新升新能源(新能源动力汽车日渐普及)

新能源动力汽车日渐普及，驱动座舱智能科技配置升级

大数据调查显示，座舱智能科技配置需求的相关消费习惯尚在培育阶段，但仍有超过60%的用户认可座舱智能配置的价值并有望实现需求的转化，反映出用户层面的座舱智能配置需求有很大的上升空间。

目前中国市场座舱智能配置水平的新车渗透率约为48.8%到2025年预计可以超过75%，均高于全球市场的装配率水平，以期满足中国日益增长的座舱智能配置需求。

从用户购买决策的关键因素来看，根据IHSMarkit最新的调研结果，座舱智能科技配置水平是仅次于安全配置的第二大类关键要素，其重要程度已超过动力、空间与价格等传统购车关键要素，反映出座舱智能科技已成为用户购车的重要考量。

与众多成熟市场相比，早已对移动互联网与智能手机形成依赖的中国用户对座舱的智能科技配置有着更高的关注度，相关配置在中国消费者的购车决策中起着更为重要的作用。超过80%的用户对座舱智能配置表现出了购买意愿(含“非常需要”与“比较需要”)，其中对娱乐信息系统、HUD与中控大屏的购买意愿相对较高。

对于座舱来说，决定其功能和性能的关键是主SoC的算力，衡量CPU算力的单位主要是DMIPS，DMIPS是Dhrystone MillionInstructionsPerSecond的缩写，每秒处理的百万级的机器语言指令数。基本上SoC高于20000DMIPS才能流畅地运行智能座舱的主要功能(AR导航或云导航、360全景、播放流媒体、AR-HUD、多操作系统虚拟机等)。

GPU方面，只需要100GFLOPS的算力就可以支持3个720P屏幕。因此简单定义一下，CPU高于20000DMIPS，GPU高于100GFLOPS的SoC的座舱就是智能座舱。程序编译和运行过程中，代码会经过编译器转化成机器可以理解的指令。

CPU每个指令周期分为取指令、指令译码、指令执行三个过程，只有在指令执行时才真正有效，在取指令和指令译码时，CPU时间是白白浪费的，而同样的运算在不同架构不同指令集需要的指令数也不一样。

不同的CPU指集不同、硬件加速器不同、CPU架构不同导致不能简单的用核心数和CPU主频来评估性能，所以出了一个跑分算法叫Dhrystone:程序用来测试CPU整数计算性能，其输出结果为每秒钟运行Dhrystone的次数，即每秒钟迭代主循环的次数。由于在一个高级任务中，RISC可能需要更多的指令，但是其执行的时间可能会比在CISC中的一条指令还要快。由于Dhrystone仅将每秒钟程序执行次数作为指标，所以可以让不同的机器用其自身的方式去完成任务。