AI“顛覆”汽車產(chǎn)業(yè) 可持續(xù)發(fā)展還看芯片

          人工智能技術(shù)來勢洶洶，與各行各業(yè)進(jìn)行著種種結(jié)合，汽車行業(yè)如今成為了人工智能發(fā)展的重點方向之一，各大高科技公司紛紛入局智能汽車產(chǎn)業(yè)。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，在汽車領(lǐng)域掀起了一場場技術(shù)革命，這也給汽車廠商帶來了不小的挑戰(zhàn)。

          區(qū)域控制引燃汽車行業(yè)新變革

          自動駕駛作為未來交通行業(yè)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(yōu)化城市交通問題，提高駕駛安全性。據(jù)了解，對于整車廠商而言，汽車的電子電氣架構(gòu)分為三個階段：分布式電子電氣架構(gòu)、（跨）域集中電子電氣架構(gòu)、中央集中電子電氣架構(gòu)。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，當(dāng)前汽車電子電氣架構(gòu)正面臨第一個階段到第二個階段的變革，即從分布式架構(gòu)，到域控制器架構(gòu)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(qū)域控制的過渡，這也引燃了汽車行業(yè)新的技術(shù)變革。

          據(jù)了解，傳統(tǒng)的分布式電子電氣架構(gòu)，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(gòu)。伴隨汽車行業(yè)發(fā)展，汽車上的ECU（即電子控制單元、控制器）數(shù)量快速上漲。根據(jù)公開資料，目前單個車型使用的ECU數(shù)量平均為20余個，個別車型多達(dá)上百個，在功能汽車階段，這些ECU彼此孤立運(yùn)作，參與汽車一個個功能的實現(xiàn)，彼此并無大規(guī)模交互的需要，這樣的情況也對應(yīng)分布式架構(gòu)。

          但進(jìn)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(yīng)商開發(fā)的ECU進(jìn)行交互也變得越來越復(fù)雜。例如，本來一條簡單的算法命令，在分布式架構(gòu)中要寫成幾十條算法以便能夠與不同供應(yīng)商的ECU交互。

          同濟(jì)大學(xué)汽車安全技術(shù)研究所所長朱西產(chǎn)表示，原有的電子電氣架構(gòu)可以實現(xiàn)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(zhuǎn)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(xiàn)低級別的智能駕駛功能。

          而區(qū)域架構(gòu)能夠在汽車周圍實現(xiàn)高效的電力和數(shù)據(jù)分布，同時節(jié)省布線成本，改進(jìn)重量和制造。此架構(gòu)中的一個關(guān)鍵組件是區(qū)域控制器，它負(fù)責(zé)將大量的執(zhí)行器和傳感器連接到中央計算ECU，并且根據(jù)應(yīng)用分布，在區(qū)域內(nèi)的策略中可以發(fā)揮重要作用。

          隨著汽車內(nèi)服務(wù)/ECU數(shù)量的增長，原始設(shè)備制造商正在尋找更具可擴(kuò)展性和更高性價比的解決方案，以改進(jìn)E/E架構(gòu)，并滿足聯(lián)網(wǎng)、電動、自動駕駛汽車的未來需求。這種演進(jìn)可以將功能邏輯分布到種類較少的軟件/硬件平臺，以及通過對基于區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行物理更改來實現(xiàn)。

          恩智浦大中華區(qū)汽車電子業(yè)務(wù)總經(jīng)理劉芳向《中國電子報》記者表示，區(qū)域控制器架構(gòu)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(yīng)，同時實現(xiàn)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(wǎng)絡(luò)架構(gòu)朝區(qū)域控制的升級，從而對今后行業(yè)的智能化和網(wǎng)聯(lián)化帶來更多可能，適應(yīng)未來智能網(wǎng)聯(lián)的方向和趨勢。

          采用先進(jìn)制程是智能汽車發(fā)展必然趨勢

          除了架構(gòu)以外，隨著人工智能的不斷發(fā)展，汽車芯片也打破了人們的傳統(tǒng)認(rèn)知，經(jīng)歷著由成熟制程到先進(jìn)制程演進(jìn)的變革。Gartner數(shù)據(jù)顯示，全球汽車半導(dǎo)體市場2022年有望達(dá)到651億美元，占全球半導(dǎo)體市場規(guī)模的比例有望達(dá)到12%，并成為半導(dǎo)體細(xì)分領(lǐng)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(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)先權(quán)。高通、恩智浦、吉利等汽車廠商于近期相繼開發(fā)5納米等先進(jìn)制程的汽車芯片，這成為了智能汽車的發(fā)展路徑之一。

