毫無疑問，自動駕駛正在重塑汽車在我們生活中的(de)角色。其現階段的(de)發展，除了(le)法律和(hé)定責層面眾多(duō)懸而未決的(de)問題之外，技術上的(de)挑戰依舊嚴峻。
對於汽車行業而言，自動駕駛的(de)未來已成定勢，而唯一的(de)變數隻是何時能得(de)到大(dà)規模的(de)部署。當前而言，市場更應該關心的(de)是其「應用(yòng)場景」和(hé)「如何實現」的(de)問題。
數年來，汽車製造商、一級供應商以及半導體廠商都在自動駕駛汽車技術上取得(de)了(le)長足的(de)進步。
然而，所有量產車型到現在連 Level 3 (有限條件下(xià)的(de)自動駕駛) 都還沒達到。
首款搭載高(gāo)度自動駕駛系統的(de)量產車型預計將於 2021 年在德國上路，但其隻限於特定類型的(de)道路上，如高(gāo)速公路 (Autobahn) ，同時還需要滿足合適的(de)氣候條件。為了(le)提高(gāo)自動駕駛車輛在非理(lǐ)想環境的(de)適應能力，感測器組、計算(suàn)單元和(hé)軟體演算(suàn)法需要不斷的(de)優化(huà)。
汽車工業雜誌近期 (Automotive Industries ，下(xià)文簡稱「AI」) 專訪了(le) Cadence 公司汽車解決方案總監 Robert Schweiger ，以下(xià)是採訪內容：
Robert Schweiger
Cadence 公司汽車解決方案總監
AI：為什(shén)麼達到 Level 3 自動駕駛如此困難？
Robert Schweiger：過去幾年，我們目睹了(le)各個企業和(hé)國家間的(de)技術競爭，很顯然每家廠商都希望自己的(de)自動駕駛量產車型可(kě)以率先通(tōng)過本國政府的(de)批準。
儘管目前仍然還有尚未攻克的(de)挑戰，但技術的(de)創新和(hé)進步顯然已經領先於政府法規的(de)制定，相關機構目前並沒有發佈任何法律框架規定，以允許汽車製造商在特定條件下(xià)在公路上使用(yòng)這項新技術。基於這一原因，奧迪的(de) Traffic Jam Pilot 自動駕駛系統並沒有搭載到其 A8 系列的(de)量產車型。
此外，自動駕駛汽車還面臨著很多(duō)諸如定責和(hé)保險等其它方面的(de)監管障礙。現在，自動駕駛汽車領域的(de)競爭已經深入到了(le)各國政府的(de)立法監管層面。
AI：提到自動駕駛領域的(de)新技術，能否分(fēn)享一下(xià)硬體平臺的(de)關鍵趨勢？
Schweiger：自動駕駛系統有可(kě)能會率先用(yòng)於自動駕駛計程車 (Robotaxi) 和(hé)豪華車型，因為高(gāo)價車的(de) OEM 廠商會更容易負擔自動駕駛系統帶來的(de)成本增加。展望未來，最有潛力的(de)應用(yòng)領域應該是中型車與經濟性電動車。這一細分(fēn)市場對硬體平臺的(de)關鍵需求包括每瓦性能、可(kě)擴展性、駕駛安全、資訊安全以及成本。
同時採用(yòng) 10 個不同的(de)電子控制單元 (ECUs) 意味著很難滿足每瓦性能和(hé)成本的(de)苛刻要求，所以唯一的(de)應對方法是採用(yòng)基於高(gāo)性能片上系統 (SoC) 且高(gāo)度集成的(de)解決方案。
2019 年，特斯拉發佈了(le)首款完全自動駕駛 (FSD) 電腦 (HW3.0) ，以及配套的(de)自研軟體和(hé)機器學習環境。更值得(de)稱道的(de)是，作為首家自行開發 SoC 的(de) OEM 廠商，特斯拉的(de) SoC 晶片可(kě)以完全匹配自身的(de)系統需求。
特斯拉發佈的(de)這款 SoC 由兩個 AI 處理(lǐ)器核心組成，最高(gāo)性能達到了(le) 144 TOPS/72 瓦 (2 TOPS/W) ，至今仍然是行業標杆。
而市面上多(duō)數其它的(de)自動駕駛平臺甚至連 1 TOPS/W 都沒達到！下(xià)一代 SoC 的(de)目標應該是數百 TOPS 和(hé)更好的(de) TOPS/W 比值，而做(zuò)到這一點隻能依賴於市面上最領先的(de)制程技術。
如果一家汽車製造商真心想進入自動駕駛汽車的(de)商業市場，它們就應該認真考慮開發基於自身需求應用(yòng)的(de) SoC，建成性能和(hé)成本最優化(huà)的(de)自動駕駛平臺。
AI：智慧汽車產生的(de)海量資料是否會對記憶體有新的(de)需求？
Schweiger：即便脫手操作的(de)自動駕駛系統 (Level 3) 預期將於 2021 年在特定道路環境下(xià)應用(yòng)，我覺得(de)自動駕駛的(de)真正價值在於其是否也(yě)可(kě)以支持在施工路段或惡劣天氣條件下(xià)正常運行。為此，我們需要更高(gāo)精度的(de)感測器模組以提高(gāo)系統的(de)穩健性。
這也(yě)是為什(shén)麼類似系統會產生海量的(de)資料。當我們的(de)自動駕駛從 Level 2 演進到 Level 5 全自動駕駛，預計每秒鐘會生成 3 GB 到 10 GB 的(de)新增數據。哪怕隻是一台 Level 2 自動駕駛汽車，其產生的(de)資料量也(yě)已經高(gāo)達每秒 1 GB。
關於新一代 ADAS 計算(suàn)單元對記憶體的(de)需求，我們觀察到最新記憶體標準發展的(de)趨勢。作為 IP 供應商，Cadence 已經全面支持了(le)這些標準。汽車行業的(de)這一變化(huà)趨勢可(kě)以從三個方面來理(lǐ)解：
