汽車電子漫談之三:ADAS處理器
傳統汽車廠家的思維模式與現今的互聯網思維模式完全不同,傳統車廠對新事物新技術要經過長期驗證才會認同。汽車行業理應如此,因為這牽涉到人命,不能拿活人做實驗。相對於創新和革命,我們最需要的是更加安全,這就註定汽車半導體進步的速度很慢。
上圖是汽車電子發展不同階段的結構圖。第一階段叫分散式結構(Distributed),主要包括兩級設置,第一級在感測器部分,主要是ADC和DSP;第二級在控制器部分,主要是MCU。這些電子零部件通過CAN、LIN、Flexray、Most、以太等匯流排連結起來。
第二階段叫局部集中式結構(Partially Centralized),典型如融合型ECU和視覺ECU。最後則是中央集權式結構(Centralized),恐怕要到無人駕駛時代才會出現。
感測器數據處理主要是圖形處理和雷達信號處理。圖形處理無需多說,大家想必已經比較熟悉了,當然目前能通過ISO26262標準的就那幾家。雷達就需要多說幾句,目前77GHz的FCMW型雷達在數字信號處理中需要使用FFT,也就是快速傅里葉變換,這需要大量的運算資源。使用單精度浮點處理實現一個4096點FFT,採樣點越多,誤差就越小,但運算量會大幅度增加。它在每個時鐘周期輸入輸出四個複數採樣。每個FFT內核運行速度超過80 GFLOP,這一般需要FPGA才能比較好的實現。
一般車載雷達的採樣點在512-2048左右,但軍用的可以達到8192,必須配備FPGA。由於大部分人不熟悉FPGA,因此雷達的使用受到了限制,近期NXP推出的Qorivva 57A7和德州儀器的DRA75X都可以大大簡化雷達的設計,其內部用浮點DSP加速器來替代FPGA。國內比較喜歡Qorivva 57A7,價格更低一點。
不過如果追求特別高的精度,FPGA還是更勝一籌。順便說一點,FFT也是稍微做了妥協的做法,如果追求最高精度,該用DFT,但計算量太大了,沒人使用。
由於感測器需要使用帶寬比較高的匯流排系統,因此一般是計算能力比較強的32位MCU。在汽車MCU領域,瑞薩優勢非常明顯。NXP在合併飛思卡爾後,MCU的市場份額與瑞薩非常接近,有些機構則認為兩者是平分秋色。MCU可以看做一個微型計算機,其核心架構(指令集)主要有四大類型,分別是ARM、PowerPC、SuperH、MIPS。
PowerPC來自上個世紀的摩托羅拉、蘋果和IBM共同開發的成果,SuperH則來自日立。MIPS沒有構建其完整的生態系統,在汽車領域比較少見。儘管飛思卡爾(NXP)和瑞薩還有意法半導體都引入了ARM,但主要是在對安全性要求不高的領域和32位MCU領域,NXP和瑞薩仍然保有了自己獨有的指令集體系,並沒有完全倒向ARM。在汽車領域保持一定的獨立性非常有必要。
瑞薩在製程方面擁有比較明顯的優勢,速度優勢明顯,瑞薩從90納米後一直領先除ARM
外的體系,在2010年就推出40納米工藝MCU,瑞薩與台積公司自90納米技術世代開始便密切合作開發內建Flash的MCU產品。為了使未來的環保汽車與自動駕駛車更具節能效益且更可靠,雙方在合作40納米MCU平台與生產四年之後,擴大合作至28納米MCU的開發,核心技術是瑞薩具備高可靠性及高速優勢的金屬氧化氮氧化硅(MONOS)eFlash技術。
飛思卡爾則在發動機領域優勢非常突出,不過主流的MPC5554製程還是130納米,甚至還有些180納米工藝的MCU在汽車發動機領域發揮餘熱,汽車領域更在乎可靠性。不過NXP顯得後勁不足,對ARM依賴過高,NXP目前最先進的PowerPC架構的MCU是MPC5604E,還是2010年的產品,採用55納米工藝。而最新的BLUEBOX則使用LS2088A,內嵌式處理器是由8個64位ARM Cortex-A72,似乎有完全倒向ARM的跡象。
而為了ACC、AEB功能,比較先進的設計會使用感測器融合。
首先要說融合的三個層次,分別是感測器數據級(Data)、感測器特徵級(Feature)、決策級(Decision)。一般情況下都是數據級融合,主要是原始數據(可不是最原始的數據,是從感測器ECU輸出的數據)融合,一般採用加權平均或卡爾曼濾波器演算法實現融合。特徵級融合則把形狀、深度、速度等數據融合,通常採用霍夫變換演算法。決策級則對比多個決策,演算法一般是貝葉斯演算法。
上圖是Matlab的模擬模型,數據級融合通常都是以圖像感測器為核心,用卡爾曼濾波器對雷達測量的距離信息進行濾波後,得到坐標系下前方車輛與攝像頭之間各個坐標軸上的距離估計, 通過坐標映射對它們在二維圖像上進行實時描述。這就是感測器視覺化。
由於目前融合多是雷達與攝像頭融合,所需要的帶寬,一般的ASIC都能夠滿足。但是要融合激光雷達,則最好用FPGA,FPGA做感測器Hub是最合適不過的。同時感測器融合目前應用較少,合適的ASIC並不好找,FPGA成為主流選擇。
隨著ADAS複雜度進一步增加,特別是感測器數量越來越多,這將導致原有的電子架構變得不太合適。域控制器開始出現。
