汽车芯片的发展橛述汽车半导体的多个和紧迫性日益凸显

2021-12-26 16:12:15来源:爱百车作者:爱百车 阅读量:2

指导

在我国汽车产业“新四化”主流发展趋势、半导体产业整体供给趋势、国际关系错综复杂的背景下,发展国产汽车芯片的重要性和紧迫性日益凸显。中国政府主管部门出台了一系列相关政策,涌现出一批国内汽车芯片设计公司,如地平线、黑芝麻、紫光国微等。产品涉及自动驾驶Al、MCU、功率器件、安全芯片等方向。

01

汽车芯片的发展

汽车半导体作为当前智能汽车的核心部件,广泛应用于汽车的各种功能模块,主要涵盖车身、仪表/信息娱乐系统、底盘/安全、动力总成和驾驶辅助系统5大板块。

图1 半导体在汽车中的主要应用领域

汽车半导体根据在车身上的应用领域不同,可分为计算与控制芯片、存储芯片、传感器芯片、通信核心、电源芯片等。汽车中负责计算和控制的芯片主要分为功能芯片(MCU)和主控芯片(SOC)。因为它们在汽车中扮演着重要的角色,所以它们是行业的重点。目前,它们占据了整个汽车半导体市场。比例约为 30%。MCU是指芯片级芯片。一般只包含CPU的一个处理单元(例如:MCU=CPU+存储+接口单元),而OC是指系统级芯片,一般包含多个处理单元(例如:SOC=CPU+GPU)+ DSP+NPU+存储+接口单元)。在商业模式上,汽车芯片厂商在传统业务合作模式中一般面向Tier1,提供基础芯片硬件和驱动。他们不会直接面对主机厂,而是得到SOA、新能源汽车、5G等技术的大力发展的支持。,传统汽车电子业务生态平衡正在被打破,掌握关键资源和核心技术的产业链环节正在重塑新的商业模式。

02

功能芯片继续巩固汽车控制性能和安全性

随着汽车电子的加速渗透,汽车ECU的数量也在快速增加,ECU中需要MCU芯片。据相关统计,普通燃油车的ECU数量约为70个,高端车型的ECU数量约为150个,智能汽车的ECU数量约为300个。

目前全球汽车MCU市场被国外厂商高度垄断。恩智浦(14%)、英飞凌(11%)、瑞萨电子(10%)、意法半导体(8%)、德州仪器(7%)、CR5公司的市场集中度为50%。在全球汽车产业“芯荒”影响下,国产汽车级MCU也在加速进口替代。目前,国内不少厂商都在布局汽车级MCU,包括兆易创新、新网微、比亚迪等企业。

图2 汽车级NCU竞争格局

汽车级MCU主要分为8位、16位和32位。随着汽车各种舒适功能的普及和零部件控制的更加精细化,对MCU的计算响应要求会更高。因此,高位宽位功能芯片MCU成为未来的发展方向。

03

主控芯片已成汽车行业竞争制高点

随着智能汽车的发展,特别是智能座舱和自动驾驶概念的兴起,对汽车的计算能力提出了更高的要求。传统功能芯片已不能满足算力需求,主控芯片应运而生。

该车主控芯片主要应用于智能座舱和自动驾驶两种场景:

由于智能座舱芯片的安全要求比自动驾驶芯片低,因此更容易构建。未来,车内“一核多屏”技术的发展将依托智能座舱SoC,芯片本身也将向小型化、集成化、高性能化方向发展。

目前座舱芯片主要厂商包括恩智浦、德州仪器、瑞萨电子等传统汽车芯片厂商,主要面向中低端市场。与此同时,消费电子领域的高通和三星也加入了市场竞争国产汽车发展,主要面向高端市场。. 在全球范围内,高通在市场上的优势明显。座舱芯片的迭代速度和手机芯片几乎一样。高通在座舱领域布局了多款芯片产品。目前,全球已有20多家车企搭载了第三代骁龙数字座舱平台,其最新一代座舱芯片产品采用全球首创的5nm工艺。从国内来看,

图3 主要座舱芯片公司

图4 主流座舱芯片供应商产品

自动驾驶芯片一方面需要满足更高的安全等级,同时随着自动驾驶水平的提高,需要更高的算力支持。对于L4级别的自动驾驶仪,需要300TOPS的算力支持,所以只有CPU处理器芯片不能满足需求。未来自动驾驶芯片将向“CPU+XPU”一体化的异构SOC(XPU包括GPU/FPGA/ASIC等)方向发展。

