的集中化发展，高集成化的域控制器、车载中央计算平台是关键。
智能座舱是实现千人千面汽车驾乘体验的重心所在，新势力车企与领先自主品牌车企率先发力，“大屏化”、“多屏化”、“多模态交互”、“一芯多屏”成为座舱发展的热门趋势，伴随着传感器规模的增长与交互模式的复杂化，智能座舱对芯片的算力需求亦水涨船高。
座舱高算力需求驱动下，以高通第3代汽车数字座舱平台为代表的高性能处理器成为领先车企旗舰车型的主流选择，骁龙系列芯片加速上车。
在感知、交互、场景应用持续升级的背景下，座舱芯片需支撑大规模传感器数据处理、持续攀升的AI算法数量与海量应用软件服务，座舱数据量与处理需求将超过手机，算力需求飞速增长。作为操作系统级车联网解决方案供应商，梧桐车联认为座舱计算平台大算力发展已成必然趋势。大算力的座舱SoC芯片将减少组件数量，降低架构复杂程度，智能座舱计算平台将持续向集成式解决方案演进。
伴随着ADAS辅助驾驶功能在新车市场上渗透率的不断提升，新势力与领先自主品牌车企在智能驾驶领域的厮杀日益激烈，智能驾驶传感器配置走向“内卷”，以蔚来、小鹏、极狐为代表的车型更是率先宣布激光雷达量产上车。当前智能驾驶芯片市场呈现Mobileye与英伟达二分天下之势，以地平线、海思为代表的本土化芯片厂商凭借AI计算与大算力优势在自主品牌车企市场中占据一席之地，率先实现国产芯片量产上车。
为保证车辆在全生命周期内的持续软件升级能力，主机厂在智能驾驶上采取“硬件预置，软件升级”的策略，通过预置大算力芯片，为后续软件与算法升级优化提供足够发展空间。以蔚来、智己、威马、小鹏为代表的主机厂在新一代车型中均将智能驾驶算力提升至500~1000Tops级别。
对于L3级别及以上的智能驾驶系统而言，传感器数量的增加及分辨率的提升带来海量数据处理需求，算法模型的复杂程度亦大幅提升，驱动算力需求迅速增长。软硬件解耦的智能驾驶芯片是实现算法持续迭代升级的基础，以英伟达为代表的开放算法生态的芯片更受主机厂青睐。
