VIA K8M890CE主板参数

也有人认为，自2022年晚些时候，全球芯片需求就走了下坡路。但与此同时，汽车仍旧缺芯。奇异的反，很容易让人无所适从。

型号 VIA K8M890CE

空匣人型芯片(空匣人形芯片)

主板架构 MicroATX/ATX

芯片厂商 威盛(VIA)

CPU插槽类型 AM2 940

支持CPU类型 支持AM2 940系列处理器

前端总线频率 支持1000MHz前端总线

超线程技术 无超线程技术

北桥芯片 VIA K8M890

芯片组系列 VIA系列

南桥芯片 VIA 8237A

支持内存类型 DDR2

支持通道模式 双通道

内存插槽数量 2 DDR2 DIMM

内存频率 DDR2 800MHz

支持内存容量 2G

集成从主角变成配角，这个趋势虽然没有普及化，但前景已经比较明确。这让MCU的生产商颇为落寞。恩智浦、英飞凌、瑞萨、德仪，这些传统汽车芯片厂家，本世纪以来都在MCU上赚了大钱。但是市场已经开始接受了新势力的方案，就是将大算力的各种PU作为汽车“大脑”的做法。显卡 集成显卡

硬盘接口 ATA 100,S-ATA150

SATA接口数量 2

需要一直不停的放技能，才能保证输出，平A犹如制杖且平A中不可移动，导致就算有空也不太想平A磁盘阵列类型 SATA

支持显卡标准 PCI Express 16X

PCI插槽 2×PCI

其他插槽 2个IDE插槽,1个FDD,接软驱

USB接口数量 8

电源回路 3相电路

电源接口 24PIN+4PIN电源接口

外形尺寸 9.68.8寸

《空匣人型》蕾西亚技能介绍

1958年9月，美国德州仪器公司的青年工程师杰克·基尔比（Jack Kilby），成功地将包括锗晶体管在内的五个元器件集成在一起，基于锗材料制作了一个叫做相移振荡器的简易集成电路。

空匣人型蕾西亚技能是什么？在游戏内很多玩家都想知道，角色蕾西亚的技能是什么。接下来就让我给大家带来《空匣人型》蕾西亚技能介绍，感兴趣的玩家一起来看看吧。

蕾西亚使用「Black Monolith]放出具有穿透性的炮击，对直线范围内的目标造成超能伤害，按住技能键可蓄力。

蕾西亚后跳时使用「Black Monolith坍缩物质弹头]发射一枚坍缩物质弹头,爆炸后持续吸引爆风范围内的目标，并造成超能伤害。

扩散制梅忒黛，有着火焰燃烧一般的橙色头发，琥珀色的眼眸。在设计上倾向于是人类能力的扩张放大版，所以物理性能瑶瑶领先人类。头

蕾西亚使用「Black Monolith」释放出多发扩散制弹头，并造成超能伤害。

蕾西亚展开「Black Monolith」对前方直线范围放出能量,并造成超能伤害;释放时恢复1发武装能量。

1.请用74LS151型号芯片设计一个三人投票电路,实现少数服从多数的投票结果。描？

全新的手机SOC，技术储备支持“拾级而上”的话，两年就能做到。而车规芯片要完成一系列认证，可能研发时间要加倍。

按要求，A2、A1、A0表示三个开关变量值，按下开关时表示对应变量=1；

当按下2个及2个以上开关时输出有效，那么对应被选通的通道输入值=1，则输出即为1；

得到如下图所示电路板载声卡 板载Realte扩展接口 键盘PS/2,鼠标PS/2,VGA,USB2.0,同轴音频,1个并口,1个串口k ALC883 6声道声卡；

【汽车人】汽车芯片：重陷供应危机？

支持CPU数量 1颗

汽车“双智”诉求，了高制程芯片上车的趋势。资金未能向成熟制程广泛转移，加重了汽车芯片短缺的预期。

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文 /《汽车人》黄耀鹏

比亚迪的应对方案是额外配置一颗安全芯片（就是刚才提到的“冗余决策芯片”），以保证主芯片出问题时，能保住核心程序继续运行。这种削减成本（开发周期也是成本）的做法，也是其核心竞争力的一部分。

