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[導(dǎo)讀]在汽車(chē)產(chǎn)業(yè)向電動(dòng)化、智能化迅猛發(fā)展的浪潮中,自動(dòng)駕駛技術(shù)無(wú)疑成為了最為閃耀的焦點(diǎn)。而作為自動(dòng)駕駛汽車(chē) “大腦” 的芯片,其重要性不言而喻。從最初簡(jiǎn)單的駕駛輔助功能(L1),到如今向完全自動(dòng)駕駛(L5)邁進(jìn)的征程中,自動(dòng)駕駛芯片經(jīng)歷了翻天覆地的變化,以滿(mǎn)足不斷提升的功能需求和復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境。

在汽車(chē)產(chǎn)業(yè)向電動(dòng)化、智能化迅猛發(fā)展的浪潮中,自動(dòng)駕駛技術(shù)無(wú)疑成為了最為閃耀的焦點(diǎn)。而作為自動(dòng)駕駛汽車(chē) “大腦” 的芯片,其重要性不言而喻。從最初簡(jiǎn)單的駕駛輔助功能(L1),到如今向完全自動(dòng)駕駛(L5)邁進(jìn)的征程中,自動(dòng)駕駛芯片經(jīng)歷了翻天覆地的變化,以滿(mǎn)足不斷提升的功能需求和復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境。

自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn):理解芯片需求差異的基礎(chǔ)

目前,國(guó)際上廣泛采用的自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)主要有 2014 年國(guó)際汽車(chē)工程師學(xué)會(huì)(SAE)發(fā)布的《SAE J3016 推薦實(shí)踐:道路機(jī)動(dòng)車(chē)輛駕駛自動(dòng)化系統(tǒng)相關(guān)術(shù)語(yǔ)的分類(lèi)和定義》,以及 2021 年我國(guó)國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局出臺(tái)的《汽車(chē)駕駛自動(dòng)化分級(jí)》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 40429 - 2021)。

SAE 標(biāo)準(zhǔn)將自動(dòng)駕駛分為 L0 - L5 六個(gè)級(jí)別。L0 級(jí)為無(wú)自動(dòng)化,完全依靠人工駕駛;L1 級(jí)是駕駛支持,以人工操控為主,系統(tǒng)僅提供如制動(dòng)防抱死系統(tǒng)、車(chē)身電子穩(wěn)定系統(tǒng)等適時(shí)輔助;L2 級(jí)實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)化,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可完成某些駕駛?cè)蝿?wù),但駕駛者仍需時(shí)刻關(guān)注路況,隨時(shí)準(zhǔn)備糾正系統(tǒng)差錯(cuò),常見(jiàn)的自適應(yīng)巡航系統(tǒng)、主動(dòng)車(chē)道保持系統(tǒng)等屬于此列;L3 級(jí)達(dá)到有條件自動(dòng)化,在特定場(chǎng)景下車(chē)輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)優(yōu)先級(jí)高于駕駛員,不過(guò)駕駛員可通過(guò)緊急按鈕奪回控制權(quán),像奧迪 A8 在交通擁堵路段的自動(dòng)跟車(chē)行駛等功能;L4 級(jí)進(jìn)入高度自動(dòng)化階段,在規(guī)定的道路和環(huán)境中,車(chē)輛能自主完成所有駕駛操作并處理緊急情況,駕駛員甚至可以在車(chē)內(nèi)做其他事情;L5 級(jí)則是完全自動(dòng)化,在任何道路和條件下都能完成駕駛?cè)蝿?wù),此時(shí)駕駛艙的概念可能都將不復(fù)存在。

我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)則將 L1 - L2 級(jí)別統(tǒng)稱(chēng)為輔助駕駛,L3 - L5 級(jí)別稱(chēng)為自動(dòng)駕駛。不同級(jí)別的自動(dòng)駕駛對(duì)芯片的性能、功能和可靠性等方面有著截然不同的需求,這也促使了自動(dòng)駕駛芯片不斷革新。

L1 - L2 級(jí)自動(dòng)駕駛芯片:從簡(jiǎn)單輔助到初步智能

在 L1 級(jí)別,自動(dòng)駕駛芯片主要聚焦于處理少量傳感器數(shù)據(jù),以實(shí)現(xiàn)基本的駕駛輔助功能。例如自適應(yīng)巡航控制(ACC)需要芯片處理雷達(dá)傳來(lái)的前方車(chē)輛距離和速度信息,車(chē)道保持輔助系統(tǒng)(LKA)則依賴(lài)芯片對(duì)攝像頭采集的車(chē)道線(xiàn)圖像進(jìn)行分析。此時(shí)的芯片通常計(jì)算能力較低,功耗也相對(duì)較小,能夠滿(mǎn)足簡(jiǎn)單的傳感器數(shù)據(jù)處理和基本算法執(zhí)行即可。像 Mobileye 早期用于 L1 - L2 級(jí)別視覺(jué) ADAS 芯片 EyeQ3,其算力僅為 0.256TOPS ,就能較好地支持該級(jí)別功能。

