“誰才是為汽車人工智能和自動駕駛應用提供計算平臺的行業領導者？這一地位之爭愈演愈烈。英特爾、高通、NVIDIA 和三星等相對較晚進入汽車市場的后起之秀已經對 NXP、德州儀器、瑞薩科技、賽靈思等老牌企業造成沖擊。Strategy Analytics 最近與其他半導體處理器供應商進行了互動，發現這些供應商在自動駕駛方面的slogan發生了變化。在過去，他們的slogan似乎主要以自動駕駛問題的處理/大腦部分為核心內容，而現在已經轉向了更加全面、整體的定位，涵蓋傳感、車載處理、通信和云。對于英特爾和高通之類的企業來說，這種新的汽車‘四重奏’可能是一種自然的轉變，他們要么已經擁有其中許多領域的專業知識，要么正處于獲得更多專業知識的過程中。”_1

然而，要完成自動駕駛的宏偉拼圖，許多汽車半導體工藝供應商卻缺少一個關鍵部分——存儲。從主要提供駕駛輔助功能的第 2 級到提供完全自動駕駛功能的第 5 級，越來越多的自動駕駛功能已集成到汽車中，滿足這些更高級別功能的帶寬需求將讓如今大多數存儲解決方案身負重擔。

目前，汽車需要帶寬低于 60GB/s 的 DRAM存儲解決方案。目前正在開發的，是針對 2020 車型系統所采用的 I/O 信號傳遞速度高達 4266Mb/s 的 x32LPDRAM組件。目前正在設計的 2020 乃至 2023 車型都將使用 LPDRAM4。即便遵照摩爾定律，在過去幾十年因循大體可預測的線性軌跡發展（即晶體管數量大約每兩年增加一倍），我們仍可看到存儲帶寬的差距還是相當明顯。這使得人們越來越需要新的系統架構或新的存儲技術。

據估計，ADAS應用將需要 512GB/s – 1024 GB/s 的帶寬來支持第 3 級和第 4 級自動駕駛功能。美光科技正在與汽車行業的合作伙伴緊密合作，制定和開發能夠彌補這一關鍵差距的存儲解決方案。能夠滿足這一帶寬需求的產品有兩種：GDDR6和 HBM2。美光科技認為 GDDR6 是解決汽車行業可靠性和溫度范圍限制問題的最佳產品。而 HBM2 高度集成（堆疊為 4 層或 8 層，封裝在硅插入器中），可以減少解決方案的空間占用。但由于采用堆疊和硅插入器，HBM2 的成本預計更加高昂，而且還可能需要額外資源來確保其在惡劣汽車環境中的可靠性。GDDR存儲是基于 JEDEC 標準的存儲，目前已實現量產，廣泛用于游戲和視頻圖形應用。美光科技計劃利用其在圖形存儲方面的強大優勢和美光科技在汽車市場的領導地位，將這種新一代技術推向市場。

為了使自動駕駛市場成為現實，“四重奏”需要轉變為“五重奏”，即，將存儲納入未來自動駕駛汽車全面的整體格局中。這首動人的音樂，你準備好聆聽了嗎？