随着数据飞速增长，汽车带宽问题日益严重

随着车辆内部、车辆之间以及车辆与基础设施之间的数据传输量持续快速增长，未来车辆的带宽需求将出现爆炸式增长。

这些数据将是各种功能所必需的，其中一些已经在这里，许多仍在开发中。在安全方面，这包括道路危险的早期预警系统，从一辆车传递到另一辆车，或者越来越多的自动驾驶，汽车将与基础设施、其他汽车互动，并实时处理来自传感器的数据。

完全自动驾驶——驾驶员可以告诉车辆去哪里，剩下的由车辆完成——还需要很多年才能实现。但汽车行业仍在朝着这个方向前进，尽管最初的承诺被夸大了。为了实现这一目标，传感器数据需要被准确、即时地处理，以识别道路上的物体，并对其他司机、行人和动物的意外行为进行预测和反应。这需要大量的数据，进而需要大量的带宽。

“我们还需要多少带宽才能将安全性或预测准确性提高1%或0.5% ?”这将推动未来的硬件需求。Rambus．“如果只是在娱乐方面，看看视频等简单的东西，带宽需求是很容易理解的。与自动驾驶所需的能力相比，这些都很小。另一个问题是什么会被启用?当互联网出现时，我们看到的是，人们没有想象到那种无处不在的流媒体，以及人们今天开辟的那种商业模式，以及平台上人工智能的无处不在。现在的问题是，同样的事情会在车里发生吗?”

其中大部分问题仍在解决中。“我们需要多少人工智能?也许我们最终需要的不仅仅是自动驾驶方面，”Woo说。“我相信它会比今天人们想象的要大，因为它总是这样。世界上有很多聪明的人，他们会想出一些非常巧妙的方法来利用带宽。我们从来没有建立过这样一个系统，人们会说，‘对不起，你给了我们太多带宽。“这从来没有发生过。工程团队内部总是在打赌，一两周后人们会抱怨我们没有给他们足够的能力。”

安全问题
更多的数据传递也增加了黑客的攻击面，因为它提供了进入车辆以及车辆内不同组件之间的额外方法。

“车辆内的带宽正在飞速增长，”迈克·博尔扎观察到，Synopsys对此科学家。“我们现在正在研究摄像头之间每秒10到20千兆比特的速度。现在人们在一辆车里有多少个摄像头?你可以轻松地拥有10个摄像头。如果你开始计算雷达源，激光雷达源等等，这些本质上是在光谱的不同部分绘制3D图像。这样一来，汽车中就会有大量的数据在飞行，随着时间的推移，随着更多驾驶辅助设备的加入，以及自动驾驶汽车的发展，数据只会增加。”

这给安全专家带来了新的担忧，因为侵入服务器中的数据可能会造成重大经济损失，而侵入汽车可能会导致重大责任问题。博尔扎说:“很多问题，甚至是责任问题，都变成了安全问题，因为如果你可以干扰别人替换后视镜的备用摄像头，你就有可能导致事故，或者增加制造商的责任。”“这都是车内的问题。然后，随着越来越多的智能道路被创造出来，越来越多的车辆相互交流，以交流有关交通状况或距离的信息，现在有大量的非对称加密技术，这意味着车辆和基础设施相互交流需要大量的识别和授权。虽然与车内的情况相比，这些带宽并不是很高，但它们有严重的延迟问题，因为车辆相互移动得非常快。你有几毫秒，有时是几微秒的时间，在这段时间里，这些东西可以互相识别对方，交换他们需要交换的任何少量信息，然后继续前进。这些都是我们认为未来3到5年内需要解决的问题，这些汽车将在未来10年进入市场。”

这类问题将继续发展，汽车架构也在不断变化，以将风险降至最低。该公司产品管理和产品工程副总裁Jean-Marie Brunet说:“如果你有一个中心位置，你能够攻击这个中心位置，那么整个系统都很容易受到攻击。西门子数字工业软件．“在分区架构中，有不同的区域来执行不同的功能。有些可能与AV或ADAS有关，一切都是非常原始的融合，传感器类型的计算，并允许不同级别的自动驾驶认证。这是一种区域。其他区域将与信息娱乐等非常需要带宽的应用相关。”

