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艙駕一體熱度不減,跨域融合最新賽點?

時間:2023-05-25 10:58  來源:蓋世汽車  編輯:柳暮雪   閱讀量:10977   

行泊一體尚在量產前夜,艙泊融合仍在發力,跨域融合的下個技術熱點——艙駕一體已經在路上了。可見,汽車電子的迭代周期似乎正追隨摩爾定律,迅速而徹底。

艙駕一體顯露頭角,上車提速

當行業都在大談行泊一體、艙泊融合的時候,艙駕一體的話題熱度同樣居高不下。比如在2023上海車展上,縱目科技與博泰車聯網聯合宣布,雙方將在智能汽車領域展開深度合作,基于行業現下主流芯片平臺共同打造具有高性價比且能夠覆蓋主流場景,并快速落地的高市場接受度的“艙駕一體”的系統解決方案。據了解,該解決方案整體可減少超30%的成本支出。

又如斑馬智行與禾多科技進行戰略合作,推進“智能駕駛OS+自動駕駛AI”深度融合,探索在OS底層推進智能駕駛域和智能座艙域一體化聯通,加速艙駕一體智能駕駛方案落地。目前,雙方已通過AliOS初步搭建起“智能座艙+智能駕駛”共創平臺。

中科創達高級副總裁、智能汽車事業群總裁常衡生更是直言,“艙駕一體”已經成為行業趨勢,中科創達正在開發相關解決方案,相關方案預計在今年第三季度發布。

而沿著車展所綻放的一隅風景往回看,其實業內不少企業早已經搭建起了龐大的艙駕融合的技術“拼圖”。尤其是自2022年開始,艙駕融合方案不斷被提及,有如“雨后春筍”般破土而出。

2022年8月,在世界新能源汽車大會WNEVC 2022期間,百度IDG智駕融通創新部總經理蘇坦坦言,艙駕融合已經具備技術性基礎,功能融合已經開始出現,換句話說,艙駕融合已經到了向前突破的時間點。百度推出的下一代智能座艙軟硬一體的產品Apollo Robo-Cabin,便體現了“艙-駕-圖”三方合力。目前,百度正在不斷解碼艙駕融合新賽道。

同年11月,芯馳與斑馬智行聯合宣布,將基于AliOS Cyber和智能座艙芯片“艙之芯”X9系列深度合作,率先共建行業首個全棧式艙行泊一體方案,使座艙、行車和泊車場景共用一套芯片、傳感器和域控制器,加速推進座艙和智駕系統的融合,預計2024年實現量產落地。

今年3月,億咖通推出的中央計算平臺Super Brain,基于龍鷹一號和黑芝麻智能A1000智能駕駛芯片打造,同樣致力于艙駕一體解決方案。

跨域融合進階,艙駕一體待勢乘時

汽車的智能化程度取決于底層的EE架構,針對分布式架構邁向中央集中式架構的大趨勢,業界的主要思路便是先將部分域的功能集成到一個高性能計算單元內,即在功能域控制器內集成;再逐漸聚合更多的功能域,進一步跨域融合;最終實現1個中央計算大腦。

近兩年大火的行泊一體、艙泊一體以及艙駕融合,均是整車電子電氣架構演進過程中的一個階段性產物。

在傳統分布式架構階段,行車和泊車兩大系統分別有各自的傳感器和控制器。這種架構下,當一套系統啟用時,另一套系統就會閑置,由此造成了嚴重的資源浪費,也無法形成真正的數據閉環。

于是,過去兩年業界紛紛開始探索將行車和泊車功能在一個域控制器上集成,行泊一體方案應運而生。

而隨著電子電氣架構繼續向跨域融合演進,智能座艙芯片算力同步提升,從座艙域向泊車兼容——艙泊一體方案逐漸成為另一種趨勢。

圖源:芯擎科技

再進一步,艙駕融合可以說是真正的跨域融合,也是電子電氣架構進一步向中央集成式邁進的關鍵一步,同時也符合降本增效的行業趨勢。

所謂艙駕一體,就是將座艙域和智駕域集成到一個高性能計算單元中,同時支持智能駕駛和智能座艙功能,相較于行泊一體和艙泊一體,這種架構的集成度更高,當然對硬件的要求也隨之升高。

博泰車聯網創始人、CEO應宜倫就表示,域控架構的加速量產,主流高算力計算平臺的應用,正在引發新一輪智能網聯市場競爭的升級,“艙駕一體”的實現有賴于高算力芯片計算平臺。

目前,主流芯片企業也都在積極開發面向跨域融合甚至下一代中央計算架構的高算力芯片。

2022年9月,NVIDIA重磅發布大算力芯片Drive Thor,支持多計算域隔離,同樣可實現座艙域、駕駛域融合,支持將輔助駕駛、自動泊車、信息娛樂、DMS等多種功能整合在同一塊芯片中運行。CES 2023科技展會上,NVIDIA更是明確2025年量產的Thor芯片支持完整的“艙駕一體”。

2023年1月,全新的驍龍Ride Flex系統級芯片和新的自動駕駛平臺推出,Ride Flex建立在高通的數字化駕駛艙和高級駕駛輔助平臺之上,有助于在相同的硬件上處理工作負載,并且系統級芯片集成驍龍Ride Vision硬件。

