电装研发高性能半导体“DFP” 可提升自动驾驶能力等

易车讯 在电气化汽车高速发展的大背景下，自动驾驶技术也在稳步发展，同时城市智能化等社会转型也正在推进。为了让未来的智能出行和机器人能够发展到处理海量信息并快速做出决策以应对复杂的环境，株式会社电装（以下简称“电装”）正在开发新半导体DFP（Data Flow Processor），用以支持自动驾驶、工厂和边缘计算等工业领域。

更灵活判断的新半导体“DFP”

在驾驶过程中为例，当“行人”、“摩托车”、“飞来的报纸”等同时靠近时，需要迅速环顾四周、认识到靠近物体是什么、找出危险、做出判断、执行 *** 作等顺序采取规避危险的行为。

在自动驾驶的过程中让行驶的汽车“认知”周围环境找出危险，在此基础上进行“判断”来决定恰当的移动路径，然后按照决定的方向控制“ *** 作”车辆。实现上述要求，高度的智能是必不可少的。

更多优势促进更灵活的解决方案

继CPU和GPU之后被称为“第三处理器”的DFP兼具“高电力效率”、“实时监控”、“功能安全”、“灵活定制”这4个优势。

首先就提高电力效率而言，DFP相对于GPU而言可以更有效利用运算单元快速执行多个复杂计算，实时优化计算区域，减少海量计算导致的电力消耗，抑制设备运行导致的发热问题。因此处理器的冷却装置也可以相对缩小尺寸，使其在嵌入时更具备优势。

其次为了快速应对突发事件而进行的“实时监测”也是其优势之一，通过短周期持续监控系统所处的状况，确认系统是否出现异常。

对于自动驾驶来说尤为重要的“功能安全”是确保冗余，在发生错误时可以即刻恢复。并在可立即停止的情况下停止工作，在无法停止的情况下，则在未发生错误的部分弥补错误同时继续运行。

不同的系统需要不同的功能，DFP可根据系统进行“灵活定制”。例如，搭载的系统需要高效处理复杂任务或需要处理大量简单的任务时进行灵活定制。

适用于自动驾驶以外的“嵌入式系统”

正因为具备以上四个优势，电装一直致力于在对可靠性要求很高的“车载”领域进行开发。未来DFP不仅在自动驾驶领域，还有望转向其他领域的“嵌入式系统”，如在工厂和农业生产现场运行的机器人，以及边缘计算等。

事实上，电装与其他公司所构建的合作体制并不局限于提供IP。对于DFP本身的开发，与合作伙伴的开放合作是成功的主要原因。

开放式合作机制，大幅缩减开发周期和人数

目前，半导体技术的研发现状是开发费用和制造费用都在飙升，仅靠一家公司很难完成。因此，电装与各种合作伙伴展开合作。例如，与硅谷初创公司Blaize达成合作。从DFP的概念构建开始便参与其中，同时使用了开放体系结构的RISC-V格式，正是因为这样的合作机制，电装得以在短时间内推进了DFP的开发。

关于电装公司

电装是世界先进的汽车零部件生产厂家之一。在美国《财富》杂志发布的2022年世界500强企业中排名第278名。如今，电装在全球30多个国家和地区拥有约200家关联公司，集团员工数约17万人。作为电装在中国的统括公司——电装（中国）投资有限公司，成立于2003年，近年来在社会责任事业和可持续发展道路上获得了不错的成绩。目前在国内设有生产公司、销售公司以及软件开发公司等共计30多家关联企业，员工约17000人，建立了完善的销售、售后服务和生产供应体制。

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易车讯 日前，英伟达创始人、CEO黄仁勋线举行了私人技术会议“ GTC 2021”。线上直播中正式发布了最新自动驾驶芯片Atlan。单颗芯片的算力能够达到1000TOPS，Atlan芯片将于2023年向开发者提供样品，2025年大量装车。