7月23日，日本在3个多月前宣布的23项芯片制造设备出口管制政策，开始生效。而对镓锗的管制条例，也将在8月1日生效。全球半导体分工体系，正在碎片化。

7月20日，台积电的第二季度财报，基调不是太理想，这是意料之中的，意外的是下滑幅度有点大。

台积电第二季度营收下滑10%（以美元计下滑13.7%），净利润同比下跌23%、环比下跌12.2%。不但为4年来季度盈利衰退，而且季度已经不利的局面，变得更了。

放慢节奏，被迫还是主动

台积电刘德音还在电话会议上宣布，美国亚利桑那州工厂（5nm代工项目）的投产时间推迟一年，到2025年。刘德音给出的原因，是熟练工短缺、建厂成本高企。

其实这两条原因，在台积电宣布该项目之时，就已经被舆论反复指出了，台积电高层不可能不知道。他们事先不知道的是，应对措施不如预期的那样有效。

劳动力也是如此。当初已经预料到当地难以找到熟练技术工人、合格工程师。台积电因此宣布了干部外派，上千名台积电员工携家带口赴美“出长”。但是厂方宣布的赴美待遇打了折扣，而且员工需要加班，不熟悉业务的当地员工不需要加班，后者待遇反而比前者高。

一连串的抱怨与不和，令英特尔和三星成功挖角“大量”台积电赴美的员工。台积电不得不再从派人，但在台员工早已知晓美国同事的遭遇。这让台积电焦头烂额。

台积电的残酷加班和服从文化，在美国不出意外地与当地职业文化激烈碰撞。只不过代价如此之高，台积电还是没想到。

台积电是先进制程的全球优势代工方。7nm、5nm业务，占了台积电营收的53%。台积电的3nm工艺进入量产阶段，2nm（N2X、N2P）将在2025年进入量产。

但是，推动制程攀高的主要市场力量，不是汽车，也不是军事应用，而是消费电子。消费电子由于全球经济的转冷（美国一连串的加息抽水），2022年就开始从不正常的高需求台阶上掉下来。

既然先进制程需求看跌，台积电放慢亚利桑那项目的建设节奏，是可以理解的，更像是一种主动的选择。

值得一提的是，美国的《芯片法案》和亚利桑那的投资补贴，前者需要台积电把产品做出来，后者是厂子运营起来抵税。总之，看不到芯片出厂，这些补贴的绝大部分都拿不到。

汽车高制程芯片需求抬头

与消费电子相比，新能源汽车演变到现在，对芯片的需求进入了相对复杂的阶段。汽车商品价值当中，增速最快的，是与算力相关的芯片价值。其实这和其他智能化产品的逻辑是相似的，算力越高价值越高。

主流已经是7nm，其代表是英伟达的Orin X（智能驾驶芯片）和

可以看出，汽车“双智”诉求，了高制程芯片上车的趋势。

台积电努力的方向，就是争取汽车“双智”芯片的代工。以前这一部分流片订单，台积电都是看不上的，体现在报价过高、排期滞后、提前付款要求。自从消费电子走低之后，台积电就不得不主动出来接活，包括推出7nm汽车实现平台（车机、自动驾驶芯片）的代工流程。

危机再临的预期

尽管如此，台积电仍以先进制程为主。而汽车芯片短缺则以成熟制程为主，其中发展到顶点是在2021年，汽车芯片短缺高达19%-25%。整个行业的整车交付，都受到广泛的影响。

