一、主流芯片厂商的软件平台

英伟达（NVIDIA）

- DRIVE系列：

基于GPU架构，支持L2-L5级自动驾驶，提供深度学习加速能力，集成Kafka流处理平台和48个独立神经网络。

- Orin与Xavier：针对L2-L5级自动驾驶优化，强化图形处理与AI计算能力。

地平线（Horizon）

- Journey系列（征程）：

采用自研BPU（边缘AI架构），支持L2-L4级自动驾驶，以低功耗和高AI性能著称。

黑芝麻智能

- 华山系列与武当系列：

基于ARM+NPU架构，专为L2-L4级自动驾驶设计，满足高算力需求，2024年8月成功在香港联交所挂牌。

高通（Qualcomm）

- Snapdragon Ride平台：

整合AI加速引擎，支持L2-L4级自动驾驶及ADAS功能，具备高集成度。

特斯拉（Tesla）

- FSD芯片：

自研架构（7nm制程），优化L2-L5级性能，推动硬件与算法深度整合。

其他厂商

- 安霸（Ambarella）：

CV系列SoC专注图像处理与视觉感知，适用于L2-L3级辅助驾驶。

- 英特尔（Intel）：Atom Mobileye EyeQ采用专用架构，低功耗且性价比高。

- 恩智浦（NXP）：BlueBox、S32G系列支持L2-L3级自动驾驶及网关处理。

二、典型应用场景与技术特点

数据感知层：通过摄像头、雷达等传感器采集数据，依赖深度学习模型（如Transformer架构）进行目标检测与场景理解。

决策规划层：集成多传感器融合算法，基于高精度地图和实时路况规划最优路径。

执行控制层：通过电机控制、转向信号等执行硬件动作，实现车辆操控。

三、市场生态与趋势

主机厂与供应商协同：部分厂商（如大众、华为）自研算法，同时采购芯片；英伟达、高通等提供全栈解决方案。

技术迭代：Transformer架构逐渐成为主流，推动芯片性能提升20倍以上。

国产化趋势：黑芝麻智能等企业通过IPO融资加速发展，形成多元化竞争格局。

以上软件平台覆盖了从L2到L5级自动驾驶的核心技术，未来随着算法优化和硬件升级，自动驾驶系统将更加智能与安全。