驶向智能未来:新思科技电子数字孪生与SLM解决方案激发汽车行业无限可能

原创 新思科技 2024-11-05 17:55


如今,软件和创新型半导体技术对汽车行业的影响日益凸显。随着软件内容的不断增多,无论是软件本身还是半导体组件,都面临着更大的故障风险。幸运的是,汽车制造商可以采取一系列措施来降低这些潜在风险。新思科技正与合作伙伴紧密合作,专注于复杂的软件定义汽车(SDV)领域,旨在助力汽车制造商提升汽车系统和片上系统(SoC)的开发能力。


通过结合双方的技术优势,汽车开发者能够更全面地掌握芯片在整个生命周期内的性能状况,并在设计阶段提前验证复杂的汽车系统,从而优化开发流程。


新思科技提供的解决方案包括:


  • 芯片生命周期管理(SLM)- 以芯片中嵌入的监视器为基础,用于帮助汽车制造商在整个生命周期内观测、传输、分析和处理数据

  • 虚拟原型 - 专为软件在环(SiL)和虚拟硬件在环(vHiL)仿真而设计



上述解决方案可以为客户提供可扩展性、安全性和弹性。在本文中,我们将进一步介绍新思科技如何帮助汽车OEM、一级供应商和半导体供应商打造更智能、更安全、更可靠的汽车。


预测性汽车维护的芯片生命周期管理


制程技术的变异性、环境条件以及老化效应等因素,对芯片的性能构成了日益严峻的挑战。为此,SLM技术应运而生,它集成了功耗、电压和温度(PVT)监控器等片上IP,以及用于测量逻辑、内存和互连时序裕量的IP。这些技术能够在设备的整个生命周期内搜集数据,实现持续的分析并给出实用的反馈。


新思科技推出的SLM解决方案,专门针对汽车制造商在SoC内、边缘和云端选择的汽车数据进行分析。图1展示了部分相关流程。汽车制造商一旦确定了需要收集的汽车数据,就应在芯片的整个生命周期中寻找收集和分析数据的机会。这样做可以在设计、试产、生产和实际使用的各个阶段获得有价值的洞察,进而优化制造良率、提升芯片性能,并估算芯片的剩余使用寿命。此外,客户还可以选择利用新思科技的SLM边缘应用,将芯片指标和事件数据发送至Cloud,以便进行后续的存储和深入分析。



通过深入了解大量汽车的芯片健康状况,OEM可以更好地避免潜在的故障保修和产品召回事件。例如,某些相关数据可以帮助OEM判断,能否通过无线(OTA)修复或更换服务解决所发现的问题。


借助SLM技术,半导体供应商还可以了解芯片内部的实际情况。芯片是根据预期工作负载设计的,但在实际使用中,这些设备的工况可能大不相同。在生命周期内,汽车可能需在极热或极冷等不可预测的环境中运行数千小时,并且工作负载会经常波动。通过深入了解汽车运转时的芯片表现,半导体供应商可以调整下一代芯片设计或提出缓解措施来应对实际使用中的挑战。借助新思科技SLM监控器采集的芯片健康状况数据和现场分析处理,汽车制造商可以判断硬件问题与哪个OTA更新版本有关,查明这一点后,便可以通过快速恢复到早期固件版本来解决问题,随后还能与软件团队分享相关见解,以防问题进一步扩散。


虚拟原型如何帮助验证驾驶场景


虚拟原型设计是新思科技和AWS的另一个合作主题,旨在帮助汽车制造商加强SDV的开发。汽车电气化程度不断提高,而且愈发依赖运行在数百个芯片上的软件来提供新的汽车体验和功能,因此汽车的电气/电子(E/E)架构需做出根本性改变,进而转变软件开发模式,达成以下目标:


  • 流程左移,尽早开始协同开发软件和电子系统

  • 加快软件定义汽车的验证工作

  • 使汽车制造商能够持续集成和部署无缝OTA软件更新


要全面验证如此复杂的集成系统,就必须在每个软件版本进入市场之前,驾驶测试车辆行驶数百万英里,并对多种场景做出评估,这对于汽车制造商来说未免太过苛刻。虚拟原型技术虽然仍离不开实际道路测试,但有助于在汽车实际原型真正问世之前,在虚拟世界中开始仿真。Rivian等汽车制造商正在利用虚拟测试,依靠先进建模和仿真技术来测试新的概念设计并快速将设计推向市场。


考虑到虚拟测试会生成海量数据,与在本地服务器上托管数据相比,云服务提供了一种理想的环境,能以更具成本效益的方式存储、分析并安全访问信息。汽车制造商进行了大量虚拟测试之后,可以在实际环境测试中,验证在不同环境条件和干扰因素等多种驾驶场景里得到的仿真结果。


