美国菱奇LZC811B 替代SY5800 或OB3330 ，RT7304S，OB3392，BP3319mb 拼对拼SD6800B 做100W-150W 成本比这个低，性能比这个强，LZC811C做1-100W
到目前为止，来自Nvidia、Mobileye与NXP等芯片供货商的信息似乎显示他们各自的自动驾驶车辆平台概念（以及他们打算如何实现）大不相同。鉴于人人都会利用他们现有的、以及他们认为可以击败对手的东西来抢占市场地位，这可以理解。
不过值得注意的是，对汽车原厂以及一线汽车零组件供货商来说，他们面临的挑战是一样的：车子里的电子控制单元（ECU）数量越来越多，自动驾驶车辆内有各种传感器，所收集的感测数据需要被处理、分析并融合，还有安全性问题──连网汽车的罩门。
那些挑战与先进的视觉处理技术、深度学习、地图绘制等等功能息息相关，也会影响新系统架构对处理器性能的需求。
这会是Google自动驾驶车辆里面的模样吗？
所以，这里有一个价值6，400万美元的问题──今日的汽车厂商以及一线汽车零组件供货商，都已经知道2020年的自动驾驶车辆系统架构了吗？
法国新创IC设计公司Kalray的执行长EricBaissus最近接受EE Times编辑访问时，对以上问题的回答是：他们不知道，或者说还不知道；而这也是为何这家新创公司认为，其配备288个VLIW核心的大规模平行处理器数组（Massively Parallel Processor Array，MPPA），已经来到了进入市场的好时机。
Kalray最初是为法国的原子能委员会（CEA），开发核子弹模拟所需的极限运算技术；而该公司现在则是锁定关键性嵌入式市场（例如航天），还有云端运算。
Baissus认为，自动驾驶车辆也属于关键性嵌入式市场的一部分，因为这类车辆需要吸收大量来自车外、车内各个部位的数据，快速进行处理、然后用以快速做出决策；他表示，因此汽车产业：”需要可处理多域功能整合（multi-domain function integration）还有能以超高水平执行处理任务的新一代处理器。”
