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未来系列:汽车与工业进入提速期,智能升级的智能座舱芯片

笑望红尘 2021-07-29 15:25:39

在某展会上,百度Apollo新石器5G无人驾驶零售车在20平方米的空地上优哉游哉地行驶,它会主动避让行人,可以招手即停,遇到突发情况也能紧急刹车。这辆萌萌哒的L4级自动驾驶无人车吸了几乎所有参展观众驻足停留,在人们眼中,它仿佛是一只游动的小海豚,在AIoT这片蓝海中溅起浪花。


未来系列:汽车与工业进入提速期,智能升级的智能座舱芯片


在AIoT应用场景中,汽车和工业两大领域一直是电子行业中的香饽饽,前者关系到每位行人的生命安全,后者则将生产制造效率大幅提升。只是这香饽饽虽然闻起来香,但实际很烫手。


相比于智能家居、智慧安防等领域,汽车/工业领域的互联互通与智能化发展的道路稍显困难,技术、成本、安全、政策等层层关卡需要企业和政府的共同努力。


那么,就当下而言,当我们谈汽车/工业与AIoT时,我们谈些什么?


关键词是车联网,汽车电子,还有IIoT。


灿烂生辉的车联网


车联网(Internet of Vehicle,IoV)是实现车连万物的必要手段,也是物联网技术(Internet of Things,IoT)在交通系统领域的典型应用。


车联网主要分为V2C人车互动、V2V车车交互和V2X万物互联三个阶段:


V2C:车与云,主要实现人机交互界面的数字化和基于单车相关数据服务应用的多元化。人机交互数字化包括手势交互、语音控制等。数据应用多元化包括车载娱乐、导航、远程控制等;


V2V:车与车,主要为基于传感技术和车车通信技术,实现避免碰撞、防止追尾、车队跟驰等自动驾驶技术;


V2X:车与万物互联,最终实现智慧交通。


未来系列:汽车与工业进入提速期,智能升级的智能座舱芯片


▲ 数据来源:亿欧汽车


车联网的规划建设可以分为路端的网络覆盖,以及车端的终端覆盖:


路端,通过部署C-V2X网络,结合 5G 和智慧城市建设,实现城市全路网规模覆盖。路侧终端主要包括道路子系统中除电子交通设施之外的部分。


车端,车载终端(OBU,On Board Unit)是指在车内提供无线通信能的电子设备,是构成车联网的关键节点之一。


通过路端覆盖率与车端渗透率的协同发展,相辅相成,方能实现车联网的规模建设。


全面加速的C-V2X


车联网业务的主流无线通信方式为DSRC和C-V2X技术。其中,C-V2X正逐渐成为车联网的未来通信技术答案。


C-V2X能够成为标准答案的原因有以下几点:


C-V2X技术是基于3GPP全球统一标准的通信技术,包括LTE-V2X以及正在发展的5G-V2X 技术;


从技术角度看,C-V2X支持更远的通信距离、更佳的非视距性能、更强的可靠性、更高的容量和更佳的拥塞控制等;


从成本和标准化角度看,C-V2X基于蜂窝网络,与目前的4G和5G网络可以复用,网络覆盖范围广,部署成本较低,且基于3GPP标准,全球范围内具备更佳的兼容性;


从政策角度看,无论是美国还是中国,都偏向于将C-V2X作为V2X技术路线的首选。


未来系列:汽车与工业进入提速期,智能升级的智能座舱芯片


▲ 车联网无线通信技术发展路线图,数据来源:KEYSIGHT


当前,C-V2X 的产业链趋于成熟,通信设备终端的规模化进度也在加快中,多家公司推出自己的解决方案。在底端的通信芯片和通信模组方面,华为推出支持LTE和LTE-V2X的双模通信芯片Balong 765;大唐发布PC5 Mode 4 LTE-V2X自研芯片,高通发布支持PC5单模的9150 LTE-V2X芯片组。


前景光明的汽车电子


在智能汽车与车联网的带动下,从传感器、存储器、芯片到网络通信、云平台服务以及内容和应用,汽车行业正迎来全产业链的变革,其中,传感器、存储器、智能座舱在汽车电子市场中闪烁着夺目光芒。


数量激增的传感器


智能汽车上的传感器主要分为摄像头、超声波、短/中程雷达、远程雷达和激光雷达。随着汽车自动驾驶层级的逐渐演进,作为智能驾驶之眼的传感器数量只会越来越多。根据公开资料统计,Level 2级别智能汽车需要9-19个传感器,Level 3级别则需要19-27个,例如,蔚来ET7就搭载了29个传感器,包括1个激光雷达、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、11个摄像头。


未来系列:汽车与工业进入提速期,智能升级的智能座舱芯片


▲ 部分主机厂的 L3 技术方案,数据来源:佐思汽研,国泰君安证券研究


ADAS(高级驾驶辅助系统)是智能汽车中必不可少的部分,其功能的实现需要借助摄像头,通过图像识别技术对车辆外部的路况信息进行实时感知,因此搭载ADAS系统的智能汽车相比于传统汽车来说需要更多的摄像头。根据Yole预计,到2023年全球平均每辆汽车搭载摄像头的数量将提升到3颗。


