啟富投顧:智能汽車推動AI晶元應用

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啟富投顧:智能汽車推動AI晶元應用

6月26日,國家數字交換系統工程技術研究中心(NDSC)鄔江興院士團隊,歷經十餘年刻苦攻關,原創提出的解決硬體可軟體定義的軟體定義互連技術,成為信息設備「結構適應應用」「結構決定效能、功能、安全」的核心支撐技術。

鄔江興院士表示,軟體定義互連作為交換互連的高級形態,不僅可以實現相同協議數據的交換,也可以實現不同協議數據的交互。比如,可以使通信、人工智慧、大數據等信息實現無縫對接、順暢交互,真正意義上實現了信息系統的譜系化、精簡化、可擴展和易維護,成為新一代信息系統的「核心」技術需求。從歷史發展趨勢看,軟體定義互連技術越來越成為推動新一輪技術革命的核心驅動力,它在原理上具有普適性,在技術上具有泛在性,在應用上具有自適應性,具有天然的結構增益、普適的應用領域和非對稱的戰略意義。

所謂軟體定義,就是用軟體去定義系統的功能,用軟體給硬體賦能,實現系統運行效率和能量效率最大化。通過軟體編程去實現虛擬化、靈活、多樣和定製化的功能,對外提供客戶化的專用智能化、定製化的服務,實現應用軟體與硬體的深度融合。軟體定義的系統,將隨著硬體性能的提升、演算法效能的改進、應用數量的增多,逐步向智能系統演變。

應用方面,隨著智能網聯和自動駕駛汽車技術的發展,「軟體定義汽車」 成為重要的發展趨勢,軟體帶動著汽車技術的革新,引領汽車產品差異化發展潮流,正逐漸成為汽車信息化、智能化發展的基礎和核心。2017年4月工信部聯合國家發改委、科技部發布的《汽車產業中長期發展規劃》指出,未來我國汽車強國建設路線上以智能網聯汽車為重要突破口,引領整個產業轉型升級。2018年1月國家發改委印發的《智能汽車創新發展戰略》提出,到2020年智能汽車新車佔比達到50%,我國智能汽車發展迎來重要機遇期。

傳統汽車採用的分散式E/E架構因計算能力不足、通訊帶寬不足、不便於軟體升級等瓶頸,不能滿足現階段汽車發展的需求,E/E架構升級已成為智能網聯汽車發展的關鍵,升級主要體現在:

硬體架構升級:由分散式ECU向域控制/中央集中架構方向發展。好處在於:提升算力利用率,減少算力設計總需求;數據統一交互,實現整車功能協同;縮短線束,降低故障率,減輕質量。

軟體架構升級:通過AutoSAR等軟體架構提供標準的介面定義,模塊化設計,促使軟硬體解耦分層,實現軟硬體設計分離;Classic AutoSAR架構逐步向Classic AutoSAR 和Adaptive AutoSAR 混合式架構方向發展。好處在於:可實現軟體/固件OTA升級、軟體架構的軟實時、操作系統可移植;採集數據信息多功能應用,有效減少硬體需求量,真正實現軟體定義汽車。

通信架構升級:車載網路骨幹由 LIN/CAN 匯流排向乙太網方向發展。好處在於:滿足高速傳輸、高通量、低延遲等性能需求,同時也可減少安裝、測試成本。

智能網聯汽車包括四大核心技術 ,分別為晶元、操作系統、演算法、數據共同形成生態 閉環,晶元是智能網聯汽車生態發展的基石,類比手機產業鏈,晶元格局相對較為穩定,且處在產業核心位置。

現階段汽車晶元市場上對汽車數據處理晶元分類有按三類:

(1)智能運算為主的AI晶元;

(2)算力較強的主CPU;

(3)算力較弱的MCU(微控制器)。

車規級晶元標準遠高於消費級,認證流程長,以MCU應用最為廣泛,表現為以下特徵:

(1)工作環境更為惡劣:相比於消費晶元及一般工業晶元,汽車晶元的工作環境溫度範圍寬(-40 至 155 攝氏度)、高振動、多粉塵、多電磁干擾。

(2)可靠性安全性要求高:一般的汽車設計壽命都在15年或20萬公里左右,遠大於消費電子產品壽命要求。在相同的可靠性要求下,系統組成的部件和環節越多,對組成的部件的可靠性要求就越高。

(3)車規級晶元認證流程長。一款晶元一般需要2年左右時間完成車規級認證,進入車企供應鏈後一般擁有5-10年的供貨周期。

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汽車發展初期,控制功能較少,一般新增一個功能便新增一個ECU(Electronic

