CES2022上的三家自动驾驶芯片方案

汽车电子设计 2022-01-07 09:31


CES2022年带来的很多有趣的东西,在这个舞台主要的亮点是看智能座舱和智能驾驶两部分内容,而这两个领域现在已经形成了比较有趣的格局。


智能座舱

高通为主导供应商,通过这个桥头堡在往智能驾驶,也就是所说的Digital Chassis进发。


智能驾驶

Mobileye的核心本质是开发算法和芯片一替换的专有方案,这套在当前的竞争下似乎有些落伍了;而目前在这个领域占据主导权的主要是Nvidia。


在开启TOPS大战以后,又把服务器端的计算要求提出来,也就是说给车企提供了类似特斯拉的边沿计算和云计算协同的发展路径;同时,Nvidia还在做一些高端的座舱方案。


▲图1.围绕国外芯片和解决方案的自动驾驶格局



Part 1

CES 2022年各家的方案


Mobileye

Intel要拆分Mobileye以后,其实能看出来危机感。这次CES2022 发布的下一代L4自动驾驶SoC,5nm工艺的EyeQ Ultra要在2025年推出,目标是实现L4自动驾驶(Robotaxi和其他固定区域车辆的基础,在有限的天气条件下在已知且明确定义的区域内运行)。


Mobileye之前的L4的硬件方案是由6-8个的EyeQ芯片组成,即针对量产市场足够便宜和演化空间的SoC,拿出来的是EyeQ Ultra,连接多个摄像头和其他感知传感器,官方性能数据是176TOPS。从Mobileye来看,基于视觉的自动驾驶是一个相对成熟的技术领域,可以构建ASIC,使用高度专业化的固定功能(有限的灵活性)


 EyeQ Ultra内部的不同类型的内核(后面4组内核包含Mobileye的“专有加速器”)包括 12 RISC-V CPU cores 、Arm GPU、 Arm DSP 、SIMD cores 、VLIW cores CGRA (Coarse grained reconfigurable array) cores 、Deep Learning cores 。


▲图2.Mobileye的EyeQ ULTRA芯片


Mobileye的出发点,是围绕着低成本、低功耗,从逻辑来看,这颗芯片的主要竞品是Nvidia的Atlan SoC(将于2025年在同一时期推出),Atlan 仅SoC的吞吐量就超过1000TOPS, Nvidia高深度学习吞吐量,对于汽车企业来说确实很有吸引力。


TOPS吞吐量的差异只是反映了两者之间设计理念的差异,Nvidia的软件定义方法与Mobileye的特定任务加速器,是两种不同的路径,哪种方法会产生更好的结果目前还难下定论。


Mobileye的方法是基于过往积累的技术方向和相关的自动驾驶算法,而Nvidia则为将来更灵活的方法敞开了大门(汽车企业要有更强大的武器才能追得上来)


英伟达

这次CES 2022 英伟达的发布内容,主要是基于平台的考虑,Drive Hyperion 8 是围绕9个雷达、12 个超声波、1 个前置雷达、12 个以上的摄像头(价格配置到1万美金的传感器),2022年开始生产。这一波最先用得起英伟达自动驾驶平台的都是中国汽车公司,小鹏、蔚来、理想、R汽车、智己和Polestar。


在软件上,英伟达搞出来Drive Sim用于生成驾驶场景来支持开发,不管是卡车还是乘用车,需要有巨大的基础后台设施计算来支撑(L5需要25000个GPU),这个赢家还是英伟达,在市场上占了大头——这块也是由特斯拉引领技术路线,英伟达带着大家快速跟进。


▲图3.英伟达开始讲平台和后台的故事


高通

这次高通其实讲明白了这个整体汽车产品线的故事,包括:


软件服务平台 Snapdragon Car-to-Cloud 

使汽车制造商能够开发新的收入来源。车联方案 Snapdragon Auto Connectivity 4G LTE、5G、蜂窝车联网 (C-V2X)、wifi、蓝牙和卫星定位,可将车辆网联化。


数字座舱 Snapdragon Cockpit 

包括信息娱乐、仪表和可视化——在这个里面,基本是围绕安卓搭配来做,国外沃尔沃、雷诺、本田、通用、福特和FCA是采用原版安卓Android Automotive ,国内几家汽车制造企业(蔚来、小鹏、威马、长城等)玩的是自己的安卓。


数字底盘Snapdragon Ride包括Arriver视觉感知系统, 高通公司使用的是与Veoneer合作开发的Arriver Vision堆栈,然后在Veoneer变卖过程中,直接把Arriver业务部门买过来,然后组成了数字化底盘的基础。


高通的打法,还是围绕开放性,这套Snapdragon Ride的视觉系统支持多个摄像头,包括更高分辨率的 8 MP摄像头,采用模块化设计,车企和Tier 1可使用Qualcomm的完整堆栈或将视觉堆栈与其他地方开发的驱动策略堆栈集成,集成各种其他组件,包括停车辅助、驾驶员监控和地图众包。 


▲图4.高通把平台都定好了,

Tier 1在里面能起到的作用就慢慢变小了


这套系统的量产时间大概在2023-24年,基本时间点和之前ME的系统差不多,这个时间点大概是通用汽车将成为首批使用 Snapdragon Ride ADAS处理器和的车型,2023年Ultra Cruise将在城市道路中使用,从 2025年开始,宝马的下一代自动驾驶系统也会还采用Snapdragon Ride平台,接下来是2025年的雷诺,采用整个高通骁龙数字底盘平台。



小结:自动驾驶芯片厂家的全力推进,其实得到了汽车企业的大力支持,我们也能看到汽车企业在自建自动驾驶软件团队以后对于底层硬件核心支持的需求。随着车企逐步上手,这块灵魂其实掌握在自己的手里确实比较合适,国内做自动驾驶方面要独立出分支,肯定要跃过后两家。




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评论 (3)
游客_693522022-01-07 19:14
博世半导体晶圆厂都建啦,会挤不进去[得意]?
游客_647292022-01-07 09:38
博世已经挤不进这个圈子啦?
游客_609322022-01-07 09:37
加油,早日成为电动车行业的郭某某。[呲牙]
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