电子数字孪生助力提升工作效率


虚拟原型有助于实现电子数字孪生,也就是电子系统、硬件、软件和环境的数字复制品,具体来说就是以数字形式表示SoC、电子控制单元(ECU)甚至整车电气和电子系统。与单纯依赖实物原型相比,电子数字孪生可以提高工作效率和系统质量,同时降低成本。该技术可以在整个产品生命周期内用于:


  • 硬件环境下的软件开发和回归测试

  • 性能验证,以更好地了解正在构建的系统能否在最终应用中按预期运行

  • 功耗分析,以确定系统在运行繁重工作负载时能否在最终应用中提供理想的功耗/性能组合

  • 验证OTA软件更新或汽车子系统


为了帮助OEM部署数字孪生,新思科技凭借其深厚的汽车专业知识,提供了全面的虚拟原型技术和。借助这些技术,客户无需再在数量有限的物理测试平台上按顺序运行少量测试,而是可以提前推进开发以及并行运行数千个测试。


结语


借助基于云的芯片健康状况监控和电子数字孪生平台等技术,OEM、一级供应商和半导体公司可以提高工作效率和质量,缩短产品上市时间,从而提升竞争力并改善客户体验。通过基于云的SLM和虚拟原型技术,新思科技为汽车制造商加速推进SDV的开发奠定了基础。




    
               

                      

                    
             

                   
                   

                 
                 

                 

         
                                     
                                     


                               

                                 

