智能驾驶通过搭载先进传感器、控制器、执行器等装置，融合信息通信、物联网、大数据、云计算、人工智能等新技术，实现车内外以及车辆间的智能信息交换、共享、协同控制功能，与智能公路和辅助设施共同组成智能移动空间和应用终端的新一代智能出行系统。
随着汽车智能驾驶的进一步普及和发展，相关技术迎来了快速发展期，尤其在环境感知领域，各种传感器的使用以及如何优化、组合、处理传感器给出的信息，成为各家驾驶芯片供应商竞争的焦点。目前主流智能驾驶芯片厂商相继推出了摄像头结合优化算法，搭载超声波、毫米波雷达、激光雷达等感知硬件的解决方案，并开始逐步搭载到量产车上。
智能驾驶系统分为感知、预测、规划、决策等模块，其中感知模块主要负责车周信息感知和目标检测。新型的智能驾驶数据采用基于感知大模型的方案，利用BEV（鸟瞰视图）+Transformer（自然语言转换）实现不同类传感器特征级融合，更加灵活、高效地感知和处理数据。目前国内车企主流方案多采用多模态传感器融合方案，普遍采用11~12个摄像头以及多个超声波雷达、毫米波雷达、1~3个激光雷达，而“BEV + Transformer”方案的应用可减少目前成本依然较高的激光雷达搭载数，将整体成本压缩50%左右。因此，在当前价格敏感的市场竞争中，“BEV + Transformer”方案势不可挡。
精简传感器配置的情况下，算法的可靠性和灵活性非常重要，“BEV + Transformer”方案对核心计算能力提出更高的要求，需要大算力芯片适配。算力的提升，要求更高的运算速度、更大的数据吞吐量、以及更大的数据存储量，对封装形式及性能也提出了更高的要求。目前高算力SoC由于其低电感及高散热需求，通常采用FCBGA或FCCSP形式；Chiplet技术也逐步被一些企业采纳，包括Si Interposer，Si Bridge等多种实现方式。未来迎合消费级产品的发展趋势，混合键合及3D封装也将逐步出现在高级别智能驾驶芯片封装上。
除核心算力芯片外，毫米波雷达、激光雷达等传感及处理芯片也起着非常重要的支撑作用。毫米波雷达的多收发天线集成，激光雷达的MEMS微振镜以及光学器件结合都是目前对这类产品封装的主要需求。在集成领域，系统级封装（SiP）是主要的封装解决方案，其中AiP（Antenna in Package）是专门针对集成天线控制、处理的封装解决方案，在一些需要集成光学器件的封装上，如何针对器件的特殊性，设计相应的工艺流程及条件，成为此类封装必须要关注的部分。
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