高(gāo)性能資料處理(lǐ)：處理(lǐ)器和(hé) RAM 間更高(gāo)的(de)資料速率需要從 LPDDR4 遷移到 LPDDR5，由此資料速率將翻倍到最高(gāo) 6.4 Gbit/s
高(gāo)速資料收集和(hé)傳輸： 快(kuài)閃記憶體介面應該從 eMMC / UFS 2.0/2.1 升級到 UFS 3.0，資料速率可(kě)達到最高(gāo) 23.2 Gib/s ( 2 條通(tōng)道)
超大(dà)規模資料存儲： 從 64 GB 到 1TB 的(de) NAND 快(kuài)閃記憶體 (TLC 和(hé) QLC)
( 圖：電子和(hé)電氣架構的(de)發展趨勢與挑戰 )
AI：海量資料的(de)傳輸會顯著影(yǐng)響車載網路系統，這一領域取得(de)了(le)哪些進展？
Schweiger：這個話題也(yě)很重要，關於感測器原始資料融合，目前爭論的(de)兩個方向是需要採用(yòng)分(fēn)散式處理(lǐ)還是中心化(huà)處理(lǐ)架構。為了(le)將攝像頭或雷達等高(gāo)精度感測器連接到計算(suàn)單元，我們需要汽車乙太網路或 MIPI CSI-2 等高(gāo)速協定。
每個現行的(de)網路標準都各有局限。OEM 已經投產了(le) 1 Gbps 的(de)汽車乙太網 PHY，支援 15 米線纜的(de)資料傳輸。然而，頻寬不足依然是最大(dà)的(de)障礙，甚至連 60 幀每秒 (FPS) 的(de)全高(gāo)清視頻都無法支援。
MIPI CSI-2 結合 D-PHY v2.1 介面可(kě)以支援短通(tōng)道上 (15 釐米以內可(kě)保證最高(gāo)資料速率) 每條線最高(gāo) 6 Gbps。但由於 PHY 的(de)工作範圍有限，長距通(tōng)道模型 (1-4 米) 的(de)最高(gāo)資料速率不到 4.5 Gbps。系統間的(de)長距高(gāo)速互聯需要使用(yòng)低電壓差分(fēn)信號 (LVDS) 橋接。
MIPI 聯盟最新發佈了(le) MIPI A-PHY 規範，旨在支援 15 米以內線纜上達到 16 Gbps 的(de)資料傳輸速率，主要用(yòng)於連接高(gāo)精度感測器 (端點) 和(hé)中央處理(lǐ)單元。
AI：Cadence 如何説明(míng)客戶開發高(gāo)度複雜的(de)系統？
Schweiger：Cadence 在汽車智慧系統設計領域擁有深厚基礎，是值得(de)信賴的(de)合作夥伴。Cadence 可(kě)以提供汽車智慧設計所需的(de)全部 EDA 工具、設計流程、經矽驗證的(de)介面和(hé)處理(lǐ)器 IP、高(gāo)性能雲基礎設施和(hé)領先的(de)設計服務，説明(míng)客戶創建複雜的(de)汽車 SoC 晶片和(hé)智慧感測器，以及高(gāo)性能感測器融合單元。
定制 SoC 設計對傳統 OEM 廠商和(hé)一級供應商還是全新的(de)領域，Cadence 的(de)設計服務團隊可(kě)以説明(míng)客戶實現複雜的(de) SoC 設計，強化(huà)團隊所需的(de)技能。在我們的(de)協助下(xià)，客戶可(kě)以逐步掌握採用(yòng)先進的(de)晶片設計流程，並最終獨立執行完整的(de)設計。
最後，在面向系統分(fēn)析和(hé)設計層面上，Cadence 也(yě)提供整套的(de)計算(suàn)軟體用(yòng)於晶片、封裝、RF 模組、主機闆，以及網路與系統。而我們最新的(de)電磁介面 / 電磁相容性 (EMI/EMC) 和(hé)全 3D 熱分(fēn)析等系統分(fēn)析工具可(kě)以對完整系統進行模擬。
例如，客戶可(kě)以應用(yòng)整合了(le) FEA-CFD 的(de) Cadence Celsius Thermal Solver 熱求解器，來分(fēn)析駕駛平臺的(de)熱流動，並同時考慮電子元件和(hé)機械底盤的(de)影(yǐng)響因素。此外，客戶還可(kě)以借助 Cadence Clarity 工具套件對 ECU 的(de) EMI/EMC 進行多(duō)種方式模擬：既可(kě)以單獨模擬，也(yě)可(kě)以在完整的(de)汽車平臺上使用(yòng) Cadence Clarity 3D Solver 進行近場模擬，或使用(yòng) Cadence Clarity 3D Transient Solver 進行遠場模擬。
展望未來，OPEN 聯盟 SIG 與 IEEE 已經啟動數十億位元級乙太網標準的(de)開發以支援最高(gāo) 10 Gbps 的(de)資料速率，是乙太網主幹與 ECU 間通(tōng)信的(de)完美(měi)選擇。當然，25G PHYs 也(yě)已經提上日程，但具體實現還需要更長時間。
無須多(duō)言，這兩種 PHY 的(de)面世應用(yòng)將對汽車網路架構產生巨大(dà)影(yǐng)響。我相信，主要針對單向資料傳輸優化(huà)的(de) MIPI 標準將被用(yòng)於感測器和(hé)顯示等端點；而車載乙太網則是不同域之間的(de)高(gāo)速通(tōng)信的(de)理(lǐ)想選擇。
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