如果你对该问题感兴趣的话，推荐你看看《汽车行业车载智能计算平台深度研究：架构、趋势、格局》这篇报告，下面是部分摘录的内容，具体请以原报告为准。
板级：即 PCB 板，其上集成了 SoC、I/O 接口、内存、电源模块以及其他电子器件。更高阶的自动驾驶功 能对计算平台的算力要求越来越高，考虑冗余的功能安全要求，单 SoC 设计已经无法满足要求，计算平台需要 集成多个主 SoC。
片级：即系统级芯片（SoC），主控芯片上集成了多个和多类计算单元。在传统 PC 时代，各个核心芯片都 是以独立的方式存在，比如英特尔和 AMD 的 CPU、NVIDIA 的 GPU 等。到了移动互联网时代，由于体积功耗 方面的要求，主芯片集成度大幅提升，除了 CPU 和 GPU，通常还包含了音频、多媒体、显示、安全、通信、 AI 计算等子单元。高度集成的 SoC 自然成为自动驾驶计算平台的首选。
核级：即芯片的计算单元，如 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等。不同种类的计算单元有各自的优势，分别负 责不同任务。CPU 通用性最强，主要负责复杂逻辑运算；GPU 通用性不如 CPU，但计算能力高，适合同时处理 大量的简单计算任务，如运行深度学习算法；FPGA 和 ASIC 是专用型计算单元，针对某类运算定制，以达到最 优的性能和功耗比。这类计算单元主要用来运行如神经网络等 AI 算法。
