汽车安全技术带来新的IC设计挑战

随着芯片制造商在汽车芯片中加入更多智能，AI/ML在汽车中的作用正在扩大，为更安全的车辆、更少的事故、但更复杂的电子系统创造了条件。

虽然完全自动驾驶还在遥远的地平线上，但短期内的重点是确保司机意识到周围发生的事情——行人、物体或其他可能导致事故的车辆——并确保他们集中注意力。根据世界卫生组织(WHO)的数据，每年约有130万人死于交通事故，2020年仅美国就有3.8万人死于交通事故。根据世界卫生组织的数据，尽管在大流行开始时开车的人少了，但事故率比前一年增加了7.2%国家公路运输安全局(NHTSA)．

对安全的担忧增加了对智能技术的需求。“我们看到越来越多的智能被集成到芯片中，”该公司汽车IP和子系统部门经理Ron DiGiuseppe说Synopsys对此的汽车集团。“这些天，soc做了很多事情，包括ADAS、语音识别、内部和外部监控，很快它们还将为电动汽车执行电池管理和预防性维护。舱内监控的目的是减少交通事故。交通事故的原因之一是司机注意力分散或嗜睡。通过监测和检测驾驶员的行为，AI SoC将提供反馈和提醒。当传感器检测到司机点头或闭上眼睑时，算法就会知道司机不适合继续驾驶，并建议司机找一个安全的地方休息一下。此外，当方向盘传感器感觉不到足够的压力时，算法会提醒司机把手放回方向盘上。”

智能技术还将汽车设计推向了前沿节点，在那里，行业学习较少。“很多传统汽车厂商都有自己的晶圆厂，所以他们对自己的技术非常有信心，”Lee Harrison说，该公司汽车IC测试解决方案经理西门子EDA．“在过去三到五年里，我们看到情况发生了巨大变化。汽车客户通常处于120纳米工艺节点，而移动客户则在推动14纳米和7纳米工艺。现在，汽车行业的人正在挑战极限，这是由所有这些汽车设备所要求的所有功能所驱动的。最新的数据系统是7nm和5nm。但是他们没有相关的数据。在过去，他们在做任何事情之前都要有五年的数据。”

在过去几年里，豪华车品牌已经增加了其中一些功能，但这项技术正变得越来越普遍，使用的芯片也更加复杂。人工智能系统通常在最先进的流程节点上开发，因为它们需要更多的计算元素来实时处理数据。这反过来又带来了一些熟悉的挑战，以及一些汽车行业特有的挑战。

“人工智能在汽车上的潜力是巨大的，我们才刚刚开始挖掘它的可能性，”谷歌汽车市场副总裁丹尼斯·劳狄克(Dennis Laudick)说手臂的汽车和物联网业务线。“但在实现这一目标的过程中，人工智能对计算的需求是无止境的。汽车行业面临的最大挑战之一是如何实现人工智能的巨大效益，但要在硬件成本和功率配置上适合消费级汽车。”

对于智能传感设备和汽车AI soc来说，这一点越来越真实，这些soc使智能舱内监控系统(ICMS)成为可能。

福特汽车自动化和底盘高级总监Bill Stewart表示:“可靠的汽车技术和传感器的进步，包括外部雷达、摄像头和传感器融合，已经帮助ADAS、车辆连接和移动服务向前发展英飞凌科技．其中包括提供警告以防止碰撞的外部辅助系统。近年来，车内监控系统的增加进一步提高了驾驶安全性。”

图1:包括视觉摄像机、雷达和近红外在内的ICMS技术正在获得发展势头。来源:英飞凌

ICMS通过监视、监控和警报来提高汽车的安全性和安全性。它由驾驶员监控系统(DMS)、乘员监控系统(OMS)和其他物体检测技术组成，以确定是否有儿童、动物或遗留在机舱内的手机和钥匙等物品。虽然DMS已经在市场上出现了一段时间，但OMS相对较新。

