1.智能化转型加速,软件定义汽车已成定局
随着新一代消费者比例逐步增加, “Z 世代”、“她经济”等个性化需求越来越凸显。当前用户的关注点逐步从汽车的机械属性转向汽车的智能化属性。越来越多的厂商开始重视用户体验,从车身设计、智能化服务、自动驾驶功能等多角度提升用户驾乘感受。同时,车辆本身也已经从代步交通工具向智能移动空间转变,车辆数字化转型已成行业共识。随着用户智能化体验需求的不断提升、政策的持续推进、行业的高度重视,汽车智能网联技术发展迅速,智能汽车市场规模及渗透率显著提升。相关数据显示,2022 年 Q1 L2 级且可 OTA 升级的智能汽车销量同比环比大幅上升,渗透率超 20%。预计至 2025 年渗透率超 40%。
2.智能驾驶高速渗透,硬件价值链逐渐凸显
软件定义汽车已成共识,硬件是技术基石。为实现汽车智能化的提升,软硬件缺一不可,优质的传感器、芯片等硬件是软件定义汽车的基础。感知方面,单从软件方面提升难度较大,需要更多更优质的传感器获取更加充分和准确的感知信息,以达到对性能和安全的快速提升。决策方面,分布式架构在计算能力和通讯带宽等方面的限制,制约了汽车智能化的发展,需要高性能的自动驾驶芯片和 DCU 进行整合,提升算力和算力利用率。因此大量主机厂在相关领域加速布局。
3.以“芯片存储”为大脑中枢的神经网络,成为算力引擎
早期自驾域控制器受硬件限制,采用四芯片方案,包含安全核、前视核、环视核、融合核,典型产品是zFAS。后将感知的前视核和环视核进行融合,产生了 MCU(安全核)+MPU(性能核)+FPGA(融合核)的三芯片方案,主要产品为通用 super curise。随着性能核性能的进一步提高,逐渐取代了融合核的功能,目前主流方案为 MCU+MPU 的双芯片方案,如 DASy 等。目前出现进一步融合趋势,较新的 MPU 产品内部集成了 MCU 芯片,支持 ASIL-D 功能安全。自驾域控制器架构逐渐向高集成、高算力、多接口发展。由于分布式 ECU 系统独立,多传感器难以协同工作,数据融合困难,自驾域控制器随之而生。其集成度更高,能够支撑更复杂的传感器融合算法,实现更高级别的自动驾驶。
高性能计算平台是汽车智能化发展的硬件保障。自驾域控制器承担高级辅助驾驶及自动驾驶数据的处理、运算和传输,需要汇集各类传感器、高精地图甚至路端的数据信息,进行整合、处理、运算、路径规划,最终将计算结果发送到执行模块进行车辆的控制,对算力、算法要求较高。随着智能驾驶功能的不断推出、安全性和性能的逐步提升,高算力的 SOC 芯片、AI 计算平台和图像处理能力成为智能驾驶发展的基础。同时,为了保证未来软件在不断迭代中不受到硬件的制约,需要提前预埋足够强力的芯片来保证软件的持续性 OTA 升级顺利进行。目前域控制器厂商仍在不断提升产品性能,研发更高算力、更高性能利用率产品。据预计,L4 级别自动驾驶将需要 500+TOPS 的算力、200K DMIPS 的 CPU 速度;L5 需要 1000+TOPS 和 500K DMIPS。
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