新思科技 新思科技(Synopsys, Inc.)以芯片产业的“根技术”推动AI、5G、高性能计算、智能汽车等前沿应用的核心技术发展。
评论
  • 在物联网领域中,无线射频技术作为设备间通信的核心手段,已深度渗透工业自动化、智慧城市及智能家居等多元场景。然而,随着物联网设备接入规模的不断扩大,如何降低运维成本,提升通信数据的传输速度和响应时间,实现更广泛、更稳定的覆盖已成为当前亟待解决的系统性难题。SoC无线收发模块-RFM25A12在此背景下,华普微创新推出了一款高性能、远距离与高性价比的Sub-GHz无线SoC收发模块RFM25A12,旨在提升射频性能以满足行业中日益增长与复杂的设备互联需求。值得一提的是,RFM25A12还支持Wi-S
    华普微HOPERF 2025-02-28 09:06 143浏览
  • 在2024年的科技征程中,具身智能的发展已成为全球关注的焦点。从实验室到现实应用,这一领域正以前所未有的速度推进,改写着人类与机器的互动边界。这一年,我们见证了具身智能技术的突破与变革,它不仅落地各行各业,带来新的机遇,更在深刻影响着我们的生活方式和思维方式。随着相关技术的飞速发展,具身智能不再仅仅是一个技术概念,更像是一把神奇的钥匙。身后的众多行业,无论愿意与否,都像是被卷入一场伟大变革浪潮中的船只,注定要被这股汹涌的力量重塑航向。01为什么是具身智能?为什么在中国?最近,中国具身智能行业的进
    艾迈斯欧司朗 2025-02-28 15:45 221浏览
  • 一、VSM的基本原理震动样品磁强计(Vibrating Sample Magnetometer,简称VSM)是一种灵敏且高效的磁性测量仪器。其基本工作原理是利用震动样品在探测线圈中引起的变化磁场来产生感应电压,这个感应电压与样品的磁矩成正比。因此,通过测量这个感应电压,我们就能够精确地确定样品的磁矩。在VSM中,被测量的样品通常被固定在一个震动头上,并以一定的频率和振幅震动。这种震动在探测线圈中引起了变化的磁通量,从而产生了一个交流电信号。这个信号的幅度和样品的磁矩有着直接的关系。因此,通过仔细
    锦正茂科技 2025-02-28 13:30 100浏览
  •         近日,广电计量在聚焦离子束(FIB)领域编写的专业著作《聚焦离子束:失效分析》正式出版,填补了国内聚焦离子束领域实践性专业书籍的空白,为该领域的技术发展与知识传播提供了重要助力。         随着芯片技术不断发展,芯片的集成度越来越高,结构也日益复杂。这使得传统的失效分析方法面临巨大挑战。FIB技术的出现,为芯片失效分析带来了新的解决方案。它能够在纳米尺度上对芯片进行精确加工和分析。当芯
    广电计量 2025-02-28 09:15 116浏览
  • Matter 协议,原名 CHIP(Connected Home over IP),是由苹果、谷歌、亚马逊和三星等科技巨头联合ZigBee联盟(现连接标准联盟CSA)共同推出的一套基于IP协议的智能家居连接标准,旨在打破智能家居设备之间的 “语言障碍”,实现真正的互联互通。然而,目标与现实之间总有落差,前期阶段的Matter 协议由于设备支持类型有限、设备生态协同滞后以及设备通信协议割裂等原因,并未能彻底消除智能家居中的“设备孤岛”现象,但随着2025年的到来,这些现象都将得到完美的解决。近期,
    华普微HOPERF 2025-02-27 10:32 214浏览
  • 美国加州CEC能效跟DOE能效有什么区别?CEC/DOE是什么关系?美国加州CEC能效跟DOE能效有什么区别?CEC/DOE是什么关系?‌美国加州CEC能效认证与美国DOE能效认证在多个方面存在显著差异‌。认证范围和适用地区‌CEC能效认证‌:仅适用于在加利福尼亚州销售的电器产品。CEC认证的范围包括制冷设备、房间空调、中央空调、便携式空调、加热器、热水器、游泳池加热器、卫浴配件、光源、应急灯具、交通信号模块、灯具、洗碗机、洗衣机、干衣机、烹饪器具、电机和压缩机、变压器、外置电源、消费类电子设备
    张工nx808593 2025-02-27 18:04 120浏览
  • 更多生命体征指标风靡的背后都只有一个原因:更多人将健康排在人生第一顺位!“AGEs,也就是晚期糖基化终末产物,英文名Advanced Glycation End-products,是存在于我们体内的一种代谢产物” 艾迈斯欧司朗亚太区健康监测高级市场经理王亚琴说道,“相信业内的朋友都会有关注,最近该指标的热度很高,它可以用来评估人的生活方式是否健康。”据悉,AGEs是可穿戴健康监测领域的一个“萌新”指标,近来备受关注。如果站在学术角度来理解它,那么AGEs是在非酶促条件下,蛋白质、氨基酸
    艾迈斯欧司朗 2025-02-27 14:50 400浏览
  •           近日受某专业机构邀请,参加了官方举办的《广东省科技创新条例》宣讲会。在与会之前,作为一名技术工作者一直认为技术的法例都是保密和侵权方面的,而潜意识中感觉法律有束缚创新工作的进行可能。通过一个上午学习新法,对广东省的科技创新有了新的认识。广东是改革的前沿阵地,是科技创新的沃土,企业是创新的主要个体。《广东省科技创新条例》是广东省为促进科技创新、推动高质量发展而制定的地方性法规,主要内容包括: 总则:明确立法目
    广州铁金刚 2025-02-28 10:14 103浏览
  • 1,微软下载免费Visual Studio Code2,安装C/C++插件,如果无法直接点击下载, 可以选择手动install from VSIX:ms-vscode.cpptools-1.23.6@win32-x64.vsix3,安装C/C++编译器MniGW (MinGW在 Windows 环境下提供类似于 Unix/Linux 环境下的开发工具,使开发者能够轻松地在 Windows 上编写和编译 C、C++ 等程序.)4,C/C++插件扩展设置中添加Include Path 5,
    黎查 2025-02-28 14:39 140浏览
  • 振动样品磁强计是一种用于测量材料磁性的精密仪器,广泛应用于科研、工业检测等领域。然而,其测量准确度会受到多种因素的影响,下面我们将逐一分析这些因素。一、温度因素温度是影响振动样品磁强计测量准确度的重要因素之一。随着温度的变化,材料的磁性也会发生变化,从而影响测量结果的准确性。因此,在进行磁性测量时,应确保恒温环境,以减少温度波动对测量结果的影响。二、样品制备样品的制备过程同样会影响振动样品磁强计的测量准确度。样品的形状、尺寸和表面处理等因素都会对测量结果产生影响。为了确保测量准确度,应严格按照规
    锦正茂科技 2025-02-28 14:05 134浏览
  • 应用趋势与客户需求,AI PC的未来展望随着人工智能(AI)技术的日益成熟,AI PC(人工智能个人电脑)逐渐成为消费者和企业工作中的重要工具。这类产品集成了最新的AI处理器,如NPU、CPU和GPU,并具备许多智能化功能,为用户带来更高效且直观的操作体验。AI PC的目标是提升工作和日常生活的效率,通过深度学习与自然语言处理等技术,实现更流畅的多任务处理、实时翻译、语音助手、图像生成等功能,满足现代用户对生产力和娱乐的双重需求。随着各行各业对数字转型需求的增长,AI PC也开始在各个领域中显示
    百佳泰测试实验室 2025-02-27 14:08 255浏览
  • RGB灯光无法同步?细致的动态光效设定反而成为产品客诉来源!随着科技的进步和消费者需求变化,电脑接口设备单一功能性已无法满足市场需求,因此在产品上增加「动态光效」的形式便应运而生,藉此吸引消费者目光。这种RGB灯光效果,不仅能增强电脑周边产品的视觉吸引力,还能为用户提供个性化的体验,展现独特自我风格。如今,笔记本电脑、键盘、鼠标、鼠标垫、耳机、显示器等多种电脑接口设备多数已配备动态光效。这些设备的灯光效果会随着音乐节奏、游戏情节或使用者的设置而变化。想象一个画面,当一名游戏玩家,按下电源开关,整
    百佳泰测试实验室 2025-02-27 14:15 137浏览
我要评论
0
点击右上角,分享到朋友圈 我知道啦
请使用浏览器分享功能 我知道啦