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自动驾驶领域的“芯”战争

导读: ARM在9月26号发布了其新款自主处理器Cortex-A76AE,业内人士认为新款AE(Automotive Enhanced)可以让芯片制造商设计具有安全功能的芯片,因而自动驾驶汽车能够满足最严格的安全要求。

ARM在9月26号发布了其新款自主处理器Cortex-A76AE,业内人士认为新款AE(Automotive Enhanced)可以让芯片制造商设计具有安全功能的芯片,因而自动驾驶汽车能够满足最严格的安全要求。当今,自动驾驶技术已经成为整个汽车产业的最新发展方向。应用自动驾驶技术可以全面提升汽车驾驶的安全性、舒适性,满足更高层次的市场需求等。自动驾驶技术得益于人工智能技术的应用及推广,各科研院校、汽车制造厂商、科技公司、自动驾驶汽车创业公司以及汽车零部件供应商都在自动驾驶技术领域进行不断地探索,寻求通过人工智能技术来获得技术上的新突破。

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2020年是很多厂商计划中的自动驾驶元年了,各路芯片厂商和各汽车电子公司也纷纷都在积极备战中。对于自动驾驶技术来说,可以分为软件和硬件部分。在硬件部分,芯片主要担任数据处理任务,整个自动驾驶系统中,雷达、摄像头会产生大量数据,这些数据都交给了芯片,芯片供应商是汽车行业不可或缺的关键一环。

恩智浦:ADAS处理芯片

作为汽车电子龙头厂商的恩智浦,在自动驾驶方向的积累相当深厚。2016年5月恩智浦发布了BlueBox平台,能够为汽车制造商提供L4级自动驾驶计算解决方案。其中,S32V234是NXP的S32V系列产品中2015年推出的ADAS处理芯片,在BlueBox平台上负责视觉数据处理、多传感器融合数据处理以及机器学习。恩智浦还有一款专门的雷达信息处理芯片MPC577XK,面向ADAS应用的Qorivva32位MCU,基于Power架构,能够支持自适应巡航控制、智能大灯控制、车道偏离警告和盲点探测等应用。

英飞凌:Aurix芯片

英飞凌在2015年针对ADAS市场推出过芯片组Real 33D,可实现司机疲劳检测等功能。而在奥迪新A8使用的zFAS自动驾驶计算单元中,也使用了英飞凌提供的Aurix芯片,A8最关键的TrafficJam Pilot,是由这块芯片最终实现的。

英伟达:Drive PX系列芯片

在自动驾驶时代之前,英伟达很早就通过Tegra系列处理器进入了众多整车厂的供货商名单,比如,奥迪新A8采用的自动驾驶平台zFAS中使用了Nvidia TegraK1芯片,负责处理车辆的环视影像,但zFAS负责实现自动驾驶功能的芯片是Mobileye Q3和Altera的Cyclone V。

Nvidia自动驾驶芯片始于2015年初推出的Drive PX系列。Drive Xavier是英伟达最新一代自动驾驶处理器,最早在2016年欧洲GTC大会上提出,2018年1月的CES上正式发布。同时发布的还有全球首款针对无人驾驶出租车打造的车载计算机DrivePX Pegasus,搭载了两个Xavier SoC处理器,针对L5级全自动驾驶出租车的AI 处理器。

特斯拉:自动驾驶AI专用芯片

特斯拉的自动驾驶系统Autopilot中先后使用过Mobileye EyeQ3和英伟达Drive PX2,而在2017年12月初的NIPS神经信息处理系统大会上,特斯拉CEO马斯克公布了特斯拉正在开发定制自动驾驶AI芯片,该芯片基于AMD的IP打造;目前已经走到了设计完成、测试验证的阶段,特斯拉已经收到了首批芯片样品,目前正在进行相关测试,代工方可能是格罗方德和三星电子等。

意法半导体:与Mobileye协作开发

意法半导体的主要产品是专用集成电路、单片机、存储器等。Mobileye所使用的EyeQ3芯片就是和意法半导体合作开发的,两家公司最早在2005年就开始研发ADAS芯片。

2015年,Mobileye发布第四代ADAS视觉处理器EyeQ4,目前已应用在新下线车型中。2016年5月Mobileye和意法半导体宣布将合作研发Mobileye第五代系统芯片——EyeQ5,作为2020年实现全自动驾驶(FAD)汽车的中央处理器,并执行传感器融合程序。

以芯片为原点,自动驾驶领域难破局

由于自动驾驶芯片涉及到行车安全,对发热、寿命、网络安全要求更高,所以比一般消费级芯片更有技术含量,同时,还要兼顾成本问题,一个芯片单是性能好还不够,如果功耗高、面积大,依然没有优势。而自动驾驶在商业化的路径方面,计算平台是一个巨大的挑战,需要在计算平台上能够达到一个量产化的要求,未来应该有越来越多的老牌芯片厂商发展自动驾驶芯片业务,但芯片行业外的力量恐怕进入这个市场存在很多困难,毕竟这一领域的行业壁垒相对较高,新的破局者也很难出现。

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