自动驾驶
近日美光科技汽车系统架构高级总监Robert Bielby接受了电子产品世界专访，介绍自动驾驶和智能座舱的发展趋势以及对内存和存储器件的新要求。
#1、自动驾驶的技术趋势
1）自动驾驶汽车，甚至是普通的ADAS或者智能汽车，正在变成车轮上的数据中心。
自动驾驶汽车需要处理海量数据，这类汽车预计平均每天会产生20 TB的数据。再加上在车载信息娱乐（IVI，in-vehicle infotainment）和ADAS中都需要使用的人工智能（如手势识别、自然语言处理、计算机视觉、目标检测和识别），还有高清显示屏、自适应巡航控制、语音助手和其他数字化座舱功能，汽车需要在瞬间整合并分析这些数据，对内存和计算的需求也因此呈指数级增长。
实际上，自动驾驶汽车，甚至是普通的ADAS或智能汽车，正在变成车轮上的数据中心。这些新兴的汽车技术都推动了对更多DRAM和存储的需求。事实上，Gartner预测汽车内存市场将在2024年增长到63亿美元，比2020年的24亿美元增长了1倍多。
同样重要的是，即使在处理和存储这些海量的数据和媒体时，这种内存和存储器也要尽可能的保持低功耗和节能，否则驾驶员将不得不经常给电动汽车充电或者给汽车加油——这既昂贵又不方便，而且不环保。
为保证续航里程，汽车原始设备制造商和供应商需要使用低功耗、节能的内存。LPDDR5出色的能效有助于提升续航里程，降低排放，实现更为环保的交通出行，推动自动驾驶的未来更加可持续发展。
2）完全自动驾驶需要非常高的实时人工智能计算性能。
如今，自动驾驶汽车的量产已“指日可待”。然而，要实现这一愿景，需要处理来自用于检测、识别、跟踪和预测道路上物体行为的各种传感器的大量数据。单个高分辨率摄像头传感器可以产生1.4 GBps的数据。一辆完全自动驾驶的汽车有40多个传感器，这些传感器每秒可产生超过50 Gb数据。完全自动驾驶需要非常高的实时人工智能计算性能，最高可达每秒500T（万亿）次运算（ToPS）。
与上一代LPDDR4x相比，LPDDR5 DRAM的数据访问速度提高了50%，能效提高了20%以上，满足了数据密集型需求，使智能车辆具备了近乎实时的边缘处理能力。这种低延迟和高带宽对于快速处理来自当今互联汽车多个传感器和数据源的数据至关重要，例如雷达、激光雷达、高分辨率成像、车内联网、5G网络和高分辨率雷达等。
3）随着汽车越来越依赖软件，高性能5G连接和系统级安全将愈发重要。
随着汽车越来越依赖软件，所包含的代码超过3亿行，为了保持最新更新和增强功能，支持空中下载（OTA，over-the-air）更新是必不可少的。这也是支持软件即服务（SaaS）等功能的关键所在，利用这些功能，自动驾驶和其他功能可以通过每月订阅和软件下载来实现。对于MaaS，用户个人习惯将存储在云中，在驾驶员进入自己的车辆或者租用同一品牌的车辆时，便能检索出其用户使用习惯。要实现这些功能，高性能5G连接和系统级安全将是至关重要的，甚至是不可或缺的。美光独特的安全解决方案Authenta提供了基于可信根的安全功能，是专门针对这种复杂边缘计算环境需求而开发的。
4）功能安全的技术趋势
到目前为止，车用DRAM解决方案还没有按照功能安全以及ISO26262标准要求进行专门的设计和/或严格的评估。
美光符合安全要求的LPDDR5功能超越了标准的JEDEC和标准的汽车产品要求。美光业界首款符合ISO26262安全标准的DRAM经过了硬件评估，满足最高级别的ASIL标准，即ASIL D，完全符合JEDEC标准并具备同类最佳的汽车级品质。美光还为LPDDR5产品添加了一组安全功能，可帮助客户检测现场随机硬件故障。美光提供了一套全面的安全相关文档，包括硬件评估报告、评估报告、安全应用说明、安全分析报告（FMEDA摘要）和签署NDA后的PIN FMEA。