Control Unit,即電子控制單元),即為典型的分散式電子電氣架構。隨著汽車電子化發展,ECU逐漸佔領整個汽車,從防抱死制動系統、四輪驅動系統、電控自動變速器、主動懸架系統,到現在逐漸延伸到了車身各類安全、網路、娛樂控制系統等領域。同時國三至國五標準的提升,在油耗控制、信號輸出控制等方面需要晶元處理的能力增強,推動 MCU晶元集成度提升。

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根據Stratety Analytics 分析數據,全球汽車MCU市場前5佔82.7%的市場份額,前五大MCU供應商分別為日本瑞薩電子,歐洲的NXP、英飛凌,美國的德州儀器、微芯科技,全球前八大廠商同樣佔據我國汽車MCU 93%的市場份額。

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隨著智能網聯汽車時代的到來,以特斯拉為代表的汽車電子電氣架構改革先鋒率先採用中央集中式架構,即用一個電腦控制整車。全球範圍內各大主機廠均已認識到軟體定義汽車的大趨勢,紛紛升級自身的電子電氣架構。晶元需要處理感測器傳來的大量汽車內外部環境信息,而且也要處理大量圖片、視頻等非結構化數據,面向控制指令運算的MCU 不能滿足需求,AI處理器作為智能時代的協處理器,成為智能汽車時代的核心。

AI處理器一般指集成了CPU、GPU(圖形處理器,擅長大規模並行計算)、FPGA(可編程邏輯門陣列,算力較高)等模塊的晶元,CPU代表廠商即為X86處理器的英特爾和嵌入式處理器的ARM;GPU廠商代表即為英偉達;FPGA代表廠商包括賽靈思、阿爾特拉(被英特爾收購)、深鑒科技。

目前市場對未來汽車AI晶元採用通用CPU、GPU、FPGA等晶元方案仍有較大爭議,除了華為、地平線、寒武紀等AI晶元不斷增加神經網路單元外,而作為通用GP 的代表供應商英偉達的自動駕駛系列晶元,也通過添加神經網路單元,以實現對AI處理越來越高效。總體而言,GPU功耗較高,豐富的通用模塊可實現對各種場景的適用性,但也帶來了成本過高,功耗過高的問題。而新出現的N-SOC(添加神經網路單元的系統級晶元)具有成本/功耗較低等優點,但其針對各種場景的適應性仍較弱。在汽車領域,未來兩者未來性能、成本等方面會有相互靠近的趨勢。

行業格局方面,特斯拉FSD 晶元自研自用,引領產業發展,屬於獨立一級;全球 GPU領域AI龍頭英偉達和背靠英特爾的汽車AI 晶元龍頭Mobileye屬於第一陣列;華為技術強勁自建生態體系屬於1.5 陣列,有望快速突圍進入第一陣列;國內智能駕駛AI晶元新銳地平線、寒武紀等處於第二陣列;傳統汽車電子廠商及其他潛在進入者處於第三陣列。

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華為憑藉強勁的技術實力有望快速進入第一陣列 ,主要針對L2+及以上市場 ,現階段對外提平台類產品(開發平台) ,而非解決方案,是國產品牌的優選。主要優勢:算力高 ,能效優,計算平台可提供64~350TOPS,支持各種感測器融合處理。華為整體技術雄厚,生態體系有望迅速完善,依託華為從底層晶元、操作系統、應用演算法、5G、雲計算服務等迅速建立豐富生態體系。主要劣勢在於無量產車,缺乏相關的經驗積累,暫時無數據優化軟體演算法,搭載量產車或到2021年底左右。

地平線屬於強勢第2陣列 ,模式與 Mobileye 類似,對外主要提供解決方案類產品(晶元+ 演算法),未捆綁銷售,AI 晶元於2020 年已搭載在長安UNI-T 座艙域。自動駕駛域晶元尚未搭載量產車,現階段主要針對 L2 級及以下市場。 主要優勢在於晶元和演算法可分開銷售或一體式解決方案。初期劣勢體現在現階段算力較低,無豐富生態,創企等。

寒武紀同樣屬於第2陣列,具有雲端、邊緣計算、終端三類產品供應的優勢。其中,雲端產品可供應車企/Tier 1數據中心或提供給雲服務供應商;邊緣端產品供應給政府類客戶用於車路協同設備使用;邊緣/終端產品供應給主機廠等。初期劣勢在於與車企合作較少 ,無豐富生態,創企等。


作者:周紅生 投資顧問

執業證書編號:A1130616110001

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