而且，ADCU还可以执行基于车载环境传感器和其它信号输入的环境模型EM。该环境模型涵盖了从路径规划算法到决定最佳路径（从安全，便利，环保的角度）最后到协调多执行器（如，刹车，悬架控制等）协同工作等一系列方面。
其接口涵盖底盘，动力总成，驾驶辅助、多种通讯方式（FlexRay， LIN，等），并且是AUTOSAR架构。是一个模块化分级式处理平台，支持中央域模式的车辆拓扑结构。主机厂可以针对环境识别或驾驶功能进行模块化选择和部署，扩展软件还可以根据每台车不同的基础设施和计算功能进行优化调配。
此前，另一家知名Tier1伟世通也推出了自己的自动驾驶域控制器——DriveCore 是一款专门针对自动驾驶研发的、安全可靠的域控制器。
该平台的亮点在于灵活、模块化、可定制。DriveCore 可以整合一系列来自不同厂家的软、硬件平台，如摄像头、激光雷达等传感器的数据等，全数字仪表、先进车载显示屏技术、驾驶员监测、抬头显示，以及伟世通先进的软件开发工具，以满足OEM不同的自动驾驶技术研发需求，特别是L3及L3＋自动驾驶技术的开发。
DriveCore 与伟世通此前推出的座舱域控制器SmartCore 类似。DriveCore 能够支持来自不同厂商的软、硬件技术，并允许汽车制造商自由选择不同的硬件与软件、算法等，如同“玩乐高”一样，快速开发出自动驾驶解决方案及产品，加快新技术或产品上市速度。
环宇智行CEO李明说，域控制器不光解决计算的事，还需要管理整个自动驾驶的系统，因此接口非常多，同时要有很强的交换能力，并且需要保证车辆的运行安全，是整个自动驾驶系统的核心。需要协调好感知，规划，决策，控制整个的过程，实现功能安全的难度很大。
主控算力的方案之争
要做自动驾驶的域控制器，必定绕不开一座大山——提供算力支持的芯片级解决方案商。
恩智浦BlueBox是一款开发平台，能够为开发自动驾驶汽车的工程师提供必要的性能、功能安全和汽车可靠性。运行在其上的是Automated Drive Kit软件平台。作为BLBX2－xx系列的新成员，该器件集成了S32V234汽车视觉和传感器融合处理器、S2084A嵌入式计算处理器和S32R27雷达微控制器。
其配置有高性能计算能力，带有16 GB DDR4和256 GB SSD，ASIL－B计算， 汽车接口，带有视觉加速功能，ASIL－D子系统，带有专用接口，汽车I／O，有多个接口，以太网100M／1G／10Gbps， SFP＋， 8 x 100BASE－T1， CAN－FD， FlexRay， 8 x摄像头。
瑞萨于2017年推出了Autonomy平台，服务于ADAS和自动驾驶。与其相对应的是R－Car联盟（R－Car联盟目前已经有230多家合作伙伴与瑞萨电子一起基于R－Car产品来开发不同的应用，每年联盟会定期开会展示合作伙伴基于R－Car产品做出的最新解决方案），R－Car芯片主要来做传感器的采集分析、还有融合做判断。
英飞凌AURIX 微控制器家族系列旨在满足最高的安全标准，可为安全关键型的自动驾驶应用提供强大的性能。AURIX 可作为安全中心，支持战略性决策并与汽车内的执行器系统进行通信。
系统实现多个环境传感器（如，雷达、摄像头、超声波和激光雷达）的传感器数据融合，增强型 ADAS 的 功能，如，十字路口交通辅助和自主避障，需要来自多个传感器和相应传感器融合的数据，由于系统可以做出关键的自主决策，英飞凌高性能 AURIX 微控制器能够保障汽车和数据安全，AURIX 与 TLF35584 安全电源和专用处理器结合，可支持全新和增强的 ADAS 功能。
高通也发布了专门针对智能汽车的骁龙820A处理器，“A”字母则代表了“Automotive”的意思，14nm FinFET工艺，64位Kryo四核CPU和Adreno 530 GPU，并且支持600Mbps的高速LTE移动上网速率。可以支持接入更多数据，比如摄像头数据、传感器数据等，可以提供随时响应诸如3D导航、人脸识别、语音识别、娱乐系统、ADAS、环视泊车辅助等功能。
软件上Qualcomm与松下共同合作发布了基于骁龙820A的车载信息娱乐系统，运行最新的Android for Car，是Google专门为汽车打造的一个OS，Google和Qualcomm有许多深度的定制，是把骁龙820A上作为一个标准的平台在上面进行实现的。
820A支持车载嵌入式软件平台QNX，以及苹果和谷歌连接智能手机和汽车平台的桥接工具CarPlay和Android Auto，车厂可以通过远程向车主发送最新固件。
业内人士表示，相对而言，TI、Freescale比较开放，不仅会提供一些功能接口，同时也会开放部分代码，教会使用者学习应用。这样的做法，比较受Tier1的欢迎。
而ST、英飞凌、瑞萨等公司，则更多的时候做的只是一些交钥匙工程，上层应用开发商自由度低，扩展和替代性较差。OEM在选择方案时，会优先考率成本、规模体量、灵活性等因素。对于Tier1而言，可选择性还较多，但对于小的初创公司，迫于巨额的授权费等因素，选择性往往较少。