我们符合功能安全标准的LPDDR5和产品文档简化了系统设计，并帮助客户更快地履行复杂的合规要求。最终，这缩短了一级汽车供应商的产品面市时间，并帮助原始设备制造商尽快设计安全、智能的汽车。在竞争激烈的市场中，这种竞争优势是非常关键的。
#2、 智能座舱的趋势
ADAS和功能丰富的座舱是当今半导体产品增长的主要推动力，远远领先于全自动驾驶汽车。
尽管自动驾驶（AD）风头正盛，但重要的是要认识到，ADAS和功能丰富的座舱是当今半导体产品增长的主要推动力，远远领先于全自动驾驶汽车。汽车内部/驾驶舱和“车内体验”（IVE，In-Vehicle Experience）已成为影响消费者购买决定和汽车厂商（OEM）品牌特质的主要因素。
消费者希望能更好的联网以方便访问信息，获得类似智能手机的无缝用户体验，并为他们喜爱的所有智能手机应用程序提供本地车载支持。数量越来越多、尺寸越来越大的高分辨率显示屏应支持这些应用程序，提供身临其境的体验。汽车厂商认识到，人们关注的重点从实际驾驶体验转移到基于个人品味、娱乐和工作效率的体验，自动驾驶汽车的未来更看重信息和乘客体验都非常丰富的座舱，因此，车内体验的创新将有增无减。
美光的深厚专业知识源自与汽车客户的紧密合作，即为支持ADAS、车载信息娱乐、数字化座舱和机器学习的系统架构设计内存方面的合作。
我们在全球范围内与汽车制造商、一级供应商和芯片组供应商有着密切的合作伙伴关系。这种合作通常从产品的系统架构定义阶段的早期开始，一直延伸到客户/合作伙伴产品的设计、测试和部署阶段。我们在全球拥有多个专门的工程实验室，位于主要的汽车设计中心，在那里我们提供直接的工程支持，保证我们的客户和合作伙伴能够以最短的上市时间和最低的风险设计和交付同类最佳的产品。
1）车载信息娱乐系统正与仪表盘集成，这使得功能安全愈发重要。
当今的汽车对快速存储并处理大量数据的要求越来越高。汽车厂商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压力。而现在，让人意想不到的新趋势出现了。车载信息娱乐系统，其引人入胜的高分辨率屏幕和功能越来越像智能手机了，而它的功能不再只是为了好玩。设计人员将车载信息娱乐系统与仪表盘集成，以实现符合功能安全要求的更为关键的系统。
这样集成主要是为了降低成本和简化架构，以加速实现创新。尽管这种集成是有益的，但也要考虑功能安全的要求。仪表盘中的某些信息用于提醒驾驶员注意车辆功能，其中一部分信息可能会对车辆和乘客安全产生影响，因此需要符合严格的合规要求。
基于对汽车市场以及内存在安全应用中重要作用的深入了解，美光近期推出业界领先的汽车功能安全内存系列解决方案，是下一代车载信息娱乐系统应用的理想解决方案。功能安全解决方案进一步彰显了美光30年来致力于为汽车市场提供领先解决方案的承诺，反映了公司在各个领域的广泛投入。
美光新的车用LPDDR5内存是我们更广泛的汽车兼容系列产品中的第一款产品，被认为适用于任何ASIL等级的安全系统，是下一代基于域的车载信息娱乐系统应用的最佳选择。美光的LPDDR5产品附有硬件评估报告，由独立的第三方、业界公认的咨询公司exida进行评估。根据exida的分析结论，该产品适用于最高级别系统，包括等级最为严格的ASIL-D。
2）随着IVI系统的集成，集中式存储在交互式座舱中变得越来越重要。
IVI 系统的架构通常是与仪表盘架构分开的。尽管目前已有的系统为增强用户体验做出了不懈的努力，但还是未能跟上消费者期待的创新水平——例如类似于智能手机的体验。我们面临的一个关键挑战是：无法在车辆交付后重新配置和更新系统。
