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2020年09月21日 | 2020汽車座艙SoC技術研究:支持更多顯示器、AI功能,與ADAS融合

發布者:陳熙瓊 來源: 佐思產研 關鍵字:座艙SoC  AI  智能汽車  ADAS 手機看文章 掃描二維碼
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佐 思汽研發布《2020 年汽車座艙 SoC 技術與應用研究報告》。

 

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。

 
恩智浦通過收購飛思卡爾,擁有了一支機器學習專家團隊。該團隊就是 CogniVue,一家位于加拿大渥太華的圖像認知 IP 開發團隊,是飛思卡爾于 2015 年 9 月收購的。恩智浦的 eIQ 自動深度學習(DL)工具包使開發人員能夠將 DL 算法引入其應用程序并滿足嚴格的車規級標準。

 

 

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。

 
座艙 SoC 一旦加入部分 ADAS 功能支持,對功能安全的要求也將同步提升。這給座艙 SoC 供應商提出了更大的挑戰。


關鍵字:座艙SoC  AI  智能汽車  ADAS 引用地址:2020汽車座艙SoC技術研究:支持更多顯示器、AI功能,與ADAS融合

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