新汽车面临的挑战越来越多

电子产品正成为汽车制造商的主要差异化标志，它增加了一系列选项，可以改变一切，从车内人员与周围环境的互动方式，到汽车的驾驶方式。但是，支持这些功能所需的基础设施也引发了一系列技术和业务问题，这些问题目前还没有简单的答案。

例如，新技术如何在长寿命和极端条件下发挥作用?如果汽车制造商必须从头开始为有限数量的汽车设计一切，他们将如何实现规模经济?来自传感器的tb级数据将如何管理和存储?更重要的是，对科技的谨慎会影响新车销售吗?

AI作为司机
汽车内部的智能程度越高，就需要更新更多的算法，以跟上快速发展的法规和协议。许多AI/ML芯片设计在先进的工艺节点上，以实现最大的数据吞吐量，使其更容易受到热、振动和老化相关故障的影响。

福特汽车混合动力物理和虚拟系统副总裁David Fritz表示:“几年前，我们就知道人工智能芯片或与人工智能相关的芯片将在未来几年内成为整个汽车的绝大多数利润来源，而这可能不是人们预期的原因。西门子数字工业软件．“我们现在看到的是引擎控制器和任务控制器中的AI。我们看到多级人工智能在做一些相对简单的事情，比如寻找把背包落在公共交通工具上的人，或者没有系安全带的人。人工智能在交通运输领域随处可见。

弗里茨说:“这意味着不仅仅是从A点到B点，这仍然是一个挑战。”“人工智能也在朝着汽车智能化的方向迈出越来越多的步伐——不一定是为了驾驶汽车，而是为了了解汽车内部和周围发生的事情，并采取相应的行动。这是人们开始习惯汽车变得更智能的方式。失去方向盘只是朝着这个方向迈出的一小步。消费者不会说:“我没有方向盘了”，他们会问:“我怎么知道这辆车不会在我到达时把我停在田野中间?”’”

这并没有阻止原始设备制造商。梅赛德斯-奔驰、宝马、大众、奥迪、通用、福特等公司都在采用人工智能驾驶座舱。人工智能扩展了信息娱乐访问，用语音输入、触摸屏或手势输入取代了硬键，同时改善了导航。例如，多年前，梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)选择了NVIDIA的AI芯片用于驾驶舱设计，代号MBUX(梅赛德斯-奔驰用户体验)。它包括3D触摸屏显示器和一个声控助手，可以使用短语“嘿，梅赛德斯”。MBUX至今仍在20种型号中使用。

第二代产品提供了更多的功能。s级的MBUX最多支持5个显示屏，包括3个后方显示屏。(在中国，老板通常坐在车的后面)。观看3D显示器不需要佩戴3D眼镜。在显示器上，按钮以空间视图(类似于半空中)显示，使它们更容易看到。“嘿，梅赛德斯”语音输入可以理解27种不同的语言，具有自然语言理解(NLU)能力。如果使用多个麦克风，则语音输入可以识别声音的来源。MBUX内部辅助响应手势。通过使用人工智能，27个机械开关(硬键)被自然的人类输入所取代，如触摸、滑动和手势。宝马、通用、福特和其他公司都在做类似的事情。

图1:新型数字汽车座舱显示器无需佩戴3D眼镜即可查看3D视图。来源:梅赛德斯-奔驰

汽车制造商也开始实施车内监控功能，这将提高整体安全性。通过使用来自多个摄像头的数据，人工智能座舱可以通过发出警报来做出反应，例如，当司机打瞌睡时。

但在使用人工智能的早期阶段，汽车制造商仍在进行试验。他们正在探索使用软件来增强车辆功能和用户体验。

少些噪音，少些干扰
随着电动汽车和人工智能工具的普及，汽车环境正在发生变化。Tensilica IP at公司的产品营销总监戴夫·贝尔(Dave Bell)说:“随着车辆变得越来越安静，道路噪音和其他车辆的噪音对司机和乘客来说都变得更加明显。节奏．“人工智能被用来消除这种外部声音，使用信息娱乐系统来保持机舱区域的安静，以营造更轻松的驾驶环境。此外，车内噪音可以被局部抑制，为司机创造“气泡”，并通过人工智能选择乘客。因此，人工智能可以用来智能地消除和抑制噪音，同时在紧急车辆或需要司机注意的通知情况下，仍然允许甚至增强或提醒司机。”

人工智能还可以最大限度地减少触摸控制的使用，因为触摸控制会分散司机的注意力，并随着年龄的增长而磨损。Bell指出:“手势控制正在与基于毫米波雷达传感器或摄像头输入的信息娱乐系统集成，以取代或补充传统的按钮或旋钮控制，如机舱内的气候和无线电。”“人工智能的手势识别对于屏幕视图操作的新功能和增强功能也很有用，例如导航地图的缩放和聚焦，或滚动目录。”