隨著技術(shù)進(jìn)步,L2 級(jí)別的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)帶來(lái)了更豐富的功能,如自動(dòng)變道、自動(dòng)泊車(chē)等。這就要求芯片具備更強(qiáng)的計(jì)算能力和更復(fù)雜的算法處理能力。為了應(yīng)對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)融合以及更復(fù)雜的環(huán)境感知任務(wù),L2 級(jí)別的芯片開(kāi)始采用多核處理器和高性能圖形處理器(GPU)。例如,英偉達(dá)針對(duì) L2 級(jí)別市場(chǎng)推出的 Xavier 芯片,算力達(dá)到 30TOPS ,已成功應(yīng)用于小鵬 P7 / P5 等車(chē)型。此外,這一階段的芯片在功耗管理上也面臨挑戰(zhàn),需要在提升性能的同時(shí),確保車(chē)輛整體能源利用效率不受太大影響。

L3 級(jí)自動(dòng)駕駛芯片:邁向高度智能的關(guān)鍵一步

L3 級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)環(huán)境感知和決策能力提出了更高要求。車(chē)輛在某些特定場(chǎng)景下要能夠完全自主決策和駕駛,盡管駕駛員仍需保持一定程度的關(guān)注并可隨時(shí)接管車(chē)輛。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),L3 級(jí)別的自動(dòng)駕駛芯片需要集成更多種類(lèi)的傳感器,如激光雷達(dá)、紅外傳感器等,以獲取更全面、精確的環(huán)境信息。

在算法和決策邏輯方面,芯片必須具備更高級(jí)的處理能力。以?shī)W迪 A8 搭載的實(shí)現(xiàn) L3 級(jí)別自動(dòng)駕駛的系統(tǒng)為例,其背后的芯片要協(xié)同處理 24 個(gè)感應(yīng)器和 41 種駕駛輔助系統(tǒng)軟件的數(shù)據(jù)。此時(shí),芯片的算力需求大幅提升,通常要達(dá)到 100TOPS 以上。同時(shí),為保證在復(fù)雜交通場(chǎng)景下的安全可靠運(yùn)行,芯片在功能安全和可靠性設(shè)計(jì)上也達(dá)到了新的高度,需要滿(mǎn)足更嚴(yán)格的車(chē)規(guī)級(jí)標(biāo)準(zhǔn),以應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的各種風(fēng)險(xiǎn)和故障情況。

L4 - L5 級(jí)自動(dòng)駕駛芯片:挑戰(zhàn)極限的超級(jí)大腦

L4 級(jí)自動(dòng)駕駛要求車(chē)輛在特定環(huán)境下完全自主駕駛,無(wú)需駕駛員干預(yù),這意味著芯片要具備強(qiáng)大的計(jì)算和決策能力。這類(lèi)芯片通常采用專(zhuān)用的深度學(xué)習(xí)芯片和人工智能處理器,以應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和復(fù)雜場(chǎng)景的精準(zhǔn)判斷。例如,英偉達(dá)為 L4 - L5 級(jí)別自動(dòng)駕駛推出的 Atlan 芯片,算力高達(dá) 1000TOPS ,預(yù)計(jì)在 2025 年量產(chǎn)。該芯片需要處理來(lái)自多個(gè)攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器融合后的復(fù)雜數(shù)據(jù),通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)周?chē)h(huán)境進(jìn)行精確建模和預(yù)測(cè),從而做出最優(yōu)的駕駛決策。

而 L5 級(jí)別的自動(dòng)駕駛芯片更是挑戰(zhàn)極限,要在任何條件下實(shí)現(xiàn)完全自主駕駛。它不僅需要具備極高的算力,可能達(dá)到數(shù)千 TOPS ,還需要采用高度集成的多傳感器融合技術(shù),確保對(duì)各種復(fù)雜路況和環(huán)境變化做出及時(shí)、準(zhǔn)確的反應(yīng)。同時(shí),芯片的智能化算法和決策邏輯要達(dá)到近乎人類(lèi)甚至超越人類(lèi)的水平,以應(yīng)對(duì)諸如極端天氣、道路突發(fā)狀況等各種極端工況。此外,在可靠性方面,L5 級(jí)芯片要做到萬(wàn)無(wú)一失,因?yàn)橐坏┏霈F(xiàn)故障,可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故。

自動(dòng)駕駛芯片演進(jìn)中的技術(shù)變革

算力的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)

從 L1 到 L5,自動(dòng)駕駛芯片的算力需求呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)趨勢(shì)。L1 - L2 級(jí)別的算力需求可能只需幾 TOPS 到幾十 TOPS ,但到了 L4 - L5 級(jí)別,算力要求飆升至幾百甚至數(shù)千 TOPS 。這種增長(zhǎng)源于對(duì)復(fù)雜環(huán)境感知、多傳感器數(shù)據(jù)融合以及高級(jí)決策算法的支持需求。為實(shí)現(xiàn)高算力,芯片制造商不斷采用先進(jìn)的制程工藝,如從早期的 28nm 逐步演進(jìn)到 16nm、7nm 甚至更先進(jìn)的制程,以在有限的芯片面積內(nèi)集成更多的晶體管,提升計(jì)算能力。

