高新技術企業
人工智能“顛覆”汽車 ,可持續發展還看芯片
來源:中國電子報、電子信息產業網
如今,人工智能技術來勢洶洶,與各行各業都在進行著種種結合,汽車行業如今成為了人工智能發展的重點方向之一,各大高科技公司紛紛入局智能汽車產業。與此同時,隨著人工智能技術的不斷發展,在汽車領域掀起了一場場技術革命,這也給汽車廠商們帶來了不小的挑戰。
區域控制引燃汽車行業新變革
自動駕駛作為未來交通行業的一種新趨勢,不僅可以解放人類的勞動,給人類帶來更多的自由時間,還可以通過智能計算優化城市交通問題,提高駕駛安全性。據了解,對于整車廠商而言,汽車的電子電氣架構分為三個階段:分布式電子電氣架構、(跨)域集中電子電氣架構、中央集中電子電氣架構。隨著人工智能技術的不斷發展,當前汽車電子電氣架構正面臨第一個階段到第二個階段的變革,即從分布式架構,到域控制器架構的變革。而對于恩智浦等芯片廠商而言,則是從分布式到域控制,再到區域控制的過度,這也引燃了汽車行業新的技術變革。
據了解,傳統的分布式電子電氣架構,無法支撐整車OTA、L3及以上的自動駕駛能力,需使用域控制器架構。伴隨汽車行業發展,汽車上的ECU(即電子控制單元、控制器)數量快速上漲。根據公開資料,目前單個車型使用的ECU數量平均為20余個,個別車型多達上百個,在功能汽車階段,這些ECU彼此孤立運作,參與汽車一個個功能的實現,彼此并無大規模交互的需要,這樣的情況也對應分布式架構。
但進入智能汽車階段,不同硬件之間的交互非常頻繁,與大量不同供應商開發的ECU進行交互也變得越來越復雜。例如,本來一條簡單的算法命令,在分布式架構中要寫成幾十條算法以便能夠與不同供應商的ECU交互。
同濟大學汽車安全技術研究所所長朱西產表示,原有的電子電氣架構可以實現一定的智能化,但很難做到L3級自動駕駛,例如,某一輛車用的是博世的制動,采埃孚的轉向,兩個廠家的ECU信息往往不能做到很好的互通,這種情況下車輛往往僅能實現低級別的智能駕駛功能。
而區域架構能夠在汽車周圍實現高效的電力和數據分布,同時節省布線成本、改進重量和制造。此架構中的一個關鍵組件是區域控制器,它負責將大量的執行器和傳感器連接到中央計算ECU,并且根據應用分布,在區域內的策略中可以發揮重要作用。
隨著汽車內服務/ECU數量的增長,原始設備制造商正在尋找更具可擴展性和更高性價比的解決方案,以改進E/E架構,并滿足聯網、電動、自動駕駛汽車的未來需求。這種演進可以將功能邏輯地分布到種類較少的軟件/硬件平臺,以及對基于區域的網絡進行物理更改來實現
恩智浦大中華區汽車電子業務總經理劉芳向《中國電子報》記者表示,區域控制器架構能夠使汽車在不同域的角度、不同方位具備更加高速的響應,同時實現低功耗,還能降低整個汽車線束的成本。恩智浦在兩三年前就開始推動汽車網絡架構朝區域控制的升級,從而對今后行業的智能化和網聯化帶來更多可能,適應未來智能網聯的方向和趨勢。
芯片采用先進制程是智能汽車發展的必然趨勢
除了架構以外,隨著人工智能的不斷發展,汽車芯片也打破了人們的傳統認知,經歷著由成熟制程到先進制程演進的變革。Gartner數據,全球汽車半導體市場2022年有望達到651億美元,占全球半導體市場規模的比例有望達到12%,并成為半導體細分領域中增速最快的部分。這也使得眾多汽車芯片廠商紛紛爭奪汽車芯片領域的技術優先權。高通、恩智浦、吉利等汽車廠商于近期相繼開發5納米等先進制程的汽車芯片成為了智能汽車的發展路徑之一。
對此,劉芳表示,“先進制程是技術發展的必然趨勢,但從行業角度講,是否采用先進的制程還要取決于具體應用的要求?,F在無論是從主機廠還是從應用場景角度,大家都更加期待高算力和低功耗的特性,以滿足自動駕駛、智能網聯、網絡實時響應、更復雜的算法支持等方面問題的需求。但是在實際應用中,可能是通過多種技術的結合來實現性能和功耗的最佳表現,最合適的路徑需要靠今后量產的產品來驗證?!眲⒎枷颉吨袊娮訄蟆酚浾弑硎尽?br/>
一切技術都是為市場和需求服務的,對于汽車芯片而言,是否采用先進的工藝和先進的制程,取決于現有的工藝和制程在技術研發上是否遇到了瓶頸,且是否已經不能滿足市場和產品的需求。對于技術和產品的一系列研發,一定是基于技術上的可行性來進行考量。“相比便攜設備而言,汽車對于芯片體積和功耗并沒有更迫切的需求,但對適合多種工況的魯棒性可靠性有更高的要求,而恩智浦的5nm技術便是基于這兩方面的需求而開發的,”劉芳表示。
打造差異化設計,實現可持續性的發展
盡管如今人工智能正在驅動汽車行業經歷著種種變革,但是隨著技術難度是不斷攀升,挑戰也隨之而來。據了解,市場對于智能駕駛的期望與技術創新之間的鴻溝,已經成為自動駕駛企業發展面臨的最大挑戰之一。在市場的驅動下,人們對自動駕駛技術的需求越來越高,種種技術瓶頸也隨之而來,因此,擁有可持續性的技術發展道路,從而快速滿足市場的更迭成為了如今汽車廠商追尋的主要目標之一。劉芳認為,打造可持續性發展的關鍵在于芯片設計的差異化以及針對不同市場的差異化發展模式。