布鲁内指出，在安全区域内，不同的汽车制造商处理安全问题的方式不同，但区域架构本质上更有利于安全。“如果你有一个脆弱点或被攻击的点，如果它是一个区域中的一个区域，你有多个网关，并有能力将一个区域与另一个区域隔离开来。这意味着可能不会将潜在的安全问题传播到其他区域。因此，oem正在实施区域架构这一事实对安全非常有帮助。”

这为保护关键功能提供了基础，但随着进出车辆的数据量的增加和变化，需要对其进行更新和调整。

Rambus的Woo说:“你拥有的连接越多，你接收到的数据流越多，特别是你进出汽车所依赖的东西越多，安全要求就越高。”“此外，它将是一款软件定义的汽车，你可以通过无线方式进行软件更新等，这也增加了对安全性的需求。”

建立安全的网络
与安全相关的事实是，在车辆中使用最广泛的通信总线协议是CAN总线它在历史上相当古老。尽管它在操作上很强大，但目前还远远不够安全。

这为五年前可能无法想象的技术打开了大门，比如汽车以太网．但是，自动驾驶汽车系统要想做出准确的预测，就需要数据有很高的精确度，而这反过来又需要大量的数据。问题是以太网通常不被认为是一种低功耗的网络技术，而且传输千兆字节的数据需要大量的能量。

带宽速度发挥了作用。“这些线路你跑得多快?”当你开始达到10 Gbps和25 Gbps的速度时，你开始在铜线上消耗更多的功率，这意味着铜的损耗或插入损耗增加，”Rishi Chugh说，IP集团的产品营销副总裁节奏．“到目前为止，汽车行业还没有涉足光学领域。由于可靠性的限制，光学系统不那么可靠。它没有铜那么结实。汽车里所有的电线都是铜制的，这使得它更耗电，但你不会行驶很远的距离。如今，汽车内的以太网仅能达到1gbps。甚至还不到10Gbps。它将实现这一目标，但目前这还不是汽车连接的最先进技术。一旦他们提出更多汽车光学解决方案，改变连接媒体，你就会看到以太网方面的强大功能。这是必然会发生的，因为他们现在已经在飞机上使用这种技术。”

在汽车行业，快速做出准确决策的能力并非可有可无。它需要从各种类型的传感器收集大量精确的数据，以及一些非常快速的管道来传输这些数据。Chugh说:“随着这些摄像头的高清化，越来越多的摄像头被安装到汽车上，系统变得更加智能，带宽也在增加。”“在这一点上，1 Gbps是不够的。看看家里的监控摄像头就知道了。房子里可能有多个摄像头，我们会达到这样的地步:你的车里的摄像头比你家里的还多。你需要大量的带宽来与相邻的车辆进行交互。处理你在车里得到的数据也需要大量的带宽。当我们达到一辆车里有10个摄像头的状态时，我们将需要10Gbps的连接来让这些摄像头处理并变得更精确。随着精度的提高，准确度提高了很多。”

设计更安全，更快捷
Chugh说，对于试图考虑所有这些问题的系统架构师来说，最大的困难是上市时间。“如果你在为NASA的航空航天和国防设计，在那里一切都必须通过微观镜头进行监控，那么总有一个b计划。一个是可测试性方面，另一个涉及高温覆盖。在可测试性方面，在监控功能方面，这些基本上比普通设计发展得更快。它本身就有容错覆盖。除此之外，这些特定的设备在非常高的温度下运行，这意味着必须在高pvt下进行非常严格的模拟、组件测试和电路测试。”