Tensilica Vision和AI dsp公司的产品管理和营销总监Amol Borkar表示:“与DMS相比，DMS的传感器只关注驾驶员，而OMS则是一个或多个传感器监控车内所有乘客节奏．“这打开了一整套用例和应用程序。通过摄像头、麦克风、温度和其他传感器的组合，可以完成智能安全气囊展开等任务。根据事故中的碰撞点，通过使用人工智能网络分析乘员的座位位置，安全气囊可以最有效地部署，并降低受伤的几率。另一项安全措施可能是使用人工智能网络来检测孩子或宠物是否在日常购物时被意外留在上锁的车辆中。如果被检测到，司机就会收到警告，并发出警报。DMS和OMS结合在一起，可以监测车内的活动水平，并指出驾驶员注意力分散的可能性。”

驾驶员监控系统的复杂程度各不相同。例如，为了监测驾驶员的注意力分散、疲劳和情绪状态，算法可以检测一个或多个参数，如呼吸活动、面部表情、瞳孔扩张、眨眼模式，甚至心率活动。一些原始设备制造商已经开始集成DMS和健康监测，通过跟踪生命体征来确定司机是否健康。例如，如果司机心脏病发作，ADAS可以接管并安全地将汽车开到路边。这还需要几年的时间。在大多数情况下，今天的DMS主要检测司机的困倦、注意力分散，甚至是突然的疾病，如开车时昏厥。OMS用于监控车内人员/乘客，以检测他们是否系好安全带，在某些情况下，允许他们与OMS交互。

车里发生了什么
用于机舱内传感的技术有摄像头、近红外(NIR)、传感器、雷达和超声波。到目前为止，近红外技术被许多oem厂商所采用，包括奥迪、宝马、通用、福特、梅赛德斯-奔驰、日产、现代和马自达。特斯拉主要使用雷达，而丰田则使用雷达和摄像头的组合。这些技术可以执行眼睛/目光跟踪、手部运动/位置检测、面部识别、居住者/儿童存在以及转向手压力传感。

近红外光谱。近红外使用LED，光源范围从850到1050nm。汽车行业倾向于使用940nm左右，这超出了视觉光谱，对人眼没有风险。此外，阳光不影响近红外。由二极管发射的光从目标物体反射回LED收发器，使飞行时间(ToF)计算能够确定物体的距离。在接收到数千束光线后，最终的像素格式3D图像将被开发出来。这些3D图像是对舱内人员的模拟。例如，如果司机突然昏倒，近红外传感器将能够检测到司机没有坐直。该算法会将其解释为紧急情况。

开发人员不断为近红外技术添加新功能。例如，Radiant Vision Systems的近红外摄像机提供两个同时输出，以提高精度。辐射视觉系统公司的近红外强度镜头系统工作在850或940nm，每个图像传感器像素0.05度。为了保证眼睛安全，近红外设备必须遵守IEC 62471而且IEC 60825 - 1所有光源的标准，包括近红外。

芯片方面也有新的发展。例如，asic现在可同时用于DMS和OMS应用。OMNIVISION基于AI的单包ASIC集成了RGB - IR图像信号处理(ISP)与两个AI神经处理单元(npu)和嵌入式DDR3内存(2 Gb)。结合Smart Eye的AI算法，OMNIVISION的GS传感器支持940nm和2.2微米的小像素，兼容一般安全规例(GSR)而且欧洲新车评估计划(NCAP)．

来自Melexis的单芯片连续波飞行时间(cwToF)传感器现在支持850nm和940nm波长，并通过MIPI CSI-2串行接口连接到主机ECU。

雷达。在ADAS应用中，雷达具有提供高分辨率而不受天气条件(如下雨)影响的优势。视觉摄像机和激光雷达依靠光来探测目标物体，可能会被非目标物体挡住，比如冰雹。与ICMS类似，汽车60GHz雷达传感器(4GHz带宽)可以有效地提供高分辨率的近距离传感。其中一些应用包括检测孩子或宠物的存在。除了监控安全带的使用情况，它还可以跟踪车内人员的生物特征和生命体征。

许多公司都在这个领域工作，包括英飞凌、Vayyar、Gentex、ams OSRAM和Veoneer。

雷达也可用于外部传感器。如果车辆配备了自动停车功能，这些传感器可以检测到行人、动物或附近物体的存在，并应用紧急制动来避免碰撞。

安全问题
虽然更多的电子设备可以大大提高车辆的安全性，但也为更多的网络攻击敞开了大门。攻击率正在显著上升。有报道称车辆控制系统被黑客控制，救护车被引导到错误的地点。