架構(gòu)的不斷優(yōu)化

早期的自動(dòng)駕駛芯片架構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單,隨著功能的復(fù)雜和算力需求的提升,異構(gòu)多核 SoC 處理器架構(gòu)成為主流。這種架構(gòu)集成了 CPU、AI 芯片(GPU / FPGA / ASIC)、深度學(xué)習(xí)加速單元(NPU)等多個(gè)模塊。不同模塊各司其職,CPU 負(fù)責(zé)常規(guī)任務(wù)處理,GPU 擅長(zhǎng)并行計(jì)算以處理圖像和視頻數(shù)據(jù),NPU 則專(zhuān)注于深度學(xué)習(xí)算法加速。例如,黑芝麻智能的華山二號(hào)(A1000)芯片采用 16nm 工藝,具備 40 - 70TOPS 的強(qiáng)大算力,小于 8W 的功耗及優(yōu)越的算力利用率,其多核異構(gòu)架構(gòu)使其能高效地處理自動(dòng)駕駛中的各類(lèi)任務(wù)。

功能安全與可靠性提升

隨著自動(dòng)駕駛級(jí)別提高,車(chē)輛對(duì)芯片的功能安全和可靠性要求愈發(fā)嚴(yán)格。在 L3 及以上級(jí)別,芯片一旦出現(xiàn)故障可能引發(fā)嚴(yán)重后果。因此,車(chē)規(guī)級(jí)芯片在設(shè)計(jì)和制造過(guò)程中遵循嚴(yán)格的 AEC - Q100 等標(biāo)準(zhǔn),通過(guò)冗余設(shè)計(jì)、故障檢測(cè)與容錯(cuò)機(jī)制等手段,確保芯片在各種復(fù)雜環(huán)境下穩(wěn)定可靠運(yùn)行。例如,芯擎科技的 “星辰一號(hào)”(AD1000)采用 7nm 車(chē)規(guī)工藝,符合 AEC-Q100 標(biāo)準(zhǔn),內(nèi)置 ASIL-D 功能安全島,可全面滿(mǎn)足 L2 至 L4 級(jí)智能駕駛需求。

多傳感器融合處理能力增強(qiáng)

從 L2 級(jí)開(kāi)始,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)逐漸引入多種傳感器,如攝像頭、雷達(dá)等,以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的環(huán)境感知。L3 - L5 級(jí)對(duì)多傳感器融合的依賴(lài)程度更高。自動(dòng)駕駛芯片需要具備強(qiáng)大的多傳感器融合處理能力,能夠?qū)⒉煌?lèi)型、不同精度的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行高效融合和分析,消除數(shù)據(jù)沖突和冗余,為車(chē)輛決策提供準(zhǔn)確依據(jù)。這要求芯片在接口設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理算法等方面不斷優(yōu)化,以適應(yīng)多種傳感器接入和數(shù)據(jù)高速傳輸、處理的需求。

總結(jié)與展望

從 L1 到 L5,自動(dòng)駕駛芯片在算力、架構(gòu)、功能安全以及多傳感器融合處理等方面發(fā)生了巨大變化,以適應(yīng)自動(dòng)駕駛技術(shù)從簡(jiǎn)單輔助到完全自主駕駛的演進(jìn)。當(dāng)前,盡管在 L2 - L2 + 級(jí)別自動(dòng)駕駛領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展,并成為車(chē)廠的重要賣(mài)點(diǎn)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn),但邁向 L4 - L5 級(jí)別的完全自動(dòng)駕駛?cè)悦媾R諸多挑戰(zhàn),如超高算力芯片的研發(fā)、復(fù)雜算法的優(yōu)化、功能安全和可靠性的進(jìn)一步提升以及成本的有效控制等。

未來(lái),隨著半導(dǎo)體技術(shù)的不斷突破、人工智能算法的持續(xù)創(chuàng)新以及汽車(chē)產(chǎn)業(yè)與科技產(chǎn)業(yè)的深度融合,自動(dòng)駕駛芯片有望迎來(lái)更重大的變革。一方面,我們期待看到算力更強(qiáng)、功耗更低、成本更優(yōu)的芯片出現(xiàn),推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)大規(guī)模普及;另一方面,芯片與整車(chē)系統(tǒng)的深度融合以及軟件定義汽車(chē)趨勢(shì)下,自動(dòng)駕駛芯片將在整個(gè)汽車(chē)生態(tài)系統(tǒng)中扮演更為核心的角色,引領(lǐng)智能汽車(chē)時(shí)代加速到來(lái),為人們帶來(lái)更加安全、高效、便捷的出行體驗(yàn)。

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