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RFID新聞動態(tài)

智能汽車:算力現(xiàn)狀、趨勢及解決方案

傳統(tǒng)功能汽車采用分布式電子電氣架構(gòu),離散化的ECU軟硬件緊耦合且各ECU之間獨(dú)立性較強(qiáng),硬件資源無法共享且形成數(shù)據(jù)孤島,對用戶新需求反饋的整體周期長達(dá)20個(gè)月以上,難以形成持續(xù)快速迭代的軟件開發(fā)模式。


因此,軟件定義汽車開發(fā)模式驅(qū)動整車電子電氣架構(gòu)由分布式向中央集中式演進(jìn),其核心是車載計(jì)算的集中化發(fā)展,高集成化的域控制器、車載中央計(jì)算平臺是關(guān)鍵。

智能汽車

智能座艙是實(shí)現(xiàn)千人千面汽車駕乘體驗(yàn)的重心所在,新勢力車企與領(lǐng)先自主品牌車企率先發(fā)力,“大屏化”、“多屏化”、“多模態(tài)交互”、“一芯多屏”成為座艙發(fā)展的熱門趨勢,伴隨著傳感器規(guī)模的增長與交互模式的復(fù)雜化,智能座艙對芯片的算力需求亦水漲船高。


座艙高算力需求驅(qū)動下,以高通第3代汽車數(shù)字座艙平臺為代表的高性能處理器成為領(lǐng)先車企旗艦車型的主流選擇,驍龍系列芯片加速上車。

智能汽車算力

在感知、交互、場景應(yīng)用持續(xù)升級的背景下,座艙芯片需支撐大規(guī)模傳感器數(shù)據(jù)處理、持續(xù)攀升的AI算法數(shù)量與海量應(yīng)用軟件服務(wù),座艙數(shù)據(jù)量與處理需求將超過手機(jī),算力需求飛速增長。作為操作系統(tǒng)級車聯(lián)網(wǎng)解決方案供應(yīng)商,梧桐車聯(lián)認(rèn)為座艙計(jì)算平臺大算力發(fā)展已成必然趨勢。大算力的座艙SoC芯片將減少組件數(shù)量,降低架構(gòu)復(fù)雜程度,智能座艙計(jì)算平臺將持續(xù)向集成式解決方案演進(jìn)。

智能汽車輔助駕駛

伴隨著ADAS輔助駕駛功能在新車市場上滲透率的不斷提升,新勢力與領(lǐng)先自主品牌車企在智能駕駛領(lǐng)域的廝殺日益激烈,智能駕駛傳感器配置走向“內(nèi)卷”,以蔚來、小鵬、極狐為代表的車型更是率先宣布激光雷達(dá)量產(chǎn)上車。當(dāng)前智能駕駛芯片市場呈現(xiàn)Mobileye與英偉達(dá)二分天下之勢,以地平線、海思為代表的本土化芯片廠商憑借AI計(jì)算與大算力優(yōu)勢在自主品牌車企市場中占據(jù)一席之地,率先實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)芯片量產(chǎn)上車。

智能汽車算力配置

為保證車輛在全生命周期內(nèi)的持續(xù)軟件升級能力,主機(jī)廠在智能駕駛上采取“硬件預(yù)置,軟件升級”的策略,通過預(yù)置大算力芯片,為后續(xù)軟件與算法升級優(yōu)化提供足夠發(fā)展空間。以蔚來、智己、威馬、小鵬為代表的主機(jī)廠在新一代車型中均將智能駕駛算力提升至500~1000Tops級別。



電動車智能駕駛

對于L3級別及以上的智能駕駛系統(tǒng)而言,傳感器數(shù)量的增加及分辨率的提升帶來海量數(shù)據(jù)處理需求,算法模型的復(fù)雜程度亦大幅提升,驅(qū)動算力需求迅速增長。軟硬件解耦的智能駕駛芯片是實(shí)現(xiàn)算法持續(xù)迭代升級的基礎(chǔ),以英偉達(dá)為代表的開放算法生態(tài)的芯片更受主機(jī)廠青睞。

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