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对话Socionext市场总监陈博宇:群雄混战的汽车SoC芯片领域,坚持做价值链上的技术赋能者

来源:爱集微

#索喜科技#

05-24 07:17

集微网报道,移动出行时代,汽车逐渐由机械驱动的硬件向软件驱动的电子产品过渡,软件定义汽车趋势愈发明显。汽车E/E架构也从分布式向集中式演进,原有的硬件配置格局被打破,ECU数量大幅精简,相似功能的ECU交由对应的域控制器进行统一管理,以形成域集中式架构。

在集中式E/E架构下,新增的域控制器集成了更多的功能,主控芯片若要与其职能相匹配,则算力、性能等必须随之提升。在此趋势下,汽车芯片从MCU逐渐转向SoC(System on Chip)。SoC是系统级芯片,将系统关键部件集成在一块芯片上,可以有效地降低信息系统产品的开发成本,缩短开发周期,提高产品的竞争力。当下,发展得如火如荼的智能座舱、ADAS和自动驾驶领域对SoC芯片尤其是定制化SoC需求旺盛。

Socionext在SoC领域的底气与定位在哪里?

数据表明,到2025年,全球定制化芯片(ASIC)市场规模将达到247亿美元,预测期内(2019-2025年)的复合年增长率达到8.2%。毫无疑问,这对于ASIC供应商无疑是重大机遇。这里就不得不提到成立于2015年的Socionext,其在Omdia 2019年的全球ASIC细分领域排名中名列第二。

Socionext是谁?初次接触,可能会认为这是一家“初出茅庐”的半导体公司。实则不然,Socionext有着非常深厚历史和技术积累,整合继承了日本最大的两家IDM——富士通和松下的半导体部门的主要半导体产品。那么,在汽车电子领域,Socionext的定位是什么?SoC芯片覆盖的业务有哪些?如今汽车新技术风云变幻,Socionext能提供哪些解决方案?未来的研发设计方向在哪里?

正值第四届无人驾驶及智能驾舱中国峰会在上海举办,索喜科技(上海)有限公司汽车电子市场部总监陈博宇以“可灵活配置的智能驾驶和智能驾舱的SoC平台”为题进行了主题演讲。峰会同期,集微网采访到他,深度了解到Socionext面向自动驾驶和智能座舱研发的前沿产品、技术和解决方案。

Socionext汽车电子市场部总监 陈博宇

Socionext的SoC业务包含两大块:一是通用ASSP,完全由Socionext设计并提供包括芯片和软硬件解决方案在内的技术支持;另一大业务是定制芯片ASIC,主要提供包括前、后端设计和生产管理在内的价值能力,交付芯片硬件,赋能客户在核心算法和系统及市场上的核心价值。陈博宇表示:“目前Socionext在ASIC的产品类别市场营收已经超过了ASSP不少。”

近年来,结合ASSP和ASIC两大产品类别,Socionext在汽车领域的业务可以覆盖许多市场和应用领域。一方面,Socionext的ASSP芯片主要应用于舱内的主控芯片和人机交互HMI芯片,这也是原有富士通半导体产品的延续;另一方面ASIC的应用场景不限,主要涉及8个应用领域,包括摄像头传感器、激光雷达、摄像头ISP(DSM疲劳驾驶监控)、集成人机交互、传感器、流媒体娱乐、ETC和V2X,基本可覆盖L2/L3级自动驾驶和智能座舱的全栈解决方案,帮助客户实现快速商业落地。

Socionext 汽车电子主要业务

从Socionext的业务重心也可略微知晓其在产业链的定位。正如陈博宇所言:“Socionext在产业价值链中定位于技术的赋能者,希望通过提供平台化的SoC方案,使客户迅速迭代并量产出他们的芯片。”

域控制器时代的座舱SoC如何演进?

如今,智能座舱作为人车交互的入口,是一个充满无限想象的空间,集成了更多如DMS(驾驶员状态监控)、信息娱乐的功能,同时,车载屏幕也从单屏逐渐扩展到中控屏、流媒、后视镜、抬头显示HUD等多个屏幕。陈博宇表示:“打造满足多感官、多场景需求的智能座舱是大势所趋,其中定制化的SoC是智能座舱的关键,扮演着智能座舱‘大脑’的角色。”

智能座舱领域的迭代速度犹如手机一样快速,产品生命周期越来越短,竞争越来越激烈,而这些研发技术之所以可以快速落地,作为智能座舱算法的核心组件,SoC在其中发挥着非常重要的支撑作用。智能座舱传统芯片厂商如恩智浦、德州仪器、瑞萨,消费芯片厂商如英伟达、高通、三星也也纷纷入局,座舱SoC正在成为供应商之间竞争的焦点。