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图5 自动驾驶L1-L5算力图

与消费电子芯片相比,汽车芯片在使用寿命、工作环境、规格等方面都有更高的要求。芯片产品开发周期长,难度大。需要通过最严格的行业资质认证。从产品开发到最终量产,是典型的硬技术、长赛道竞争。车载计算芯片领域目前由Mobileye(2017年被英特尔收购)、英伟达、高通、恩智浦、瑞萨、德州仪器等少数国际科技巨头主导,其中Mobileye的市场份额超过70 % 在辅助驾驶市场。英伟达占据了大部分高级自动驾驶市场,高通占据了一半以上的智能座舱,整体份额不到1%。

图6 汽车芯片晶体管集成度超过手机芯片

自动驾驶芯片主要参与第三方厂商,包括Mobileye、Nvidia、高通等国外公司,以及国内的华为、地平线、黑芝麻等。同时,国内零跑和国外特斯拉两家车企也在自研自动驾驶芯片。自动驾驶芯片根据供应方式的不同,可分为软硬件一体(算法+芯片绑定)方案和软硬件分离(算法与芯片分离)开放方案。目前Mobileye采用的是算法+芯片绑定的一体化解决方案。该解决方案有利于在短期内提高市场份额。受到算法能力较弱的OEM厂商的欢迎。Mobileye 19 年全球 ADAS 芯片份额约为 70%。. 然而,封闭模式会导致客户开发的灵活性降低。一些具有一定算法开发能力的头部主机厂会选择更加开放的解决方案来满足差异化的需求。英伟达、高通、地平线等公司采用了相对开放的商业模式,不仅可以根据客户需求提供芯片+算法整体解决方案国产汽车发展,还可以让客户自己编写算法。Mobileye 的下一代 EyeQ5 芯片也将采用开放的商业模式。据悉,EyeQ5芯片将提供两个不同版本,封闭版(已与麦格纳合作推出)和开放版(将首次搭载于新宝马iX),可支持第三方编程操作。一些具有一定算法开发能力的头部主机厂会选择更加开放的解决方案来满足差异化的需求。英伟达、高通、地平线等公司采用了相对开放的商业模式,不仅可以根据客户需求提供芯片+算法整体解决方案,还可以让客户自己编写算法。Mobileye 的下一代 EyeQ5 芯片也将采用开放的商业模式。据悉,EyeQ5芯片将提供两个不同版本,封闭版(已与麦格纳合作推出)和开放版(将首次搭载于新宝马iX),可支持第三方编程操作。一些具有一定算法开发能力的头部主机厂会选择更加开放的解决方案来满足差异化的需求。英伟达、高通、地平线等公司采用了相对开放的商业模式,不仅可以根据客户需求提供芯片+算法整体解决方案,还可以让客户自己编写算法。Mobileye 的下一代 EyeQ5 芯片也将采用开放的商业模式。据悉,EyeQ5芯片将提供两个不同版本,封闭版(已与麦格纳合作推出)和开放版(将首次搭载于新宝马iX),可支持第三方编程操作。地平线等公司采用了相对开放的商业模式,既可以根据客户需求提供芯片+算法整体解决方案,也可以让客户自己编写算法。Mobileye 的下一代 EyeQ5 芯片也将采用开放的商业模式。据悉,EyeQ5芯片将提供两个不同版本,封闭版(已与麦格纳合作推出)和开放版(将首次搭载于新宝马iX),可支持第三方编程操作。地平线等公司采用了相对开放的商业模式,既可以根据客户需求提供芯片+算法整体解决方案,也可以让客户自己编写算法。Mobileye 的下一代 EyeQ5 芯片也将采用开放的商业模式。据悉,EyeQ5芯片将提供两个不同版本,封闭版(已与麦格纳合作推出)和开放版(将首次搭载于新宝马iX),可支持第三方编程操作。下一代EyeQ5芯片也将采用开放商业模式。据悉,EyeQ5芯片将提供两个不同版本,封闭版(已与麦格纳合作推出)和开放版(将首次搭载于新宝马iX),可支持第三方编程操作。下一代EyeQ5芯片也将采用开放商业模式。据悉,EyeQ5芯片将提供两个不同版本,封闭版(已与麦格纳合作推出)和开放版(将首次搭载于新宝马iX),可支持第三方编程操作。

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图7 主流自动驾驶芯片供应商产品

随着汽车E/E架构从分布式向集中化方向发展,集中式E/E架构是未来的最终发展方向。此时,中央计算平台作为最高决策层,可以实现对所有功能的控制。现阶段独立座舱芯片和自动驾驶芯片有望合二为一,将大大简化汽车线束的设计复杂度,降低成本。

04

车载SOC计算芯片典型架构

下图展示了车载人工智能芯片的典型架构。根据计算类型和承担的任务不同,计算模块分为CPU和NPU两大类。一般来说,CPU做一般的逻辑计算,NPU适合做面向环境感知的AI计算。

