美國菱奇LZC811B 替代SY5800 或OB3330 ，RT7304S，OB3392，BP3319mb 拼對拼SD6800B 做100W-150W 成本比這個低，性能比這個強，LZC811C做1-100W

到目前為止，來自Nvidia、Mobileye與NXP等芯片供貨商的信息似乎顯示他們各自的自動駕駛車輛平臺概念（以及他們打算如何實現）大不相同。鑒于人人都會利用他們現有的、以及他們認為可以擊敗對手的東西來搶占市場地位，這可以理解。

不過值得注意的是，對汽車原廠以及一線汽車零組件供貨商來說，他們面臨的挑戰是一樣的：車子里的電子控制單元（ECU）數量越來越多，自動駕駛車輛內有各種傳感器，所收集的感測數據需要被處理、分析并融合，還有安全性問題──連網汽車的罩門。

那些挑戰與先進的視覺處理技術、深度學習、地圖繪制等等功能息息相關，也會影響新系統架構對處理器性能的需求。

這會是Google自動駕駛車輛里面的模樣嗎？

所以，這里有一個價值6，400萬美元的問題──今日的汽車廠商以及一線汽車零組件供貨商，都已經知道2020年的自動駕駛車輛系統架構了嗎？

法國新創IC設計公司Kalray的執行長EricBaissus最近接受EE Times編輯訪問時，對以上問題的回答是：他們不知道，或者說還不知道；而這也是為何這家新創公司認為，其配備288個VLIW核心的大規模平行處理器數組（Massively Parallel Processor Array，MPPA），已經來到了進入市場的好時機。

Kalray最初是為法國的原子能委員會（CEA），開發核子彈模擬所需的極限運算技術；而該公司現在則是鎖定關鍵性嵌入式市場（例如航天），還有云端運算。

Baissus認為，自動駕駛車輛也屬于關鍵性嵌入式市場的一部分，因為這類車輛需要吸收大量來自車外、車內各個部位的數據，快速進行處理、然后用以快速做出決策；他表示，因此汽車產業：”需要可處理多域功能整合（multi-domain function integration）還有能以超高水平執行處理任務的新一代處理器。”