由于自动驾驶功能的日益复杂及AI算法的集成，车载芯片的计算效率需要进一步优化。该团队的解决方案是专注于特定数据类型的量化，并基于FPGA进行实现。在软件方面，涉及编译器和程序库的支持；在硬件设计方面，需要针对数据类型设计基础计算库，并优化并行计算。项目目前处于原型阶段，由教授负责编译器开发，团队成员负责数据分析和平台搭建。项目的难点在于如何确保安全性，同时进行数据量化、自动化混合精度编译代码，并提供相应的硬件支持库。由于项目涉及软件开发、硬件设计及工具链的整个流程，工作量庞大且技术难度较高，团队希望通过平台寻找合作的公司和高校。

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