高斯：智能网联汽车的SoC新速度：边设计、边开发、边迭代

本篇文章2852字，读完约7分钟

芯片制造商还必须在设计时将工具同步到车辆段，以便车辆段在芯片设计开始时可以重复自己的设计和开发，实现同步开发，满足整车复杂系统功能的要求。

计算能力理论

片上系统(soc)不仅广泛应用于手机，还扩展到更复杂的智能网络化汽车系统。无论是智能化还是网络化，甚至是两者的交叉，都对芯片的性能和安全性提出了很高的要求。同时，随着系统开发和迭代的加速，产业链的格局也发生了微妙的变化，汽车制造商和芯片供应商之间的合作变得更加直接和紧密。

科技的根本力量是底层力量，而底层力量往往是芯片力量。

最近有报道称，麒麟985将于下半年在华为mate 30上推出，而插件巴龙5000 5g芯片将为华为mate 30提供5g支持。他还计划在麒麟985之后将5g芯片集成到芯片上，形成soc的最终解决方案。

Soc(片上系统)又称片上系统(system on chip)，也称片上系统(system on chip ),它一般是指具有特殊用途的集成电路，包含完整的系统和嵌入式软件的所有内容。利用soc芯片实现应用功能在性能、成本、功耗、可靠性、生命周期和应用范围等方面具有明显优势，因此被普遍认为是集成电路设计发展的必然趋势。

这一优势对于对性能和功耗敏感的终端尤其重要，因此它被广泛用于移动电子设备，如移动电话。与此同时，越来越多的技术和行业已经意识到soc芯片的巨大应用价值，包括火热的智能联网汽车。

SAIC商用车技术中心智能联网部主任田敏杰(600104)在synopsys主办的2019年人工智能与汽车电子芯片设计论坛上表示，智能联网将把汽车变成大规模的移动电子设备，芯片的能力决定了智能汽车的进程。

虽然原理是可以比较的，但是移动电子产品的复杂性显然没有智能联网汽车的复杂。一般来说，智能与人工智能密切相关，网络连接离不开5g，海量数据(603138，诊断单元)与设备之间的互联和反馈使得汽车智能网络连接需要在芯片级考虑许多问题。

1

十年前，汽车可能只与收音机和对讲机相连，但今天汽车不仅与外部世界互动，还能感知周围的环境。

因此，今天的汽车不再是个人的存在，而是通过网络与环境相连。这给计算能力和感知能力带来了巨大的挑战，也催生了许多定制需求。

思思科技中国区副总经理沈力在上述会议上表示，从2019年上半年开始，“没有应用、没有人工智能、没有芯片、没有人工智能”已成定局。随着人工智能行业应用的迅速普及，场景不断细分，数据积累加速，计算能力不断提升，算法模型层出不穷。越来越多的人工智能算法和数据拥有者迅速渗透到硬件和芯片设计领域。其中，汽车电子是高门槛、高投资、高附加值的应用方向。

田敏杰还表示，众所周知，汽车未来的发展趋势是电气化、网络化、共享化和智能化。智能网络连接系统将配备先进的传感器、控制器、执行器等设备，融合现代通信技术和网络技术，实现车与人、车与路、车与云之间的智能信息交换和共享。具有复杂环境感知、智能决策和协同控制功能，可实现自动驾驶和远程驾驶。

从智能网络连接的发展历史来看，互联应用(信息娱乐)和安全(主要是防盗)到2018年已经实现，预计到2020-2023年可以实现物联网跨境、智能服务推送和多模式交互。

为了实现这些功能，汽车芯片也进入了一场“军备竞赛”，越来越多、越来越大、越来越好的芯片堆积在汽车上，这不仅实现了功能，也有助于降低整车的成本。这是因为随着传感器的增加和功能的增加，可能需要几个主机分别驱动它们，但如果芯片足够强大，达到大规模生产的规模，成本可以大大降低。

当然，一切都是基于表现。

西斯技术验证部门的副总裁克里斯托佛蒂斯从数据和计算的角度解释了芯片需要的卓越能力。据粗略统计，在一辆无人驾驶汽车上，摄像机每秒能产生20-40mb的数据，雷达每秒能产生10-100kb的数据，超声波每秒能产生10-100kb的数据，gps每秒能产生50kb的数据，激光雷达每秒能产生10-70mb的数据。这些数据的总结果更加惊人:每天可以生成4000gb的数据。

如此庞大的数据量，对芯片的处理能力提出了严格的要求。根据上述数据量，芯片的计算能力要求将超过1，000，1,000,000x100 dmips，即处理器对整数测量的计算能力为(1，000，000，000，100)指令/秒。

2

沈力表示，与其他常见的芯片设计和应用领域相比，汽车电子芯片的高门槛主要体现在如何安全可靠以及如何融入汽车产业链。

田敏杰认为，智能网络化芯片的定义应该基于实际应用场景，复杂的使用环境和跨境需求决定了智能网络化芯片的复杂性。

如果我们看看智能联网汽车能给人们带来的服务，也许对芯片的要求并不严格。毕竟，人们在汽车上需要的主要服务是运输。这就像一部手机，其中80%的应用程序是无声的，不使用的。同样，对于汽车来说，没有必要在汽车中引入太多的服务。

然而，芯片的复杂性来自“感知”。作为车辆信息显示中心、车辆声源中心(音乐、警告、语音识别等。)，交互中心，互联网服务终端入口，智能网络连接系统主要具有高度集成、引入人工智能、大数据分析、开放sdk平台、超级计算能力等特点。

高级驾驶员辅助系统(来源:新思科技)

在此基础上，智能芯片和网络化芯片在未来可能会有80-90%的重叠，也就是说，一个芯片可以同时实现网络化和智能化。芯片集成度会越来越高，计算能力会越来越强，功能会越来越多，软硬件的可靠性会越来越高。

有了它，对芯片功能安全级别的要求也相应提高。

在安全性方面，智能和网络有很多共同点，首先是网络安全。汽车有很多攻击点，所以有必要有一个非常安全的网络来防止黑客失控。另外，功能安全是不可或缺的，功能安全的实现必须从芯片的硬件和软件层面来解决。

田敏杰透露，在与芯片供应商的沟通中，SAIC希望他们能够考虑芯片层面的安全性，包括硬件和软件，这样可以降低R&D成本和系统成本。下一代智能网络芯片的计算能力、操作系统、软件架构、成本控制等都需要充分协调，才能知道如何选择合适的芯片。

这一趋势也引起了产业链中分工与合作的微妙变化。

SAIC发现智能联网汽车系统很复杂，需要横向打开。在这种要求下，一个技术服务提供商无法承担全部，许多技术服务提供商自身的实力有限。事实上，就芯片而言，汽车制造商和技术服务提供商之间的分工已经改变。

一方面，汽车制造商正在逐渐承担更多的责任，许多需求的实现需要“自力更生”，甚至包括软件开发，这当然需要强大芯片的支持。另一方面，过去位于一级供应商下游的芯片公司现在需要直接与汽车制造商合作，以定义真正的智能汽车芯片。在合作模式中，汽车制造商提出要求，芯片制造商开发不再是垂直分工。

所有这一切都是为了带出节奏。由于电动汽车的开发周期比传统汽车短，从4年到2年不等，因此有必要拥有易用的开发工具来降低芯片开发的难度。芯片制造商还必须在设计时将工具同步到车辆段，以便车辆段在芯片设计开始时可以重复自己的设计和开发，实现同步开发，满足整车复杂系统功能的要求。