電氣化，遠(yuǎn)程辦公和供應(yīng)鏈問題促使汽車行業(yè)啟動(dòng)了新一輪變革。

人們對(duì)有害氣體排放及其對(duì)環(huán)境影響意識(shí)的增強(qiáng)進(jìn)一步推動(dòng)了汽車行業(yè)采用綠色環(huán)保的可替代能源。對(duì)可持續(xù)交通和相關(guān)法規(guī)改革的訴求則強(qiáng)化了減少碳足跡的愿景，加速汽車產(chǎn)業(yè)的電氣化進(jìn)程，為傳統(tǒng)笨拙的機(jī)械系統(tǒng)向高效電動(dòng)動(dòng)力系統(tǒng)轉(zhuǎn)變提供了基礎(chǔ)。

無線通信，毫米波(mmWave)雷達(dá)和人工智能(AI)等技術(shù)正在催生全新的用戶體驗(yàn)，塑造不斷變化的乘客期望。在"The Brains Behind Your Intelligent Systems①" 這篇文章中，Ben Gu② 專門描述了電子元件的驚人進(jìn)步，其具體體現(xiàn)為如何替代人類感知環(huán)境，傳輸數(shù)據(jù)，并做出實(shí)時(shí)決策。

技術(shù)革新讓汽車駕駛更加安全、高效和舒適，營造出更愉悅的出行體驗(yàn)。一款最普通的汽車現(xiàn)在也至少搭載了超過 1,000 塊各類芯片。目前絕大多數(shù)芯片還是被用于車載娛樂系統(tǒng)，但自動(dòng)駕駛和安全相關(guān)領(lǐng)域的芯片應(yīng)用正在快速追趕。

基于上述趨勢(shì)，Ben Gu 總結(jié)了讓汽車更智能、更安全的三種技術(shù)途徑。

1汽車智能

為了實(shí)現(xiàn)輔助駕駛，車輛必須明確所處的位置和周圍環(huán)境。輔助駕駛的關(guān)鍵技術(shù)需要利用 AI 和視覺傳感器的信息獲取能力，為后續(xù)的實(shí)時(shí)判斷和分析提供數(shù)據(jù)。例如，將傳感器收集到的數(shù)據(jù)與環(huán)境及路況信息結(jié)合。

這些收集到的信息，或者叫模型，本質(zhì)上就是匯總了道路、地圖、車速、交通法規(guī)和安全駕駛規(guī)則的數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)在分析過程中會(huì)同時(shí)評(píng)估環(huán)境路況和數(shù)據(jù)模型，判斷安全操控汽車所需執(zhí)行的命令。

攝像頭，毫米波雷達(dá)，激光雷達(dá)和 GPS 在探測(cè)環(huán)境時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，包括位置、地形、路面、標(biāo)識(shí)、交通信號(hào)、行人、車輛和其他物體。將上述所有數(shù)據(jù)匯總的過程被稱作傳感器融合，計(jì)算結(jié)果可以精準(zhǔn)描述車輛所處的環(huán)境和狀態(tài)。接下來，這些數(shù)據(jù)在自動(dòng)駕駛汽車的行為模型下進(jìn)行分析，這一模型的數(shù)據(jù)庫中幾乎囊括了所有可能做出的判斷及其影響。

模型的搭建或完善需要以龐大的歷史數(shù)據(jù)和仿真結(jié)果為基礎(chǔ)。大家可能遇到過裝滿攝像設(shè)備的車駛遍大街小巷，它們的作用就像手機(jī)一樣，就是不斷地將采集到的數(shù)據(jù)流主動(dòng)傳送至汽車制造商。一家車廠就可能擁有 1.5PB 的數(shù)據(jù)，其中包括 100 萬個(gè)長度為 10 秒的視頻和 60 億個(gè)被標(biāo)記的物體。

模型對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的分析在車載環(huán)境下實(shí)時(shí)執(zhí)行。負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析的計(jì)算機(jī)和游戲主機(jī)差不多，也用到類似的圖像處理器(GPU)技術(shù)。設(shè)備運(yùn)行速度可達(dá)到每秒 320 萬億兆次運(yùn)算(TOPS)以滿足性能需求。一些模型也可能采用速度低于 144 TOPS 且功耗小于 100W 的系統(tǒng)。

2系統(tǒng)性能

通過設(shè)計(jì)以達(dá)到最優(yōu)性能需要考慮的遠(yuǎn)不止最高時(shí)速和 0 到 60 mph 加速這么簡單。現(xiàn)代化的汽車就是裝了輪子的計(jì)算器，意味著軟件和電子元件必須滿足數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理的要求。

