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如何在自動駕駛技術領域尋求新突破?

dQh4_ofweekwear ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-10-09 16:47 ? 次閱讀

ARM在9月26號發布了其新款自主處理器Cortex-A76AE,業內人士認為新款AE(Automotive Enhanced)可以讓芯片制造商設計具有安全功能的芯片,因而自動駕駛汽車能夠滿足最嚴格的安全要求。當今,自動駕駛技術已經成為整個汽車產業的最新發展方向。應用自動駕駛技術可以全面提升汽車駕駛的安全性、舒適性,滿足更高層次的市場需求等。自動駕駛技術得益于人工智能技術的應用及推廣,各科研院校、汽車制造廠商科技公司、自動駕駛汽車創業公司以及汽車零部件供應商都在自動駕駛技術領域進行不斷地探索,尋求通過人工智能技術來獲得技術上的新突破。

2020年是很多廠商計劃中的自動駕駛元年了,各路芯片廠商和各汽車電子公司也紛紛都在積極備戰中。對于自動駕駛技術來說,可以分為軟件和硬件部分。在硬件部分,芯片主要擔任數據處理任務,整個自動駕駛系統中,雷達、攝像頭會產生大量數據,這些數據都交給了芯片,芯片供應商是汽車行業不可或缺的關鍵一環。

恩智浦:ADAS處理芯片

作為汽車電子龍頭廠商的恩智浦,在自動駕駛方向的積累相當深厚。2016年5月恩智浦發布了BlueBox平臺,能夠為汽車制造商提供L4級自動駕駛計算解決方案。其中,S32V234是NXP的S32V系列產品中2015年推出的ADAS處理芯片,在BlueBox平臺上負責視覺數據處理、多傳感器融合數據處理以及機器學習。恩智浦還有一款專門的雷達信息處理芯片MPC577XK,面向ADAS應用的Qorivva32位MCU,基于Power架構,能夠支持自適應巡航控制、智能大燈控制、車道偏離警告和盲點探測等應用。

英飛凌:Aurix芯片

英飛凌在2015年針對ADAS市場推出過芯片組Real 33D,可實現司機疲勞檢測等功能。而在奧迪新A8使用的zFAS自動駕駛計算單元中,也使用了英飛凌提供的Aurix芯片,A8最關鍵的TrafficJam Pilot,是由這塊芯片最終實現的。

英偉達:Drive PX系列芯片

在自動駕駛時代之前,英偉達很早就通過Tegra系列處理器進入了眾多整車廠的供貨商名單,比如,奧迪新A8采用的自動駕駛平臺zFAS中使用了Nvidia TegraK1芯片,負責處理車輛的環視影像,但zFAS負責實現自動駕駛功能的芯片是Mobileye Q3和Altera的Cyclone V。

Nvidia自動駕駛芯片始于2015年初推出的Drive PX系列。Drive Xavier是英偉達最新一代自動駕駛處理器,最早在2016年歐洲GTC大會上提出,2018年1月的CES上正式發布。同時發布的還有全球首款針對無人駕駛出租車打造的車載計算機DrivePX Pegasus,搭載了兩個Xavier SoC處理器,針對L5級全自動駕駛出租車的AI 處理器。

特斯拉:自動駕駛AI專用芯片

特斯拉的自動駕駛系統Autopilot中先后使用過Mobileye EyeQ3和英偉達Drive PX2,而在2017年12月初的NIPS神經信息處理系統大會上,特斯拉CEO馬斯克公布了特斯拉正在開發定制自動駕駛AI芯片,該芯片基于AMD的IP打造;目前已經走到了設計完成、測試驗證的階段,特斯拉已經收到了首批芯片樣品,目前正在進行相關測試,代工方可能是格羅方德和三星電子等。

意法半導體:與Mobileye協作開發

意法半導體的主要產品是專用集成電路單片機、存儲器等。Mobileye所使用的EyeQ3芯片就是和意法半導體合作開發的,兩家公司最早在2005年就開始研發ADAS芯片。

2015年,Mobileye發布第四代ADAS視覺處理器EyeQ4,目前已應用在新下線車型中。2016年5月Mobileye和意法半導體宣布將合作研發Mobileye第五代系統芯片——EyeQ5,作為2020年實現全自動駕駛(FAD)汽車的中央處理器,并執行傳感器融合程序。

以芯片為原點,自動駕駛領域難破局

由于自動駕駛芯片涉及到行車安全,對發熱、壽命、網絡安全要求更高,所以比一般消費級芯片更有技術含量,同時,還要兼顧成本問題,一個芯片單是性能好還不夠,如果功耗高、面積大,依然沒有優勢。而自動駕駛在商業化的路徑方面,計算平臺是一個巨大的挑戰,需要在計算平臺上能夠達到一個量產化的要求,未來應該有越來越多的老牌芯片廠商發展自動駕駛芯片業務,但芯片行業外的力量恐怕進入這個市場存在很多困難,畢竟這一領域的行業壁壘相對較高,新的破局者也很難出現。

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原文標題:自動駕駛領域的“芯”戰爭

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