智慧“芯”让汽车更智能

现阶段,汽车行业在智能化、网联化和电气化驱动下,正在迎来新的变局,尤其是智能网联汽车对芯片的需求量倍增。智慧“芯”,正在让汽车变得越来越智能,在汽车中起到的作用愈发关键。

【安防在线 www.anfang.cn】  现阶段,汽车行业在智能化、网联化和电气化驱动下,正在迎来新的变局,尤其是智能网联汽车对芯片的需求量倍增。智慧“芯”,正在让汽车变得越来越智能,在汽车中起到的作用愈发关键。

 芯片应用需求更加注重差异化发展

 智能网联汽车是集感知、决策、控制等功能为一体的协同式智能交通工具,而车载智能网联芯片是整车智能化、网联化功能实现的关键载体,也是汽车产业价值链变革中的价值高地。数据显示,一颗传统汽车的芯片用量大约是500~600颗,但智能网联汽车芯片的绝对用量在5000颗以上。

 Cinno Research半导体事业部总经理Elvis Hsu表示,在汽车领域中,芯片应用于动力装置、底盘、车身、电气设备等多方面领域。根据芯片功能,可分为主控芯片、功率半导体、模拟芯片、传感器、存储芯片等。“在智能化、网联化、信息化的大趋势下,基于数据积累的智能驾驶与有助于提升产品差异化的智能座舱逐步成为智能网联汽车领域的竞争焦点,其中对大算力芯片、高性能传感器、座舱芯片等的应用需求将尤为广泛。”Elvis Hsu对记者说。

智慧“芯”让汽车更智能

 就汽车领域的大算力芯片而言,目前,大算力芯片正在汽车大脑中扮演着重要角色。国汽智控(北京)科技有限公司总经理尚进表示,AI的计算力是PC的上百倍,比如,英伟达车规级芯片的Tops计算力已经达到了Mac book的300倍,这意味着几乎在每一台智能网联汽车中,都会有一台PC甚至小型服务器。

 随着自动驾驶等芯片呈现出大算力化趋势,智能网联汽车的诸多功能就变得愈发“高端”。芯谋研究分析师王立夫向记者表示,车内的高性能运算依赖于单车搭载丰富的感知系统和大算力的边缘计算,能够实现智能座舱、辅助驾驶/自动驾驶功能。

 提及各类芯片各自的发展趋势,Elvis Hsu对记者表示,32位车载MCU正在逐步替代16位产品;“一芯多屏”趋势正在推动智能座舱芯片的小型化和集成化发展;汽车存储容量正在逐步由GB级提升至TB级别等。

 此外,车内的高速通信能够满足高效的车内信息传递,车外的无线传输能够以超低延时进行车内外数据交互。“车与车、车与周边环境的通信将成为芯片在智能网联汽车领域的主要应用需求。”王立夫表示,这是高阶自动驾驶的一种方案,是以网联化为主导的车路协同模式。

 芯片智能化深度发展需要强大算力

 在无锡,位于锡山区的南山小镇里,无人接驳小巴、无人物流车、无人售卖车、无人巡更车正在悠然踱步,与智能交通路况感知等共同构筑了一道靓丽的智能网联汽车风景线。MEMS传感器、车载雷达、智慧座舱芯片等相关产业的蓬勃发展,正在不断推动智能网联汽车建设迈上新台阶。

 “智联网联汽车会承载更多的信息服务,智能座舱、数字服务平台等会呈现蓬勃、多元化发展态势。整车的感知能力也会变得更强,算力将更为充沛。”无锡市车城智联科技有限公司负责人华贤平对记者说。下一阶段,智能网联汽车的发展将呈现智能化、网联化和深度化应用发展趋势。芯片作为实现汽车智能化、网联化等一切蓝图的基础,无疑拥有巨大的发展潜力。

 具体来讲,芯片智能化的深度发展离不开算力的提升。从智能网联汽车相关产品的角度来看,如何把芯片强大的算力性能充分释放,就成为一直以来各大厂商关注的焦点。王立夫表示,要想实现这一目标,就需要做到将芯片、操作系统、中间件和算法全部解耦,并且根据车厂的不同需求提供灵活的解决方案,把芯片强大的算力性能完全释放。

 在过去一两年的时间内,芯片在智能网联汽车领域不仅体现出了重要性,还体现出了“稀缺性”。这其实是对整车厂和方案商等上下游企业生态深度和稳定度的一次考验。面对这样的“压力测试”,博泰车联网执行副总裁张毅认为,优秀的企业需要对芯片产业链有更好的管控能力。

 Elvis Hsu表示,以往,汽车产业由整车厂主导,半导体供应商通过Tier1与OEM沟通,这种模式使得整车厂和半导体厂商未实现有效协调。未来,整车厂一方面应加强与半导体厂商的高效合作,另一方面则应该不断增强自身的软硬件一体化能力与垂直整合能力,并且通过积累海量数据,实现算法的快速开发与迭代升级。同时,整车厂还应该加强自研芯片能力,以进一步推动车用芯片产业的发展。

 当然,完整的智能网联汽车生态链不仅涵盖芯片厂商和整车厂,也包括中游的系统级厂商。这里面既包括传统汽车产业里的Tier1与Tier2级别的元器件供应商,也包括控制系统、通信系统、执行系统等系统级方案提供商。芯片产业作为智能网联汽车生态链中的重要一环,未来将与智能网联汽车领域实现更深层次的融合发展。

 对此,王立夫建议,一方面,有关部门应增加道路、交通场景仿真模拟平台和区域数量,鼓励企业对智能网联汽车的自动驾驶系统进行仿真测试和技术验证。另一方面,应加快以路侧网联基础通信设备为代表的配套基础设施建设,包括路旁传感器、摄像头、路端处理器和云端处理器等基础设施。

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