> 数据图表怎样理解2.2 端到端+智驾平权，智驾SOC全面发力2025-8-22.2 端到端+智驾平权，智驾SOC全面发力 2.2.1 CNN向TRANSFORMER+BEV再向端到端进化，算力要求快速提升 （3）端到端大模型的挑战与大算力芯片的适配 端到端的大模型进一步推动了算力需求的提升。这些模型能直接从原始数据中学习复杂的映射关系，减少了对人工设计特征的依赖，但同时也需要更高的计算能力来处理大量的数据 这就要求SoC芯片不仅需要具备高算力，同时还需具备高效的AI加速单元和优化的内存系统设计。如城市NOA功能、高阶行泊车、舱驾一体的实现，均需要芯片算力达到100TOPS以上 （4）性价比考量与中算力芯片的市场趋势 尽管大算力芯片对于实现高阶智驾功能至关重要，但考虑到成本和市场需求，中算力芯片的需求也在逐步增加。中算力芯片能够在满足一定智驾功能需求的同时，提供更高的性价比，适合中端价位车型。比亚迪在“天神之眼”系统中采用了地平线的J6M芯片，实现了智驾功能的普及。这种趋势表明，未来智驾芯片市场将更加注重算力与成本的平衡，中算力芯片有望在市场中占据更大的份额图：Transformer总体架构图图：端到端系统示意请务必阅读正文之后的免责条款部分资料来源：CSDN,国元证券研究所资料来源：UML软件工程组织,国元证券研究所19国元证券综合其他
