自动驾驶SoC按算力可分为小算力(2.5-20TOPS)、中算力(20-80TOPS)和大算力(≥100TOPS)三种类型。自动驾驶对算力的需求随级别提升呈指数级攀升——L2级仅需2-2.5TOPS，L3级需20-30TOPS，L4级需200TOPS以上，L5级则超过2000TOPS。然而，算力并非唯一决定因素，存储带宽同样关键：AI运算约90%的功耗和延迟源于数据搬运，存储带宽的大小直接决定数据搬运速度和次数，在一定程度上决定了芯片真实算力的大小。
算力分级：三级架构覆盖不同智驾场景
自动驾驶SoC按算力水平可分为三种类型，各自覆盖不同的自动驾驶等级和应用场景。
小算力SoC：2.5-20TOPS
适用场景： L2级及以下辅助驾驶功能，如自适应巡航、车道保持、自动泊车等基础ADAS功能。
典型应用： 集成于摄像头模块或简单域控制器，处理单路或少量传感器数据，执行规则-based的驾驶辅助决策。
市场定位： 成本敏感型市场，追求性价比，适用于入门级和中低端车型。
中算力SoC：20-80TOPS
适用场景： L2+级高级辅助驾驶，如高速NOA、自动变道、智能避让等功能。
典型应用： 部署于自动驾驶域控制器，处理多路摄像头、雷达数据，支持基于深度学习的感知和决策。
市场定位： 当前市场主流，适用于中高端车型，是智驾功能普及的核心算力区间。
大算力SoC：≥100TOPS
适用场景： L3级有条件自动驾驶及以上，如城市NOA、点到点自动驾驶等复杂场景。
典型应用： 部署于高性能自动驾驶域控制器或中央计算平台，处理多传感器融合数据，支持端到端大模型、世界模型等先进算法。
市场定位： 高端车型和Robotaxi等运营车辆，是未来算力竞赛的主战场。