语音指令也很大。“语音指令已经在一小部分车辆上得到支持，”他说。“语音命令支持的趋势是通过附加的基于人工智能的处理来增强它，用于始终监听关键字检测(没有按钮)，并包括更丰富的设备上字典，以便在没有连接时进行本地操作。其他基于人工智能的增强功能包括对麦克风输入的噪声抑制，以预处理传入的语音，以及波束形成，以增强扬声器的语音捕获，其中可能包括乘客和司机。”

这种变化需要更多的软件、硬件和传感器，同时也对电子供应链提出了新的挑战。

软件管理着从娱乐系统到引擎性能的一切。用户把全新的豪华车开到经销商那里解决问题的情况并不少见，比如由于软件故障，挡风玻璃雨刷器无法工作。此外，多个引擎控制单元(ecu)必须协同工作。

芯片架构
随着汽车数字化程度的提高，汽车设计的复杂性也在增加。对于豪华车来说，拥有超过1.5亿行代码支持100+个ecu是很常见的。这些ecu又与许多不同类型的传感器(摄像头、雷达、激光雷达、麦克风、轮胎压力)连接，并控制许多工程功能。传统上，中国制造了许多此类汽车电子产品。但随着数字化和人工智能的引入，许多移动和消费芯片制造商现在也加入了竞争激烈的市场。目前的智能座舱SoC供应商包括高通、英特尔、英伟达、华为、AMD、恩智浦、意法半导体、联发科、semi - idrive、海思科技和瑞芯，未来还会有更多。

很长一段时间以来，这些soc的运行速度一直在每秒1到2太次运算(TOPS)的范围内。然而，汽车芯片架构即将改变，速度可能至少会提高几个数量级。原始设备制造商不再使用数百个ecu，而是整合了一些高性能的人工智能驾驶舱芯片。

智能座舱soc处理大量座舱数据。为了处理来自多个摄像头的视频、音频/图像处理以及多个高清(可能还有3D)显示器的语音输入/输出，这些soc将尽可能多的功能压缩到一个包中。此外，该软件包还必须处理无线数据连接。通常，这些soc包括GPU或数据处理单元(DPU)、网络处理单元(NPU)、DSP和I/O支持。以下是一些基于人工智能的驾驶舱soc的例子。

MBUX设计基于NVIDIA的DRIVE Orin SoC和DRIVE IX软件堆栈。虽然NVIDIA没有透露更多的产品规格，但已知的是Orin SoC可以提供254 TOPs的计算性能。它支持各种级别的自动驾驶功能、数字仪表盘和人工智能驾驶舱。

高通(Qualcomm)传统上是手机市场的芯片供应商，现在正在向许多原始设备制造商提供AI驾驶舱芯片。其正在开发的SoC可以提供30 TOPS的计算能力，比上一代增加了三倍，并将于2023年上市。这款新的SoC将基于5nm工艺，而大多数AI座舱芯片仍使用7nm和8nm工艺。上一代(S8155P)消耗7W。尽管新SoC的规格还没有最终确定，但可以肯定的是，功耗将会更高。

恩智浦作为汽车芯片的长期供应商，将推出i.m mx 93，由多核arm处理器组成，集成显示、摄像头和音频功能。它还支持多种操作系统(Linux操作系统，FreeRTOS, Green Hills, QNX, Microsoft Azure Sphere和VxWorks)。为了移动和处理大量数据进出驾驶舱芯片，支持各种操作系统和协议是很重要的。

NVIDIA的soc提供更高的数据速率(TOPS)。但oem将根据功能需求、功率、性能、软件支持和成本权衡来做出选择，而不仅仅是TOPS。

并非所有想要使用AI soc设计自己系统的oem都精通汽车软件。这些供应商可能会依赖于Tier 1或Tier 2供应商的专业知识。例如，Lantronix提供了基于高通AI芯片的SiP (system-in-a-package)解决方案。此外，这些供应商可以提供操作系统支持，包括QNX，青山软件，Android和Linux。

随着芯片制造商提供高度集成的基于人工智能的驾驶舱芯片，原始设备制造商将用一个高性能SoC取代多个ecu。这种方法有很多好处。它将减少电缆线束的数量，简化制造过程，并减少误差。事实上，一些原始设备制造商，如大众汽车，已经开始整合和集中其驾驶舱设计，预计在未来六到八年内推出新车。

汽车设计的另一个发展是软件的作用越来越大。大众汽车的软件集团CARIAD正与意法半导体(STMicroelectronics)合作，定义未来的技术堆栈和soc。该公司还在为汽车开发数字功能，包括驾驶辅助系统和标准化的信息娱乐平台。此外，其未来的软件功能将专注于连接动力系统、底盘和充电技术。大众汽车的路线图很好地说明了汽车行业的发展方向。

数据管理，隐私，安全
然而，所有这些变化的规模正在给汽车制造商带来巨大的颠覆，几年前，汽车制造商还专注于提高燃油里程或内燃机的性能。快速变化的电子行业给变化相对缓慢的汽车行业带来了持续的压力。要想在数字化时代取得成功，汽车设计需要改变思维方式和适应环境。克服这些挑战会影响整个供应链。

