自动驾驶升级/域集中趋势下 东软睿驰的“芯”变化

　　自动驾驶系统进化,汽车电子电气E/E架构加速向域控架构迁移,驱使着芯片性能和结构快速升级。

　　域控处理器需要处理大量图片、视频等非结构化数据,同时还需要整合雷达、视频等多路数据。原有单一芯片无法满足诸多接口和算力需求,车载处理器算力呈现指数级提升,具备AI能力的主控SOC芯片成为了主流。

　　SoC芯片集成了CPU、AI 芯片(GPU/FPGA/ASIC)、深度学习加速单元(NPU)等多个模块,相对于单核处理器,异构多核SoC处理器在算力、性能、成本、功耗、尺寸等方面具备更明显的优势。

　　当前,在智能汽车领域已经聚齐了各路芯片玩家,英伟达、高通等近年来在汽车主控SOC芯片领域大举布局,分别针对ADAS、自动驾驶以及智能座舱领域推出了系列芯片,率先于传统芯片企业在各领域快速落地;瑞萨电子、恩智浦、德州仪器(TI)等传统汽车芯片企业不甘落后,面向智能驾驶领域积极跟进。

　　除了外资巨头,在国内还有华为、地平线、黑芝麻、芯驰、芯擎科技等一大批企业已经快速崛起,为自主品牌车企提供了更多选择。

　　综合来看,主控芯片正朝向异构多核、高集成、低功耗等更高性能的方向迈进,同时也推动了域控制器升级和量产落地,东软睿驰等Tier1企业也在芯片技术的变革之下,与合作伙伴展开更多、更深入的合作,这对电子电气架构发展和软件定义汽车带来了极具意义的影响。

　　一、来自不同层级市场的芯片需求

　　一场算力竞赛已经在各大芯片企业之间悄然兴起。

　　高级别自动驾驶系统需要面对更复杂更广泛的场景,伴随着域内融合和跨域融合,未来芯片不会局限于自动驾驶域的计算任务,还会逐渐跨域升级成整车中央计算平台,对算力的要求呈现指数级增长。

　　有数据显示,L2级自动驾驶的算力需求不到10TOPS即可,但要实现L3级自动驾驶的算力需求则要求不低于100 TOPS,而如果到L5级自动驾驶,整车的算力还需要翻十几倍。

　　公开资料来看,大部分芯片企业纷纷瞄准了下一代自动驾驶大算力芯片,并且公布了相应的量产规划。

　　英伟达已经推出的全新一代自动驾驶芯片Orin单颗芯片算力高达200TOPS,支持L3-L4,资料显示蔚来ET7、上汽R ES33、智己L7都将采用英伟达Orin芯片,量产计划在2022年。今年4月,英伟达还发布了算力高达1000TOPS的Atlan芯片,支持L4-L5,预计在2025年量产。

　　另一大芯片巨头高通最新推出的Snapdragon Ride平台支持L1-L5自动驾驶,支持多芯片叠加使用,L3以下的辅助驾驶提供30 TOPs算力,面向L4-L5的自动驾驶系统提供700 TOPs的算力,量产时间节点为2022年。

　　自主品牌中,华为自主研发的HUAWEI MDC 810算力可高达400+TOPs,面向L4-L5级自动驾驶。地平线征程5单颗芯片AI算力为128 TOPS,组成的智能计算平台AI算力覆盖200-1000 TOPS;黑芝麻智能今年全新推出的A1000Pro系列芯片,INT8算力达到106TOPS、INT4算力高达196TOPS。

　　除了面向L3及以上级别ADAS领域的高算力芯片,未来几年L2-L2+级ADAS市场的爆发,同样蕴藏着巨大的市场空间。

　　高工智能汽车研究院监测数据显示,今年1-8月国内新车(合资+自主品牌)前装标配搭载L2级辅助驾驶上险量为224.27万辆,同比增长78.42%;在搭载率方面,今年1-8月国内新车前装标配搭载L2级辅助驾驶搭载率为17.03%。