NVIDIA首席执行官黄仁勋在主题演讲中透露，沃尔沃将使用NVIDIA的车载半导体“ DRIVE Orin”。据说该车载机将从沃尔沃下一代XC90开始使用，预定于2022年发布。从去年开始，NVIDIA的车载半导体就已经供应并安装了“Xavier”，而这种Xavier的后继产品将是“Orin”。Xavier的处理能力为30TOPS，而Orin的处理能力约为254TOPS的八倍，它旨在处理在自动驾驶汽车和机器人上同时运行的大量应用程序和深度神经网络。

全新的自动驾驶芯片Atlan，单颗芯片的算力能够达到1000TOPS，相比Orin算力提升接近4倍，超过现今大部分L4级自动驾驶车辆整车的算力。

Atlan拥有安培架构GPU核心、基于Arm的Grace CPU核心、深度学习和计算机视觉加速单元以及BlueField DPU核心，Atlan SoC将于2023年向开发者提供样品，2025年大量装车。

黄仁勋

同时，英伟达也公布了最新L4级自动驾驶开发车Hyperion 8，车辆搭载2颗英伟达Orin芯片用作自动驾驶计算，1颗Orin芯片用作监测车内安全员，4颗Orin芯片与4颗MLNX芯片记录3D环境。

车外传感器使用8个800万像素摄像头、4个300万像素鱼眼摄像头、3个座舱内摄像头、9个毫米波雷达以及2个激光雷达。这辆开发车将在今年年底面向开发者开放。黄仁勋还宣布自动驾驶仿真平台DRIVE Sim将于今年夏季开放使用。

此外，法拉第未来宣布将在FF 91上搭载英伟达Drive Orin平台。未来，FF 81和FF 71车型上配备更先进的自动驾驶和停车功能，这两款同样搭载NVIDIA DRIVE Orin自动驾驶平台的车型预计分别于2023年和2024年上市。

引言:上个月受邀看了芯驰(SemiDrive)的9系列SoC线上发布会，年初其实就收到了线下发布会的邀请，但因为疫情一直无法确定时间。这次线上发布会看下来还是颇有亮点的，只可惜没有抽到奖品。芯驰这次发布了三款芯片（X9、V9、G9）三大汽车芯片产品，作为一个国产车规高性能芯片的团队，这次发布的9系列芯片有不少独到之处，依据发布会的信息简单聊一聊这三款芯片和芯片对汽车电子的发展影响。

01? 芯片在新型架构中重要性

在智能网联汽车产业大变革背景下，汽车软件作为一种车企需要探索的模式，从产品定义的角度围绕软件出发，已成为业界需要探索的共识。在这个里面，传统汽车采用经典的分布式 E/E 架构遇到了核心的瓶颈，主要的原因是：单个ECU的计算能力不足、供应商软硬件迭代一体化使得产品SOP之后固化，面向未来更多功能的通讯带宽不足等等，都不能满足未来的汽车发展的需求。

在目前的EE电子电气升级中有几个突出的特点值得关注：

1）汽车ECU的硬件架构和ECU协同工作的网络升级。升级路径表现为分布式（模块化→集成化）、 域集中（域控制集中→跨域融合）、 中央集中式（车载电脑→车-云计算）。在这个过程中，车载网络骨干由CAN总线向CANFD、以太网方向发展，甚至发展到后期可能采用PCIE的板卡通信架构发展车载电脑的整体设计。

2）软件架构升级。通过 AutoSAR和Autosar Adaptive等软件架构提供标准的接口定义，模块化设计，促使软硬件解耦分层，实现软硬件设计分离；?Classic AutoSAR 架构逐步向 Classic AutoSAR 和 Adaptive AutoSAR 混 合式架构。好处在于：可实现软件/固件 OTA 升级、软件架构的软实时、 *** 作系统可移植；采集数据信息多功能应用，有效减少硬件需求量，真正实现软件定义汽车。

在智能汽车的计算平台的硬件上，大部分车企会采用混合架构，传统主控制器主要还是基于32位Tricore,PowerPC以及850等架构的微处理器, 主要作为冗余和兼容的部分。对于AI和计算力消耗较多的自动驾驶和交互应用, 需提供GPP通用处理器、硬件加速（HWA）和嵌入式的可编程逻辑阵列（eFPGA），域控制器最大的提升还是在芯片算力的提升，这也使得芯片厂家和车企的直接沟通，也在这个层级需要和软件联合考虑。