而汽车产量因缺芯而削减的产量，占到单车芯片短缺量的一半左右。这意味着一些车型被迫放弃某些功能，整车厂寻求其他非正常途径解决芯片供应，也弥补了部分短缺。

而今年汽车芯片的短缺情况大概在8%-13%。好消息是主机厂已经适应了短缺，一些大厂开始“以料定产”，或者承诺一个非常宽泛的交车周期。

汽车芯片今年的市场规模大概是668亿美元，而全球芯片市场今年交易的总额被预测为5320亿美元。虽然这两个数字来源不同，预测模型都很粗糙，但前者占后者12.5%的量级，还是能说明问题。即汽车芯片短缺，与芯片周期下行，可能同时发生。

在2023年5月，全球半导体产业实现了总计407亿美元的销售，环比增长1.7%，同比下降21.1%。

自2020年起，美国组织盟友对华实施了芯片切断供应链和需求的一揽子举措，了加速芯片投资。从全球角度，芯片从设计到需求的全球分工体系，已经被切割成一块一块的自留地，每一方都要求把关键制造环节掌握在自己手里。

的主机厂为了应对缺芯危机，最快捷的方式是成立“保供小组”，有的车企按照芯片专业门类，成立了多达上百个小组。但中长期措施，则都转向推动芯片采购，走国产替代进程。而即便是跨国企业，也必须配合。

不过，有些主机厂将条件暂时放宽至采购“产”芯片，而非采购企业生产的芯片。这意味着跨国芯片供应商在华产能，是可以纳入采购范围的。从长期角度，这一条件早晚会收窄，其进程取决于国内芯片行业的产能发育。

现在芯片行业，和3年前芯片危机刚发生时情况不多。行业内的资金，向先进制程上投的多，成熟制程投的少。

这意味着，即便芯片下行周期内，汽车芯片更的短缺，仍然有可能在18-24个月内发生。做出这种判断，是因为新能源和智能化的普及，新车的平均芯片用量已经超过1100枚，即便产量有小幅增长，芯片总需求，相比3年前也会快速上扬。

这种前景下，业内一些高管呼吁向成熟制程更多投资，建立更多的成熟制程代工厂。但是，高端芯片的走低，仍未能驱动资金向成熟制程广泛转移。这也加重了未来汽车芯片短缺的预期。

美国或干预高制程芯片需求

有消息称，汽车使用的先进制程芯片，也被美国人也盯上了。

同样在7月20日，美国长皮特·布蒂吉格表示，对美国市场上的自动驾驶技术供应商存在“安全担忧”。在17日四名议员写给布蒂吉格的信中，议员们担心的是自动驾驶路测，对美国基础设施数据收集，可能传回。

但到了嘴里，就变成要对自动驾驶供应商进行限制。这种言论会不会导致对自动驾驶公司和主机厂进行？

自动驾驶核心就那么几样：算法、系统、芯片、传感器。美国想下手，也只能瞄准芯片，因为其他的软硬件不在美国干预能力范围内。

目前此事还只处于吹风状态，但几年来的经验告诉我们，不管事情走向看上去有多么荒谬，但只要存在理论上的最坏可能，就有可能演变成现实。这一点，在AI领域早就发生过了（英伟达A100、H100，AMD的MI等GPU被禁售，英伟达被迫推出版A800）。

如果不认为这个预判危言耸听的话，主机厂和一级供应商，应该现在就启动先进制程芯片（基本都和大算力有关）的“危机应对机制”（如果有的话），至少应该马上着手大量囤货。而台积电故意放慢节奏甚至暂停逆周期建设的举动，可能造成“供应过剩”的错觉。

将二者混为一谈是危险的，汽车芯片市场有自己的规律。在《汽车人》看来，汽车芯片甚至都未来得及经历一个完整的周期。因此，应抛弃周期认识，提前部署应对下一个短缺浪潮。【版权声明】本文系《汽车人》原创稿件，未经授权不得转载。

