数据量与复杂度日益增加

随着车辆变得越来越自主，需要处理的传感器数据量显著增加。现在的问题是，区域控制器完成的工作量，以及通过传感器融合系统完成的工作量。无论哪种方式，需要移动的数据量都在增加。

“你需要一个10千兆或更高的链路，＂Cadence的Schweiger表示。”这是汽车市场下一步需要布局的重点。

然而，无论在哪里处理，进行数据处理的芯片都变得越来越复杂。还有更多类型的处理元素，包括可以加快对象检测和分类的加速器。

“除了映射和其他功能之外，这是ADAS系统的一部分，”据Arteris IP营销副总裁Kurt Shuler称。“在这里，最初是视觉输入上的算法和AI或机器学习。然后，激光雷达和雷达数据被添加到传感器融合功能中。然后用映射覆盖。这意味着越来越多的硬件架构将由软件需求驱动。”

Mobileye是这种软件方法的先驱，但其他公司现在也在采用这种方法。

“这意味着架构师面临着一个巨大的挑战，即如何将数据从芯片的一部分传输到芯片的另一部分，”Shuler表示。“服务质量、调整片上网络拓扑结构及其中进行优先级排序的逻辑，以及数据的排序，都将是一个巨大的挑战。”

Synopsys的Wottreng指出，这将引领软件生态系统的构筑，反过来又将在设计周期中向左移动，以减少设计和验证时间，同时也推动数字孪生的增长。所有这些都是自动驾驶汽车下一步所必需的，但仍然存在许多障碍。

“距离实现全自动驾驶汽车还存在很大差距，但不断提升的辅助驾驶水平和限制操作设计领域的应用程序，显示着我们取得了真正的进展，”Arm汽车和物联网业务线高级副总裁兼总经理Dipti Vachani在最近的一份报告中表示。“为了实现这一新的功能范围，随着不同的ECU合并到域控制器中，汽车电子电气架构将经历挑战性的演变。数字孪生是这些域控制器在道路上单个汽车内的‘实时’数字娱乐。这使开发人员能够测试ADAS，自动驾驶和其他未来的软件工作负载。这对行业的重要性似乎确实是一个不同的思维模式。现在，对于硬件或软件开发人员来说，它是一种可以帮助他们完成工作，并可能识别缺陷和错误的工具。然而，对于高管来说，这是通往新收入来源的途径——实时和持续的诊断、预测性维护等等。三分之二的软件开发人员意识到软件定义工具（SDV）将对他们的工作和整个行业产生深远的影响。在这个阶段，可能不太明显的是，数字孪生的重要意义在于使开发人员能够更快地部署解决方案。”

Schweiger表示，汽车行业，尤其是OEM和Tier 1，仍然需要在复杂芯片开发中找到自己的定位，以便最终OEM能够自主开发用于自动驾驶的SoC。“自主研发SoC并不简单，因为很多功能都集成到SoC中，而这些复杂的SoC也在运行一个非常复杂的软件堆栈。OEM 在此设置中将扮演什么角色？Tier 1将扮演什么角色？半导体供应商在提供完整驱动系统方面也向供应链上游移动，例如Nvidia，他们的作用是什么？我们能否预期一个商业解决方案，就像我们以往从半导体供应商那里获得的那样，行业或OEM也会建立某些合作伙伴关系？”

他指出，成本是自动驾驶的另一个因素，因为所需复杂计算平台的开发成本非常高。“在全自动驾驶汽车的初始阶段，我们将看到的是商用车、出租车、卡车、火车，最终才是自动驾驶汽车，或者至少是共享模型。对于私人使用，该系统的成本需要下降。庞大的传感器堆栈和非常复杂的计算平台花费了大量资金，因此成本需要降低。”

Elektrobit的Seidel建议，汽车规模化将需要大批量高性能计算（HPC）汽车架构，但价格水平是可以接受的。“虽然取得了很多进展，但我们仍处于过渡阶段，许多汽车制造商计划2024年左右推出下一代先进架构，如区域架构。这意味着现有架构平台尚未发展到可以实现自动驾驶汽车所需连接计算和无缝OTA的水平。我们与汽车制造商、Tier 1和芯片制造商合作，确保许多将这些架构变为现实的软件构建块（又名汽车操作系统）都可用。”

测试和验证也需要继续改进。“必须有一个坚定的法律和监管框架，”Seidel表示。“在自动驾驶方面，有许多平行和竞争的发展正在发生。一方面，这对于一个风险如此之高的新行业来说是正常的，对于企业来说，有机会成为第一个解决问题的企业。另一方面，自动驾驶汽车与安全密切相关，这意味着尽职调查与速度同样重要。因此，除了竞争之外，我们还需要更多的合作。不仅仅是汽车制造商，似乎有更多的公司正在并行开发自动驾驶堆栈。而没有足够的资源让每个汽车制造商并行开发所需的平台和软件堆栈，这也是进步的一个关键限制因素。我们需要一个系统模块化和可互换的模型，并且所有参与者之间有更多的资源共享。”

Rambus的技术产品经理Thierry Kouthon指出，汽车制造商在网络架构的两个阵营中具有独特的动态，这些架构用于将车辆的感官系统与ADAS和处理连接起来。“许多现代汽车制造商，如特斯拉和Waymo，倾向于集中处理，因为它允许更无缝的迭代和更容易的软件更新。另一方面，更传统的汽车制造商仍然选择更灵活的区域架构，适合与传统设计、更广泛的产品组合和第三方组件制造商合作。这两个组织也在与日益严重的安全问题作斗争。集中式处理环境使软件安全更新更容易，但也意味着硬件妥协、允许访问大多数控制系统可能是灾难性的。局域性环境需要努力保护每个特定局域网关的硬件和软件，降低入侵风险，但系统安全性需要在整个车辆中得到更广泛的应用。区域架构增加了车辆安全的复杂度，因为每个区域都处理属于不同安全域的传感器和ECU，例如传动系统、车辆舒适性或发动机控制等， 都需要通过软件手段保持隔离。”

对于这些汽车原始设备制造商来说，一个有趣的挑战开始出现，特别是对于特斯拉和Waymo来说，挑战来源于布线本身。“半自动驾驶汽车上传感器和系统的数量激增使得布线成为最重的子系统之一。对于需要减轻多余重量的电动汽车来说，由于平衡了汽车电池增加的重量，这个问题将变得更加复杂。因此，许多汽车制造商正在探索新技术，包括MIPI控制器，以尝试限制所需的布线。区域架构通过保持每个车辆区域的网关靠近它们控制的ECU和传感器，而网关通过主网络相互通信，从而本质上解决了布线问题，”Kouthon说。