高通：研发具有通信优势的芯片
高通在2017年推出了全新的C－V2X芯片组和参考设计。此芯片和英特尔、英伟达的芯片有所不同，英特尔与英伟达的人工智能芯片对于自动驾驶系统来说是最根本的驱动，而高通的C－V2X芯片组主要用于通信系统。
我们都知道，通信网络的高速和流畅度对于自动驾驶汽车来说是异常重要的，几秒钟的延迟都可能导致重大的安全事故发生。而高通9150 C－V2X芯片组技术包括了两种传输模式，直接通信和基于网络的通信。其直接通信能力能够通过使用低延迟传输检测和交换信息来保障车辆的情境安全。
（高通C－V2X架构）
同时，C－V2X基于网络的通信功能，支持4G和新兴的5G无线网络设计，支持远程信息处理。而通过集成的全球导航卫星系统（GNSS）支持，它为车辆提供了精确的定位。另外，随着扩展通信能力和精确的定位，一辆汽车还能够与其旁边一定范围内的汽车进行通信。
在2017年年底，高通还获批了在加州公路上测试自动驾驶汽车的资格。高通总裁纳库尔·道格表示，希望高通能够成为自动驾驶领域的关键一员。
特斯拉：芯片还要靠自己
同时，特斯拉在过去的一年也将自动驾驶芯片的自主研发提上了日程，主要因为是现有的芯片供应商无法很好的满足特斯拉对于高级别自动驾驶的计算要求。此前，特斯拉的自动驾驶芯片使用的是Mobileye的EyeQ3，当时EyeQ3算是计算性能最好的自动驾驶芯片。但是由于特斯拉Model S撞卡车事件的发生，特斯拉与Mobileye合作破裂，分道扬镳。
2016年，特斯拉还使用了英伟达的Drive PX2，但是英伟达的Drive PX2有个问题就是功耗过高，算力还无法完全满足马斯克的需求。2017年12月，马斯克放出消息，特斯拉正在开发制定AI芯片硬件，自给自足。目前，该芯片已经进入到了设计完成、测试验证的阶段，我们只能静待2018年特斯拉的成果了。
其他芯片研究公司：不断超越自己
除了这几家芯片巨头，第二梯队的芯片厂商们也一边寻求与第一供应商（Tier1）或传统汽车厂商的合作，一边建造自己的生态系统，打造包括核心处理器、精密雷达、摄像头和定位技术的全方位自动驾驶操作平台。例如恩智浦在被高通收购后，推出了S32平台，这款全新的汽车处理器平台具有强大的网络能力，能大幅度提升汽车安全。
（地平线AI芯片架构）
国内也有一些研究自动驾驶汽车场景的计算芯片，例如地平线在2017年发布了其自主研发的ADAS芯片——征程。征程1．0处理器采用了地平线的第一代BPU架构，具有全球领先的性能，可实时处理1080p＠30视频，每帧中可同时对200个目标进行检测、跟踪、识别，典型功耗1．5W，每帧延迟小于30ms。
芯片是自动驾驶系统的核心，过去的2017年，各芯片企业成长迅速。其产品性能都在不断改进，这对于推进自动驾驶时代的来临将起到重要作用。
零部件供应商之——激光雷达篇
自动驾驶除了最根本和底层的软件芯片之外，还需要各种零部件例如激光雷达、感应器、摄像头等。作为Tier1（一级供应商），激光雷达领域已经形成了以Autoliv、博世、大陆、德尔福和Velodyne为第一梯队，电装、富士天通、日立等日本供应商为第二梯队的市场格局。
由于普通的激光雷达受到波长限制，在雾霾、雨雾天气下无法正常工作，因此自动驾驶车辆上主要搭载的是毫米波雷达。
毫米波雷达的四大厂家“ABCD”分别是，Autoliv、博世（Bosch），大陆（Continental），德福尔（Dephi）。
（2015年车载毫米波雷达市场份额）
目前市场上的车载毫米波雷达主要有24Ghz、77Ghz和60Ghz三类。而24Ghz的占据了最多的市场份额，24Ghz主要用于L1、L2等低级别的自动驾驶系统，因为其频率较低，宽带受限，角分辨率有限，只能于近距离环境检测。但是由于其价格较低，成为目前各自动驾驶汽车厂商主要的试验对象。
