智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)手機(jī)站
智能制造網(wǎng)小程序
智能制造網(wǎng)官微
智能制造網(wǎng)服務(wù)號
智能控制
機(jī)器人
儀器儀表
物聯(lián)網(wǎng)
3D打印
工業(yè)軟件
回放
品牌
施耐德/SCHNEIDER
行泊一體尚在量產(chǎn)前夜，艙泊融合仍在發(fā)力，跨域融合的下個技術(shù)熱點(diǎn)——艙駕一體已經(jīng)在路上了?？梢?，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(dāng)行業(yè)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(lián)網(wǎng)聯(lián)合宣布，雙方將在智能汽車領(lǐng)域展開深度合作，基于行業(yè)現(xiàn)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(tǒng)解決方案。據(jù)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戰(zhàn)略合作，推進(jìn)“智能駕駛OS+自動駕駛AI”深度融合，探索在OS底層推進(jìn)智能駕駛域和智能座艙域一體化聯(lián)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(chuàng)平臺。
中科創(chuàng)達(dá)高級副總裁、智能汽車事業(yè)群總裁常衡生更是直言，“艙駕一體”已經(jīng)成為行業(yè)趨勢，中科創(chuàng)達(dá)正在開發(fā)相關(guān)解決方案，相關(guān)方案預(yù)計在今年第三季度發(fā)布。
而沿著車展所綻放的一隅風(fēng)景往回看，其實(shí)業(yè)內(nèi)不少企業(yè)早已經(jīng)搭建起了龐大的艙駕融合的技術(shù)“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(chuàng)新部總經(jīng)理蘇坦坦言，艙駕融合已經(jīng)具備技術(shù)性基礎(chǔ)，功能融合已經(jīng)開始出現(xiàn)，換句話說，艙駕融合已經(jīng)到了向前突破的時間點(diǎn)。百度推出的下一代智能座艙軟硬一體的產(chǎn)品Apollo Robo-Cabin(采用高通8295芯片)，便體現(xiàn)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(lián)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(yè)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(jìn)座艙和智駕系統(tǒng)的融合，預(yù)計2024年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)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(jìn)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(gòu)，針對分布式架構(gòu)邁向中央集中式架構(gòu)的大趨勢，業(yè)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(nèi)，即在功能域控制器內(nèi)集成；再逐漸聚合更多的功能域，進(jìn)一步跨域融合；最終實(shí)現(xiàn)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(gòu)演進(jìn)過程中的一個階段性產(chǎn)物。
在傳統(tǒng)分布式架構(gòu)階段，行車和泊車兩大系統(tǒng)分別有各自的傳感器和控制器。這種架構(gòu)下，當(dāng)一套系統(tǒng)啟用時，另一套系統(tǒng)就會閑置，由此造成了嚴(yán)重的資源浪費(fèi)，也無法形成真正的數(shù)據(jù)閉環(huán)。
于是，過去兩年業(yè)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(yīng)運(yùn)而生。
而隨著電子電氣架構(gòu)繼續(xù)向跨域融合演進(jìn)，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。
再進(jìn)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(gòu)進(jìn)一步向中央集成式邁進(jìn)的關(guān)鍵一步，同時也符合降本增效的行業(yè)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(gòu)的集成度更高，當(dāng)然對硬件的要求也隨之升高。
博泰車聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)始人、CEO應(yīng)宜倫就表示，域控架構(gòu)的加速量產(chǎn)，主流高算力計算平臺的應(yīng)用，正在引發(fā)新一輪智能網(wǎng)聯(lián)市場競爭的升級，“艙駕一體”的實(shí)現(xiàn)有賴于高算力芯片計算平臺。
目前，主流芯片企業(yè)也都在積極開發(fā)面向跨域融合甚至下一代中央計算架構(gòu)的高算力芯片。
2022年9月，NVIDIA重磅發(fā)布大算力芯片Drive Thor，支持多計算域隔離，同樣可實(shí)現(xiàn)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(yùn)行。CES 2023科技展會上，NVIDIA更是明確2025年量產(chǎn)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(tǒng)級芯片和新的自動駕駛平臺(Snapdragon Ride)推出，Ride Flex建立在高通的數(shù)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(fù)載，并且系統(tǒng)級芯片集成驍龍Ride Vision硬件。