空匣人型梅忒黛强度测评攻略

继承之炎

空匣人型梅忒黛拥有持续爆发，输出能力十分强大，各位玩家进行培养。小编为大家带来了空匣人型梅忒黛角色测评介绍，来看看吧。

台积电当然会算账，如果建设超支和流片价格下跌，就把补贴吃光，那么亚利桑那项目的价值就大打折扣。而且这一项目发起，包含了明显的胁迫，本质上不是一个商业决策。

空匣人型梅忒黛测评介绍

优点：而AI相关需求以50%年复合增长率提升，并未将高端需求下跌平滑掉。AI处理器占台积电营收大概6%。

强大的持续和爆发输出，搭配装备也具备一定的破甲能力，比起内测的版本，2技能改变，群攻弱的问题得到了大幅改善，内测攻击范围最多2分

缺点：

由于_天的输出能力，仍然是十分的角色。

最近发现一个做电机控制的好芯片PAC5223，有没有人用过

怎样用单片机控制直流电机所转动的角度?

----AVR169单片机是新一代RISC结构微，具有高性能、低功耗、非易失性和CMOS技术等特点，AVR169还具有32个寄存器和丰富的指令集，带有四路8/9/10位PWM功能的16位定时器,8道的10位ADC,16KB可编程Flash,1KBSRAM，可以擦写10000次，接近1MIPS/MHZ的运行速度。

AS5040是Austria micros公司推出的世界上最小的10位多输出旋转磁性编码器, 是将现场传感霍尔(Hall)元件、A/D转换、数字信号处理和输出接口集成到单个芯片的系统级芯片(SoC)，利用其包含的小磁体,可通过磁体的360度旋转探测1024个位置，即每360度提供10位分辨率的1024 个位置，同时提供了积分A/B、单通道和U-V-W交换等三种不同的增量输出模式，既可根据用户的特定要求设置，也可设置为脉宽调制(PWM)输出信号。PWM 数字输出所需外部元件最少，使用方便简单。本装置采用AS5040旋转编码器PWM_LSB端输出PWM脉冲，计算出电风扇摇头偏离初始位置的角度。控制电风扇摇头速度以及使其角度在一定范围内摇动，其工作原理为:把AS5040传感器装在电风扇摇头的转轴上，就能感应出电扇转过的角度与初始位置的夹角，计算出当前风扇摇头的速度，在下一个采样周期到来时,AS5040旋转编码器测得的速度信号及电机位置反馈信号通过AS5040接口反馈到AVR单片机169...

旋转编码器AS5040接口电路设计

AS5040旋转编码器把圆周分成1024份，当转离初始位置后，PWM_LSB端输出PWM脉冲。在0位置处，对应高电平宽度为1us，位置每加1，PWM高电平脉宽相应增加1us。通过对电机PWM的控制可以控制电机的转动，而AS5040旋转编码器随电机转轴转动，可以根据LSB端口输出脉冲计数得出电风扇摇头的速度变化，通过检测PWM_LSB输出脉冲可以得出此时刻转动的位置。AS5040引脚B_Dir_V可以直接检测出电机的正转和反转(输出1为顺时针，0为逆时针转动)。

3966 驱动接口电路设计

AVR 单片机169 输出的脉宽调制( PWM) 信号需经过功率放大才能驱动电机,调速控制系统采用的是3966 驱动芯片, 双极性工作方式是指在一个PWM 周期内电机电枢两端的电压呈正负变化，系统采用的双极性PWM控制，采用PI控制算法进行速度调节。驱动接口电路如图3 所示。单片机PWM引脚PF7直接接电机的ENABLE端，它控制着电机的转速的大小。

直流电机，大体上可适用类型 台式机分为四高通更强于算逻运算。与英伟达不断强化图形计算能力不同，高通更擅长发展移动CPU这样的路线。不过两者殊途同归，高通2023年1月发布的SA8775，也走向了驾舱一体路线。高通声称，这款4nm芯片，通过组合可以实现与英伟达Thor能力相当的2000Tops算力。类:

