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[分享] 半导体、5G、高精度地图赋能自动驾驶(上)

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发表于 2019-8-30 17:21:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
半导体助力自动驾驶
汽车计算芯片:软硬件协同能力重于硬件参数
不止是 AI,汽车计算芯片以 SoC 形式为主。汽车的电子电气架构是一个庞大且复杂的系统,其中计算芯片肩负 ADAS/自动驾驶、智能座舱、动力/底盘、车身控制、信息通讯等多个域的计算任务。AI 需要用到的神经网络加速单元,主要为 ADAS/自动驾驶域服务。除了 AI  加速器,汽车计算芯片还需要驱动车机的显示(GPU)、处理动力/底盘、车身控制、信息通讯等其他域的控制信号(CPU)等。因此,汽车计算芯片往往以 SoC 形式为主,且是一个集合了 AI 加速器、CPU、GPU、ISP、DSP 等多个计算单元的异构计算系统。
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软硬件协同能力重于硬件参数。汽车计算芯片中的专用型的 AI 加速器硬件设计相对较为简单,当落到实用层面时,离不开软硬件的良好协同。目前,盲目堆砌硬件参数的狂热时期已经过去,汽车计算芯片能否实现良好的软硬件协同、真正赋能自动驾驶汽车,才是最关键的评价指标。我们认为,由需求决定算法,再由算法定义硬件,可能是汽车计算芯片的合理设计思路。
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汽车计算芯片市场进入商用能力竞争新阶段。随着高等级自动驾驶的泡沫逐渐挤破,汽车计算芯片市场也进入商用能力竞争阶段。与此同时,华为的加入,以及特斯拉自研芯片也给英伟达、地平线等原来的玩家带来更大的压力。在商用能力竞争阶段,除了硬件性能,配套的软件、客户服务等能力的重要性突显。

竞争格局未定,新玩家从高能效、软硬结合方向挑战英伟达
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新玩家从高能效、软硬结合方向挑战英伟达。汽车计算芯片因其广阔的市场前景,吸引了来自多个行业的玩家加入竞争,包括汽车行业的特斯拉、ICT 行业的华为、以及创业公司地平线机器人等。我们认为,汽车计算芯片的高能效和灵活性难以兼得,而英伟达选择了高灵活性,其 Xavier SoC 产品客户面较广,则势必在性能和能效方面有所妥协。我们观察到,汽车计算芯片的新玩家主要从两个方向挑战英伟达:
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高能效:华为拥有较强的芯片研发能力以及工程能力,其选择了高能效的方向挑战英伟达。
软硬结合:1)特斯拉作为第一个自研自动驾驶芯片的车企,可以根据自身算法需求,高度定制化芯片;2)地平线充分发挥公司的算法特长,软硬结合开发出深度适配自动驾驶算法的计算芯片,并提供完善灵活的定制部署工具。
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各企业基于自身优势设计芯片架构。特斯拉作为纯视觉自动驾驶的领头羊,其自动驾驶方案主要基于深度神经网络,因此 FSD 中 NPU 的面积占比最大,处理神经网络算法的计算单元面积占比高达 70%。英伟达的 Xavier SoC 中,GPU 的面积要大于深度学习加速器和视觉加速器。Mobileye 的自动驾驶解决方案中,CV 算法的应用多于深度学习,因此在其给出的 EyeQ5 设计架构图中,计算机视觉加速器是最主要的部分。
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网联化为自动驾驶提供技术支撑
5G 对于自动驾驶的意义
全路况的自动驾驶是汽车电子技术发展的终极目标。为了达到这个目标,智能化和网联化成为汽车电子技术的两大发展维度。其中智能化是汽车一直以来发展的方向,随着半导体、算法等技术发展而不断发展;网联化则强调车联网概念,推动了汽车同环境的信息交互,特别在 4G、4G V2X、5G、AI 技术的赋能下,信息的实时性和丰富性将大大提升。
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现有的自动驾驶解决方案主要通过将 LiDAR、毫米波雷达、摄像头等信息融合处理,实现AI 自动控制驾驶。然而现有自动驾驶解决方案所收集的数据均为无遮挡数据,且存在方向性等局限。相比之下 V2X 有以下优势:
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1) 可以通过一套系统提供 360°全方位的周边汽车信息,同时获得汽车方位之外的其他状态信息(如转向、速度等),可以同其他传感器信息融合增强算法的鲁棒性。
2) 可以提供非视距信息,在转弯等盲区场景可以提供非冗余的宝贵数据。
3) 可以提供非实时信息。V2X 可以将道路信息发送至道路周边基础设施作为缓存,周边汽车经过时可以获得缓存信息。
4) 汽车终端单价低,适合面向商用车、乘用车、摩托车等所有车型推广。因此 V2X 在自动驾驶方面有着其他传感器不能替代的特点。
5G 相较于 4G 将实现速率、连接数、时延等各方面指标的大幅提升。在系统性能方面,
5G 技术将实现 10~20Gbps 的峰值速率,100Mbps~1Gbps 的用户体验速率,每平方公里
100 万的连接数密度,1ms 的空口时延,500km/h 的移动性支持,每平方米 10Mbps 的流量密度等关键能力指标,相对 4G 提升 3 到 5 倍的频谱效率、百倍的能效。

在 V2X 方面,5G 技术主要在大规模连接、超低时延和增强移动宽带三个方面对 4G 技术进行全面升级,因此 5G 相比 4G,在 C-V2X 方面对车联网的赋能主要体现在:
低时延,交通运行过程中路权分配等信息具有高并发性和高时效性,需要在极端时间内对数据采集、汇总、处理和反馈。5G 网络将提供空口 1ms 低时延网络,可以提高制动距离约 0.2-0.5 米,更适合自动驾驶场景应用。
超高移动宽带,车联网推动汽车和更多的接入终端交换数据,数据的传输量较大, 因此需要高稳定性的大带宽移动网络支持数据传输。

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