随着智能汽车从Level 1级别向Level 5级别发展,单车对于CIS芯片(高端CMOS图像传感器)以及毫米波雷达的需求量都将大幅度提升。到Level 5级别,单车所使用的CIS芯片数量至少有10-12个,不仅如此,芯片单价也跟着水涨船高,根据Third Point报告,ADAS中所用的CIS的美国售价比一般的汽车图像传感器高50-100%。


在雷达方面,根据佐思汽研的数据,单辆汽车从L1上升至L2/L3将需要产生3-5个雷达,L4/L5级别将可能需要7个以上雷达。佐思汽研还预计,2025年中国乘用车ADAS功能对毫米波雷达安装量将突破3100万颗,2020-2025年CAGR达到30.7%。


位元增加的存储器


智能驾驶的发展也会带动存储器需求快速增长。车端存储器的主要应用包含车载信息娱乐系统 (Infotainment)、先进驾驶辅助系统(ADAS)、车载信息系统(Telematics)、数位仪表板(D-cluster),与此同时,在路端、云端等细分领域同样需要大量的存储器。根据TrendForce 的数据显示,未来车用DRAM位元(字节)消耗量将占整体DRAM位元消耗量的3%以上,市场潜力非常吸引人。


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▲单车平均DRAM用量,数据来源:TrendForce,国泰君安证券研究


受益于驾驶智能化发展加速,预计2023年车载DRAM用量将7GB:


1)车载信息娱乐系统:目前主流DRAM用量仅在1-2Gb,但随着画质升级、传输速度提升,将向4-8GB 转进。


2)先进驾驶辅助系统:目前市场主要分为两种体系,发散式和集中式。发散式如倒车雷达,其 DRAM 用量仅需2/4Gb;集中式是将各传感器截取到的信息直接传回中控作整合及运算,采用 2/4GB 较高的 DRAM 用量。随着自驾等级向 L3级别以上发展以及AI功能的加入,所需 DRAM的频宽要求会更大。


3)车载信息系统:目前主流方案为 MCP 解决方案,搭载 LPDRAM。V2X的发展将促使存储器频宽增加,规格由LPDDR2逐步导入LPDDR4/LPDDR5。


4) 数位仪表板:目前DRAM用量仅在 2/4Gb,未来DRAM用量的增幅也并不高,可能朝向与车载信息娱乐系统整合成中控系统。


智能升级的智能座舱芯片


驾驶智能化发展除了自动驾驶功能提升之外,智能座舱的重要性也不容忽视。智能座舱是集车载信息娱乐系统+流媒体后视镜+抬头显示系统+全液晶仪表+车辆网系统等功能于一身的综合性体验。


相比于自动驾驶芯片来说,智能座舱芯片的门槛较低,加大了市场竞争的动力。


目前智能座舱芯片的主要竞争者仍是国外企业,包括高通、三星、英特尔、瑞萨等企业,但近几年,新入局的国内企业如华为、地平线、全志科技等成绩亮眼,例如,华为与比亚迪合作开发的麒麟芯片已经上车,长安UNI-T、理想ONE的智能座舱皆是基于地平线的征程2芯片。


未来系列:汽车与工业进入提速期,智能升级的智能座舱芯片


▲长安UNI-T,图源长安官网


依托于全球智能座舱市场的快速增长,SoC芯片也是受益者。根据 ICVTank和前瞻产业研究院的数据显示,2019 年全球智能座舱行业市场规模达 364 亿美元,预计到 2022年,全球智能座舱行业市场规模有望达461亿美元,年均复合增长率达8%;国内方面,2019年中国智能座舱行业市场规模达441.1亿元,预计到2025年市场规模将达到1030亿元,年均复合增速达13%,高于全球增速。



蓄势待发的智能化工厂


伴随着先进通信网络的逐步覆盖与工业自动化和信息化程度的不断加深,工业领域将成为AIoT应用场景的下一个战场,并且有望在2022年迎来提速拐点。


工业物联网(IIoT)是将具有感知、监控能力的各类传感器或控制器,以及通信技术和智能分析等先进技术融入到工业生产的各个环节,将整个工业生产的方方面面实现互联互通,从而大幅提高生产制造效率,改善产品的质量,并降低成本和资源消耗。


在IIoT场景中,工业实物端被加入传感器充当系统架构的感知层和执行层,操作系统、软件和平台充当决策层,承担起决策和控制终端的任务。人工智能的加入将通过对传感器感知赋能、增加OS与软件的决策能力以及终端设备的控制能力,实现智能化工业的升级革新。


从当前的市场情况来看,AIoT在工业领域所占比例较低,并且处理问题较为单一,换新成本和产品开发难度是阻碍工业AIoT发展的主要原因,但随着IIoT市场规模逐渐扩大,产业上下游及政府的目光都将聚焦于此,工业AIoT也必将迎来属于自己的高光时刻。


无线通讯传输的风已经吹到AIoT这片浩瀚无垠的蓝海,智能家居、智慧安防、智能驾驶、智慧工厂等多个领域的光也照亮蓝海深处的暗潮涌动,这里有数不清的珍珠和宝藏,也有防不胜防的暗礁和旋涡。你是否愿意纵身一跃,成为AIoT的海底探险家?


来源:爱车者联盟

注:文章内的所有配图皆为网络转载图片,侵权即删!

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