IBM正在努力使量子计算机能够供普通人使用，而不仅仅是那些了解奇怪的物理概念，比如叠加态、量子纠缠的人。这是通过将计算操作打包成标准配方来进行的，这种电路对量子比特进行一系列转换，量子数据存储元素比传统计算机的位适应性强得多。

量子计算电路一种操作序列构成的回路可以帮助摩根大通（JP Morgan Chase）设定金融衍生品的价格，另一种操作则帮助奔驰戴姆勒进行物理模拟，以改善电动汽车电池的化学性质。

计算在未来将是混合的，在经典程序中嵌入量子计算电路库。第三种选择是受人脑神经元启发的计算机。

5G时代到来以及AI技术的兴起，越来越多的行业将AI和IoT融合并应用到智能化领域，智能化也成了传统车企转型升级的目标和需求导向。

在汽车智能化发展过程中，自动驾驶在众多汽车应用场景中广受关注，也是门槛较高的一个领域，在对AI芯片提出更高挑战的同时，也增加了AI芯片的需求。在自动驾驶领域，目前全球已有英伟达、英特尔等不少芯片巨头公司已布局。

国内外汽车自动驾驶发展差异较大

特斯拉对未来实现L5级别自动驾驶或是完全自动驾驶非常有信心。我觉得我们已经非常接近L5级别自动驾驶了。特斯拉为此开发了自有的汽车AI芯片。

虽然特斯拉激进地推进L5级别自动驾驶，但汽车AI芯片的发展不是一蹴而就的，充分利用特斯拉完全自动驾驶电脑的能力可能还至少需要一年时间。

地平线目在车规级芯片应用也取得突破，前其征程二代AI芯片已正式量产上车，主要应用在智能驾驶舱NPU计算平台。自动驾驶环境感知方面的芯片，今年将会有突破性的产品推出。”据悉，地平线的AI芯片目前每瓦能提供2TOPS的算力。

自动驾驶芯片没那么简单，这个领域要求强AI算力，过去很多芯片公司积累的能力在这个领域不是最核心的，最核心的是要软硬件整合，开发出高效能、功耗低、成本低，且能又快又准完成的人工智能产品。

事实上，在AI芯片方面，尽管目前国外龙头企业的高端芯片算力更强，但从市场和应用的角度来说，国产AI芯片仍有很大的机会。一方面，本土AI芯片在功耗控制方面有优势；另一方面，国内有大型企业推动AI技术的创新和发展；无论国内市场还是政策层面，都为产业发展提供了很多有利的条件。

AI芯片企业基于自身发展优势，立足国内大循环，与国内整车厂协同发展，为国内主流车企量身配套也足以在国内市场立足。