智能网联汽车的SoC新速度:边设计、边开发、边迭代

人工智能 高斯 2019/06/03 19:02

作者:高斯

编辑:徐子雯




算力说



SoC(Systems On Chip)的系统级芯片已不仅在手机上获得广泛应用,还延伸到了更为复杂的智能网联汽车系统中。无论是智能还是网联,甚至是两者的交叉,都对芯片的性能和安全性等提出了高要求。同时,随着系统开发与迭代速度的加快,产业链的格局也发生了微妙变化,车厂与芯片供应商的和做变得更加直接而紧密。




科技实力的根本是底层实力,而底层实力往往是芯片实力。

 

近日有报道称,麒麟985将会在下半年的华为 Mate 30上首发,并且外挂巴龙5000 5G芯片为华为 Mate 30提供5G支持。海思还打算在麒麟985之后的芯片上集成5G芯片,形成SoC的最终解决方案。

 

SoC(Systems On Chip)被称为系统级芯片,也称片上系统,一般是指一个有专用目标的集成电路,其中包含完整系统并有嵌入软件的全部内容。用SoC芯片的方式实现应用功能,可以在性能、成本、功耗、可靠性,以及生命周期与适用范围等方面都有明显优势,因而被普遍认为是集成电路设计发展的必然趋势。

 

这样的优势对于对性能和功耗敏感的终端尤其重要,因此在手机等移动电子设备中被广泛应用。同时,还有更多技术和行业意识到了SoC芯片的巨大应用价值,其中就包括了火热的智能网联汽车。

 

上汽集团商用车技术中心智能网联部总监田敏杰日前在由新思科技(Synopsys)主办的2019 人工智能及汽车电子芯片设计论坛上表示,智能网联化将汽车变成大型移动电子设备,芯片的能力决定了汽车智能化的进程。

 

尽管原理可以类比,但移动电子产品的复杂程度显然与智能网联汽车不在一个层级。笼统来说,智能与AI息息相关,网联与5G密不可分,海量数据与设备的互联互通以及反馈反应,让汽车的智能网联在芯片层面需要考虑很多问题。 


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智能网联汽车芯片的“军备竞赛”

 

10年前汽车与外界的联系可能只有收音机和对讲机,但今天汽车不仅与外界交互,感知周围环境,也会感知车内的各种情况。

 

因此,今天的汽车早已不是个体的存在,而是通过网络与环境相连。这就带来了巨大的算力挑战和感知能力挑战,也会催生很多定制化需求。

 

新思科技中国区副总经理沈莉在上述会议上表示,从2019年上半年来看,“无应用不AI、无芯片不AI”已成定局。AI行业应用快速普及,场景不断细分,数据加速积累,运算能力节节攀升,算法模型层出不穷。越来越多的人工智能算法和数据拥有者快速渗透到硬件和芯片设计领域。其中,汽车电子正是高门槛、高投入、高附加值的应用方向。

 

田敏杰也表示,众所周知未来的汽车发展趋势是电动化、网联化、共享化、智能化。智能网联系统将搭载先进的传感器、控制器、执行器等装置,融合现代通信技术与网络技术实现车与人、车、路、云端等智能信息交换及共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现自动驾驶和远程驾驶。

 

从智能网联的发展历程来看,到2018年为止已经实现了互联应用(信息娱乐)与安全安防(主要指防盗),预计到2020-2023年可以实现IoT跨界、智能服务推送和多模态交互。

 

 

为了实现这些功能,汽车芯片也进入了“军备竞赛”,更多、更大、更好的芯片不断堆积在车上,在实现功能的同时,也帮助降低整车成本。这是因为随着传感器增多,功能更多,原来可能需要几个主机分别来带动,但如果芯片能够足够强大,又达到量产规模的话,成本可以大大降低。

 

当然,一切还是以性能为前提的。

 

新思科技验证事业部副总裁Christopher Tice从数据和计算的角度说明了芯片需要具备的超群能力。据粗略统计,在自动驾驶车辆上,摄像头每秒可产生20-40MB数据,雷达每秒产生10-100KB数据,超声波每秒产生10-100KB数据,GPS每秒产生50KB数据,而激光雷达每秒可产生的数据量更是高达10-70MB。这些数据的加总结果更是惊人的:每天可产生4000GB数据。

 

如此海量的数据,对芯片的处理能力提出了严苛的要求,按上述数据量推算,芯片的算力要求将超过1,000,000 DMIPS,即处理器测整数计算能力为(1,000,000X100万)条指令/秒。 


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如何定义智能网联芯片?

 

沈莉表示,与其他较为普遍的芯片设计应用领域相比,汽车电子芯片的高门槛主要体现在如何做到安全可靠以及如何融入汽车产业链。

 

田敏杰认为,对于智能网联芯片的定义要以实际应用场景为基础需求,复杂的使用环境和跨界需求决定了智能网联芯片的复杂程度。

 

如果从智能网联汽车可以给人们带来了哪些服务来看,或许对芯片的要求并不苛刻。毕竟,人们在车内所需要的主要服务还是交通出行。这就好比手机,可能其中80%的APP都是沉默而不被使用的。同样,对车而言,并无必要把过多服务引入汽车。

 

但芯片的复杂程度却是源自于“感知”的。作为车辆信息显示中心,车辆声源中心(音乐、警告、语音识别等)、交互中心、互联网服务终端入口,智能网联系统的特点主要包括高集成度、引入人工智能、大数据分析、开放SDK平台、具有超级计算能力等。

 

高级驾驶辅助系统(图片来源:新思科技)

  

在此基础上,智能与网联芯片未来可能会有80-90%的重叠,也就是说一块芯片既做网联也做智能。芯片集成度将会越来越高、计算能力越来越强、功能越来越多、软硬件的可靠性越来越高。

 

随之而来的,是芯片功能安全等级要求的相应提高。

 

在安全方面,智能和网联有很多共通性,首先就是网络安全。汽车的攻击点有很多,因此需要有非常安全的网络来避免黑客攻击令车辆失控。此外,功能安全也不可少,而实现功能安全必须从芯片的硬软件层面共同来解决。

 

田敏杰透露,上汽集团在和芯片供应商的沟通中就希望他们能在芯片层面就考虑到安全,无论硬件还是软件层面,这样可以减少研发成本,也可以降低系统成本。下一代智能网联芯片的运算能力、操作系统、软件架构、成本控制等都需要全面协调,才能知道如何选择合适的芯片。

 

这样的趋势也让产业链上的分工合作发生了微妙的变化。

 

上汽集团发现,智能网联汽车系统错综复杂,还需要横向打通。在此要求下,一家技术服务商无法全部承担,多家技术服务商各自实力也有限。事实上,在芯片方面,车厂与技术服务商的分工已经发生了改变。

 

一方面,车厂逐渐开始承担更多责任,许多需求的实现需要“自力更生”,甚至包括软件开发,当然也就需要有强大芯片的支持。另一方面,以往处于一级供应商下游的芯片公司如今需要直接与车厂深度合作,才能定义出真正的智能汽车芯片。在合作模式上也不再是车厂提出要求,芯片厂商做开发的垂直分工。

 

这一切都是为了带出节奏。由于电动汽车比传统汽车开发周期更短,从4年缩短至2年,因此必须有易用的开发工具来降低芯片开发难度。芯片厂商还必须在设计时把工具同步给车厂,让车厂能够在芯片设计之初就开始迭代自己的设计开发,实现同步开发,满足整车复杂系统功能的要求。




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