Socionext在智能座舱领域的优势体现在图像处理方面,Socionext在消费电子领域积累的深厚经验可以移植到汽车领域,为汽车创造高质量图像。Socionext提供摄像头图像处理的ISPSensight,主要作用是图像的预处理:一是图像优化,包括图像去噪、还原、恢复、畸形矫正等;另外是核心数据的提取与分类。同时,Socionext的座舱SoC中除ISP模块外,还可灵活选配、集成AI加速器NPU(NXA)、图像处理器GPU(SEERIS)等IP模块,以更好提升包括导航、DMS、3D环视、电子视镜等功能的体验。

不难发现,在已量产的诸多国内车企高端配置的智能座舱中,为实现各屏幕间的无缝联动,提高交互效率,“一芯多屏”的设计方案成为主流。当然,这也意味着将对智能座舱SoC提出更高的要求。陈博宇表示:“随着汽车电子电气架构步入域控制阶段,芯片变得尤为重要,虽然芯片的绝对数量是在减少,但SoC集成度提高。因此,SoC未来也将面临革新,向高集成度、高算力方向发展。”

自动驾驶传感器融合之路道阻且长?

智能汽车正在向自动驾驶之路演进。在如今的ADAS阶段,犹如车辆“眼睛”的各种类型传感器发挥着重要作用。为了驾乘安全,准确高效的感知道路环境怎么强调都不为过。

我们知道,在真实的驾驶环境中,车辆传感器搜集截取的每一帧图像上的信息量都繁多而庞杂。如何化繁为简,去伪存真呢?Socionext自主研发的Sensight IP可过滤无效信息,最终提取出车辆、行人、交通标识、信号灯等有效信息,可广泛应用于车道线识别、物体识别、交通标识识别、自动泊车、360°倒车环视系统等ADAS场景。

但是,视觉方案的局限也十分突出,提及最多的是无法突破真实驾驶场景的长尾问题。以特斯拉为例,特斯拉的自动驾驶系统(Full Self Driving,简称“FSD”)是一套目前水平在 L2+级,特斯拉近几年的多起交通安全事故,都显示出FSD系统仍然存在诸多安全盲点。

如何突破视觉传感器的瓶颈呢?目前较多的做法是融入AI技术,再辅以算法。Socionext的NXA就能发挥这样的作用。陈博宇表示:“NXA包含DPA、NNA两部分,一方面通过卷积神经网络配合实现人、动物、车辆、道路标志和各种其它障碍物的识别与匹配,另一方面可灵活选配NNA50、NNA100,甚至NNA200,加减算力,并在低功耗情况下实现高效能。”目前的功耗是12.1TOPS/W,当然这在业内也属于遥遥领先。

Socionext 低功耗AI加速器:NXA

业界普遍认为,激光雷达才是对视觉传感器的有利补充。激光雷达领域,Socionext也是ASIC芯片的供应商。问及激光雷达在芯片方面面临的挑战,陈博宇谈到信号转换的难题。芯片是数字信号,激光是模拟信号,这需要转换成更容易储存、处理和发射的数字信号,模/数转换器可以实现这个功能,在实际应用中,为了实现微型化,通常需要高精度高采样多通道的ADC技术。

但这样一款ADC芯片或者IP,全球能设计的企业屈指可数。陈博宇分享到,Socionext拥有高精度、低功耗的ADC IP,可以准确采集信号,并集成到SOC中,而且已经帮助多家激光雷达供应商实现量产或准量产。

陈博宇还谈到:“固然,传感器的数据获取、预处理、优化十分关键,这样才能对汽车主芯片不造成冗余的负担,但仅仅获取这些传感器收集的数据是远远不够的,数据融合才是最大的挑战。”

随着自动驾驶的演进,一方面,硬件层面,数量要足够,也就是不同种类的传感器都要配备,才能够保证信息获取充分且有冗余;但并不是传感器堆的越多越好,这也就涉及到传感器融合的关键——软件层面,算法要足够优化,数据处理速度要够快,且容错性要好,才能保证最终决策的快速性和正确性。可以说,多传感器融合之路道阻且长,算法是重点也是难点,拥有很高的技术壁垒,未来将占据价值链的主要部分。

放眼未来出行时代,汽车将逐渐演变为移动的智能终端,需要的将是更安全可靠、高性能、低功耗的汽车SoC芯片,这对ASIC芯片供应商也提出了更高要求,是否能敏锐洞察市场,灵活响应客户需求,尤其是算法、软件层面的革新需求,并快速将这些需求转化设计为产品,助力其商业化落地,将成为这些供应商能否赢得客户青睐的“制胜法宝”。这对于始终坚持技术创新的Socionext来说是巨大的机遇,如前所说,这正是定位于“技术赋能者”Socionext目前正在从事的事情,未来也将坚持下去。

(校对/Jimmy)

责编: Carrie

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