为了实现自驾车愿景，传感器融合(Sensor Fusion)已成不可或缺的关键技术。但除了传感器融合外，在芯片上执行的各种算法也必须进一步融合，才能让自驾车具备更多样化的感知及应变能力。事实上，不只是车用芯片，未来大多数芯片的设计过程，都必须将算法融合列入设计考虑中。
新思科技(Synopsys)董事长暨共同执行长Aartde Geus表示，汽车产业不断朝向智能化精进，促使软硬件整合和算法融合技术受到更高重视。例如，车对车(V2V)与车对各种对象(V2X)通讯与各式各样感测技术的出现，使得汽车产业复杂度不断提升，驱动将各种不同的算法融合在一起的需求。而这种融合方式就如同汽车组件的感测融合(Sensor Fusion)技术一样，将所有不同的感知融合在一起。
Aartde Geus谈到，以新思科技而言，该公司提供许多IC设计与芯片系统的解决方案，但这些方案不能独立看待，而是要整合起来通盘探讨，才能形成新的平台概念，并且让此平台具备多样化功能与应变能力。
Aartde Geus说明，过去芯片设计的过程都是一个个独立执行的计划，但若在建构某件事情的过程中出现错误，而下一个阶段的计划若未能妥善解决，或设计者无从得知下一个阶段会如何进行，可能导致建构的方向错误。
有鉴于此，推动算法融合的动机，即是希望不要个别看待这些不同的计划。Aartde Geus表示，不同计划当中都包含许多不同的算法，设计者可以开始融合这些不同的算法，并进一步找寻两个算法之间共通的算法进行融合。当然，这会造成更多物理化的编程，因为设计者必需要了解如何融合这两种或两种以上不同的计划。但如果算法融合得宜，设计者可得到更多预测的结果，不过同时，芯片设计会更加困难，复杂度也会跟着提高，以及更难以控制。
Aartde Geus举例，在芯片设计过程中，**阶段计划是使芯片可以测试，故须在芯片上面放更多线路，将芯片讯号从里面输出；下一个计划的目标是如何将芯片设计物理化，但不幸的是，芯片中夹杂许多不同的线路，使得芯片设计物理化更加困难。因此，如果**阶段的计划能预先得知下一个计划的问题，则设计方法就会有所不同。
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