汽车芯片路测产生的EB级数据，主要流向感知融合、决策规划、高精地图更新、仿真验证四大核心自动驾驶场景，并直接拉动对DRAM（用于程序运行）和NAND（用于数据存储） 两类车载存储芯片的容量与带宽需求。
感知融合与实时处理
路测数据中，摄像头、雷达、激光雷达每秒产生大量原始图像和点云数据。这些数据需在车载芯片内实时完成感知融合——将不同传感器的信号对齐、识别出车辆、行人、车道线等目标。这一过程对DRAM的容量和带宽要求极高：L2级车单车DRAM容量需求约8GB，L3级升至16GB，L5级则达到74GB；带宽方面，L2级需25-50GB/s，L3级达200GB/s，L4级之后提升至1TB/s。DRAM主要用于存放运行中的程序和临时数据，确保感知算法流畅执行。
决策规划与高精地图
融合后的感知结果进入决策规划模块，生成行驶路径和驾驶指令。同时，路测采集的连续场景数据（如道路标线、交通标志的精确位置）被用来持续更新高精地图。这两类场景对NAND的存储容量需求增长最为显著：L2级智能驾驶一般只需8GB NAND，L3级攀升至128-256GB，L5级最高可能超过2TB。NAND负责存储这些连续数据（如地图底图、历史路测日志），并支持“端-边-云”架构的数据缓存与回传。
仿真验证与训练回灌
EB级路测数据中，大量数据用于仿真验证——将真实路况数据回灌到自动驾驶算法模型中，进行闭环测试和AI训练迭代。这一环节需频繁读写海量数据，对存储系统的读写性能提出高要求。当前车规NAND正从e-MMC向UFS升级：UFS4.0写入速度达2800MB/s，是e-MMC5.1的15.6倍，最大容量达1TB，显著提升仿真验证效率。
常见问题
路测数据对汽车芯片的具体拉动体现在哪里？
路测产生的EB级数据直接转化为对车载存储芯片的需求——DRAM用于算法运行时的临时数据缓存，NAND用于连续数据的长久存储。随着自动驾驶等级提升，单车DRAM和NAND的容量、带宽均呈倍数级增长，并带动产品从DDR2/3向DDR4/5、从e-MMC向UFS升级。
不同自动驾驶等级对存储容量的需求差异有多大？
差异显著。以NAND为例，L2级智能驾驶仅需8GB，L3级升至128-256GB，L5级最高可能超过2TB；DRAM方面，L1/2级单车需求约8GB，L3级16GB，L5级达74GB。高等级自动驾驶对存储芯片的容量要求呈指数级跃升。
当前哪些芯片厂商在车载存储领域布局领先？
车规DRAM市场由美光主导（市占率45%），北京君正（收购ISSI）位居第二（15%）；车规NAND市场由三星、铠侠、海力士等龙头主导。国内厂商如兆易创新、东芯股份正通过小容量利基产品逐步切入车规市场。