在嚮全自動駕駛L5汽車的發展過程中，人工智能(AI)將在日益廣泛的自動駕駛應用中發揮著越來越重要的作用。這些應用涵蓋目標分類和路徑規劃、駕駛員/乘客監控、動力傳動優化等。該人工智能支持功能的實現，部分得益於視覺、激光雷達和雷達技術的高級深度學習能力，這預示著汽車安全、智能和環保性能將發生巨大變化。
目前，在採用非常耗電的通用處理器內核的數據中心級計算環境中，已建立了針對人工智能應用的深度學習算法和神經網絡框架。但是，相應的複雜性、成本、功耗預算和開發工作流程無法轉移到嵌入式汽車應用。因此亟需一種新方法——需要能夠利用針對汽車應用進行優化的開發工具包、推理引擎和嵌入式處理平臺，從而最大限度提高實時人工智能自動化的處理敏捷性和性能，同時滿足嚴格的車規級質量和可靠性標準。