考虑到数据管理日益严重的问题。大量的数据需要在整个车辆中进行处理，进行优先级排序，并存储、丢弃或发送到边缘或云服务器进行进一步处理。但在汽车领域，移动数据可能需要不同的协议，而这些协议可能依赖于多个操作系统，这使得情况更加复杂。这大大增加了设计的复杂性，特别是如果原始设备制造商不熟悉汽车软件的话。接下来的问题是谁真正拥有这些数据。

汽车合作伙伴、汽车和物联网业务线主管Robert Day表示:“汽车数据将成为汽车制造商、服务提供商和车队所有者如何使用从汽车内外收集的数据并将其货币化的关键拐点。”手臂．“这将影响数据的存储方式和位置，谁拥有数据，以及最终谁从使用数据中受益(以及他们愿意为此支付多少钱)。这引发了关于数据隐私、数据匿名化，以及我们作为汽车消费者或用户，在多大程度上准备让我们的车辆旅程数据被共享的讨论。这确实导致原始设备制造商在设计时要考虑一些问题，因为如果他们使用服务提供商来管理用户体验，那么用户数据是否自然地属于服务提供商而不是原始设备制造商，那么原始设备制造商是否就失去了与消费者保持关系并可能从中获利的机会?”

与此相关的是隐私和安全问题。由于无线连接和潜在的软件漏洞，车辆将成为黑客的目标。一次成功的袭击将会造成非常严重的后果。因此，汽车工程师不仅要很好地管理软件，还要保持安全状态，不断测试漏洞。

该公司产品营销高级总监巴特•史蒂文斯表示:“随着汽车变得越来越智能，人们对隐私和安全的担忧显著上升。Rambus．“最重要的方面是，智能系统需要能够在任何时候执行其预期的功能。这需要通过中央网关以及车辆各个领域的区域网关的安全和安全机制来保护。”

实施的安全机制必须经过认证ISO 26262ASIL安全完整性等级。安全机制需要符合ISO 21434网络安全标准，并支持行业标准安全功能，如AUTOSAR、SHE+和EVITA，以提供安全引导、执行、调试、固件更新和通信等安全用例。

随着汽车的自动驾驶功能越来越强，汽车也将越来越依赖智能传感器系统。这些系统包括，例如，接近传感器，雷达，激光雷达和摄像头，使车辆对周围环境的态势感知。通常，传感器系统能够进行局部AI边缘预处理。

史蒂文斯说:“减少从人工智能传感器流向中央处理器的大量流量，可以减轻车内网络的负担。”“然而，这些车载网络承载了大量的流量。处理这种巨大的流量使得可靠的汽车以太网成为主流。要确保车内通信安全，需要IEEE 802.1AE-2018 MACsec等经过验证的链路安全协议的支持。”

安全仍然是一个大问题，而且随着汽车互联程度的提高，这个问题还将继续增长。“虽然安全问题很少有简单的答案，但一些安全技术在这里可以提供很大的帮助，”微软的杰出工程师Steve Hanna说英飞凌科技．“使用安全网关隔离敏感系统与外部攻击是降低感染风险的第一步。将关键功能放在专用的安全芯片或安全核心中可以保护它们免受主代码中的漏洞的侵害。在整个过程中采用安全的开发方法可以使整个系统更加健壮。”

结论
汽车行业的未来充满了机遇和挑战，毫无疑问，人工智能将是前沿和中心。

“在实现完全自动化的道路上，汽车行业将经历许多弯路，”奥迪汽车IP和子系统部门经理Ron DiGiuseppe表示Synopsys对此的汽车集团。“人工智能将在未来的汽车设计和soc中发挥重要作用。人工智能被用于司机监控，包括司机睡意检测，以及使用自然语言处理的语音输入。此外，AI还广泛应用于2级自主ADAS应用，如汽车紧急制动(AEB)、车道保持辅助(LKA)和车道定心。

由于汽车行业的目标是更高级别的自动驾驶，如3级和4级汽车，包括新传感器的集成在内的复杂性将继续存在。除了ADAS和座舱应用，人工智能还将用于电动汽车动力系统、电池管理/控制以及预防性维护。”

设计用于这些系统的芯片需要同时兼顾极高的性能和低功耗。但它们可能会导致更多的功能整合，这将有所帮助。DiGiuseppe表示:“soc将用于处理从传感器和其他ecu接收到的大量数据，以及密集的人工智能计算。”“oem需要具有1,000个TOPs的高性能soc来取代多个ecu。在未来几年内，ecu将会出现整合。这将简化设计，减少ECU供应商的管理。虽然在soc中实现如此高性能是一个挑战，但领先的客户在规划系统时瞄准了更高的目标，最高可达到2000个TOPs性能。”

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