随着電氣化時代的到來，汽車将不再局限于交通工具，而是與智能手機一樣成為一個可以移動的數字化平台。很顯然車企都是朝着這個方向努力。直白的說，軟體将定義汽車。既然未來汽車像手機一樣，那麼移動平台有高通8Gen1，聯發科9000，車輛軟體又靠什麼計算平台工作呢。
從目前的規模來看，面向量産乘用車的智能駕駛系統整體處于 L3及以下級别，智能駕駛技術仍在持續疊代更新中。考慮到一台車實際的使用壽命至少在十年以上。車載計算平台的算力上限決定車輛生命周期内可承載的軟體服務更新上限。是以僅僅使用當下的算力是無法覆寫未來十年内的技術更新要求。
為了友善了解我們還是以手機舉例，智能手機的晶片更新往往是一年一代，但軟體層面的更新一年會有數十次。那麼我們類比到汽車上超過十年的使用周期，主機廠在出廠時就得預置翻幾倍與現在的算力。目前晶片算力大多在十位數的Tops，而為了滿足未來，主機廠要将智能駕駛算力提升至 500-1000Tops 級别。
近年來高算力晶片的問世加速了智能汽車的更新速度，比如英偉達推出的 Xavier（30TOPS）、DRIVE Orin（254TOPS）、DRIVE Atlan（1000TOPS）。根據行業資料，實作 L3 自動駕駛的算力需達 20-30TOPS，到 L4 級需要 200TOPS以上。
抛開算力不談，車載計算平台還需要更智能。比如智能擴充，滿足多樣需求。算力可伸縮、功能可配置、體驗可更新，滿足不同使用者，不同車型需求，同時具備售後持續更新能力。
智能設計，具備高可靠性。車規級設計開發，ASIL D高功能安全，滿足高散熱、高抗震、高防護等可靠性要求。智能內建，軟體定義汽車。“Aurora”面向SOA的開放平台設計，滿足不同軟體應用需求的快速內建和部署。
另外，未來的計算平台還得具備中央算力。內建智能座艙、智能駕駛、網聯服務等在内的核心功能域，實作從“域控”到“中央計算”的跨越，符合半導體後摩爾時代的演進方向。