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硬核汽車芯玩家,筑起軟件的高墻

2022-08-11
作者: 杜芹
來源:半導體行業觀察

  自動駕駛硬核“舞臺”已搭好,

  誰來唱戲?

  如果我們把自動駕駛當做一臺戲,那么芯片就是舞臺,芯片的邊界決定了舞臺的大小。所以我們看到現在各大自動駕駛芯片供應商都在追逐大算力。過去幾年,單車的算力需求從幾T、幾百T已經逐漸躍升到千T的量級,算力成為自動駕駛最核心的動力。在算力角逐時代下,國外廠商英偉達的Orin芯片、高通驍龍Ride、Mobileye的EyeQ,國內黑芝麻智能華山系列A1000等百TOPS級別的大算力自動駕駛芯片紛紛在這幾年扎堆兒亮相。

  既如此,自動駕駛的舞臺已經搭好,那么接下來誰來唱戲呢?答案是軟件。隨著汽車不斷向智能化、網聯化方向發展,以單片機為核心的傳統分布式電子電氣架構(EE架構)正在向域控制器架構演進,最終形式將是中央計算平臺架構。在這樣的趨勢下,我們發現,除了在自動駕駛芯片算力這一硬件上的通用性要求之外,汽車行業另外一個很大的變化是,供應商、原始設備制造商和新進入者等都開始向軟件生態過渡。

  我們正在進入一個軟件定義汽車的時代,向域控制器架構的演進也為軟件定義汽車提供了一條很好的路徑。新計算平臺的出現,將改變汽車市場長期以來“重硬輕軟”的局面,重塑軟件價值體系,軟件逐漸占據重要地位。同時,如同當年手機從功能機向智能機的演變,汽車產業鏈也在經歷從“純硬件”向“硬件+軟件服務”的盈利模式轉變的過程。

  汽車中所用的軟件,過往大多是由專門的軟件企業如IBM、Oracle、東軟、中科創達等來提供。但是隨著以前定位為Tier 2的芯片廠商現在逐漸開始轉向Tier 1.5,如今他們不僅提供芯片等硬件,也陸續推出了自己的軟件平臺

  軟件定義汽車,起點是軟件,軟件平臺主要包括操作系統、應用層算法、中間件等。其中操作系統的核心功能是任務調度、設備管理以及將數據從外部傳感器傳輸到芯片中進行后續處理,常用的內核有VxWorks、Unix(IOS)、Linux、QNX;應用程序算法主要負責處理數據;中間件是介于上層應用和底層系統之間的一套軟件框架,負責標準化軟件接口。

  在自動駕駛芯片供應商中,英偉達針對智能駕駛推出了Drive OS操作系統、DriveWorks中間件、DRIVE AV等等;Mobileye則為其EyeQ芯片推出了EyeQ Kit軟件開發套件;在軟硬結合方面,國內自動駕駛芯片廠商也絲毫不示弱,如黑芝麻智能從一開始走的就是軟硬結合路線,目前已發布了山海?人工智能開發平臺,內置50多種AI參考模型庫轉換用例,還有瀚海中間件平臺,完全對標國際大廠,在國內處于領先地位。并且黑芝麻智能還與AUTOSAR經典平臺軟件、嵌入式汽車軟件BlackBerry等展開支持與合作。

  軟件定義汽車時代下,開發工具鏈是否完善是體現自動駕駛芯片易用性的重要指標,只有軟硬件完全解耦,才能激發整個產業鏈的創造力和協同創新的活力。軟件也將成為自動駕駛這個舞臺上唱戲的一員。接下來我們就以軟件平臺中的中間件來加以重點著墨,為何英偉達和黑芝麻智能都選擇推出了自家的中間件平臺,中間件主要用來解決什么問題?其在汽車芯片中所起的作用又是什么?

  中間件之于汽車芯片的意義

  其實,中間件是一個比較寬泛的概念,基本上處于操作系統之上,應用之下的都可以叫中間件,中間件可提供一系列豐富的組件和接口,應用程序可以借助此層提供的接口,訪問操作系統提供的服務。中間件包含很多種,如通信中間件、調度中間件等等。目前大眾的V-Charge項目、奧迪A8等汽車廠商都搭載和部署了高性能的通信中間件,來實現可靠、實時的數據通信。

  在智能駕駛領域,中間件的功能涉及到通信、模塊升級、任務調度、執行管理等多個維度。軟件定義汽車的安全性在很大程度上取決于中間件和底層網絡處理器,兩者相互協同才能實現分布式進程之間的可靠的實時數據通信。

  現在的自動駕駛芯片一般是集成了 AI計算、圖像處理 GPU、音頻處理 DSP、深度學習加速單元NPU、信息安全和功能安全等功能的SoC 芯片系統,其復雜度越來越高。所以就需要中間件來對傳感器、計算平臺等資源進行抽象化處理,對算法、子系統、功能采取模塊化的管理,通過提供的統一接口,讓開發人員能夠專注于各自業務層面的開發。提升系統開發的效率,簡化軟件部署。

  一款芯片研發出來是重要的一步,但好用、易用、能夠釋放出更多的性能才是芯片上車的下一步。自動駕駛是一個跨學科的、軟硬件高度協同優化的系統,芯片能力、中間件能力、算法能力、應用能力都是自動駕駛芯片廠商極其重要的組成部分。