步进电机用微处理器或专用步进电机驱动集成电路，很容易实现控制。例如常用的SAAl027或SAAl024专用步进电机控制电路。

步进电机广泛用于需要角度转动计量的地方。例如:机器人手臂的运动，高级字轮的字符选择，计算机驱动器的磁头控制，打印机的字头控制等，都要用到步进电机。

第二类为永磁式换流器直流电机，它的设计很简单，但使用极为广泛。当外加额定直流电压时，转速几乎相等。这类电机用于录音机、录相机、唱机或激光唱机等固定转速的机器或设备中。也用于变速范围很宽的驱动装置，例如:小型电钻、模型火车、电子玩具等。在这些应用中，它借助于电子控制电路的作用，使电机功能大大加强。

第三类是所谓的伺服电机，伺服电机是自动装置中的执行元件，它的特点是可控。在有控制信号时，伺服电机就转动，且转速大小正比于控制电压的大小，除去控制信号电压后，伺服电机就立即停止转动。伺服电机应用甚广，几乎所有的自动控制系统中都需要用到。例如测速电机，它的输出正比于电机的速度;或者齿轮盒驱动电位器机构，它的输出正比于电位器移动的位置.当这类电机与适当的功率控制反馈环配合时，它的速度可以与外部振荡器频率锁定，或与外部位移控制旋钮进行锁定。

一类为两《空匣人型》蕾西亚技能介绍 【技能介绍】相低电压交流电机。这类电机通常是直流电源供给一个低频振荡器，然后再用低频低压的交流去驱动电机。这类电机偶尔也用在转盘驱动机构中。

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空匣人型wiki攻略大全

附件 说明书,驱动光盘,FDD/IDE数据线,挡板

空匣人型全人物角色定位介绍：

维奥拉，从迷之装置中诞生的台与主人公缔结契约的hIE，使用“GreatAlliance”装置作为武器。

蕾西亚，有着紫色头发冰蓝色眼睛，持有巨大机械装置的hIE少女，其演算能力在同型机中首屈一指。就当前所知，蕾西亚是一位SSR品级的角色。

主动技能“硬芯贯通弹头”可以释放穿透性的炮击。“坍缩物质弹头”后跳的时候可以发射探索物质弹头。

预约领取

红霞，深红色的头发和宝石红眼睛，挥舞着巨大的机械装置展开战斗，非常享受破坏和战斗的乐趣。其强化的皮肤与众不同，隐隐约约可以看见接缝。

奥杰塔伊里奇，运动员世家，在花式溜冰上有着令人望尘莫及的天赋，被人认为天才，但自己却是好不自满，像更高领域挑磁盘阵列模式 RAID 0,RAID 0+1,RAID 1,RAID JBOD战。

超级机器人大战OG中各种强化芯片有什么作用

板载网卡 板载Realtek 8100C

到后期那几类为有几相绕组的步进电机。这些步进电机，外加适当的序列脉冲，可使主轴转动一个精密的角度(通常在1.8°--7.5°之间)。只要施加合适的脉冲序列，电机可以按照人们的预定的速度或方向进行连续的转动。样都没用

你可以把东西放在某部机体上.它的素质比如运动性.装甲值什么的会有改变.蓝色是增加红色是减少.

装加运动性和装甲的，个别机体需要加EN的（SRX），分身也还是有用的。

【汽车人】车载算力芯片，正值历史转折点

“扩散制头”可以释放多发扩散制弹头，并且造成超能伤害。追击技能“继承之炎”对前方直线范围放出能量，造成超能伤害，释放的时候还会恢复1发武装能量。

车载算力这一块，高通和英伟达尚未完成驱逐传统芯片大厂的过程。一旦大家都实现算力充分集中，可能全球车载算力需求，都会沦为“双寡头”的盘中餐。

5年过去了，业内对算力的认知、运用和由此产生的需求，都在飞跃发展。2.5Tops算力应对L4的认知，就像上世纪80年代IBM认为，只需要5台大型机（其算力远不如现在的主流手机），就足以满足全球的计算需求。