每一大區域有一個域感測器負責,如下圖。
現行架構的缺點是軟體複雜程度越來越高,ECU數量越來越多,這不僅導致ADAS帶來高成本,也導致研發成本大增。再次是大幅度增加功率消耗,對電動車來說尤其無法接受。其次是電氣架構複雜程度大增,線束,連接器等數量大增,成本自然大增。最後還有安全隱患,每一個ECU都有可能成為被攻擊的入口,需要統一的網路安全設置。採用Domain控制器大幅度簡化ECU架構,減少ECU數量,降低功耗,提高處理器和內存利用效率,同時整車廠家可以只關注底層軟體和操作系統,軟體供應商則只關注應用層軟體。
域控制器最好要Autosar和乙太網匯流排(未來將是TSN匯流排)來配合。下圖為域控制器軟體結構。
說到晶元,不能不提晶圓代工廠,也就是Foundry。除了CPU和內存外,幾乎所有的數字IC都是Foundry代工的,汽車類數字IC也不例外。對於數字IC來說,製程越先進就意味著功耗越低,效率越高,所以人們不斷地追求更先進的製程,對於模擬和混合信號IC,則沒這個必要。
進入ADAS時代,汽車內的運算量大增,數字IC的使用量也大增。而無人駕駛時代,這個數量還要暴增,深度學習晶元對先進位程的依賴更加嚴重,同樣的設計,10納米製程就比16納米製程要好上不少,這就讓Foundry廠的地位日益突出。不要以為代工的利潤就微薄。為蘋果代工處理器的台積電的凈利率幾乎是蘋果的兩倍。
全球10大Foundry收入排名
台積電有多強?28納米市場佔有率高達95%,14/16納米市場佔有率85%,大部分機構預計未來的10/7納米市場,台積電市場佔有率將超過90%。無論你是蘋果、華為、高通、英偉達、Xilinx、MTK、谷歌、抑或任何一家深度學習晶元設計公司,都必須在台積電面前俯首。就連英特爾收購的Altera,目前90%的訂單也是由台積電完成而非英特爾代工。台積電刻意維持略微緊張的產能,如果你的訂單量太小,對不起,要麼給你的價格遠高於大客戶,要麼只能排隊等著。你可能設計了一款非常好的晶元,但可能遲遲無法出貨或者價格毫無競爭力。
聯發科的Helio X30已經確認採用台積電的10納米工藝,將在2017年1季度出貨,這是全球首款採用10納米的手機CPU,也是聯發科在製程領域第一次超越高通,也是對台積電10納米工藝的完美背書。同時蘋果在2017年的10納米工藝處理器A11,也將由台積電獨家代工,台積電不僅在先進位程領域領先三星,同時在封裝領域採用InFO技術,同樣也是力壓三星。
半導體產業沒有捷徑,砸錢不行,一步一步慢慢來才行,想投機取巧,彎道超車,結果只會是虧損破產。
ADAS與自動駕駛有著本質區別, ADAS做得再牛也不是自動駕駛,下一節來分析自動駕駛時代的汽車電子與半導體。
近期活動:
2016汽車電子與半導體趨勢論壇
演講初步會議議程
12月16日上午
主持人:李銀國(汽車電子產業技術創新戰略聯盟秘書長、原重慶郵電大學校長)
謝飛(聯盟副理事長、中國汽研副總經理)
08:30-09:00 參會人員簽到
09:00-09:10 主持人介紹參會嘉賓
09:10-09:15 汽車電子產業技術創新戰略聯盟
劉波理事長 致歡迎詞
09:15-09:40 重慶市及國家有關部委領導致辭
09:40-10:05 中國科學院微電子研究所 葉甜春
所長 《中國集成電路產業再定位》
10:05-10:25 茶歇
10:25-10:50 NXP
10:50-11:15 台灣瑞昱半導體有限公司
10:15-11:40 華為技術
11:40-12:05 清華紫光
12:05-13:30 午餐、休息
12月16日下午
主持人:余傑(佐思產研 總經理 )、孫丕宏(成都天軟科技 總經理)
13:30-13:50 深圳國科微半導體董事長 楊承晉
13:50-14:10 圖漾科技創始人兼CEO 費浙平
《3D視覺在汽車中的應用》
14:10-14:30 上海興芯微電子科技有限公司
CEO周宇
14:30-14:50 傑發科技 or寧波舜宇車載光學技
術有限公司
14:50-15:10 寧波芯路通訊科技董事長 國家千
人計劃專家 秦嶺
15:10-15:30 茶歇
15:30-15:50 北京微雲車聯科技有限公司總經
理 徐超
《從Telematics車聯網到V2X智能
網聯的平台及終端演進》
15:50-16:10 中國科學院微電子所 汽車電子中
心主任 陳傑
16:10-16:30 國家千人計劃專家,西南大學計
算機與信息科學學院教授 徐匡一
《車聯網網關平台》
16:30-16:50 北京遠特科技總經理 白新平
16:50-17:10 佐思產研研究總監 周彥武
汽車電子與ADAS趨勢
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佐思產研
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