          對此，劉芳向《中國電子報》記者表示：“先進(jìn)制程是技術(shù)發(fā)展的必然趨勢，但從行業(yè)角度講，是否采用先進(jìn)的制程還要取決于具體應(yīng)用的要求?，F(xiàn)在無論是從主機(jī)廠還是從應(yīng)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(wǎng)聯(lián)、網(wǎng)絡(luò)實時響應(yīng)、更復(fù)雜的算法支持等方面的需求。但是在實際應(yīng)用中，可能是通過多種技術(shù)的結(jié)合來實現(xiàn)性能和功耗的最佳表現(xiàn)，最合適的路徑需要靠今后量產(chǎn)的產(chǎn)品來驗證?！?/p>

          一切技術(shù)都是為市場和需求服務(wù)的，對于汽車芯片而言，是否采用先進(jìn)的工藝和先進(jìn)的制程，取決于現(xiàn)有的工藝和制程在技術(shù)研發(fā)上是否遇到了瓶頸，且是否已經(jīng)不能滿足市場和產(chǎn)品的需求。對于技術(shù)和產(chǎn)品的一系列研發(fā)，一定是基于技術(shù)上的可行性來進(jìn)行考量?！跋啾缺銛y設(shè)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(shù)便是基于這兩方面的需求而開發(fā)的?！眲⒎急硎尽?/p>

          打造差異化設(shè)計實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展

          盡管人工智能正驅(qū)動汽車行業(yè)種種變革，但隨著技術(shù)難度不斷攀升，挑戰(zhàn)也隨之而來。據(jù)了解，市場對于智能駕駛的期望與技術(shù)創(chuàng)新現(xiàn)狀之間的鴻溝，已經(jīng)成為自動駕駛企業(yè)發(fā)展面臨的最大挑戰(zhàn)之一。因此，擁有可持續(xù)的技術(shù)發(fā)展道路，從而快速滿足市場更迭的要求，成為汽車廠商追尋的主要目標(biāo)之一。劉芳認(rèn)為，打造可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵在于芯片設(shè)計的差異化以及針對不同市場的差異化發(fā)展模式。

          首先，利用通用算力的架構(gòu)，形成芯片設(shè)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(xiàn)多核聯(lián)動、多個應(yīng)用的同時運(yùn)行，并且在這些基礎(chǔ)上還可以保障整個系統(tǒng)的安全性和可靠性，從而打造可持續(xù)性的發(fā)展戰(zhàn)略。

          “軟件定義汽車或軟硬結(jié)合的發(fā)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(yīng)快速的技術(shù)更迭，能夠在未來汽車電子架構(gòu)的升級上實現(xiàn)高速復(fù)用軟件能力。而利用芯片的差異化設(shè)計所打造的開發(fā)平臺、軟件支持、硬件能力等能夠進(jìn)行靈活的調(diào)用，從而最大化地實現(xiàn)這些技術(shù)。這種可持續(xù)化的能力，也是如今越來越多行業(yè)結(jié)合到整個IoT服務(wù)領(lǐng)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(jù)本土情況，打造差異化的市場發(fā)展戰(zhàn)略。除了需要本地的技術(shù)支持、研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造以外，還培養(yǎng)和開發(fā)不同環(huán)節(jié)的本地合作伙伴，包括云服務(wù)商、數(shù)據(jù)處理服務(wù)商、系統(tǒng)和方案的合作伙伴、AI合作伙伴等。

          人工智能對汽車領(lǐng)域的發(fā)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(bǔ)市場的期望與技術(shù)創(chuàng)新之間的鴻溝，需要通過差異化來打造可持續(xù)的創(chuàng)新，冷靜應(yīng)對現(xiàn)存問題，并把握發(fā)展機(jī)遇，從而在人工智能浪潮下迅速占領(lǐng)市場，實現(xiàn)快速轉(zhuǎn)型升級。（記者沈叢）