目录
- 智驾芯片
- 智驾控制器的底软测试
- 软件分层
- 实车测试、HIL仿真测试、集成测试、软件测试
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- 一、软件测试（Software Testing）
- 二、集成测试（Integration Testing）
- 三、HIL仿真测试（Hardware-in-the-Loop Testing）
- 四、实车测试（Vehicle Testing）
- 四者的关系与测试流程
- **一、测试目标与核心原则**
- **二、测试方案框架（按阶段划分）**
- **三、关键支撑：工具链与场景库**
- **四、风险与应对**
- **总结**
- **一、经纬恒润：路测数据回灌与HIL仿真闭环方案**
- **二、Waymo：Robotaxi规模化测试与安全冗余验证**
- **三、百度Apollo：合规性测试与数据安全实践**
- **四、小马智行：量产化测试与冗余架构验证**
- **五、特斯拉：影子模式与端到端模型测试**
- **六、国家智能网联汽车创新中心：标准化场景库与仿真测试**
- **总结：成功测试方案的共性**
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智驾芯片
智驾芯片，是用于汽车智能驾驶系统的核心处理器芯片，其主要功能是处理来自车辆传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）的数据，并通过复杂的算法进行分析和决策，从而实现车辆的自动驾驶或辅助驾驶功能。
- 工作原理：智驾芯片通过集成CPU、GPU、NPU等多种功能单元，协同处理传感器收集的大量数据。例如，黑芝麻智能的华山二号A1000芯片内置8颗中央处理器，其NeuralIQ ISP图像信号处理器能够支持多达12路摄像头信号输入，让摄像头在超低光和大逆光场景下清晰成像，处理后的图像会被传送到DynamAI NN神经网络处理器中进行推理和决策，从而实现智能驾驶功能。
- 主要类型及代表产品：
- 大算力芯片：可以实现复杂的城市环境自动驾驶，具备极高的计算能力和处理性能，能够处理大规模的深度学习任务和复杂的传感器数据融合，功能上以L2+级别自动驾驶功能为主。英伟达的Thor预计于2025年开始量产，算力强大；特斯拉的AI 5芯片已正式进入量产阶段，预计算力达到2000-2500TOPS，采用台积电3nm N3P工艺。
- 中算力芯片：计算性能和实时处理能力较强，可支持更复杂的自动驾驶算法和功能，典型场景为高速NOA。地平线J6E/M是面向中阶智驾市场的城区性价比与高速NOA方案，其中J6M算力为128TOPS，采用第三代BPU“纳什架构”，适合城市复杂路况下的实时交互。
- 小算力芯片
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