智能座舱任重道远，差异化提升舒适度与安全性

当今,汽车对快速存储及处理大量数据的要求越来越高,主机厂一直面临着整合处理能力、保证数字系统流畅运行和成本竞争等方面的压力。现在,新的趋势再次出现,车载信息娱乐系统(IVI)引人入胜的高分辨率屏幕和功能越来越像智能手机,设计人员将车载信息娱乐系统与仪表盘集成,以便实现符合功能安全要求的更为关键的系统。

文︱立厷

图︱网络

尽管自动驾驶(AD)风头正盛,但实现起来任重道远,能够逐步落地的莫过于ADAS(高级驾驶辅助系统)和功能丰富的智能座舱,这是当下主机厂打造用户更好驾乘体验的关键,也是半导体产品增长的主要推动力。

现在,汽车驾驶舱和IVE(In-Vehicle Experience车内体验)已成为影响消费者购买决策和主机厂品牌差异化的主要因素。消费者希望能够顺畅联网访问信息,获得类似智能手机的无缝体验,为喜爱的所有手机应用提供本地车载支持;用数量越来越多、尺寸越来越大的高分辨率显示屏支持这些应用,提供身临其境的感受。

主机厂认识到,人们关注的重点已从实际驾乘体验转向基于个人品味、娱乐和工作效率的体验,各种座舱功能需求将使车内体验创新有增无减。智能座舱需要的半导体器件包罗万象,有传统的,也有创新的,这里介绍几类现在流行车载应用用到的几种器件,其对IVE的作用不可小觑。

差异化提升舒适度与安全性

对于主机厂而言,要在当今激烈的市场竞争中脱颖而出,除了依靠车辆的出色效能外,还要打造差异化的智能座舱来提升驾乘人员的舒适度与安全性。Melexis(迈来芯)是一家以汽车半导体为主的半导体厂商,正在践行“让驾乘人员在汽车座舱中享受现代化起居室般体验”的设计理念。

顺应汽车座舱智能化的变革趋势,Melexis的芯片带来了众多创新功能,既包括用户看得见的“外在”创新,也包括隐藏在发动机罩下“内在”创新。

Melexis自主研发的飞行时间(ToF)3D传感器技术可实现驾驶员监测(疲劳监测、视线监测)、手握方向盘检测或者座椅占用监测(安全带检测、小孩留在车中)等各项新功能,进一步提升安全性。

车内ToF记录3D深度视频流与近红外2D对比

备受高端主机厂和用户青睐的手势控制可以3D ToF摄像头带来全新体验。用户只需通过简单的手势即可调节收音机音量和接听电话,或者靠近某个特定的区域时自动开启车内照明。采用VGA(680×480像素)分辨率的3D摄像头芯片MLX75027,仅1个摄像头即可实现多项车内感应用例。

车内照明对安全性和舒适度至关重要,氛围照明和智能动态照明已成为未来趋势。主机厂只需在汽车中安装Melexis的创新产品即可实现氛围灯控制,进一步提升乘员舒适度。此外,车内照明还能够为汽车带来重要功能,特别是在走向自动驾驶的过程中。届时,乘员将无需亲自操控汽车,不必时刻关注路面情况,智能照明将有助于汽车与乘员之间的交互。例如,当遇到危险时,智能座舱会迅速将氛围灯调为红色以引起乘员注意。

除了用户看得见的创新示例,发动机罩下隐藏的众多创新功能同样值得关注。例如,线控功能在油门和换档器中的应用已有数年之久。线控油门可提高燃油经济性、实现精准控制并提升可靠性,通过安装Melexis的线性和角度传感器芯片即可实现这类应用。这类传感器芯片采用小尺寸封装,具备高等级功能安全性。线控转向和制动目前也已进入早期开发阶段,Melexis的传感器芯片可以确保稳定的抗杂散场能力与冗余安全操作,让智能座舱有望搭载线控功能。这方面的主角是磁场位置传感器IC,尤其是采用Triaxis? 技术的芯片将为智能座舱带来许多创新的解决方案。

