电动汽车的未来始于芯片

作者：Bryce Johnstone
Imagination 汽车市场营销总监

电动汽车（EV）市场正在以稳定的速度发展，专家预测，到 2028 年，电动汽车的市场规模将从当前的 2460 亿美元增至 1.3 万亿美元（《财富》商业洞察，2021 年）。随着制造商和消费者开始拥抱这种新型的汽车，车内体验、自主性以及智能特性将是消费者选购车辆的重点。

价值超过 5000 亿美元的汽车电子行业正在引领模拟汽车元件的数字化转型，如仪表板、停车传感器等。人机界面（HMI）、人工智能（AI）和连接性是塑造汽车行业未来的关键趋势。随着转向电动汽车，制造商和一级供应商（直接向这些制造商供货的公司）将汽车更多地视为一个移动数据中心，其由软件定义，提供独特的服务、ADAS 和自主性。

除了 HMI，自动驾驶（AD）和高级驾驶员辅助系统（ADAS）的推广意味着汽车将越来越依赖人工智能和数据管理来处理一系列汽车传感器捕获的大量信息负载。

因此，半导体、软件和技术将成为品牌差异化竞争的基础，GPU、神经网络加速器（NNA）和数据管理芯片将有助于推动设计创新，最终为客户带来价值。

---

基本汽车接口之外

尽管入门级智能手机中，低功耗的嵌入式 GPU 也能提供高性能 3D 图形及流畅界面，但消费者对车载的数字体验期望却特别高。此外，HMI 正在成为 OEM 和一级供应商差异化的关键点，它可以提升产品竞争优势，并推动该技术的进一步发展。

HMI 领域不断地创新将在更大、更高分辨率的屏幕上显示更清晰的图像。（4K/8K/仪表板宽的）多屏逐渐成为电动汽车的常态，包括主驾驶员显示屏、中央控制台、后座娱乐等等。

3D 图形已经用于仪表板和显示屏，同时这项技术正变得更为先进。光线追踪是一种渲染真实反射和阴影的处理技术，以前多用于游戏和电影，它也为 HMI 可视化提供了一个引人注目的应用可能，尤其是在创建真实的环境环绕视图以辅助停车时。

Imagination 的 IMG BXS GPU 系列现在能够为多个 2-8K 显示屏提供高达 6  TFLops 的性能（实现极其优质的体验，可与主机游戏相媲美），同时通过 ISO 26262 认证设计并提供功能安全。利用 GPU 固有的并行性，OEM 可以利用 HyperLane 等技术向处理单元发出多达八个任务，以实现完全安全的多任务处理，确保关键流程的性能得到优先考虑。

在更遥远的未来，当全自动驾驶变得普遍时，汽车可以开始在驾驶舱中集成元宇宙式的解决方案。第一批实施可能将重点放在改变车内环境上，乘客在前往目的地时，可通过更大、更沉浸式的显示屏，甚至是 VR 头显在元宇宙互动。这将对性能更强大的 GPU 芯片，甚至是支持云的解决方案产生更大的需求。

---

智能自主

随着高效电动马达取代内燃机，中央处理器从驾驶体验中消除人为错误，同时实现安全的 ADAS 和 AD 解决方案。美国汽车工程师学会定义了六个自动化级别——从 0 级（完全没有自动化系统）到 5 级（车辆在所有条件下执行所有驾驶任务，甚至不需要方向盘）。通往 5 级的道路还很漫长，这需要结合先进的人工智能、前沿软件和高性能计算，以帮助处理来自多个传感器（包括摄像头、激光雷达和雷达）的大量数据。

除了自主性，人工智能将在汽车的多个方面发挥越来越重要的作用——从监测驾驶员注意力和疲劳程度的车内监控，到语音命令的语言处理，人工智能系统甚至可以扫描前方道路，相应地调整车辆悬挂系统以适应驾驶体验。

然而，由于 ADAS 和 AD 是数据处理密集型解决方案，它们仍然是人工智能最具挑战性的任务。4 级自动驾驶的计算要求数百个 TOP，而 5 级自动驾驶则需要 1000个 TOP 的性能。

类似 Imagination 的神经网络加速器（NNA）系列的专用芯片，可以以省电和省面积的方式来实现高算力。利用高度可扩展的多核、多集群体系结构，OEM 可以使用 IMG 4Series NNA 等解决方案来实现超过 2000 TOP 的性能。这是一个能够在真实世界中部署自动驾驶系统的平台。

同时，其关键优势是，NNA 可使用片上内存和共享 SRAM 以及先进的调度技术，使多个神经网络同时运行，在低延迟和有限的系统带宽要求下提供令人难以置信的性能，这对于自动驾驶汽车的快速响应时间至关重要。

---

闪电般的数据管理

仅一个摄像头就需要超过 1 Gbps 的数据传输速度，而许多配备 ADAS 的现代车辆的前部和保险杠上就有多达 16 个摄像头。当与现代车辆中的大量其他潜在传感器相结合时，这导致需要在复杂系统中管理数 TB 的数据。为了实现这一点，制造商需要看得更远，寻找 CAN 总线以外的技术方案。CAN 总线自 1987 年开始使用，提供定制但低带宽的设计，当下已经无法满足行业的需求。

为了管理巨大规模的数据，原始设备制造商需要考虑其他成熟的协议——以太网。仅仅用一对现代 IEEE 标准以太网电缆就可以在车辆周围移动 1 TB 的数据。鉴于以太网的开放标准和通用性，它可以将车内连接的成本降低高达 80% 。

线揽只是一方面。创建可靠的网络基础设施，将数据传送到 CPU，对于系统的安全性和完整性至关重要。为了实现这一点，原始设备制造商需要一个能够处理数据吞吐量并提供有效分发的交换机和路由器。Imagination 的以太网数据包处理器（EPP）是一个很好的例子，说明了如何在低功耗和小面积条件下实现这一点，同时保持高性能和最低 CPU 负载。通过 12 年的经验技术积累，它已经按照 ISO 26262 流程成功地部署在汽车市场的 ASIL-D 芯片中。

---

用芯片开启未来

现代汽车的基本结构正在发生变化。三个领域仍然是推动电动汽车创新成功的关键：人机界面、人工智能和数据管理。人机接口正在高速发展，更新一代的 GPU 解锁高级处理和光线追踪，而 AI 仍然是功能安全的辅助或自动驾驶特性的基础，以太网则支撑所有需要的数据传输。

Imagination 拥有超过 45% 的车内图形市场份额，很明显，芯片对未来的汽车发展具有巨大的价值。制造商当下正在寻求通过 HMI 实现产品差异化，同时在人工智能特性（包括 ADAS 和 AD）方面保持领先地位。由此推动的 GPU、NNA 和 EPP 技术创新将对整个行业产生深远影响。

对于电动汽车和芯片产业来说，这是一个激动人心的时刻，因为越来越多的原始设备制造商正在利用电动汽车制造业进入门槛较低的优势，重塑汽车行业未来。随着 3 级自动驾驶法规的出台，全自动驾驶汽车的时代越来越近，也带来了激动人心的技术发展。