图8 车载人工智能SOC芯片架构

主要计算模块包括:

(1) CPU

除了Al加工相关的计算外,车载系统还有一定的计算需求,以保证各种系统应用的实现。这部分的计算能力由CPU子系统提供。CPU子系统支持的计算需求包括:传感器融合、前后处理、属性重构、里程表定位匹配、车辆控制、传统算法冗余计算、调度计算任务、传感信息输出等。

为了满足上述智能驾驶场景的计算需求,CPU子系统通常采用基于ARM Cortex-A的集群设计。Cortex-A系列为低功耗内核,采用ARMV8/ARMV9指令集,可在提升性能的同时实现低功耗特性,满足高能效计算场景需求。与上一代ARM处理器相比,它采用了增强的计算性能:增强的NEON技术可以加速多媒体和信号处理算法,如视频编解码、2D/3D图形、音频和语音处理、图像处理。双精度浮点 SIMD 显着提高了支持更广泛算法的效率。在提升性能的同时,仍能保持低能耗的特点。CPU集群中的不同内核可以划分为不同的电压域,分组进行功率门控,满足不同算力场景的需求,同时实现低功耗特性。集群设计具有良好的灵活性、可扩展性、安全性和高能效,能够充分适应ADAS/座舱/智能人机交互等复杂场景的计算需求。

(2) NPU

智能网联汽车领域包括高级辅助驾驶、自动驾驶、人机交互、信息娱乐等场景。计算能力要求高,并行度高。它需要强大的性能和更高能效的机载计算芯片作为计算能力基础设施,完成视觉、语音和NLP计算处理,自学习,自主进化。将深度学习应用于上述典型场景,设计专用的车载计算芯片,结合工程技术实现落地,引领行业快速发展。

结合先进的算法和先进的处理器架构设计,最终在功耗、性能(包括速度和精度)和能效比方面实现最优解决方案。NPU是人工智能计算场景的专用处理器。它利用深度学习技术的快速演进,通过算法从数据中学习,结合芯片架构的创新,结合自动驾驶重定向场景的计算特性。它专用于执行手动操作。智能并行计算是典型的异构多指令多数据系统。它针对内存架构设计进行了特别优化,使数据可以自由传输,进行多次计算,允许不同的组件同时运行,提高铝计算的效率。NPU在不牺牲精度的情况下提供足够的算力保障,具有高性能、低功耗、低成本的特点。

另外,这类芯片需要体现一定的场景通用性。处理器为MAC单元等计算模块设计了组合、门控等逻辑结构,使其灵活可配置,可与应用开发工具链紧密耦合;支持从MxNet、Caffe、TensorfowPyTorch等各种训练框架得到的模型的计算,支持传统卷积计算、循环卷积计算、全连接计算等多种深度学习算法的计算。支持不同参数尺度的模型计算,可编译处理器配置为不同精度的浮点和定点计算,支持异构计算,并且可以配合CPU完成异构模型的计算,提升整体性能。NPU自身的设计特点以及与工具链的紧密耦合,决定了其高度的灵活性和通用性,可以适应不同场景的计算需求。

随着基于海量数据分析的自动驾驶等创新应用的发展,自动驾驶所需的环境感知、物体识别等应用需要极快的计算响应,通常使用深度神经网络算法。在保证快速性能和高效率的同时,功耗也不能太高,以免对自动驾驶汽车的续航里程产生重大影响,对计算芯片的效率提出了更高的要求。计算芯片架构不断发展,从通用计算到专用计算扩展。目前主流的自动驾驶计算芯片在处理深度学习A算法方面可以分为GPU、ASIC、FPGA、DSP等。

智能汽车时代,Al计算芯片是数字引擎,智能汽车最重要的硬件基石是算力。目前,算力不足已成为智能汽车发展的核心瓶颈。算力的不断提升,是汽车智能化进步的标志。自动驾驶水平每提升一次,对算力的需求就增加十倍,而自动驾驶每提升一个水平。所需的芯片计算能力将达到一级。

图9 海量数据处理需求带动自动驾驶AI芯片计算能力大幅提升

未来,多核CPU、GPU、DSP、NPU将在市场和需求的驱动下,通过整合与组合,向SOC方向发展。软硬件模块化设计,采用差异化芯片方案,通过异构通用平台、总线和各种外围控制器,打通产业上下游,采用安全、稳定、可扩展、可定制的系统,软件解耦不同硬件寿命周期和开发流程,通过标准化实现大规模自动驾驶。

E/E架构变革四大趋势:计算集中化、软硬件退役、平台标准化、功能定制化。高性能硬件嵌入作为投资,软件更新服务作为盈利点。这也促进了板载Al计算芯片的需求。

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