集中式存储有利于实现功能系统之间的数据共享。它也是创造交互式和个性化用户体验的基础，而这正是消费者期待的车内体验。车用SSD可以提供丰富的功能，包括高速、功能数据隔离、加密数据保护、安全远程重新配置等，位密度单价（price-per-density）也和分立的存储设备（如UFS）差不多，这将显著改变未来的设计格局，带来更多可能性。除了消除了设计冗余之外，由于采用了小尺寸球栅阵列（BGA）封装，SSD只需要很小的PCB面积。
此处讨论的集中式存储和汽车级SSD的解决方案将应用于2023年及以后的下一代架构中。这项创新不仅适用于IVI，还适用于主要汽车厂商及合作伙伴的自动驾驶和中央计算架构。
#3、美光有完整的内存解决方案
对于当前和未来的智能汽车来说，完整的内存技术是成功的关键。我们针对智能汽车的解决方案包括如下。
● 我们的NOR提供了快速启动功能，这些功能通常是倒车影像等需要即时启动性能的应用所需要的。
● 全套符合汽车标准的DRAM系列，包括为计算密集型ADAS应用提供高带宽解决方案的LPDDR5/5X和DDR4，以及用于IVE和ADAS的LPDDR4/4X。
● 美光提供一系列符合汽车标准的管理NAND解决方案，包括eMMC、UFS和PCIe SSD等，可用于整个车辆，满足ADAS、IVE的扩展存储需求。
● 此外，美光还拥有一系列符合汽车标准的多芯片封装（MCP）内存，将高密度内存和存储集成在一个紧凑的封装中。我们的多芯片封装为如智能相机和远程信息处理这样空间受限的应用提供了DRAM和NAND的完美组合。紧凑的外形封装可用于进一步增强功能，由于采用了堆叠、紧密耦合的组件，与使用分立元件相比，帮助制造商节省了50%以上的印刷电路板空间，并优化了成本。美光的多芯片封装也针对汽车应用进行了优化，经测试能够承受自动驾驶汽车的极端温度。
来源：Micron美光科技
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作者：安森美半导体全球汽车策略和业务拓展副总裁Joseph Notaro
自动驾驶的技术协作有助于促进自动驾驶和证明其是安全、高效和可行的。
自动驾驶汽车(AV)正迅速从炒作走向现实。Emerj最近的报告记载了11家最大的汽车厂商计划，其中本田、丰田和雷诺日产最早将于明年开展计划。然而，很明显，部署批量生产的自动驾驶汽车比传统汽车有更多的要求。自动驾驶需要与驾驶员、其他车辆、基础设施进行积极的交互，并且需要更多的验证。仅仅一个参与者是不能完成的，还需要自动驾驶生态系统中不同参与者之间的合作。最近的技术协作，如3M的下一代数字化智能代码签名技术和NVIDIA的DRIVE Constellation™仿真平台，已经表明生态系统在实现自动驾驶汽车方面的重要性。
目前取得了一些进展，尽管发生了一起引人关注的事故，3+级系统的安全记录仍然表现出色。事实上，加州机动车管理局(DMV)对所有在其道路上测试自动驾驶汽车的公司编制并公布人为干预的统计数据；去年，Waymo的汽车行驶了120万英里，干预率为每11,018英里干预1次。这一速度不仅接近2017年的一半，而且正迅速接近美国年平均里程 (13,476英里)，是英国年平均里程(7,134英里) 的1.5倍以上。
传感器进展
自动驾驶车辆的核心是感知技术。配以车辆之间、车辆与基础设施通信系统之间的低延迟以及由强大的基于人工智能(AI)的处理器诠释的组合数据。
有3种核心传感器技术：
- 激光雷达(LiDAR): 用于深度映射。目前的系统可超过100米距离，具备宽视场
