車東西（公眾號：chedongxi）
文 | 吳垚
4月19日，由車東西與2019上海車展承辦方——上海市國際展覽有限公司（SIEC）聯合舉辦的GTIC 2019全球智能汽車供應鏈創新峰會在2019上海車展同期舉辦，大會邀請到來自學術界、整車企業、零部件企業、互聯網公司、新興自動駕駛公司和人工智能公司等智能汽車供應鏈領域的15位嘉賓登臺，探討智能汽車時代的供應鏈創新與出行變革。
恩智浦半導體大中華區汽車電子業務首席技術官呂浩發表了題為《AI時代的汽車電子創新》的演講。他解讀了驅動汽車電子創新的三大需求與創新的五大方向，介紹了恩智浦為迎接汽車電子新時代做出的準備和新產品。
一、三大需求推動汽車電子創新
演講伊始，呂浩講到，汽車電子架構創新的驅動力來源于三大需求：
首先是更好的座艙駕乘體驗需求。他說到，現在的駕駛員平均每天花一小時在開車上，隨著自動駕駛技術水平的提升與智能座艙的發展，駕駛員可以逐步釋放雙手，在車內休閑、娛樂、辦公，這會極大地釋放駕駛員的時間。
其次是更高的駕駛安全需求。全球每年有130萬公路致命車禍，人為的駕駛失誤是車禍主要原因。隨著ADAS輔助駕駛系統的普及，行駛變得更安全了，不僅如此，現在越來越多車從輔助駕駛走向了自動駕駛，行駛安全性得到進一步提升。
最后是汽車節能減排法規要求。美國制定了非常嚴格的油耗排放法規，到2025年汽車CO2排放要降到163克/英里，平均油耗要降到54.5MPG（miles per gallon，約合百公里油耗4.3升）。
中國法規也逐步趨嚴，2017年推出了國五排放標準，不久會推出國六標準，到2025年或有更嚴格的法規推進。汽車排放和油耗的要求越來越高，這會極大地推動汽車電動化需求。
二、汽車電子創新的五大變化方向 未來機會都在這里
呂浩認為，在上述三大需求的推動下，汽車電子也會迎來五大方面的變化：
1、汽車電子向多域控制器、虛擬化方向演進
呂浩介紹稱，過去汽車的網絡架構為多個ECU相連的分布式架構，特點是低帶寬，扁平式網絡，每個應用都需要一個模塊，要實現今后汽車豐富的功能，需要布置很多模塊，這會導致汽車電子的可靠性下降。
因此，這樣的網絡架構無法滿足未來的出行需求。
現在，越來越多的車開始向基于功能域的電子架構演進。在這一架構中，五大域控制器分別控制：連接、車身舒適、自動駕駛、信息娛樂、動力系統總成。
所有的數據通過中央網關來控制和交換，提高了整車電子器件的運行能力，同時保證了更高層次的信息安全。
而未來，多域控制的架構還會向虛擬化網絡架構演進，一個中央的計算中心把周圍控制器通過軟件方式虛擬化，可以實現就近獲取信息、就近處理信息。
2、車載處理器算力需求大幅提升
呂浩指出，隨著汽車從輔助駕駛走向自動駕駛，運算性能的需求也更高了。目前的L2級自動駕駛，需要20K DMIPS（每秒百萬次運算指令執行）及1 TOPS（每秒萬億次運算）的算力，而未來L5級完全自動駕駛，則需要大于200K DMIPS及200 TOPS的算力。
3、傳感器的性能和數量增長
呂浩介紹到，要實現高級別的自動駕駛，汽車需要更多更高性能的傳感器，這些傳感器輸入的冗余信息可以幫助域控制器（或者中央電腦）做出更準確的判斷。
他介紹稱，到L3級自動駕駛，車上會有4-6個超聲波雷達、4個以上攝像頭、1個激光雷達，并會引入V2X模塊以及多傳感器融合方案，單車半導體價值會達到600美元。
而到了L4/5級自動駕駛，車上則會有6-10個超聲波雷達、6-8個攝像頭、1-3個激光雷達、1-2個V2X模塊以及多傳感器融合方案，單車半導體價值會達到900-1200美元。
在傳感器性能方面，主要變化是車載雷達的視距，視距提高后系統可以更好地完成路徑規劃，進而影響整車能耗大小。
在電動車在電池容量有限的情況下，良好的路徑規劃能使車輛行駛到更遠的距離。
另一方面，超越視距的數據可以讓智能系統更好地掌握周圍的交通信息，實現車與車的相互通訊，從而做出更好的決策。
4、5G+IoT技術加速自動駕駛落地
呂浩講到，未來汽車要實現自動駕駛，不能僅靠單車本身的傳感能力和算力，還需要有5G+IoT（物聯網）技術的幫助，并加上云端計算服務。
隨著5G的推進與IoT技術的逐步完善，無人駕駛或者高度自動駕駛車輛的演進會越來越快速。不僅如此，5G+IoT技術還能讓網聯車更加高效、方便、安全。
5、汽車電子產品注重功能安全、信息安全
在演講的最后，呂浩說到，汽車絕對不是一個超級電腦加上四個輪子，汽車電子創新的一個重要部分是安全創新，包括功能安全和信息安全提升。
功能安全與人的生命相關，信息安全與個人的隱私相關。隨著無人駕駛的發展，功能安全會面臨更多的挑戰，信息安全也會面臨更大的威脅，這兩塊未來會有非常大的需求并有相關法規的規定。
他認為，汽車電子企業的產品，不能僅滿足傳感器功能的需求，還要保證整車的功能安全與信息安全。
三、恩智浦產品升級 助力汽車電子創新
為實現上述汽車電子的創新，恩智浦提升了其產品性能。
在汽車運算性能和安全性方面，呂浩稱，恩智浦目前已經打造了BlueBox車載計算平臺，引入了Kalray公司的多核并行處理器，并將推出BuleBox2.0 計算平臺。
新的平臺搭載了S32V2、LS2084A兩個核心處理器，預計算力達100TOPS，支持L4-L5級自動駕駛算力需求。
同時，他們會引入新的架構，可以實現感知、建模以及安全路徑規劃。
在傳感器性能方面，呂浩表示，恩智浦的毫米波雷達在頻率、半導體材料、制程工藝上全面升級。
其毫米波雷達頻率上覆蓋24GHz、77GHz、多個77GHz，工藝上從SiGe工藝轉向RF CMOS工藝，40納米技術走向20納米技術，提高了雷達的集成度、成像能力，并通過深度學習的方式提高了識別能力。
由此，呂浩認為未來毫米波雷達會向成像功能發展，并能滿足全工況精度。
而在車載娛樂信息系統方面，恩智浦開始在其i.MAX系列芯片中加入AI算法支持的語音識別、手勢識別、人臉識別等功能，并會為客戶提供完整的工具鏈和開發環境。
一般來說，未來的汽車越來越像電子產品，這是IT、互聯網公司們的好機會，汽車產業公司或會面臨巨大挑戰。
但從呂浩的演講可以明顯感受到，恩智浦這類汽車產業公司其實并沒有落后。
其不僅看到了AI時代下汽車電子發展的新趨勢，而且早早地進行了布局，在傳感器、域控制器、處理器等多個關鍵領域都推出了新的理念和實際產品，為未來做好了準備。
