高端智驾域控制器落地难，破局核“芯”在哪？

当汽车行业进入智能化后，汽车和半导体开始并赛道，高阶域控制器落地难题要解决，这个核心问题是关键。

作者｜James  校对｜日新

集微网·爱集微APP，各大主流应用商店均可下载集微网消息，近日，工信部装备工业一司组织召开智能网联汽车推进组（ICV-2035）工作会议。会议指出，2022年，智能网联汽车推进组（ICV-2035）将把握产业发展的新形势，聚焦重点突出问题，加强技术研发，统筹协调技术创新和产业化推进相关工作，推动智能网联汽车产业发展取得新成效。根据规划，到2025年，PA、CA级智能网联汽车渗透率达50%，2030年超70%，C-V2X终端的新车装配率2025年达50%，2030年基本普及。可以说，智能网联汽车发展大势已成，汽车产业变革的下半场——智能化已来，与之紧密相关的域控制器未来将如何发展？发展中存在的瓶颈该如何突破？趋势：分布式向集成式过渡，功能域仍是主流过去，豪华品牌的整车上有很多分布式的计算单元，如奥迪、宝马高端车有上百个ECU（电子控制单元），使得主机厂面临适配调试复杂、整车无线架构更复杂的问题。且ECU是嵌入式软件产品，博世、大陆等Tier 1企业会把成熟软件刷入ECU，使得主机厂不好对整车软件进行调配。因此，主机厂在从ECU向DCU（域控制器）迁移，以功能域的维度把原来的计算单元进行整合，使得DCU成为软硬件结合、定义汽车的产物。业内人士指出，“在未来发展中，分布式将会往集中式发展，目前的车身域控制器、座舱域控制器、智能驾驶域控制器、底盘域控制器等功能域控制器将往中央计算平台迁移。”但目前功能域仍是车企主流的布置形式。其主要原因在于，一方面供应链管控容易，汽车Tier 1能提供成熟的功能域产品；另一方面，传统Tier 1掌控力度较强，如底盘与动力域，车企还不能很好做到软件定义。而消费者更关注的是车的功能。其中两个典型功能是自动泊车、自动巡航。首先它们分别代表了低速和高速自动驾驶；其次，这两个功能对应从L1到L3算法有不断升级，升级到EPA、AUP、停车场泊车，能让消费者感受到自动驾驶能力的提升。因此，从L1级别到L3+级别，自动驾驶DCU的需求将是整车域控制器中增长最快、域控化进度最快的。原因在于ADAS与座舱域两个域是车企最为关注的，整车的定义空间较大，且消费者感知程度更强。其中自动驾驶域控又是两者中最快的，因为其需要做的功能最多，包括环境感知、数据处理、路径规划等，对于域控的计算、通信、存储能力要求高。分化：低阶品市场渗透加速，高阶品落地尴尬随着智能化进程加速让市场扩容，可以预见域控制器市场竞争者将会变多。从低端和高端来考虑，低端的自动驾驶解决方案规模增长非常快速。业内人士指出，“目前一套解决方案价格控制在4、5千块钱，可以非常快地铺设到12-15万左右的车型。这些车型是自主品牌过去的主战场，未来的放量将很快速，我们估计到2025年渗透率可达40%甚至更高。”而高阶自动驾驶目前的主要问题在于成本。一整套解决方案车企能承担的成本将近整车价格的10~15%，对应地只能在40万左右的车上铺设。而此类车型量产落地能力并未验证能否与外资豪车竞争。如果一套解决方案未来能降价到2.5万，对应配置20~25万的车型，将打开空间、进入自主品牌的优势领域。但降价需要解决方案提供商合作，如激光雷达厂商和域控制器厂商，他们的降价又取决于上游。市场增量的核心在于放量带来的车型扩产。L2级别在2025年覆盖率将达40%；L3+到L4级别预期则出现了很大分歧。整体来看，域控制器在2022年之后会出现分水岭。低阶产品主要考虑成本管控与落地效率，而高阶自动驾驶重在合作方落地以及合作开发能力。未来头部的Tier 1厂商将同时兼备低阶产品和高阶产品。破局：解决核“芯”问题，把功耗降下来高阶域控制器产品落地的尴尬要破局，需要从消费者视角来寻求答案。从消费者角度来看，他们关注更多的是车的功能，从L1级别到L3级别或更高级的智能驾驶，对域控制器需求最大，主要是因为消费者更易感知ADAS与座舱域的提升。自动驾驶域控需要做的功能最多，包括环境感知、数据处理、路径规划等，对于域控的计算、通信、存储能力要求非常高。芯擎科技董事兼CEO汪凯博士指出，“域控制器的核心构成向外承担多传感器与数据汇集的角色，得到周围环境的信息后需要进行大部分核心算法，需要计算单元CPU承担。”从全球芯片龙头企业的策略来看，目前在计算单元的差异主要集中在AI计算单元，以英伟达为首主要以GPU作为核心计算单元，也包含ASIC；高通、华为、地平线主要以ASIC作为核心计算单元；而特斯拉以NPU（ASIC）作为主要计算单元。在算法还不够成熟的早期，性能更好、功能更高、环境开发能力更加开放的GPU成为市场主流。行业数据显示，2022年落地的大部分车企主要是两个平台， 英伟达的Orin和华为的MDC。其中，英伟达的底层开发平台的开放性使得车企以英伟达作为底层开发平台的最优选择。但后期高通、华为都会以生态自研闭环的形式提供，通过上升算法的自研与收购强化ASIC的计算能力。ASIC在较成熟算法驱动与进化后可以呈现更好的功耗。如今，自动驾驶的芯片对于低端与高端自动驾驶有了明确的区分。低端领域Mobileye成熟度非常高，是目前落地方案的最优解，它的CPU+ASIC架构实现了低功耗比，在L2级别优势明显。在高阶，英伟达一家独大，但从长期维度GPU有功耗问题，英伟达也将逐步以ASIC取代GPU。此外，考虑到车用芯片的使用寿命长达5-10年甚至更久，因此，采用先进制程能保证提供更强大算力的同时还有功耗优势。汪凯告诉集微网，“尽管车的面积比手机大很多，可以放更大的芯片进去，但是车里面的环境更差、工况更恶劣，对芯片的功耗管理要求很高。所以提升算力的同时要控制功耗，一定要用比较好的制程来做这件事。这也是我们选择台积电7nm工艺来做芯片的原因，在7nm的制程下，才有机会把芯片的功耗做好。”不难看出，当汽车行业进入智能化后，汽车和半导体开始并赛道，除了要与牛顿力学做“对抗”，让车更轻跑得更快，还要与摩尔定律的做“斗争”，让车机大脑用更低功耗算得更快。核心的芯片问题解决，高端域控制器的落地有望提速。

图源｜网络

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