- 雷达：用于运动测量(达300km/h)，物体检测和跟踪范围达300m
- 摄像机: 用于识别和分类
虽然并非所有车辆都将使用相同的传感器组合(一些目前只使用雷达和成像，而另一些则使用LiDAR和成像)，但每增加一个传感器都提供更多的数据，并通过传感器融合互为补足，大大提高了整个系统和车辆的准确性、安全性和可靠性。
每种核心传感器技术都在不断地进步。安森美半导体得益于新一代硅光电倍增管(SiPM)和单光子雪崩二极管(SPAD)方案，正使LiDAR系统能够探测更远的距离，即使是低反射率目标，同时能减小系统的尺寸和成本。公司正在开发雷达技术，以相同的IC同时在短距离和远距离模式下工作，提高精度，降低功耗，减少器件数。在成像方面，传感器如安森美半导体的Hayabusa系列等正提供更广泛的分辨率选择，以满足自动驾驶车辆的多种需求。
由于先进像素结构的开发，Hayabusa系列产品还采用了领先业界的超级曝光模式，支持超过140 dB的高动态范围(在包含非常暗和非常亮区域的具有挑战性的场景中提供高质量的图像)，同时抑制LED闪烁 (LFM)，以减少日益流行的LED车辆、道路标志和路灯光源的闪烁。
在传感器技术和自动驾驶车辆生态系统方面取得进展的另一个重要例子是车辆将能够与道路基础设施本身进行通信。这可能是至关重要的，例如，能够提醒车辆注意危险的道路状况或前方发生的事故。
一个自动驾驶生态系统可以通过定义和便利车辆与道路网络通信的方式来提高自动驾驶车辆的高效和安全性，从而获得危险状况或前方事故的警告。短距离无线通信是实现这一目标的关键一环，但要在整个道路网络中部署，成本也很高，而且很容易遭到黑客攻击，因此需要建立安全机制和网络安全方案。
因此，3M也转向了一种基于视觉的方法，最近宣布与安森美半导体合作以帮助改善那些配备自动驾驶功能的车辆的导航。这可与主要道路上的无线通信系统一起实施；在较小的道路和临时路线上部署无线基础设施可能不太可行。
图像传感器现在能够“看到”的范围远远超过人类驾驶员，通过与3M共同开发图像传感器，可使用信号传递更多的信息，以进一步协助驾驶员超越传统的先进驾驶辅助系统(ADAS)，并为迈向自动驾驶铺平道路。合作的成果曾在1月份的CES上展出，安森美半导体的AR0234AT CMOS图像传感器集成3M的智能代码签名技术。
安森美半导体视觉技术的增加不仅提高准确性，提供了冗余，并能在不能实行无线系统的情况下部署车辆到基础设施的通信；这类系统的可视性还有助于在公众中揭开这类技术的神秘面纱，从而有助于提高消费者对自动驾驶汽车技术的信任。
自动驾驶车辆的处理器面临着相当大的计算挑战，不仅要融合不同传感器的输出，而且还要处理这些传感器(特别是视觉系统)产生的大量数据。因此，生态系统对于指导各公司的技术开发和减轻汽车处理器的压力至关重要。
这种开发生态系统平台的一个典型例子是NVIDIA DRIVE，这是个完整的硬件和软件生态系统，使系统开发人员能够协作和利用先进的开发系统，加速自动驾驶车辆的设计和生产。DRIVE结合深度学习、传感器融合和周边视觉，以改变驾驶体验，并符合可能最高的安全标准ISO 26262 ASIL-D功能安全。
实施这生态系统的一个例子在3月份的GPU技术大会上展出，NVIDIA和安森美半导体演示了一个开放的、基于云的平台，提供从图像传感器到NVIDIA DRIVE Constellation的实时数据。这支持对大规模测试和验证的仿真，以加速开发安全、强固的无人驾驶车辆的进展。
总结