　　未来几年L2会快速普及,L2+也会进入集中放量阶段,这意味着L2-L2+级ADAS市场有非常大的市场空间。

　　这种情况下,芯片并不需要过高的算力,但需要满足L2-L2+级别自动驾驶系统安全性和算力要求的同时,在成本、能效方面都具备明显优势。

　　以TI则推出的TDA4VM芯片为例,这款车规级芯片虽然算力仅有8TOPS,该芯片采用了多核异构的结构,配有包括Cortex A72、Cortex R5F、DSP、MMA等在内的不同类型处理器,由对应的核或者加速器处理不同的任务。

　　该芯片在算力、功能安全方面均满足L2+级ADAS系统的需求。有业内人士指出,TDA4VM是当前面向L2级别ADAS系统性价比非常高的一款SOC芯片。

　　今年8月,东软睿驰推出的全新一代行泊一体化域控制器,正是基于TDA4VM芯片打造面向未来几年L2-L2+级ADAS市场一款具有代表性的域控产品。

　　通过一“芯”两用,该域控制器能够支持5路高清摄像头、5路毫米波雷达、12路超声波雷达接入,摄像头最高支持800万像素,提供包括单车道自动巡航,触发式自动换道、自动泊车、遥控泊车等28项L2/L2+级功能。得益于行车ADAS的传感器及域控制器的复用,全新一代行泊一体化域控制器相比传统1V1R+APA的技术方案成本节省20%-30%。

东软睿驰自动驾驶行泊一体域控制器所支持的自动驾驶功能

　　二、“芯”力量下:域控赛道的新趋势

　　伴随着芯片的快速发展,在芯片的下游环节—域控制器赛道也开始出现了新的趋势。

　　智能汽车的电子电气架构将历经分布式、域内融合、跨域融合、中央计算四个阶段,目前大多数厂商都启动了域内融合需求,开始将分散的域内数据计算进行集中化。

　　随着整车电子架构的升级,域控制器“打开”了传统的黑盒模式,同时带动低速泊车和高速行车两套过去并行ADAS系统的融合机会。

　　除了上述东软睿驰已经推出的全新一代行泊车一体域控制器,越来越多的ADAS供应商和芯片企业也将目光瞄准了这一领域。S32G域控制器芯片是恩智浦2020年推出,将传统MCU与具备ASIL D功能安全的高性能MPU集成在一颗芯片上,同时集成了网络通信加速器,较之前单一功能芯片性能得到提升。按照恩智浦的说法,S32G处理器能够让OEM向域控制器架构演进,取代传统分布式架构。

　　东软睿驰基于S32G开发了一款面向整车的通用域控制器,具备丰富的接口协议和高算力硬件平台,可支持网关、车身域、动力域等独立控制器或融合控制器的应用。

S32G使用路径

　　通过这类通用域控制器可实现跨域融合,基于面向SOA的架构,在不同域中实现软件复用和功能的迁移,大大增强了平台的可拓展性,可移植性,对电子电气架构的集中化发展意义重大。

　　一直以来,芯片都处于快速发展变化的状态,而芯片与软件的高耦合,往往需要基于差异化的硬件进行大量的软件定制化,这使得上层应用开发和持续迭代变得异常困难。很显然,相对稳定的通用硬件平台,才是软件架构和上层应用持续稳定和快速繁荣的基础。

　　正如东软睿驰汽车技术(上海)有限公司总经理曹斌表示,能够把所有传感器集中在一起,并在传感器算法基础之上去迭代和创新,实现持续优化和进化的域控制器,才是智能汽车行业真正需要的。

　　他指出,这类域控制器需要基于较为完整和稳定的异构芯片作为底层架构,能够支持AI加速和GPU的支持,将满足需求的算力与分布式计算资源整合在一起,并且不断地被上层软件抽象且与底层芯片实现有机解耦,才能真正形成集中化并且可持续迭代升级的域控制器。

　　当前越来越多核异构SOC芯片的出现,在满足基本功能算力需求的前提下,硬件架构、功能框架和划分将有望形成相对通用化和稳定的状态。

　　基于这类通用化的硬件架构,实现软硬件分层解耦,逐渐形成了AUTOSAR、AP+CP+中间件的清晰稳定的基础软件架构,上层应用的快速实现与持续的迭代升级才能够实现。

　　这对软件定义汽车来说,可以说是非常关键性同时也是极具标志性的阶段。