随着自动驾驶技术的日益进步和ADAS渗透率的提升，汽车对于传感器数量以及算力要求也随之提升，并直接刺激了车载AI芯片技术的提升与演进。
车载AI芯片对比的五大维度
维度1：算力与能效比
算力与能效比是芯片最核心的竞争力，高算力与高能效比的芯片往往能够更高效稳定地实现自动驾驶。在算力方面，行业一般认为，L2需要的计算力在10TOPS以下，L3需要30-60TOPS，L4需要超过100TOPS，L5需要超过1000TOPS。芯片是自动驾驶汽车的核心计算单元，为了实现高等级的自动驾驶技术，与之相对应的芯片算力需求也就越高。
与此同时，优秀的芯片不仅需要在绝对算力方面拥有强大的竞争力，还要兼顾到能效比。自动驾驶载芯片往往配置在电动汽车上，自动驾驶芯片的能耗情况也非常重要。高能效比的芯片不仅能够为汽车节约大量的电力，还能产生更少的热能，有助于芯片模组的散热与高性能稳定运行。
在算力方面，英伟达的Orin芯片以200TOPS的算力水平处于领先水平，Xavier芯片是现在市面上已经量产的芯片中算力最高的芯片之一，公司的解决方案更是算力最高。Mobileye公司虽然EyeQ5算力仅有24TOPS，但其能效比达到了2，同时，硬件与软件高度耦合的特点也使得Mobileye在芯片算力并不高的情况下就表现出了不俗的自动驾驶能力。
在能效比方面，中国公司地平线与黑芝麻科技计划于未来2年内推出的征程5和华山二号A1000分别达到了5和6TOPS/W，远远领先其他竞争者。同时，英伟达的低能效比虽然一直被诟病，但其计划于2022年推出的DRIVEAGXOrin解决方案能效比却达到了2.7，算力更是达到了2000TOPS，基本满足L5级别要求，极具竞争力。
维度2：软硬件耦合度
自动驾驶芯片的软硬件耦合度对芯片的效率有着非常重要的影响，软硬件契合的系统往往拥有更好的表现。高度耦合的软硬件一般拥有更高的计算效率，但同时也限制了下游厂商在自动驾驶领域开发的自由度。与之相反，软硬件耦合度较低的公司则可以提供给下游厂商更高的自由度与灵活性，但这一灵活性带来的弊端就是如果软硬件之间没有形成有效的契合，芯片的表现可能会大打折扣，同时也会对驾驶系统的稳定性造成影响。
以Mobileye为例，其「软件+芯片」的黑箱子解决方案软硬件耦合非常紧密，开放性较低，这一特点使得他们即使在芯片算力方面没有绝对的优势，也能实现非常高等级的自动驾驶。但同时，他们这一模式也饱受争议。在自动驾驶时代，数据往往是一家公司的核心竞争力，任何一家厂商都不愿将核心数据与算法拱手相让，通常情况下，Mobileye只会将处理后的感知目标结果输出给车企，而不会提供原始数据，因此，很多厂商在与Mobileye合作时会有更多的顾虑
与Mobileye公司相反，英伟达则采用了高度开放的解决方案。英伟达开发的NVIDIADRIVE平台提供从底层运算、操作系统层以及应用层在内的全套可定制的解决方案，下游公司可在其平台上开发自己的自动驾驶程序并拥有自有数据，自由度较高。但与此同时，高度的自由性也很可能意味着低耦合度，传统车企的软件算法研发能力较弱，自动驾驶的落地表现会受到一定程度的影响。
除了这两家公司以外，地平线定位在二者之间，可提供具有开放性的计算平台和软件算法，从而提高了与车企的配合效率，差异化竞争赢得了更多市场青睐；黑芝麻与英伟达类似，集中精力提升硬件性能，将软件与算法的设计工作开放给了主机厂；华为拥有自研芯片与开发平台，对外提供完整的解决方案，软硬件耦合度偏高，车企与华为的合作时也更加谨慎。
维度4：ADAS功能实现度
芯片代系的演进往往意味着更高级别ADAS功能的实现，最终目标是实现L5完全自动驾驶。ADAS是在复杂的车辆操作过程中为驾驶员提供辅助和补充，并最终实现无人驾驶，主要包括FCW、LDW、LKA、AEB、ACC、ICC、TJA、APA、TJP、HWP（HighwayPilot，高速公路自动驾驶）、HWC、CCF（城市自动驾驶）等。
从芯片的演进中看出，低等级的芯片往往只能实现L1、L2级别的辅助驾驶，而随着芯片算力的提高与技术的成熟，各公司逐渐可以实现更高级别的辅助驾驶。目前来看，Mobileye的EyeQ5与英伟达的Xavier在同一代系芯片中可实现功能最多、表现最好。
维度5：车规级认证
通过车规级认证意味着该芯片可以更快的打入市场，认证等级越高则可获得整车厂越多的青睐度。汽车标准需认证可靠性标准AEC-Q系列、质量管理标准ISO/TS16949其中之一，此外需要通过功能安全标准ISO26262ASILB(D）。
ISO26262主要包括四个等级，分别为ASILA/B/C/D。ISO26262安全是汽车电子元件稳定性优劣的评判依据之一，通过该等级代表其产品稳定性合格、耐用，但不代表算力、能效比高。
车规级芯片标准远高于消费级，认证流程长，通过认证的芯片往往拥有更强的市场竞争力。车载芯片工作环境更为恶劣，相比于消费芯片及一般工业芯片，汽车芯片的工作环境温度范围宽（-40至155摄氏度）、高振动、多粉尘、多电磁干扰。
同时，汽车对芯片的可靠性安全性要求高，一般的汽车设计寿命都在15年或20万公里左右，远大于消费电子产品寿命要求。在相同的可靠性要求下，系统组成的部件和环节越多，对组成的部件的可靠性要求就越高。