交通业正在经历颠覆性的变革。几乎所有车厂的自动驾驶车辆都将在未来几年投产，这将为驾驶和社会带来许多益处，尤其是道路交通事故的大幅减少。半导体是推动新兴交通模式创新的核心。技术进步迅速，但复杂性和困难也呈指数增长。汽车公司、技术公司、大学和政府必须协作，以安全、可靠和及时地部署自动驾驶车辆。生态系统的开发对于引导和加速发展以及证明自动驾驶汽车是安全、高效和可行的至关重要。www.onsemi.cn
关于安森美半导体
安森美半导体(ON Semiconductor，美国纳斯达克上市代号：ON)致力于推动高能效电子的创新，使客户能够减少全球的能源使用。安森美半导体领先于供应基于半导体的方案，提供全面的高能效电源管理、模拟、传感器、逻辑、时序、互通互联、分立、系统单芯片(SoC)及定制器件阵容。公司的产品帮助工程师解决他们在汽车、通信、计算机、消费电子、工业、医疗、航空及国防应用的独特设计挑战。公司运营敏锐、可靠、世界一流的供应链及品质项目，一套强有力的守法和道德规范计划，及在北美、欧洲和亚太地区之关键市场运营包括制造厂、销售办事处及设计中心在内的业务网络。更多信息请访问http://www.onsemi.cn。
• Arm以引领安全为己任，加速自动驾驶技术在大众市场部署
• Arm “安全就绪”（Safety Ready）计划：协助Arm芯片合作伙伴开发车用SoC
• 分核-锁步（Split-Lock）：在应用处理器中首次搭载具有颠覆性的安全创新
• 针对7纳米制程进行优化，Cortex-A76AE是全球第一款具有集成安全、高性能、领先效率和防护等IP选项的自动驾驶级处理器
2018年9月28日 – Arm宣布推出 “安全就绪”（Arm Safety Ready）计划，及全球首款集成功能安全的自动驾驶级处理器——专为汽车行业设计的全新产品Arm Cortex-A76AE。该处理器搭载分核-锁步（Split-Lock）技术，这也是在应用处理器中首次集成具有颠覆性的安全创新技术。
对于那些明显的技术因素，无论是控制自动驾驶系统的各个方面还是在确保乘客信赖自动驾驶方面，安全都是其中汽车主机厂考量的重中之重。如果消费者无法信任其车辆的自动驾驶系统是安全的，那么这种技术在大众市场的普及将会很缓慢。
自动驾驶要消除的正是人为因素，即驾驶员所犯的错误。考虑到所有事故中有94％是由驾驶员的失误导致，因此预计全自动驾驶将显著减少事故数量和死亡人数。这也是为什么在开发自动驾驶级SoC和系统时，安全绝不可作为发生事故之后的措施，而将其置于次要于性能、能效和防护的位置。然而不幸的是，目前致力于实现L5级的自动驾驶原型车辆通常基于高能耗和代价不菲的数据中心CPU，其中甚至连最基本的功能安全都是缺失的。
多年来，Arm一直将安全放在首位，正因如此，Arm的 IP得以在ADAS（高级驾驶员辅助系统）应用芯片中占据高达65％的市场份额。Arm的汽车生态系统可通过最新的ISO认证获得业界最广泛的功能安全IP。为进一步确保Arm的芯片合作伙伴在安全性方面领先一步，Arm宣布推出Arm“ 安全就绪”计划，该计划集中了Arm在安全领域大量投入的成果，有助于加快Arm芯片合作伙伴和整个汽车供应链的开发进度，从而将更安全的产品以更快的速度推向市场。
Arm在安全领域的领先优势并不止于整合最新的认证和标准。Arm同时推出首款集成功能安全的自动驾驶级处理器——全新产品 Arm Cortex-A76AE，专为汽车行业设计。该芯片搭载 分核-锁步（Split-Lock）技术，是一款具有颠覆性的安全创新，并首次在应用处理器中得以实现。
为更高级别的自动驾驶实现“安全就绪”
“安全就绪”计划中包括Arm现有的安全产品以及全新产品或未来产品，这些产品的开发采用严格的功能安全流程，包括支持ISO 26262和IEC 61508标准的系统流程和开发。“安全就绪”计划提供一站式软件、工具、组件、认证和标准，可为Arm合作伙伴简化并降低整合功能安全的成本。凭借“安全就绪”计划，合作伙伴和汽车主机厂可以确保其SoC和系统具有自动驾驶应用所需的最高级别功能安全。