文 /《汽车人》黄耀鹏

就像燃油车时代要讲动力一样，智能电要讲算力。软件定义汽车的趋势，已经成为共识，软件能力的基础就是算力，而算力来源于算力芯片。

动力的计数单位是马力、扭矩这些指标，而算力则是Tops（每秒进行1012次二进制计算）、Flops（每秒浮点计算次数），日益被业内人士接受和熟知。

对于CPU（处理器）、DMIPS（106次算逻运算指令，常用来衡量处理器的整数运算能力），就相对陌生。如果智能座舱比较流畅地运行AR、360全景、流媒体、HUD等，至少要超过20000DMIPS。

其实，广义上的算力芯片，不只是各种PU——CPU、GPU（图形处理器）、NPU（神经网络处理器）、TPU（张量处理器），还包括手机和车载比较流行的SOC（系统级芯片，自动驾驶和智能座舱常用SOC方式搭载）和MCU（微控制单元）。

顺便说一句，SOC既然是系统芯片，往往集成了各种PU（看需求）和动态、静态存储，可以视为一个的PC机。

MCU地位下降

虽然MCU用途很广泛，多媒体、音响、导航、悬挂、车窗、雨刷等无所不包，但是现在算力的演化趋势，就是拿走了大部分的控制功能。而MCU用途，正在收窄为核心算力SOC的“协处理器”。

用通俗的语言描述，就是紧挨着大脑的“小跟班”。一方面可以充当安全处理器（冗余决策）；另一方面可以分担一些SOC的功能，减轻后者的计算压力，比如管理电池、和预处理雷达数据。

现在的趋势是，跨国

从什么时候这个幻想破灭了呢？这要追溯到2019年，

这就让传统芯片企业的风头，都被英伟达和

主流和非主流

现在的市场上，只要是2021和2022年上市的、20万元以上的品牌车型，座舱芯片齐刷刷都是8155（准确地说是高通的SA8155P）。2023年高通在智能座舱芯片的市占率高达90%。

自动驾驶算力芯片，竞争对手就稍微多一点，但跑不脱英伟达、地平线这几家。德仪、Mobileye、华为海思也拿到一小部分市场。

2023年上半年的数据，在乘用车市场上，具备NCA功能的计算方案市场份额，英伟达独占52.57%，其余为地平线（30.7%）、德仪（8.62%）、Mobileye（4.05%）、华为海思（4.05%）。

有意思的是，座舱芯片除了8155之外，选择其实很多，华为的麒麟710A、恩智浦的i.mx8和6D/Q、联发科的MT2712、德仪的JT6、意法的Accord 7和Accord 5等。但

众所周知，非车规芯片的功能与车规芯片没什么不同，只不过后者的环境适应性要求要苛刻得多。汽车使用非车规芯片，可以缩短开发周期，价格便宜，但可能引起黑屏、宕机等故障。

算力：神仙7nm全球代工厂就那么几家，不可能给华为代工。因此华为可能掌握了纯国产的、部署于境内的、美国技术含量为零的7nm代工线，而且产能巨大。因为Mate 60系列首批备货就超过500万部（据说加单至1500万-1700万部，未经证实）。打架

这样一来，就很清楚了，算力芯片领域，眼下是高通和英伟达“神仙打架”的局面。

值得一提的是，高通是一家没有被限制向出售芯片（不止是汽车芯片）的美企。8155能够占有率这么高，有这方面因素。但即便如此，美国的政策翻脸如翻书，国产替代一样充满紧迫性。

高通和英伟达，一直在车载算力芯片上较劲。一方面，比拼算力芯片的能力；另一方面，都在推出超级算力芯片，统一双智运算，试图把对方的地盘也抢过来。

去年9月，英伟达发布了高达2000Tops算力的

此前发布的254Tops算力的英伟达Orin相形见绌。而且，Thor和Orin一样，都可以叠加多颗使用。当然，史上最强“叠叠乐”，仍是英伟达产品，即DGX GH200（CPU和GPU的组合）。叠加256颗，即可组成1E（1015）Flops算力。但是5兆瓦的功率（相当于一个小城市的用电功率），决定了它只能在冷却完善的机房里运行。