高性能的車內(nèi)無線數(shù)據(jù)傳輸、車間通訊和與數(shù)據(jù)中心的連接至關(guān)重要。傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)范圍是 10 Mbps 到 25 Gbps，方式基本都是通過高速以太網(wǎng)。信號(hào)傳輸過程必須免受電氣干擾，并限制電噪聲排放。

車輛經(jīng)過不同區(qū)域時(shí)，駕駛和導(dǎo)航的實(shí)現(xiàn)需要大型數(shù)據(jù)集的無線傳輸。一輛車每天可以生成 1TB 數(shù)據(jù)。為了保證多車輛導(dǎo)航的安全性，車輛之間也會(huì)通過直接通訊來管理車距，做出判斷。

所有智慧功能都需要軟件才能實(shí)現(xiàn)?？罩?OTA)軟件會(huì)時(shí)不時(shí)進(jìn)行更新，完整的軟硬件系統(tǒng)必須具有安全的架構(gòu)以防止黑客入侵和數(shù)據(jù)盜竊。

流體動(dòng)力學(xué)、材料和散熱性能是優(yōu)化系統(tǒng)性能并減少能耗的關(guān)鍵。車身的設(shè)計(jì)需要兼顧能效、外觀、安全、摩擦和燃油汽車引擎冷卻或電動(dòng)汽車的電機(jī)與電池冷卻。

為所有設(shè)計(jì)方案建立物理模型并進(jìn)行風(fēng)洞測(cè)試無論從時(shí)間還是成本上都不現(xiàn)實(shí)，所以使用虛擬模型進(jìn)行仿真就成為了性能優(yōu)化的關(guān)鍵。同樣的道理，熱量產(chǎn)生和設(shè)備冷卻對(duì)狹小空間和敏感電子設(shè)備尤為關(guān)鍵。熱行為的虛擬仿真可以優(yōu)化物理設(shè)備的測(cè)試結(jié)果，創(chuàng)建更高效的熱管理設(shè)計(jì)。

3半導(dǎo)體電子元件

近期的電子元件供應(yīng)鏈問題因?yàn)槌A(yù)期的需求，彈性更低的生產(chǎn)能力和更長的交付時(shí)間而加劇。一些 T1 子系統(tǒng)供應(yīng)商正在通過自行設(shè)計(jì)半導(dǎo)體以控制供應(yīng)和庫存，優(yōu)化整體系統(tǒng)。為了提高成功率，他們需要聘請(qǐng)半導(dǎo)體行業(yè)專家，但這需要在有限的人才庫中與其他廠商競爭，這也強(qiáng)化了行業(yè)內(nèi)對(duì)自動(dòng)化半導(dǎo)體設(shè)計(jì)工具的需求。

汽車芯片過去一直采用傳統(tǒng)工藝以節(jié)省成本。但汽車電子的變革是由高價(jià)值特征驅(qū)動(dòng)的，實(shí)現(xiàn)這些功能所需的性能、設(shè)計(jì)尺寸和功耗只有在最先進(jìn)的半導(dǎo)體制程工藝下才能達(dá)成。為應(yīng)對(duì)愈發(fā)復(fù)雜的設(shè)計(jì)，人工智能在生產(chǎn)力和性能優(yōu)化方面都展示了樂觀的前景。

結(jié)論

汽車行業(yè)已經(jīng)改頭換面。電氣化和人工智能讓能耗、性能和安全都得到大幅提升。一些駕駛員不再將快速到達(dá)目的地作為唯一標(biāo)準(zhǔn)，而是越來越多地關(guān)注駕駛體驗(yàn)，目的地總歸可以到達(dá)，但抵達(dá)的過程更為重要。

智能汽車需要半導(dǎo)體、數(shù)據(jù)和決策 AI 的共同加持，汽車系統(tǒng)的復(fù)雜性與日俱增，需要更完善的設(shè)計(jì)和測(cè)試技術(shù)。為了實(shí)現(xiàn)必要的性能和可持續(xù)的設(shè)計(jì)目標(biāo)以及安全性，各項(xiàng)設(shè)計(jì)需要被進(jìn)一步統(tǒng)籌。不同領(lǐng)域的工程師需要合作完成統(tǒng)一的目標(biāo)，做到這一點(diǎn)則需要全新的設(shè)計(jì)合作模式。

關(guān)于 Cadence

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原文標(biāo)題：智能系統(tǒng)賦能自動(dòng)駕駛

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審核編輯：湯梓紅