AI并非自动驾驶唯一要素 NXP锁定车用区域控制

NXP技术长Lars Reger。符世旻摄

恩智浦（NXP）技术长Lars Reger来台举办技术分享，Lars Reger指出，自动驾驶的潮流起起落落，直到现今AI再次成为市场热点，自动驾驶技术看起来似乎又有了曙光。

不过，要做到真正安全且有效率的自动驾驶功能，只有AI是不够的，仍然需要含括传感、运算、连线及反应等四大项目，产品的安全性和可扩展性都得考虑进去，这需要整套完善的系统及解决方案，而不是单靠一颗高速运算AI芯片就能达成。

Lars Reger坦言，汽车电子内部的结构设计正在一个快速的发展骑，对NXP来说最具挑战的是，每一家车厂对于内部结构设计的想法都不一样，有些车厂喜欢将运算核心集中，有些则喜欢高度分散式的区域控制。

当然不同的方式各有其优劣势，但Lars Reger认为，未来最有可能的走向还是往两种极端的中间值靠拢，尽可能同时保留区域控制和集中运算的优点，互相弥补两种模式的缺点。

Lars Reger以人脑结构举例，人类大脑就是所谓的高速运算AI芯片，而负责传感、反应以及反射动作的小脑和脑干，就是NXP整体S32车用解决方案家族所涵盖的范畴。NXP目前产品设计方向都先着重在「小脑」和「脑干」的部分，还不会进一步往更上方的「大脑」走。

虽然NXP和台积电先进制程合作的5纳米产品具备强大的运算能力，但并不包含AI加速运算功能，且产品的定位，也会是针对各类传感信息及反应行为的整合为主。

这样的发展概念，和Tesla、NVIDIA、高通（Qualcomm）等业者以AI高速运算芯片为主的车用芯片发展途径完全相反，Lars Reger不对两种模式的孰优孰劣作出评价，强调要完成自动驾驶的运作，整个脑部的每个部分都不可或缺。

如Tesla推出以Dojo为名的车用AI高速运算芯片，但这不代表Tesla的汽车不需要其他芯片支持，支持其他芯片的人正是其他车用IC设计业者，或是包括德仪（TI）、英飞凌（Infineon）、NXP等在车用领域耕耘已久的IDM业者。

至于为何会选择先从小脑、脑干等区域控制小核心为主要的发展方向？除了相对符合NXP长年以来在车用电子所累积的技术经验之外，Lars Reger表示，AI芯片在能耗上一直是客户担忧的问题，不仅难以符合节能减碳的标准，也不符合电动车在高续航力的要求。

因此NXP希望透过提升功耗需求较低的小核心运算能力，来分摊「大脑」的运算负担，将整体自动驾驶的运算负担更平衡地分散在汽车的所有区域，来进一步节省能源，对于推动自动驾驶应用来说，区域控制的小核心升级，或许才是应用落地的关键。

责任编辑：朱原弘