在汽车行业，上市时间压力是一种新现象，五到七年的设计周期曾经是常态。但随着汽车制造商越来越多地将他们的设计数字化，这些设计窗口正在缩小。

“我们的底层系统仍在努力应对，因为有些底层系统不是为此而设计的，”微软首席营销官米哈尔•西温斯基(Michal Siwinski)表示Arteris IP．“如果我们看ISO 26262标准，起点不同。现在人们正在探索什么是可能的，我们在一些系统中看到了这一点。正在创建的系统非常有趣，所有这些系统都在推动底层计算需求。对于片上网络，这包括底层连接需求。它绝对变得越来越复杂，它既是高端产品，也是底层应用程序。拥有正确的视觉信息流，或者来自多个微处理器的正确计算是很好的，但你仍然需要处理电源网络——特别是当你的安全岛被中断时，你需要处理时钟网络。只是潜在的复杂性在增加，每个人都希望事情更快。没有人想要一个3年的设计周期。因此，对于潜在的连接，任何其他可以以优化的方式开箱即用的事情，无论是IP还是集成软件，自动化都是巨大的，因为上市时间很长。”

管理各个部分
在某种程度上，汽车领域的技术演变与芯片领域的知识产权公司所走的道路相似。这些组件不是在一块板上单独的组件，而是融合在一起形成一个小得多的片上系统。

“在1994-1995年的时间段内，硅谷的人们开始谈论芯片上的系统，”西门子的Brunet说。“在那之前，有处理器，有内存，所有东西都是板上的独立组件。然后，突然间，我们开始谈论soc，我们有了IP，我们有了处理器，我们集成了这个片上系统。这与汽车行业的方法类似。汽车原始设备制造商正在转向系统视图，并尽可能多地从特定系统或区域类别中转移到单个或多个模具中。这非常好，因为它比在PCB上输入和输出多个组件运行得快得多。由于这一轨迹需要更多的硅和系统验证，仿真和硬件辅助，因为他们现在在汽车上处理的问题的大小是一个不简单的练习。因此，二三十年前半导体行业发生的情况与此非常相似。我们谈论的是片上系统，按区域组合尽可能多的ecu，并创建在芯片级进行通信的芯片。不一定非得是一个骰子。 It could be a 3D or 2.5D package, but much more elegant. It’s much smaller in footprint, and it still has to sit in the car.”

其他人也同意。Cadence解决方案与生态系统高级团队总监Frank Schirrmeister表示，汽车设计的这些系统级方面开始类似于分层边缘设备。“讨论的是要安装多少摄像头，以及要达到多大的精度?如何传输数据?然后，我在哪里处理数据呢?我在车外做了多少处理?在汽车内部，有一层边缘处理需要考虑。这里有等级制度。这个开发的系统级方面，以及它的测试场景，肯定是非常复杂的，足以进行这些评估。您可以在模拟器中运行这些测试用例以获得适当的吞吐量，因为这些测试用例在核心级别上是复杂的。 A lot comes down to the analysis and the test generation. Emulation does play a role when you want to accelerate the execution of the tests, but it’s equally important to generate the right test, to ask the right questions to the emulator, and then do the right analysis on top of it and see where system-level VIP fits into that.”

未来还有更多工作要做
Borza指出，在所有这些系统层面上的一个缺点是，数据越安全，它的移动速度就越慢。“与此同时，我们正进入一个开始从非对称密码学转向的时代，所以我们从70年代开始了解和喜爱的很多东西——rsa和椭圆曲线密码学——随着我们进入后量子时代，它们都变得过时了。”

Borza表示，NIST目前正在对下一代密码学进行标准化。“我们正在转向后量子密码学，在接下来的两到三年内，我们将拥有它。在它被完全采用之前还需要一段时间，因为这是取代这些东西的重大浪潮。但如果你看看一辆设计寿命至少为10年的汽车，实际上它是20到25年。原始设备制造商需要思考，‘当密码学已经进化到那个时代，我该怎么做才能适应后量子世界?’因此，加密的灵活性，即更新算法的能力，变得更加重要。”

在通往全自动驾驶汽车的道路上，如何在区域架构内解决安全、带宽、精度、准确性和系统级问题还有待解决。但这些同时发生的因素预计将使整个汽车设计界在未来几年非常忙碌。