首先,利用通用算力的架構,形成芯片設計的差異化,使得芯片本身形成一個資源池,共同支持軟硬件能力,實現多核聯動、多個應用的同時運行,并且在這些基礎上還可以保障整個系統的安全性和可靠性,從而打造可持續性的發展戰略。
“軟件定義汽車或軟硬結合的發展趨勢,將會成為市場上最主要的差異化因素,但隨之而來的瓶頸是,如何讓這些軟件工程師適應快速的技術更迭,能夠在未來汽車電子架構的升級上實現高速復用軟件能力。而利用芯片的差異化設計所打造的開發平臺、軟件的支持、硬件能力等能夠進行靈活的調用,從而最大化地實現這些技術。這種可持續化的能力,也是如今越來越多行業結合到整個IoT服務領域的重要支撐?!眲⒎枷颉吨袊娮訄蟆酚浾弑硎?。
其次,對于不同的市場,也需要根據本土情況,打造差異化的市場發展戰略。除了需要本地的技術支持、研發設計、生產制造以外,還培養和開發不同環節的本地合作伙伴,包括云服務商、數據處理服務商、系統和方案的合作伙伴、AI合作伙伴等。
人工智能對汽車領域的發展有著巨大的推動力量,對于各大汽車廠商而言,若想有效填補市場的期望與技術創新之間的鴻溝,需要通過差異化來打造可持續的創新,冷靜應對現存問題,并把握發展機遇,從而才能在人工智能浪潮下迅速占領市場,實現快速轉型升級。
人工智能“顛覆”汽車 ,可持續發展還看芯片
人工智能“顛覆”汽車 ,可持續發展還看芯片
來源:中國電子報、電子信息產業網
如今,人工智能技術來勢洶洶,與各行各業都在進行著種種結合,汽車行業如今成為了人工智能發展的重點方向之一,各大高科技公司紛紛入局智能汽車產業。與此同時,隨著人工智能技術的不斷發展,在汽車領域掀起了一場場技術革命,這也給汽車廠商們帶來了不小的挑戰。
區域控制引燃汽車行業新變革
自動駕駛作為未來交通行業的一種新趨勢,不僅可以解放人類的勞動,給人類帶來更多的自由時間,還可以通過智能計算優化城市交通問題,提高駕駛安全性。據了解,對于整車廠商而言,汽車的電子電氣架構分為三個階段:分布式電子電氣架構、(跨)域集中電子電氣架構、中央集中電子電氣架構。隨著人工智能技術的不斷發展,當前汽車電子電氣架構正面臨第一個階段到第二個階段的變革,即從分布式架構,到域控制器架構的變革。而對于恩智浦等芯片廠商而言,則是從分布式到域控制,再到區域控制的過度,這也引燃了汽車行業新的技術變革。
據了解,傳統的分布式電子電氣架構,無法支撐整車OTA、L3及以上的自動駕駛能力,需使用域控制器架構。伴隨汽車行業發展,汽車上的ECU(即電子控制單元、控制器)數量快速上漲。根據公開資料,目前單個車型使用的ECU數量平均為20余個,個別車型多達上百個,在功能汽車階段,這些ECU彼此孤立運作,參與汽車一個個功能的實現,彼此并無大規模交互的需要,這樣的情況也對應分布式架構。
但進入智能汽車階段,不同硬件之間的交互非常頻繁,與大量不同供應商開發的ECU進行交互也變得越來越復雜。例如,本來一條簡單的算法命令,在分布式架構中要寫成幾十條算法以便能夠與不同供應商的ECU交互。
同濟大學汽車安全技術研究所所長朱西產表示,原有的電子電氣架構可以實現一定的智能化,但很難做到L3級自動駕駛,例如,某一輛車用的是博世的制動,采埃孚的轉向,兩個廠家的ECU信息往往不能做到很好的互通,這種情況下車輛往往僅能實現低級別的智能駕駛功能。
而區域架構能夠在汽車周圍實現高效的電力和數據分布,同時節省布線成本、改進重量和制造。此架構中的一個關鍵組件是區域控制器,它負責將大量的執行器和傳感器連接到中央計算ECU,并且根據應用分布,在區域內的策略中可以發揮重要作用。
隨著汽車內服務/ECU數量的增長,原始設備制造商正在尋找更具可擴展性和更高性價比的解決方案,以改進E/E架構,并滿足聯網、電動、自動駕駛汽車的未來需求。這種演進可以將功能邏輯地分布到種類較少的軟件/硬件平臺,以及對基于區域的網絡進行物理更改來實現
恩智浦大中華區汽車電子業務總經理劉芳向《中國電子報》記者表示,區域控制器架構能夠使汽車在不同域的角度、不同方位具備更加高速的響應,同時實現低功耗,還能降低整個汽車線束的成本。恩智浦在兩三年前就開始推動汽車網絡架構朝區域控制的升級,從而對今后行業的智能化和網聯化帶來更多可能,適應未來智能網聯的方向和趨勢。
芯片采用先進制程是智能汽車發展的必然趨勢
除了架構以外,隨著人工智能的不斷發展,汽車芯片也打破了人們的傳統認知,經歷著由成熟制程到先進制程演進的變革。Gartner數據,全球汽車半導體市場2022年有望達到651億美元,占全球半導體市場規模的比例有望達到12%,并成為半導體細分領域中增速最快的部分。這也使得眾多汽車芯片廠商紛紛爭奪汽車芯片領域的技術優先權。高通、恩智浦、吉利等汽車廠商于近期相繼開發5納米等先進制程的汽車芯片成為了智能汽車的發展路徑之一。
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