图35.L1到L5级别无人驾驶汽车对算力需求成倍增长
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4.2.Transformer 大模型要求自动驾驶芯片具有更强的计算能力 Transformer+BEV 自动驾驶大模型的应用推动车端算力需求提升。车端算力用于量产车上自动驾驶模型推理的过程，可以理解为将训练好的自动驾驶模型部署在车端，自动驾驶汽车实时采集的图像输入到训练好的模型中，依据模型参数算出结果的过程。自动驾驶算法向大模型迭代，参数量大幅提升；同时，随着摄像头精度提升、多传感器融合方案从后融合走向特征级融合，数据量大幅提升，以上因素共同作用使得对车端算力需求提升。根据罗兰贝格的预测，L3 对算力的需求是 L2 的 10 倍。
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