比较典型的是类似于BMW的架构，如下图所示，BMW的智能驾驶的所有基础就是基于Intel和Mobileye的基础芯片平台，在这个基础芯片平台上

02 芯驰的芯片平台

智能汽车计算平台硬件架构，基于高性能CPU/GPU的SOC芯片实现娱乐、自动驾驶和内部的高速通信，需要强大的硬件运算资源，在智能驾驶领域能够基于摄像头、毫米波雷达、激光雷达、定位系统和高精地图等多信息融合实现环境感知定位、路径决策规划和车辆运动控制等，满足智能驾驶系统高性能和高安全性的控制需求。在娱乐领域，处理后台的大量视频数据满足外部的高速数据传输，这一切都需要计算平台内的芯片满足强大的运算能力满足计算性能与实时性要求、满足ISO 26262的功能安全要求、满足信息安全要求、支持多种车内通信协议CANFD/Ethernet等、支持FOTA升级，实现功能迭代、满足车规级标准（温度、电磁兼容、可靠性等）和满足成本要求。

这里面我们看到的更多的还是国外芯片企业在汽车领域的布局，可能还有三星和苹果未来也要参与这个游戏。

英特尔早期尝试发布自动驾驶平台IntelGo，并通过并购来完成布局，包括Mobileye的EyeQ系列专用芯片、Altera的FPGA芯片和Movidius的视觉处理单元VPU，以及自己的8核凌动芯片CPU处理器，形成自动驾驶的整体硬件解决方案。

英伟达的Drive PX和PX2可满足L2、L3级ADAS应用，为合作伙伴提供从底层运算、 *** 作系统层、软件算法层以及应用层在内的全套可定制的解决方案；自动驾驶处理器Xavier和Orin芯片可满足L3/L4级自动驾驶应用，集成了NVIDIA新一代GPU架构和Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速。

高通通过将自己的移动处理芯片升级为车规级切入汽车电子领域，2019年量产的820A支持深度学习的ADAS应用，经过迭代以后高通发布自动驾驶芯片平台骁龙Ride，采用了模块化的高性能异构多核 CPU/GPU，包括深度学习加速和自动驾驶软件Stack，内置了AI计算机视觉引擎。

这次芯驰发布的三款芯片，定位是很有意思的：

X9系列芯片用来支持未来智能座舱：在传统汽车座舱里，人和车的沟通只能通过按键和基础的触控屏等进行；而一颗X9芯片可以同时支持多块高清屏幕，具备语音交互、手势识别，驾驶员状态监控等功能，可以让人在车内感受到多元化的交互体验；

V9系列芯片是自动驾驶的核心大脑：作为域控制器核心，V9内置高性能视觉引擎，支持多达18个摄像头输入，不仅能满足ADAS应用需求，还能给未来更高级别的自动驾驶和无人驾驶留有充足的扩展空间；

G9系列芯片是未来汽车的智慧信息枢纽；X9智能座舱、V9智能驾驶，以及其它功能模块和域控制器，原本相互独立、各自为政，G9在其中起到了交互连接的作用，让各个功能模块在车内互联互通，形成未来汽车的智慧神经网络。同时，G9还可连接外部网络，支持OTA在线升级，自动驾驶在线开启等功能。

我觉得这些产品的推出，特别是芯驰也和一些生态的伙伴把芯片的应用尝试推起来，真的是一个很有意义的尝试，能给产业多一种选择。传统半导体通常我们会用3个维度来评价一个半导体，通常是Performance(性能)，Power(功耗)，Price(价格)。对于车规芯片来讲，还有三个维度：安全性、可靠性和长效性。围绕未来的智能汽车的计算平台的需求，对于芯片这块我们只看到华为把手机芯片往汽车级别迁移，并没有太多其他企业专注于这个领域。

小结：这一篇文章我觉得还是重点谈一下SOC芯片平台存在的意义，我们可以看一下这三款产品发布会上的视频，后面我们来谈谈芯驰的架构师的一些总结，非常有意思。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

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