2022南沙國際積體電路産業論壇開辦,自動駕駛需要怎樣的晶片?

來源:36氪
發佈時間:2022-06-30
值得關注的話題: FPGA晶片、碳化矽功率器件、域控制器......

近日,2022中國·南沙國際積體電路産業論壇在廣州市南沙區舉辦,並其舉辦了汽車晶片論壇,探討智慧化、自動化汽車未來發展趨勢。

本次論壇參與者分別從晶片、EDA、碳化矽器件和模組、自動駕駛系統等角度,為産業需要怎樣的晶片、如何提高自動駕駛智慧化程度等問題提出建議。

汽車市場已日漸替代消費市場成為第一增長動能,而自動駕駛向著更高級別發展,需要中央計算單元、感測器、晶片等的共同發展。以下為36氪概括的本次演講嘉賓的精彩發言:

奕行智慧科技CEO劉琿

自動駕駛1.0階段,整個應用是以L1和輕量級的L2為主,自動駕駛的晶片主要做簡單的前向感知、AI推理工作。車廠希望能不花費太多資源,迅速將功能用做到車上,對晶片廠商的要求是提供軟體演算法在一起的整體解決方案。

現在我們處於自動駕駛2.0剛剛開始的階段,大家更加務實,會把L4的功能拆解成一個個小的功能模組,比如高速行車的自動變道、自動超車、上下匝道等。功能點多,且演算法複雜,數據豐富,車廠的要求變成,希望晶片底層平臺是開放的,讓車廠能做自主數據和演算法開發。

乘用車的自動駕駛晶片要在有限算力下,有限的成本框架下,做到盡可能豐富的應用場景。實現路徑是提升算效。有3個緯度,一,甄別軟體高頻出現的算子,把算子進行硬化,提高硬體的利用率;二,解決存儲對計算的瓶頸,比如參數的存儲復用,多級流水線的存儲,還有近存計算;三,計算針對不同模型和算子的泛化支援。

自動駕駛有很多運算單位,根據計算性質不同,由不同類型結構的運算單位配合在一起整體協同完成的,我們認為異構是自動駕駛晶片發展趨勢和發展方向。

再説一下智駕域融合,智駕和座艙是兩個不同的情況,把這兩個域融合在一起,要在操作層面做虛擬化的技術。虛擬化是有代價的,如硬體部分有額外超過10%CPU開銷,商業層面虛擬化也會引用更多授權和許可成本。

事實上,如果不從艙內和艙外兩個空間屬性判斷融合,而是以安全和娛樂屬性看待這件事情做切割,會讓方案顯得更加合理。比如自動駕駛晶片非常強調人機交互處理能力,我們把和安全相關的人機交互,例如儀錶盤、前向AI HUD,把這些和智駕域融合在一起,就不需要引入額外的硬體開銷和商業成本。

西門子EDA全球資深副總裁、亞太區總裁彭啟煌

隨著汽車自動駕駛朝著L2、L3、L4甚至到L5發展,對汽車晶片的傳輸功能、AI功能要求巨大,帶來巨大挑戰。

要達到L3、L4、L5對安全性的考量要求,短距離、中距離、長距離的感測器數量需要增加很多。大量的數據不可能全部傳輸到域控制器做分析、反應,感測器也需要有一定程度的AI和快速處理能力。

但造成的數據暴增仍然是一個問題,未來設計一部汽車就和我們設計一個晶片面臨的挑戰是類似的。現在汽車裏面有20多個ECU,包括剎車系統都有它自己的ECU,未來會簡化成少量域控制器,這樣能把成本降下來。

此外,這些數據需要快速的傳輸和處理。現在可以接受ECU毫秒級的延遲,到了未來L3、L4的等級,要達到皮秒級延遲。現在汽車都是瓦量級的功耗,未來高速運轉,要達到微瓦級的功耗。

廣州高雲半導體科技股份有限公司董事長王博釗

汽車電子電氣架構目前主流的還是分佈式架構,用很多單個ECU或MCU完成計算,這種計算相對來説比較分散。目前可以看到,2021年開始,很多汽車廠商已經做到了新的架構。

電氣架構會朝著整車集中式架構發展,同樣一個中央計算平臺,也就是未來的超級電腦,控制四個方向的管理。再未來就涉及到雲計算的概念。

隨著汽車電氣化的進程,FPGA晶片基本可以作為主控晶片的協處理器,取代功能性的晶片,如果能做到高密度大算力晶片,甚至可以成為主機晶片。

FPGA在汽車市場的應用包括五方面:自動駕駛域、智慧座艙,動力域和底盤域、車身域。底盤域安全要求較高,能進入場景有限,車身域智慧車燈需要恩多介面,FPGA有很多IO介面,比較適用。

智慧座艙未來會向域控制器管理演變,有些增量硬體,成本較高,而智慧座艙FPGA的典型應用就是所謂的“多屏異顯”。

此外,我國仍然採用單車智慧,單視覺來講是通過攝像頭應用。雷達方面是通過鐳射雷達和毫米波雷達完成數據採集。FPGA在這裡面的應用目的是通過並行之後,採集數據和圖像會做一些自己的預處理,預處理之後再成為主晶片,做計算加速。

廣東芯聚能半導體有限公司CEO周曉陽

碳化矽的封裝有多種形式,分立器件是一個封裝裏一般有一個晶片;芯聚能在做整合型模,屬於系統整合,結構複雜,功能和可拓展性高,對車廠來講簡單易用;還有特斯拉在用的單元型模組,封裝可以相對大規模,但對tier1、車廠在應用上提出很多挑戰。

電動車對碳化矽的需求目前最主要是電機的主驅驅動,提供多大的功率和電流都是用這個模組提供的,此外還有快速充電器、車載充電器,以及現在特別火的800V平臺主電機控制器。

廣州粵芯半導體技術有限公司副總裁趙斌

由於汽車智慧化、網聯化的需求,每輛車從原來的200、300個晶片需求,變成將來要超過1000甚至2000片的需求,整個汽車晶片增長需求非常大。

汽車IC在現在的車上的晶片,超過70%以上都是模擬IC,存儲、計算和控制IC大概剩下的30%。對於模擬IC來講, IDM有自己的設計、製造、封測,可以做很好的設計和支撐,具有優勢。

廣州小馬知行科技有限公司副總裁 莫璐怡

中國道路非常複雜,北京有巨大的車流;廣州有很多人車混雜的場景和雨天場景;上海道路結構傳統,有很多窄路場景;深圳有很多地下隧道。不一樣的場景對自動駕駛的技術産生非常多挑戰。

自動駕駛,它和人類司機一樣,需要眼睛看世界,理解周圍有什麼;需要手腳控制車輛,打方向盤、踩剎車油門,甚至要打轉向燈;最重要的是需要一個大腦,承載了複雜各類型的運算、計算,最終讓車輛變成一個智慧化車輛,變成一個真正的擁有虛擬老司機能力的自動駕駛車輛。

整個自動駕駛系統涉及非常多不一樣的軟硬體模組,眼睛需要使用大量感測器,需要深度學習演算法做感知識別;手腳領域需要線控支援,需要做很多決策規劃。大腦方面,也就是我們最核心的中央計算單元,需要在底層基礎架構、操作平臺使用中央計算單元,承接無人駕駛系統的各種複雜運算。

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