ST的自动驾驶芯片之路,可以走多远

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作为芯片领域巨头的意法半导体在,在汽车领域有鼎鼎大名的STM系列微处理器,逻辑IC,以及信息娱乐处理单元。在自动驾驶时代,更是联合Mobileye研发生产了EyeQ系列ADAS芯片。

视觉处理芯片是自动驾驶芯片阵列中重要的一环,由于可以同雷达等传感器形成互补,基于深度学习的视觉识别处理,在道路、交通标志、障碍物、行人等识别中重要性愈发凸显。

因此各大厂商也都在争相占领高地,NVIDIA和Mobileye目前是市场翘楚,占据了较大的份额,二者在汽车芯片领域,都是新生。其它传统汽车芯片厂商,正在迎头赶上。

而在即将到来的ADAS普及浪潮中,视觉ADAS方案由于价格低廉,技术成熟,产业链完善,必然会成为OEM首先选择的对象。那么方案商有哪些ADAS主处理芯片的选择呢?OEM又意下如何呢?

Mobileye联合意法半导体推出的EyeQ系列的视觉处理芯片,在自动驾驶CV领域,声名卓著,其中EyeQ4于2016年发布,在其官网上这样显示,EyeQ ® 4是目前市场上最先进的专用视觉计算SoC。

除了能够应付雷达和LIDAR的数据外,还可支持8个摄像头传感器,每秒处理2.5万亿次操作,而功耗仅为3-5瓦。EyeQ4有一组工作在1GHZ的工业级四核MIPS处理器,多个专用的向量微码处理器(VMP),用来应对ADAS相关的图像处理任务。

EyeQ系列的芯片是由Mobileye和ST意法半导体联合生产的,在意法半导体的2017年报中,也提到了双方将继续联合协作,研制2020年将要推出的EyeQ5。

英伟达2016年推出DRIVE™PX2(Autocruise和Autochauffeur,Autochauffeur相当于前者性能X2+ Pascal 架构的独立 GPU),Autochauffeur配置两个SoCs(片上系统)Tegra Parker (Cpu Cores是4个Denver和8个Cortex A57)和两个分离式的Pascal
GPU(单精度计算能力达到8TFlops),支持12路200万像素摄像头每秒60帧的拍摄图像的摄像头数据。

这种可扩展的构架可以配置从运行10瓦特的被动冷却的移动处理器,到用两个移动处理器,以及两个分离式GPU可达到每秒24万亿次深度学习的操作。多个Drive PX 2 平台的并行使用可以实现完全的自主驾驶。

2016年NVIDIA发布Xavier,它是一款完整的片上系统 (SoC),集成了被称为 Volta 的全新 GPU 架构、定制 8 核 CPU 架构以及新的计算机视觉加速器,采用 16nm FinFET 加工技术进行制造。

该处理器提供 20 TOPS(万亿次运算/秒)的高性能,而功耗仅为 20 瓦。充当自动驾驶汽车大脑的 Xavier 在设计上符合 ISO 26262 道路车辆功能安全规定等严格的汽车标准。

NVIDIA和mobileye在ADAS视觉处理中,无疑是最有话语权的,前者代表着算力,后者代表着量产经验,但市场可能暂时不会选择二者。

原因也很简单,前者算力虽高,但价格和功耗都不低,在ADAS领域综合的性价比并没有优势,在消费者市场还属于教育阶段的时候,以一个高价智能驾驶配置入局,结局不会太好。

而Mobileye则相对封闭,且有成熟的从芯片到解决方案的完整链条,价格也不低,对于OEM和Tier1占主导地位的汽车市场,需要在供应链上有充足的可选项,因此Mobileye不会是唯一选项,OEM和Tier1乐见更多的选项出现。

此时,传统汽车电子芯片领域的玩家,就出现了。

以上,是传统汽车芯片领域的玩家,他们都有着在传统视觉处理领域的解决方案,在自动驾驶浪潮席卷而来的时候,他们并没有着急跟风。而是基于原有的芯片基础,进行功能上的适配,满足ADAS的需求。

这些芯片解决方案,基本可以覆盖汽车前视的预警功能需求,且在价格、功耗、量产经验上,都占优势。因此,在未来汽车普及ADAS功能的过程中,他们可能才是真正的食利者。

这些厂商,对于推出符合更高级别自动驾驶算力要求的视觉处理芯片的时间点,都更为保守。甚少谈L4、L5自动驾驶,更多的集中在L3以下的需求,芯片性能也在满足百万像素级图像、视频处理,主频多是1GHz左右的Arm®
Cortex®-A53,辅以完整的开发工具,方便用户上手。

传统厂商在自动驾驶浪潮中的集体低调甚至缄默,是源于对市场以及OEM需求的熟稔于心。没有谁,比他们更清楚气候冷暖了。

 

 

 

 

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