Triaxis? 的汽车应用

赋能多屏智能座舱与自动驾驶

电动汽车(EV)已成为一种趋势,但其本身就是问题所在,作为未来交通出行的主流工具,即使是在入门级电动汽车中,也可以看到屏幕特别是高分辨率屏幕越来越多,而ADAS和自动驾驶功能也会集成在车辆当中。

随着显示屏亮度的增加和分辨率的提高,不仅需要更高的电源功率,还需要功能更加强大的图形处理器(GPU)。这就带来了一个问题,传统GPU功能强大,但功率效率并不高,这意味着可能会对电动汽车电池产生明显的影响。

对于自动驾驶功能,虽然GPU或CPU可以处理神经网络和AI工作负载,但它们在边缘侧的处理效率也不高。因此,人们往往要借助于神经网络加速器(NNA),在保证低功耗的同时实现相同甚至更好的表现。

以上问题表明,处理器的功耗越来越大,需要寻找一种最佳且最切实际的方法来实现预期功能。在汽车专用半导体IP方面拥有悠久历史的Imagination认为,任何管道都可以作为排气管,但是从成本和效率的角度看,专门为执行这项工作而设计的管道始终是最佳的解决方案。目前,全球超过40%的车辆搭载了Imagination的GPU或NNA,为从车载显示器到ADAS及通用计算等车载应用提供支持。

Imagination最新一代汽车专用多核GPU IMG BXS从一开始就着眼于解决显示分辨率和尺寸增加的问题。BXS采用类似手机GPU的嵌入式架构,可实现无与伦比的功耗、性能和面积(PPA)指标,这意味着它是非常高效且成本合理的产品。

MG BXS的功耗性能比

不仅功能更强大,它还符合ISO 26262安全标准以及ASIL-B等级的要求。这意味着它可以用于信息娱乐和非关键型显示,也可以为屏幕上的速度表、档位指示器和警示灯等安全关键型显示提供支持。

IMG BXS之所以可以高效地实现应用功能,得益于其独特的分块区域保护(TRP)设计,它的显示区域分成多个区块,可以动态指定哪些区块是安全关键型应用,哪些区块是其他应用。这意味着GPU只需要对显示的一小部分而非整体进行特定的安全验证,这样,安全性得以保证,也不会影响性能。

TRP设计符合ISO 26262安全标准

IMG Series4 NNA是面向汽车自动驾驶的多核神经网络加速器。它能够无限扩展,以满足自动驾驶超过500TOPS(每秒万亿次操作)的算力需求,同时不需要大的芯片面积和大量功耗。

在自动驾驶工作负载中,低延迟对于保证车辆及时做出决策至关重要。借助正在申请专利的Imagination Tensor Tiling(ITT)算法,NNA无需多次向外部存储器传输数据,即可对数据进行处理。这将使延迟降低高达90%,并允许在一颗小的独立芯片上处理更大量的数据。

什么是Tensor Tiling(张量平铺)?Imagination解释说,在电动汽车中,每一个焦耳都很重要,而从外部存储器存取资料就是主要功耗之一。这就是未来将启用ADAS和自动驾驶平台的AI芯片设计人员关心系统中消耗了多少带宽的原因。

在这些系统中,要依赖各种处理(如语音识别、多摄像机/传感器对象检测和跟踪)实现高性能神经网络推理,这通常为SoC内部内存带宽带来了巨大的压力。由于SoC内部的带宽非常宝贵,因此节省的每一位都可以降低功耗,并有助于扩展汽车的续航里程。

张量很大的多维阵列信息元是神经网络中使用的主要关键结构。传统上,这些操作需要频繁重复地从主存储器存取,这会消耗大量的带宽和功率。Imagination Tensor Tiling技术可有效地把张量分为多个区块(tile)并分组更高效地进行处理,结合IMG Series4神经网络加速器(NNA)中的片上存储器,可显著降低功耗,节省芯片面积并降低成本。

有无Tensor Tiling对比

据说,当与装载了Imagination以太网数据包处理器的路由器和交换机一起使用时,该技术可以实现目前电动汽车领域最强大、功率效率最高的计算解决方案之一。