智能驾驶新一轮芯片争夺战开启

念你成狂 2021-03-02 15:17:13

开放,是下一阶段芯片以及ADAS方案供应商的主流趋势。


目前市场上的大多数基于视觉+雷达的ADAS交钥匙解决方案都采用了黑盒解决方案,这使得汽车制造商和部分一级供应商难以应对不断变化的市场需求和新车功能开发加速的要求。


此前,地平线创始人兼CEO余凯表示,不同于英特尔Mobileye与车企合作的封闭模式,地平线提供开放工具链、参考算法等AI开发平台,可以快速灵活实现差异化的功能。


这家公司在去年和长安汽车合作首款大规模量产搭载的前装量产AI芯片之后,又陆续拿到了广汽、长城、上汽的战略投资和定制化芯片的合作项目。


在产品合作层面,地平线将基于车企的需求,开放由“芯片+算法+工具链”构成的智能汽车基础技术平台,包括智能驾驶AI处理器、自动驾驶计算平台、视觉感知算法、多模态交互、地图众包和定位等。


这种所谓的开放式交钥匙解决方案,也正在成为其他汽车芯片公司的核心市场战略。


近日,瑞萨宣布与汽车安全解决方案供应商LUPA-Electronics GmbH联合开发了基于瑞萨R-Car SoC的开放式前置摄像头解决方案,用于驾驶辅助系统。


智能驾驶新一轮芯片争夺战开启


这个名为EagleCAM的平台,标榜缩短新车功能开发复杂度、加快上市时间,降低整体的系统BOM成本,此外,汽车制造商以及一级供应商可以通过整合专有或第三方软件,增加额外的辅助驾驶功能。


其中,最重要的方向,就是用最高性价比的方案满足汽车制造商在畅销走量车型上部署符合基本法规要求的功能,比如自动紧急制动、前向碰撞警告、车道保持辅助和交通标志识别等基础ADAS功能。


一、双线布局抢市场


基于瑞萨公司R-Car V3H和R-Car V3M的方案,EagleCAM支持从低端到高端的前置摄像头ADAS功能开发(可以满足Euro NCAP和C-NCAP的要求),同时可扩展360度环视、驾驶员监控和增强现实应用。


在上周,瑞萨宣布R-Car V3H的最新升级版,受益于CNN性能的提升,算力最高可达3.7TOPS,ASIL-C实时域能力和高达800万像素的摄像头支持。


此外,整套EagleCAM平台采用了预先验证的硬件设计,缩短下游客户量产开发所需的时间。


瑞萨近年来大力度投入开放平台的建设,也源于其在Mobileye掀起的ADAS 1.0时代的表现乏力。这些传统汽车芯片供应商因为固守硬件优势,但没有跟上软件的市场需求,错失过去几年的第一波机会。


两年前开始,随着未来汽车电子架构的革新即将到来,软件定义汽车带动更多的汽车制造商以及一级汽车零部件供应商、还有中小型初创ADAS方案提供商对于软硬解耦,以及开放芯片的需求开始增加。


尤其是对于未来车内计算平台的不同层次需求,集中控制(包括虚拟化)与分布式(加入AI边缘计算,集中控制过渡方案)成为两条并行发展路线。


其中,2019年正式量产交付的R-Car V3H(对标EyeQ4)和R-Car V3M(对标EyeQ3)主打L1/L2/L2+市场,2022年SOP的R-Car Next计算平台则主打高算力、低功耗和人工智能,对标英伟达的上一代Xavier平台。


智能驾驶新一轮芯片争夺战开启


就在去年底,瑞萨推出了R-Car V3U,提供60TOPS算力,低功耗深度学习处理和高达96,000 DMIPS,满足下一代ADAS和AD架构的性能、安全性和可扩展要求。


R-Car V3U是第一个使用R-Car第四代架构的SoC,提供从入门级NCAP应用到高度自动驾驶系统的完全可扩展性,同时在软件堆栈上实现从V3M和V3H上的平滑迁移,预计在2023年二季度投产。


开放、集成的开发环境,内置周边成熟的高性价比车规级硬件(RH850单片机实现实时和功能安全),以及低功耗和灵活的第三方软件嵌入式开发,是瑞萨等芯片厂商争夺市场份额的杀手锏。


二、L2+是分界线


尽管自动驾驶(尤其是Robotaxi等未来移动出行新场景具备极大的潜在吸引力)对汽车制造商、出行服务平台以及初创公司而言,具有可以颠覆现有商业模式的机会,但迄今为止,很多预期都在推迟。


因此,汽车制造商正在寻找一个更现实的基础来建立可持续的业务,对于一级汽车零部件供应商、芯片供应商、软件方案商来说,也是如此。


有业内人士坦言,即便眼下L3等高级别自动驾驶正在成为部分汽车制造商争夺品牌技术影响力以及高端市场的筹码,但全球主要的NCAP新车评级法规的逐步演进,仍然是ADAS市场的主要驱动力。


按照此前Euro NCAP的新车评级路线图,前向ADAS(包括AEB、FCW)率先落地,接下来是360度环视(包括BSD盲区监测)、舱内驾驶员疲劳预警等等功能,接下来有可能会推动AEB的强制标配。


按照高工智能汽车研究院发布的数据显示,2020年中国市场(自主+合资品牌)L0/L1级ADAS新车搭载上险量为428.52万辆(占全部搭载ADAS车型比重为65.15%),同比2019年增长22.41%。


此外,在前向ADAS感知方案上,1V/2V纯视觉(没有配置毫米波雷达)方案搭载量仍保持增长趋势(2020年同比增长4.18%),其中,去年底到今年上市的哈弗大狗、全新一代哈弗H6、欧拉等畅销车型都搭载了纯视觉方案。


智能驾驶新一轮芯片争夺战开启


同时,去年底宣布与Mobileye合作的吉利领克全新一代ZERO车型,也将搭载前者的纯视觉方案(Mobileye SuperVision™),配置七个远距离和4个近距离的摄像头(360度全景)。


考虑到没有其他传感器的融合,以及摄像头本身技术迭代的加速,事实上无论是从整体的BOM成本角度还是开发复杂度,都会有一定程度的降低。


对于汽车制造商来说,这一阶段的ADAS系统将覆盖从入门级到L2/L2+级需求(而不是进行重新开发,可进行OTA更新),同时,在整个开发过程中控制成本也是至关重要,同时实现软件的最大程度重用。


此外,过去依赖单一来源的硬件+软件的传统合作模式已经不再适用。一些汽车制造商正在内部启动开发自己的硬件或软件,或者将一部分开发进行外包。


对于芯片,也提出了可以覆盖从入门级到高级自动驾驶,又能在升级时保持软件兼容性的要求。这一点,从之前高通公司发布的Snapdragon Ride计算平台可见一斑。


整个硬件平台能够支持三个不同层级的自动辅助驾驶系统开发,分别是L1/L2级、L2+级以及L4/L5级。此外,高通在提供一部分通用软件功能模块的基础上,提供可扩展开发,允许第三方软件堆栈组件共存。


按照计划,Snapdragon Ride平台已于去年上半年交付OEM和Tire1进行前期开发,搭载该平台的新车预计将于2023年投产,其中长城和通用将可能是首批搭载品牌。

来源:高工智能汽车

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