上边是橄榄石(olivine)结构的LiFePO4作为电池的正极，由铝箔(aluminium foil)与电池正极连接，左边是聚合物(polymer)的隔膜(diaphragm)，它把正极与负极隔开，但锂离子Li可以通过而电子e-不能通过，右边是由碳(carbon)(石墨graphite)组成的电池负极，由铜箔(copper foil)与电池的负极连接。电池的上下端之间是电池的电解质(electrolyte)，电池由金属外壳密闭封装。
        磷酸铁锂电池电池在充电时，正极中的锂离子Li通过聚合物隔膜向负极迁移；在放电过程中，负极中的锂离子Li通过隔膜向正极迁移。锂离子电池就是因锂离子在充放电时来回迁移而命名的。
1、电池充电时，Li从磷酸铁锂晶体的010面迁移到晶体表面，在电场力的作用下，进入电解液，穿过隔膜，再经电解液迁移到石墨晶体的表面，然后嵌入石墨晶格中。与此同时，电子经导电体流向正极的铝箔集电极，经极耳、电池极柱、外电路、负极极柱、负极耳流向负极的铜箔集流体，再经导电体流到石墨负极，使负极的电荷达至平衡。锂离子从磷酸铁锂脱嵌后，磷酸铁锂转化成磷酸铁。
2、电池放电时，Li从石墨晶体中脱嵌出来，进入电解液，穿过隔膜，再经电解液迁移到磷酸铁锂晶体的表面，然后重新经010面嵌入到磷酸铁锂的晶格内。与此同时，电池经导电体流向负极的铜箔集电极，经极耳、电池负极柱、外电路、正极极柱、正极极耳流向电池正极的铝箔集流体，再经导电体流到磷酸铁锂正极，使正极的电荷达至平衡。
        从磷酸铁锂电池的工作原理可知，磷酸铁锂电池的充放电过程需要锂离子和电子的共同参与，而且锂离子的迁移速度与电子的迁移速度要达至平衡。这就要求锂离子电池的正负电极必须是离子和电子的混合导体，而且其离子导电能力和电子导电能力必须一致。但是，磷酸铁锂的导电性能很差。而石墨负极的导电性虽然要好一些，但是要实现大倍率放电时，仍然需要改善负极的导电性，使其的电子导电能力与锂离子从石墨中脱嵌的能力达至平衡。
        秉承着为自动驾驶研发高性能芯片的发展理念，近几年国内涌现出一批芯片初创企业，黑芝麻智能作为其中的一员，自成立就致力于大算力计算芯片与平台等技术领域的技术研发。9月29日，黑芝麻智能联合创始人兼COO 刘卫红受邀参加由东风汽车联合武汉经济技术开发区举办的举办“东方风起领航、智能驾驶跃迁——中国车谷2021智能汽车产业创新发展论坛”，期间刘卫红就自动驾驶对芯片的新发展需求及黑芝麻智能在智慧出行方面取得的成果展开了分享。
       作为百年汽车行业十分重要的变革之一，自动驾驶随着感知、决策分析等核心技术不断取得新突破，正呈现强劲的发展势头。尤其是L2+及L3自动驾驶，从现阶段的客户需求及市场成熟度来看，已经成了消费者刚需。
       据中汽中心新统计数据，在2021年上半年上市的345款新车中，有130款具备L1自动驾驶功能，158款具备L2级自动驾驶功能，L2在新车中的装配率占比高达46%，而在去年同期这一比例还只有39%，提升非常明显。
        接下来随着越来越多的终端用户在购车时开始将智能化配置作为重要的选车依据，与此同时国家在政策层面进一步给予更多的政策指引，自动驾驶有望迎来更广阔的发展空间。
        根据黑芝麻智能判断，未来自动驾驶的商业化应用有望以L3为节点，分为两条路径。其中L3及以下的辅助驾驶，会以Tier1为主导，面向主机厂提供系统集成方案。L4-L5的高等级自动驾驶，将会以互联网公司为主导，在封闭或开放路况下实现商业运营，如Robotaxi、无人物流、无人环卫等。
       目前这种多元化的竞争格局已经在初步形成。在ADAS领域，以博世、大陆集团、采埃孚等为代表的跨国零部件巨头占据了绝对的话语权，另外德赛西威、均胜电子、华为等本土供应商也在崭露头角。在Robotaxi、自动驾驶卡车、无人配送、Robobus等细分市场，则更多是由百度、阿里、美团等科技公司领跑
       “智能汽车作为一个涵盖所有新技术、新应用的超级智能终端，最核心的部分就是大脑，也就是计算芯片。”刘卫红指出。“甚至可以说，抓住了自动驾驶芯片的发展，就抓住了智能汽车产业链的核心。”因为高性能自动驾驶芯片作为硬件体系的中枢，将不仅能很好地满足智能汽车软硬件配置提升所带来的大算力需求，在电子电气架构从分布式向集中式演进、软件定义汽车甚至更复杂的车路协同体系中也将发挥关键作用。
         由于自动驾驶级别演进的需要，以及软件定义汽车趋势下硬件预埋模式的走热，目前新车搭载的传感器数量正大幅提升，从初期超声波雷达、毫米波雷达和摄像头的总搭载量在10个以内，到现在已经增加到20+了，部分甚至超过了30个，并且激光雷达也开始上车。这些传感器每天都会产生大量的感知数据，尤其是激光雷达的加入，将使得整车的算力需求呈指数级增长，背后必然需要高性能的自动驾驶芯片才能实现整车数据更好地交互。
       另外车路协同的普及应用也将催生海量的计算需求。尽管当前单车智能路线已经能解决绝大部分场景下的驾驶难题，但在一些特殊天气或者驾驶场景里，由于感知方面的不足，依旧存在很多难以解决的长尾问题。而且单车智能还面临较高的成本问题，随着L1到L5的逐步演进，整车传感器数量大幅提升，算力需呈指数级增长，都将导致整车成本居高不下。比较之下，通过车端与路测感知的融合互补，赋予整车超视距能力，可大大提升车辆的场景适应性，真正智慧交通的落地，因而受到广泛关注，成为自动驾驶发展的主要方向，甚至是高阶自动驾驶的必然选择。
       放眼全球，以中国和美国为代表的市场都在大力推进基于车路协同的自动驾驶发展。加之AI、5G等技术不断获得新突破，为V2X的进一步落地提供了重要源动力，车路协同已经得到了实质性发展。据相关数据预测，2020年至2024年，中国车路协同市场规模年复合增长率达67.8%，由此带来的计算需求也将大幅提升。因为相较于单车智能模式里车车与车云等的交互，车路协同还增加了路测感知，进一步提升了整个系统数据交互的复杂性。
       “可以预见的是，到L4/L5级自动驾驶，可能需要超过1000TOPS的神经网络计算能力，以及性能强大的CPU；其中到L5，对计算能力的要求可能要达到500K DMIPS。”刘卫红表示。因此，如何开发出算力更高、综合性能更强的芯片是行业亟待解决的问题。