我們知道,智能汽車 E/E 架構發展趨勢是從分布式階段演進到域內集中階段,跨域集中階段和中央計算機階段。對于多數廠家而言,當前正處于域內集中階段。
來源:偉世通
對于座艙域而言,域內集中意味著需要強大的座艙 SoC。更具體的講,強大的座艙 SoC 必須符合當前座艙發展的需要:支持更多顯示屏,支持更多 AI 功能,與 ADAS 融合,提升功能安全等。
+支持更多顯示屏
座艙一芯多屏趨勢下,座艙 SoC 支持顯示屏數量多少,是能否被用戶采用的決定性因素之一。第三代高通驍龍座艙 SOC,基于強大的 CPU 和 GPU,可支持多達 6-8 個顯示屏。
三星 Exynos Auto V9 處理器可同時支持多達六個車載顯示器,以及十二個攝像頭。奧迪智能座艙開始采用三星 Exynos Auto V9。
2020 年最新發布的芯馳科技 X9 系列用于智能座艙,可支持八個 FHD 顯示屏,以及十二個攝像頭。
CES2020 上,恩智浦展示了基于雙 i.MX 8QuadMax 芯片實現的、支持多達 11 塊屏幕的多屏解決方案。
+支持 AI
對 AI 的支持方面,英偉達無疑走在最前面。英偉達在 2007 年推出 CUDA 的時候,就想到用 CUDA 建立了生態圈。這樣對 NVIDIA 既能賣硬件,又能在軟件上保持領先,增加用戶粘度。英偉達的座艙 SoC 在深度學習領域優勢明顯。但英偉達在汽車領域的發展重心放在自動駕駛芯片,在座艙處理器領域市場份額并不大。
恩智浦不僅在投資構建 AI 功能,并一直在關注 AI 的缺陷。深度學習依靠概率來識別物體,并且結果是不可解釋的,這對安全要求極高的汽車來講,可能會帶來災難性后果。恩智浦在持續研究一種方法,名為“可解釋的 AI(xAI)”。xAI 通過添加更合理、類似于人的決策方法和額外的確定性維度,擴展了機器學習的推理和計算概率能力。xAI 將 AI 的所有優勢與推理機制相結合,使其更接近人類的反應方式。 +融合部分 ADAS 功能,提升功能安全能力 部分 ADAS 功能,如行人或障礙物識別、全景泊車等都有放入座艙域的趨勢,使得座艙 SoC 需要考慮 ADAS 相關處理能力。 譬如主要應用在座艙的 R-Car H3,也能處理復雜功能,如障礙物檢測、駕駛員狀態識別、危險預測和危險規避。 目前越來越多智能座艙加入了 HUD,而最新的 AR-HUD 和 ADAS 結合緊密,如提供跟車距離預警、壓線預警、紅綠燈監測、提前變道、行人預警、路標顯示、車道偏離、前方障礙物檢測、駕駛員狀態監測等功能。
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