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向超级中央计算机迈进 智能汽车电子构架变革迎接数字化重塑

时间:2019-09-10 01:11 点击:

  核心提示:向超级中央计算机迈进 智能汽车电子构架变革迎接数字化重塑本文作者李星宇,地平线市场拓展与战略规划副总裁,自动驾驶行业专家,前飞思卡尔应用处理器汽车业务...

在数字化重塑的浪潮下,一场深刻的汽车电子电气(E/E)构架变革正在酝酿,汽车行业正在沿着当年PC和手机行业走过的路迈向智能时代。这背后将折射出怎样的技术挑战、行业变局与应对措施?

只有把视野放在在机器人时代宏大的叙事背景下,我们才能看到这场智能汽车电子构架变革之于时代的全部意义。看到趋势并不难,难的是自我革命,谁能更坚决地拥抱这一趋势,谁就能赢得汽车行业百年巨变的竞争。

以下是本文几个关键结论:

1.智能汽车将将成为一部移动的超级计算机兼数据中心,是IT史上最复杂的单一产品,将诞生新的Wintel。

2.新的E/E构架商业化落地时间大约在2025年。

3.组织变革是OEM在这场技术革命中面临的最大挑战。

4.智能汽车作为移动自主机器的第一形态,将撬动比自身市场大得多的商业价值。

5.E/E构架变革四大趋势:计算集中化、软硬件解耦、平台标准化以及功能定制化。

6.新的E/E构架将基于中央计算机-层-区的概念构建,体现服务导向构架(SOA)的理念。

7.新的E/E构架将使OEM在与领先的Tier1的博弈中重新赢得主动权。

8.AI边缘计算芯片是技术制高点,需要越过成本、功耗和性能的临界点。

大趋势:从分布式走向集中式

今天,E/E构架设计面临四大挑战:功能安全、实时性、带宽瓶颈、算力黑洞。为此,智能汽车E/E构架正从分布式走向集中式;其终极形态将是超级中央计算机,这其中包括四个关键趋势:计算集中化、软硬件解耦、平台标准化以及功能定制化。

向超级中央计算机迈进 智能汽车电子构架变革迎接数字化重塑

图 1 智能汽车电子电气构架发展趋势

1.计算集中化:服务导向的系统构架(SOA)将成为主流,为软件提供高性能实时计算平台,在这样一个大的理念下,将催生真正的汽车大脑:超级中央计算机。并与MEC(多接入边缘计算)以及云计算组成协同式解决方案,避免车端算力需求无限增长。

伴随着计算集中化,产生了一个新的概念:区控制(zone control),与目前流行的域控制器概念有本质不同。拿军事打个比方,域概念就像是按照职能划分海陆空三军(电源域、底盘域、娱乐域、安全域),并且有独立的作战权,但不能彼此共享资源,而区概念则是按照战区进行组织划分,与中央计算机形成了联合作战司令部+战区的概念,协同性和执行效率将得到质的飞跃。

2.软硬件解耦:SOA构架还将产生硬件抽象层(HAL)的概念,硬件不再被某个功能独享,例如,一颗前视摄像头过去可能被AEB/ACC系统独占,但现在,任何车载功能都能调用这颗摄像头,这意味着一个独立的感知层会出现,成为一种公用资源。

今天,功能安全是智能汽车面临的最大挑战之一,如果按照分布式的构架,为每个功能增加独立的安全冗余硬件,简直就是一场成本灾难,但基于新设计构架,可以将所有的硬件资源与应用打通,将有更多的安全路由选择,为功能安全以经济成本实现开辟一条新的道路。

在供应链管理方面,因为每种资源都有很多独立供应商,OEM将有更多的选择,而不像选择域控制器供应商那样打包购买,让OEM跟领先的Tier1的博弈之间重新赢得主动权。

3.平台标准化:在未来,OEM可能只会开发一个电动汽车平台,覆盖低端车型、中端和高端车型。主机厂将打造自己的硬件平台,并满足三个原则:通用性、标准化以及互操作性,它使得智能汽车行业的协同进化变得更加高效。

更重要的原因来自商业考虑:钱!开发这样的智能平台可能需要编写超过3亿行代码,比Windows操作系统要高一个数量级,开发并维护多个平台在经济上不可行。

大众和福特已经在电动汽车领域共享MEB平台,以降低开发成本。近日,戴姆勒与宝马宣布合作,共同开发自动驾驶技术,以降低开发成本,并建立自动驾驶标准。

随着这一趋势深入发展,很可能会出现类似PC行业的Wintel平台,进而形成一个面向智能汽车的生态系统,这一通用平台将被大多数OEM采用,正如我们在PC和手机行业看到的那样。

4.功能定制化:智能化是未来品牌差异化的核心要素,主要是通过增加软件功能来实现。在未来,OEM交付的汽车将不是一个功能固化的产品,而是一个持续进化的机器人,Tesla最近通过OTA升级发布的“哨兵模式”和“狗狗模式”非常生动地体现了这一点。

向超级中央计算机迈进 智能汽车电子构架变革迎接数字化重塑

图 2 未来的智能汽车将有一个开放的应用平台

几乎可以肯定的是,智能汽车是IT史上软硬件开发量最大的单一产品,将引领IT工业迈入亿级代码+千T级算力的时代。

向超级中央计算机迈进 智能汽车电子构架变革迎接数字化重塑

图 3 智能汽车所需要的软件代码量远超IT史上任何一个产品

智能化重塑挑战

对于OEM来说,这是一次彻底的颠覆,将带来四个方面的巨大变化:组织、人才、供应链和核心技术。

组织变革最具挑战性,将所有汽车功能域进行集成对组织机构的冲击空前;从根本上重塑主机厂的组织构架,从面向功能的组织转向平台型开发组织。

重新定义智能化时代的核心技术:计算平台、操作系统和应用软件。Tesla的核心技术布局是芯片和软件,可谓切中要害。

从技术角度看,最大的挑战来自AI边缘计算。

在过去的数年里,我们看到自动驾驶的等级每提高一级,AI算力差不多要提升一个数量级。如果要实现全自动驾驶,我们需要1000TOPS量级的算力,这已经达到人脑的算力。

这个等级的算力需要AI芯片突破成本、功耗和性能的瓶颈,就必须将处理器构架的创新,与算法和工具链相结合,软硬协同进行设计。脱离算法和工具链,单纯谈芯片的绝对算力是没有实际意义的。

当前的业界存在一个很大的误区,往往会把绝对算力当作衡量AI芯片的主要指标,但我们真正需要的是有效算力,需要从四个维度来衡量:算力的有效利用率,每瓦的有效算力,每美元的有效算力,以及算力转化为AI结果的效能(目标数量,帧率等)。

这样的整体解决方案决定了数据转化为决策/服务的效率和质量,是时代真正呼唤的硬科技。谷歌是这个理念的实践者,TPU的成功已经证明了这一点,在国内,初创公司地平线基于这样的理念,推出了极高效能的征程AI芯片,2017年发布的第一代征程芯片已经获得了行业的广泛认可,并即将推出第二代征程芯片。

可以说,未来的智能汽车就是一部移动的超级计算机兼数据中心,而边缘的人工智能处理器是智能汽车竞争的主战场,更是技术制高点。

应对措施与行业实践

预测未来的最好方法就是去创造它,特斯拉、安波福、GM以及宝马等是这场变革的先行者。

作者:采集侠  来源:网络整理
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