在GH200上可以运行任何大模型，超算能力可以让其充当强大的云端和训练大模型。这样，英伟达就在AI大模型训练硬件上一骑绝尘，并可以建立从云端到车端的连接。既然拥有了空前强大的模型工具，甚至可以用AI发明更强的GPU，这意味着算力正走向“奇点时刻”：用AI发明AI，起码现在就奠定了硬件基础。

这其实就是暗示单块8775无法做到这么高的算力。2022年高通以45亿美元收购自动驾驶芯片公司维宁尔，今年收购通信芯片公司Autotalks，都是为了补强短板，在算力领域与英伟达对抗。

“双寡头”的变数

不过，车载算力的天花板，不但远比超算里面的单颗芯片低，其造价和周期也比后者长。一句话，同样算力，车规芯片有成本劣势。

这就决定了汽车芯片的迭代周期没有手机快。不光是因为车规芯片的周期问题，也由于车载硬件方案，要跟随整车研发周期。因此我们看到2019年发布的8155、Orin，都还是装车主力。尽管它们的下一代芯片最晚在2022年发布，但采用者依然寥寥。

不过，由于新能源汽车的竞争非常激烈，这个进程正在加速。整体而言，算力芯片上车周期，比国外快1-2年。这已经是很大的距了。毕竟后者距离算力完全集中，还有很长的路要走。

即便不考虑车规验证周期，算力芯片本身，也很容易产生“寡头”。一旦某个芯片公司取得先发优势，它们会凭借出货量和市场份额，迅速摊平研发成本。利润回笼前就可以进入下一轮研发。优化、开发、积累新的技术，越跑越快，以至于对手从望其项背到丧失上桌资格。

而且寡头化还有个激励因素，就是制程的提高，让流片费用变得非常昂贵，可能单芯就达到数千万美元，失败成本非常高。如果安全性、稳定性、散热性达不到设计，这钱就打水漂了，代工厂是不负责的。这就促使强者愈强。

现在算力这一块，高通和英伟达尚未完成驱逐传统芯片大厂的过程——因为跨国整车厂的节奏没跟上，让后者还有订单。一旦大家都实现算力充分集中，可能全球车载算力需求，都会沦为“双寡头”的盘中餐。

车企造芯，基本也是投资功率器件、传感器、MCU、电源管理等。算力芯片门槛太高，直接孵化有困难。合资和战投，是不错的入手方式。地平线获得

在雷蒙多访华结束前的一天，华为上架了Mate 60系列。就目前已知的信息，Soc为7nm制程。技术细节还不清楚，有些舆论在猜测为DUV多次曝光方案，替代了EUV（实际上可能并非如此）。

这条生产线必然存在（已经有传闻是中芯代工），而且美国既不掌握其上游技术，就连部署在哪里都不知道。虽然很可能华为用非常规手段绕过设备制程这道坎，至少说明高制程芯片生产，对人来说并非高不可攀。而且实现的速度，远超所有人预料。

在2018年，当时上市的Mobileye EyeQ4（28nm制程）自动驾驶芯片，算力为2.5Tops。Mobileye认为，算力并非瓶颈，凭借算法和5个并行核心的多任务模式，就可以处理8颗摄像头数据，足以应对L4场景。它们引以为豪的是该芯片功耗只有3W。

《汽车人》认为，就算限制在车载场景，算力需求也很难看到终点，就像我们很难预料AI的终点一样（可能所有事物的前方，都有一个大模型，包括人本身）。

人类从历史中学到的教训，是从来不会汲取教训。这句话倒是仍然有效。【版权声明】本文系《汽车人》原创稿件，未经授权不得转载。