近年来，随着汽车智能化进程的加速，车规级计算平台正经历从分布式到集中化的深刻变革。业界普遍存在的“算力无限膨胀”观念并非未来趋势，而是需要结合软件开发的实际需求进行理性审视。
在传统汽车电子架构中，多个ECU（电子控制单元）各自为政，导致系统冗余、通信效率低下。集中化计算平台通过整合计算资源，提升了系统集成度和数据处理能力，同时降低了硬件成本和功耗。例如，特斯拉的中央计算模块和NVIDIA的DRIVE平台，都体现了这一趋势。集中化不仅优化了硬件布局，还为软件定义汽车（SDV）奠定了基础。
算力的无限膨胀并非智能汽车发展的终极目标。早期，受摩尔定律影响，许多厂商追求更高算力，认为这能解决所有问题。但现实表明，过度依赖硬件升级会带来成本激增、散热困难和能源浪费。相反，未来趋势应聚焦于算力的高效利用和软件优化。软件在集中化平台中扮演关键角色，通过算法优化、任务调度和资源虚拟化，可以最大化现有算力的价值。例如，自适应算法能根据实时路况调整计算负载，减少不必要的功耗。
软件开发在集中化趋势下面临新挑战与机遇。挑战包括：确保软件安全性与可靠性（如ISO 26262标准）、处理多核异构计算环境的复杂性，以及实现OTA（空中升级）的无缝部署。机遇则在于：软件定义架构允许功能快速迭代，例如通过AI模型优化自动驾驶性能；开源生态（如AUTOSAR）促进了代码复用和协作创新。未来，软件将不再是硬件的附属，而是驱动计算平台智能化的核心。
车规级计算平台的发展应平衡硬件与软件的协同。集中化是必然方向，但需避免盲目追求算力。企业应投资于软件算法研发，构建灵活的架构，以应对多样化场景需求。最终，智能汽车的成功将取决于软件如何高效利用有限算力，实现安全、舒适和可持续的出行体验。