圖源:高通中國

NVIDIA的Drive Thor和高通Snapdragon Rideflex的GPU算力均超過2000 TOPS,直接在行業內“卷”出新高度。

在國內,黑芝麻智能也于今年4月7日發布行業首個智能汽車跨域計算平臺武當系列及其首款芯片C1200,展現出了面向跨域計算場景的實力。據悉,該平臺覆蓋座艙、智駕、網關等不同領域,具有多種融合功能,瞄準L2+級別智能駕駛及融合計算應用市場。

不過,目前距離艙駕一體芯片真正落地還有一段時間。據了解,NVIDIA Drive Thor預計2025年量產,黑芝麻智能C1200則在今年下半年提供樣片,最快也要到明年底量產。

德賽西威于NVIDIA DRIVE Orin SoC運行的艙駕融合產品演示;圖源:NVIDIA

上車仍面臨諸多挑戰

每一個新興技術的出現,從概念到真正上車,中間往往需要很長時間,艙駕一體亦不例外。

從技術路徑來看,目前艙駕一體主要采用的是多SoC芯片集成,如德賽西威的車載計算平臺“Aurora”、億咖通Super Brain等。業界普遍認為,艙駕一體化的最終彼岸,是實現單SoC層面的一體化,這樣不僅能夠簡化設計、降低成本,同時可以做到芯片算力共享。

圖源:蓋世汽車

然而,融合需要遵守功能安全級別接近或可靠性接近等基本原則,受限于當前的軟硬件技術水平、架構方案、以及跨部門協作等因素,艙駕一體在單SoC層面融合的實現,仍需時日。

事實上,高性能的艙駕一體不僅會大幅提升軟件的復雜度,也對主控SoC的算力需求、功能安全等提出更高要求。

芯擎科技副總裁兼產品規劃部總經理蔣漢平便指出,要在工藝、功耗和成本等受限的情況下盡可能發揮芯片算力;有機融合芯片的各個計算單元算力,加速整個系統的上市時間周期;并做到芯片架構的最優化、效率最高等,這些挑戰都不容小覷。所以現階段主要是在系統側做融合,最終會從系統層過渡到SoC層。

博世中國首席客戶解決方案專家萬昕也直言,如何高效地把座艙軟件和智駕軟件集合在一起,如何應對當前芯片多樣化、算力、功能安全、芯片供應的不確定性等問題,是當前主要的考量。這些問題,導致現階段尚無法用一顆SOC把艙、駕、泊集中在一塊,也無法全部支持高階駕駛功能。因此公司目前采用了先艙泊,再艙駕的路徑。

需注意的是,站在整個供應鏈的角度,在汽車進入智能終端的身份變革中,無論是終端主機廠、科技企業,還是上游Tier1、芯片公司,整個產業鏈環節都在經歷著前所未有的角色轉型。跨域融合,邁向艙駕一體、中央集成的終局賽點,無疑在加速這一巨變。

那么,在諸多挑戰面前,艙駕一體的大趨勢會如何影響供應鏈各個環節的角色地位?

首先,由于車用芯片特別是高性能處理器占據當前汽車電子的核心部分,它決定著整個汽車的性能和質量,芯片公司因此憑借深耕多年的技術優勢,不僅能利用自研芯片的方式降低產品成本,還能基于良好的開發生態與AI算法形成協同效應,并提供具有技術門檻的高性能芯片,正在該賽道上發揮更大的價值。

不過,頭部勢力如高通在智能座艙芯片領域的絕對統治,和NVIDIA芯片在自動駕駛領域構建的龐大的算法生態壁壘,也在加速其他芯片企業之間的“內卷”。

對于傳統Tier1來說,軟件定義汽車促使主機廠尋求主導權,開始由自己定義座艙方案;同時,域架構融合產品的加速量產上車,中央集中式架構的演進,這些都對其帶來巨大影響,并將其推進轉型的深水區。

目前,傳統Tier1企業包括博世、安波福、德賽西威等,正在以垂直整合打造軟硬件全棧的研發能力,完成從系統集成商到系統方案解決商的身份轉變。

此外,隨著座艙與智駕不斷融合,終端車企也需進行自身策略調整。以往各司其職的智駕和座艙兩大獨立部門,需要根據自動駕駛不同級別,來確定由哪個部門主導開發艙駕融合方案,這就涉及到組織架構的重新調整。

有業內人士認為,在L2級別或以下階段,座艙的功能和團隊更加復雜,泊車團隊相對較小,可以由座艙部門主導;L3級別及以上,自動駕駛方案復雜度直線上升,交給自動駕駛部門主導更為合適。

圖源:哪吒汽車

小結

從分布式走向域集成,再到跨域融合,最終實現中央集成,在汽車電子電氣架構的整個演進過程中,隨著智能座艙和自動駕駛逐漸成為智能汽車的體驗核心,座艙與智駕的更新迭代速度正依據汽車芯片的迭代速度,接近摩爾定律。

大算力芯片帶來的艙駕融合熱度,正不斷發酵。目前,多家車企,如理想汽車、小鵬、埃安、路特斯等都在開發全新一代中央計算E/E架構核心技術與車型產品,以進一步提升整車的智能化集成水平。

行泊/艙泊一體之后,艙駕一體正作為邁出中央計算的第一步,待勢乘時,以最快的速度奔赴“上車”。新戰場開啟,環環相扣的供應鏈上下游,皆在轉型的深水區摸索著扎根自己的行業地位。

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