针对自动驾驶芯片而言，Cadence能够提供哪些帮助

自动驾驶正在重新定义汽车，但技术至今仍尚存挑战。对于汽车行业而言，自动驾驶不是“如果”的问题，而是“何时”的问题。

多年来，各种汽车制造商，Tier1供应商和芯片供应商在开发自动驾驶汽车方面取得了长足的进步。但是，我们还未达到L3级量产。

为了提高自动驾驶汽车在非理想条件下行驶的能力，传感器组，计算单元和软件算法需要不断改进。

汽车工业（AI）采访了Cadence汽车解决方案总监RobertSchweiger，就为什么汽车工业很难达到甚至3级自动驾驶等提出疑问。

Schweiger表示：在过去的几年中，我们不仅目睹了公司之间，而且国家之间的技术竞争。出于明显的原因，每个人都希望成为第一个在当地政府正式许可的大容量系列汽车中实现自动驾驶的公司。

解决技术难题仍然存在，显然技术领先于政府法规，迄今为止，该法规尚未为汽车制造商提供框架，使他们可以利用这项新技术来满足其在途中的预期使用情况。因此，奥迪A8系列量产车中未添加奥迪的TrafficJamPilot。

此外，自动驾驶汽车仍然存在许多监管障碍，例如责任和保险。

现在，我们正在目睹无人驾驶汽车的政府法规竞赛。

AI：谈到自动驾驶的新技术，硬件平台的主要趋势是什么？

Schweiger：第一个自动驾驶系统很可能会在自豪华汽车中使用，因为OEM可以在高价位的车辆中轻松应对系统成本。展望未来，更有趣的用例是中型和经济型电动汽车。为了满足这个市场，对硬件平台的关键要求是每瓦性能，可伸缩性，功能安全性，信息安全性和相关成本。

组合10个不同的电子控制单元（ECU）可能既不能提供每瓦性能，也不能满足价格目标，因此需要基于高性能片上系统（SoC）的高集成解决方案。

在2019年，特斯拉推出了他们的新型全自动驾驶（FSD）计算系统（HW3.0），其中包括自己的软件和机器学习环境。更出色的是，作为第一个开发自己的SoC的OEM，特斯拉能够根据其系统要求对其进行定制。

该SoC包含两个AI处理器内核，在72瓦（2TOPS/W）下实现了144TOPS的最大性能，这仍然是当今的最高规格。

市场上大多数其他驱动平台甚至没有达到每瓦1TOPS。下一代SoC将可能以数百个TOPS为目标，并且具有更好的TOPS/W。这只能通过市场上最新的工艺技术来实现。

如果汽车制造商真的很认真地致力于自动驾驶汽车的商业业务，那么他们应该考虑开发自己的专用SoC，以创建性能和成本优化的自动驾驶平台。

AI：智能汽车产生的数据量非常大，这对内存需求意味着什么？

Schweiger：即使我们期望在2021年在某些类型的道路上使用免提自动驾驶系统（3级），我认为自动驾驶的真正价值在于它是否也可以在正在进行某些正在建设的公路上或在恶劣的天气状况下。为此，您需要一个分辨率更高的传感器系统，以提高系统的稳定性。

因此，这样的系统产生的数据量是巨大的。随着我们从L2向L5迈进，估计每秒可能会产生3GB到10GB的新数据。即使是L2，每秒也会产生多达1GB的数据。

关于下一代ADAS计算单元的内存要求，我们认为Cadence作为IP供应商也将完全支持最新的内存标准。我们在汽车领域看到的趋势可以分为三大类：

高性能数据处理：处理器和RAM之间更高的数据速率要求从LPDDR4迁移到LPDDR5，以将数据速率提高一倍，最高可达6.4Gbit/s

高速数据收集和传输：闪存接口应从eMMC/UFS2.0/2.1升级到UFS3.0，以提供高达23.2Gbit/s（双通道）

大数据存储：范围从64GB到1TBNAND闪存（TLC和QLC）

电气/电子架构的趋势和挑战。

AI：大量数据迁移还应该对车载网络产生重大影响，这有什么进展吗？

Schweiger：这也是一个有趣的话题，因为有关分布式处理与中央处理架构以及原始传感器数据融合的争论不断。为了将诸如摄像机或雷达传感器之类的高分辨率传感器与计算单元相连，需要诸如汽车以太网或MIPICSI-2之类的高速协议。

每个网络标准当前都有一些限制。

同时，OEM已在生产中使用汽车以太网PHY，可以在15m的电缆长度上传输数据。但是，带宽仍然相当有限，甚至不支持每秒60帧（fps）的全高清视频。

MIPICSI-2与D-PHYv2.1接口结合使用时，在短通道（最高数据速率为15cm）上，每个通道最高支持6Gbps。但是，由于PHY的范围有限，对于长距离信道模型（1-4m），最大数据速率小于4.5Gbps。对于系统之间的长距离高速连接，需要使用LVDS桥接器。

MIPI联盟刚刚发布了MIPIA-PHY规范，该规范旨在通过长达15m的电缆支持16Gbps的数据速率，以将高分辨率传感器（端点）与中央处理器连接。

展望未来，OPENAllianceSIG和IEEE已经在制定千兆以太网标准，以支持高达10Gbps的速度，非常适合以太网主干网和ECU之间的通信。当然，25GPHY已经在讨论中，但可能要花费数年才能实现。

我相信针对主要单向数据传输进行了优化的MIPI标准可能会用于传感器和显示器等端点，但是，对于不同域之间的高速通信，汽车以太网非常适合。

AI：Cadence如何帮助客户开发那些高度复杂的系统？

Schweiger：Cadence是汽车智能系统设计的广泛合作伙伴。Cadence提供所有工具，流程，经过硅验证的接口和IP处理器，高性能云基础架构以及领先的设计服务，使客户能够创建复杂的汽车SoC和智能传感器以及高性能传感器融合单元。

鉴于自定义SoC设计对于经典OEM和一级制造商来说通常是新的，因此Cadence服务团队可以帮助实现客户复杂的SoC设计，并根据需要扩展其团队和技能。这使客户可以逐渐采用高级芯片设计流程，并最终自行进行完整设计。

最后一点是，Cadence通过提供计算软件来设计和分析芯片，封装，RF模块，板，网络和系统，从而实现系统创新。我们最新添加的一些产品是用于电磁干扰/电磁兼容性（EMI/EMC）和完整3D热分析的系统分析工具，可以对整个系统进行仿真。

例如，客户可以利用Cadence温度求解器的FEA-CFD集成分析驾驶平台内的热流。此外，客户可以使用CadenceClarity3D求解器进行近场仿真，而CadenceClarity3D瞬态求解器进行远场仿真，单独或在整个汽车平台中模拟ECU的EMI/EMC。