“安全和隐私不仅对人工智能和车辆的实现至关重要，对任何使用任何计算系统的现代设备都至关重要，”Arm的Laudick说。“这是我们投入大量精力的领域，但也是一个不断发展的领域。这将继续成为我们前进的重点。”

汽车智能的集中化和高性能soc取代电子控制单元也为攻击者控制整车提供了单一目标。随着5G、V2X和智能基础设施连接的增长，攻击面将会扩大，访问中央soc的可能性将会增加。随着车辆连接的增加，设计效率和低延迟是保障数据安全的重要因素。

“人工智能推断任务需要另一层的保护，”该公司产品营销高级总监巴特•史蒂文斯(Bart Stevens)表示Rambus．“人工智能边缘处理必须安全地管理其人工智能模型，因为它们代表着高价值。汽车通过监控司机的状态来检测乘客(和司机)的安全，也变得越来越智能。在监视期间收集的数据可能会导致隐私问题，因此需要保护这些数据点的隐私。当车对车或车对基础设施(即车对一切)成为主流时，需要高效、标准化的低延迟安全协议来处理V2X通信会话。在任何给定的时间，车辆可能需要安全地设置和拆除周围车辆和周围基础设施(如道路探测器、灯柱等)的数百个这样的会话。这要求系统能够处理高性能、低延迟的安全协议。这些系统甚至可能需要具备后量子加密能力。”

它们还需要是可追踪的。该公司高级技术营销经理Paul Graykowski表示:“将AI开发和集成到汽车soc中是一个复杂的过程Arteris IP．除了实现功率、性能和面积(PPA)目标外，设计团队还必须在架构规范和物理约束之间平衡设计权衡。除了满足这些要求外，汽车设计还要求在功能上安全和本质上安全。确保遵守ISO 26262，必须保持设计工件的需求可追溯性，以及上述需求的经过验证和确认。”

而要防止此类攻击，汽车电子设计必须从安全从基层做起．ecu需要具有内置的安全性，具有安全性的soc应该包含安全构建块或安全ip。此外，还需要进行广泛的设计模拟、验证和测试。

2022年9月，NHTSA更新并发布了现代车辆安全网络安全最佳实践．新版本是协调机构研究、自愿行业标准以及多年来从机动车网络安全研究中收集的经验教训的产物。虽然不具有约束力，但本文档提供了行业学习和最佳实践的集合。

额外的挑战
为ICMS选择合适的技术，有效地平衡性能、功率效率和成本，仍然是汽车设计的关键问题。

英飞凌的斯图尔特指出了其他设计考虑。他说:“ICMS架构可能包括带有中央处理单元或多个mcu和独立传感器的独立系统。”“在为DMS设计2D和3D摄像头以满足欧洲NCAP 2025要求时，原始设备制造商需要考虑便利性和安全性的功能。其中一些功能可能包括防止司机分心，在允许改变坐姿时确保安全，或者在紧急情况下解锁汽车。此外，在OMS设计中，60GHz雷达传感器可用于开启座椅加热、安全带报警检测或智能安全气囊部署。更重要的是，潜在的救生功能，如儿童存在检测，后方乘员对遗忘的宠物或物体的警报，以及监控乘员健康状况的乘员状态，将非常有用。”

结论
智能舱内监控系统技术使车辆能够避免包括伤害、损坏和碰撞在内的交通事故。目前，近红外技术是ICMS使用的主要技术，其次是雷达和视觉摄像机。通用安全条例(GSR)和欧洲新车评估计划(NCAP)等监管机构越来越多地要求汽车制造商通过使用包括ICMS在内的技术来提高安全性。汽车制造商未来的立法建议包括车内儿童存在检测(CPD)、后部乘员警报(ROA)和乘员状态监控(OSM)等功能。这将进一步推动ICMS在汽车设计中的需求，并提高车辆的安全性。

但这一切都是有代价的，随着越来越多的系统相互连接和集中管理，控制成本、减少这些系统使用的电量以及保持一切安全将是一个持续的挑战。

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