NVIDIA的Drive Thor和高通Snapdragon Rideflex的GPU算力均超過2000 TOPS，直接在行業(yè)內(nèi)“卷”出新高度。
在國內(nèi)，黑芝麻智能也于今年4月7日發(fā)布行業(yè)首個智能汽車跨域計算平臺武當(dāng)系列及其首款芯片C1200，展現(xiàn)出了面向跨域計算場景的實(shí)力。據(jù)悉，該平臺覆蓋座艙、智駕、網(wǎng)關(guān)等不同領(lǐng)域，具有多種融合功能，瞄準(zhǔn)L2+級別智能駕駛及融合計算應(yīng)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(jù)了解，NVIDIA Drive Thor預(yù)計2025年量產(chǎn)，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(chǎn)。
上車仍面臨諸多挑戰(zhàn)
每一個新興技術(shù)的出現(xiàn)，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(shù)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(yè)界普遍認(rèn)為，艙駕一體化的最終彼岸，是實(shí)現(xiàn)單SoC層面的一體化，這樣不僅能夠簡化設(shè)計、降低成本，同時可以做到芯片算力共享。
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(dāng)前的軟硬件技術(shù)水平、架構(gòu)方案、以及跨部門協(xié)作等因素，艙駕一體在單SoC層面融合的實(shí)現(xiàn)，仍需時日。
事實(shí)上，高性能的艙駕一體不僅會大幅提升軟件的復(fù)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(chǎn)品規(guī)劃部總經(jīng)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(fā)揮芯片算力；有機(jī)融合芯片的各個計算單元算力，加速整個系統(tǒng)的上市時間周期；并做到芯片架構(gòu)的最優(yōu)化、效率最高等，這些挑戰(zhàn)都不容小覷。所以現(xiàn)階段主要是在系統(tǒng)側(cè)做融合，最終會從系統(tǒng)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(yīng)對當(dāng)前芯片多樣化、算力、功能安全、芯片供應(yīng)的不確定性等問題，是當(dāng)前主要的考量。這些問題，導(dǎo)致現(xiàn)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(yīng)鏈的角度，在汽車進(jìn)入智能終端的身份變革中，無論是終端主機(jī)廠、科技企業(yè)，還是上游Tier1、芯片公司，整個產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)都在經(jīng)歷著前所未有的角色轉(zhuǎn)型。跨域融合，邁向艙駕一體、中央集成的終局賽點(diǎn)，無疑在加速這一巨變。
那么，在諸多挑戰(zhàn)面前，艙駕一體的大趨勢會如何影響供應(yīng)鏈各個環(huán)節(jié)的角色地位？
首先，由于車用芯片特別是高性能處理器占據(jù)當(dāng)前汽車電子的核心部分,它決定著整個汽車的性能和質(zhì)量，芯片公司因此憑借深耕多年的技術(shù)優(yōu)勢，不僅能利用自研芯片的方式降低產(chǎn)品成本，還能基于良好的開發(fā)生態(tài)與AI算法形成協(xié)同效應(yīng)，并提供具有技術(shù)門檻的高性能芯片，正在該賽道上發(fā)揮更大的價值。
不過，頭部勢力如高通在智能座艙芯片領(lǐng)域的絕對統(tǒng)治，和NVIDIA芯片在自動駕駛領(lǐng)域構(gòu)建的龐大的算法生態(tài)壁壘，也在加速其他芯片企業(yè)之間的“內(nèi)卷”。
對于傳統(tǒng)Tier1來說，軟件定義汽車促使主機(jī)廠尋求主導(dǎo)權(quán)，開始由自己定義座艙方案；同時，域架構(gòu)融合產(chǎn)品的加速量產(chǎn)上車，中央集中式架構(gòu)的演進(jìn)，這些都對其帶來巨大影響，并將其推進(jìn)轉(zhuǎn)型的深水區(qū)。
目前，傳統(tǒng)Tier1企業(yè)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(fā)能力，完成從系統(tǒng)集成商到系統(tǒng)方案解決商的身份轉(zhuǎn)變。
此外，隨著座艙與智駕不斷融合，終端車企也需進(jìn)行自身策略調(diào)整。以往各司其職的智駕和座艙兩大獨(dú)立部門，需要根據(jù)自動駕駛不同級別，來確定由哪個部門主導(dǎo)開發(fā)艙駕融合方案，這就涉及到組織架構(gòu)的重新調(diào)整。
有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，在L2級別或以下階段，座艙的功能和團(tuán)隊更加復(fù)雜，泊車團(tuán)隊相對較小，可以由座艙部門主導(dǎo)；L3級別及以上，自動駕駛方案復(fù)雜度直線上升，交給自動駕駛部門主導(dǎo)更為合適。
小結(jié)
從分布式走向域集成，再到跨域融合，最終實(shí)現(xiàn)中央集成，在汽車電子電氣架構(gòu)的整個演進(jìn)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(yàn)核心，座艙與智駕的更新迭代速度正逐漸依據(jù)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(fā)酵。目前，多家車企，如理想汽車、小鵬、埃安、路特斯等都在開發(fā)全新一代中央計算E/E架構(gòu)核心技術(shù)與車型產(chǎn)品，以進(jìn)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(zhàn)場開啟，環(huán)環(huán)相扣的供應(yīng)鏈上下游，皆在轉(zhuǎn)型的深水區(qū)摸索著扎根自己的行業(yè)地位。
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號
智能制造網(wǎng)APP
智能制造網(wǎng)小程序
微信公眾號