Cortex-A76AE：全球首款集成功能安全的自动驾驶级处理器
Cortex-A76AE专为汽车行业设计，针对7纳米工艺节点进行了优化，是一款颠覆性的全新处理器。其中AE代表“汽车增强型”，任何带有AE标志的Arm IP都将包含满足车载应用的特定功能。
自动驾驶需要更高层级的处理能力，其中内在的安全性将是标配。Cortex-A76AE作为业界首款具有分核-锁步功能的高性能应用处理器，结合了自动驾驶应用所需的处理性能和高汽车安全完整性。虽然分核-锁步功能对业界而言并不陌生，但Arm率先将其引入专为高性能汽车应用而设计的处理器，例如自动驾驶。
分核-锁步功能可实现以下性能：
• 具备以往锁步CPU部署中无法实现的灵活性
• SoC中的CPU群集可配置成“分核模式”以实现高性能，其中群集中的两个（或四个）独立CPU可用于各种任务和应用程序
• 若配置成“锁步模式”下，CPU将处于锁步状态，在群集中创建一对（或两对）锁步的CPU，以实现更高的汽车安全完整性应用
• CPU集群可在硅片生产后配置为在任一模式下混合运行
凭借Arm在高能效计算领域的领导地位，选用Cortex-A76AE的汽车主机厂还可在其原型车辆中设计仅需瓦级而非千瓦级能耗的自动驾驶系统。低能耗还可以实现更加节能地使用车辆电池电量，同时结合热效率提升计算能力的封装，进而延长车辆续航能力以降低行驶成本。
正如Arm一贯的开发思路，从整体系统的角度思考，对Cortex-A76AE进行完善。Arm正向业界推出全新的汽车增强型系统IP，用于设计全面的自动驾驶级SoC。全新CoreLink GIC-600AE、CoreLink MMU-600AE和CoreLink CMN-600AE可提供高性能的中断管理、扩展虚拟化和内存管理等关键功能，以及连接多个CPU集群扩展安全多核系统的功能。这些产品旨在实现高性能系统的同时，又将汽车安全完整性从ASIL-B级别提升至ASIL-D级别，并支持分核-锁步功能和嵌入到Cortex-A76AE设计之中的功能安全系统功能。
唯有Arm汽车生态系统方能提供的可扩展性
随着自动驾驶系统的软件复杂性和运算容量急剧增加，开发成本呈指数级增长态势。根据了解到的背景，预计L5级自动驾驶车辆将需要10亿行代码，相比波音787梦想飞机（Boeing 787 Dreamliner）需要的代码仅为1400万行。Arm与其强大的汽车开发人员生态系统正致力于通过通用架构简化汽车软件堆栈的各个层面及相关开发工具，从而实现成本最优。
Arm的汽车IP路线图
Cortex-A76AE是“汽车增强型”处理器路线图中的第一款产品，它将提供业界最全面的功能安全IP产品组合。全新路线图包括“Helios-AE”和“Hercules-AE”系列，都将针对7纳米制程进行优化。随着这些产品相继推出，更多细节将会随之公布。
自1996年以来，Arm一直为汽车应用设计芯片，目前也只有Arm能够解决整车所有元件的计算需求。正因如此，全球前15大汽车芯片制造商都是Arm的授权厂商，而基于Arm架构的芯片为当今65%的ADAS应用和85%的IVI应用提供驱动。通过为行业提供高安全性、自动驾驶级别的计算解决方案，Arm及其生态系统确保安全性不再是发生事故之后的措施，并帮助汽车主机厂赢得消费者信任，推动安全与全自动驾驶车辆的全面普及。
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