  所以為了能更好的釋放自家芯片的性能,就出現了自動駕駛芯片廠商躬身自研中間件這樣的軟件的現象,而且從企業人才的配比上也可見一斑。目前國內外芯片廠商雇傭軟件人才的占比也越來越高。在整個汽車芯片的產業鏈中,從芯片研發、量產、做成預控器、做成主板再到整車的應用,軟、硬件人才配比基本在4:1~5:1之間,甚至達到6:1。

  與此同時,中間件也是一個很大的市場,據《鯤鵬計算產業發展白皮書》預測,到2023年全球中間件市場空間434億美元,5年復合增長率 10.3%,中國中間件市場空間13.6億美元,5年復合增長率15.7%。

  再亮“軟”實力,黑芝麻智能推出

  瀚海自動駕駛中間件平臺

  作為自動駕駛芯片領域的重要參賽選手,2020年黑芝麻智能發布了單顆芯片算力58-116 TOPS的華山二號A1000,目前A1000系列芯片已處于量產狀態,預計今年上車。

  為了加快華山系列芯片的落地時間,減少部署成本,黑芝麻智能基于華山系列芯片推出了瀚海自動駕駛中間件平臺。據黑芝麻智能指出,相比AP、ROS之類的中間件產品,瀚海自動駕駛中間件的有兩大顯著優點:一是對A1000系列的芯片進行了深度優化,在提供全面功能集成的同時,也能高效發揮黑芝麻智能SoC的性能和特性;二是能讓內外部的客戶專注在自身應用和算法開發迭代方面。

  那么瀚海自動駕駛中間件是如何做到的呢?據黑芝麻智能介紹,它是一款智能駕駛平臺SDK開發包,包含Target(SoC)SDK、X86(Host主機)端SDK、Target(MCU)端SDK,可以支持車端、路端及各種智能駕駛和車路協同場景開發。

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  其中,Target(SoC)SDK提供在SoC上的運行時環境和主機端的編譯環境,實現了異構計算單元實時任務調度器、傳感器接入與管理服務SensorManager、高精度時間同步服務、多傳感器融合服務和ADS診斷服務。BST ADS-Platform所有服務和任務節點的通信都基于BST ADS-COM通信中間件,可以在進程內/進程間/異構計算單元間/跨主機間實現高性能DDS通信,同時可以兼容CyberRT、ROS等中間件生態;

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  X86(Host主機)端SDK包含用于車路協同路側場景的多傳感器標定工具,用于數據錄制、回放、可視化、實時分析的數據編排工具,任務調度、資源監控與可視化的流程編排工具、用于多傳感器融合算法調試、驗證和可視化的傳感器融合集成開發平臺。為了與SoC端進行DDS通信互聯,X86 SDK中提供了DDS環境與二次開發接口;

  Target(MCU)端SDK面向ASIL-D MCU計算平臺,提供MCU端的二次開發SDK包,支持SOME/IP、PTP時間同步(IEEE 1588v2)、UDS on CAN診斷協議和日志系統。此外,Target端SDK中提供了輕量級DDS框架XRCE-DDS,可與X86和BST SoC實現DDS通信。

  在實際部署應用中,瀚海自動駕駛中間件平臺能允許通信組件在芯片的不同進程之間通過零拷貝的方式進行數據傳遞,極大地降低了內存和系統帶寬的占用;再者,該中間件還允許芯片與芯片之間進行通信;并且瀚海將傳感器進行抽象化,通過標準數據結構實現軟硬件解耦;時間同步中間件可以通過調用華山系列芯片的硬件同步機制實現亞微秒級的時間同步。此外,執行管理相關組件提供一系列的診斷機制框架及操作系統的實時性增強,從而提升診斷魯棒性、減少線程間切換開銷。

  所以綜合來看,黑芝麻智能的瀚海自動駕駛中間件一方面有利于芯片自身的性能釋放,同時,也減少客戶上層應用的開發工作量,加快完成部署。值得一提的是,瀚海自動駕駛中間件平臺盡可能地讓相同產品能在不同車型上重復利用,以及讓不同Tier1的產品實現相互兼容,從而大幅度地減少開發成本。

  瀚海自動駕駛中間件的發布將成為黑芝麻智能自動駕駛平臺矩陣中很重要的一部分,也將為其量產上車鋪路。瀚海自動駕駛中間件的發布將成為黑芝麻智能自動駕駛平臺矩陣中很重要的一部分,也將為其量產上車鋪路。不過需要清楚的一點是,黑芝麻智能的自動駕駛芯片本身是開放的,瀚海中間件的推出是為了幫助客戶能夠更快地使用芯片,芯片也是可以支持和適配其它中間件平臺的。

  結語

  自動駕駛的路很長,從自動駕駛概念誕生,到供應鏈企業研發出芯片,再到量產,最后上車,需要產業鏈層層配合,才能最終全面開花,平穩上路。如今來到自動駕駛芯片進入量產決賽的關鍵時間節點,以軟件為中心的戰略將成為自動駕駛芯片廠商角逐的另一個戰場,軟件特性正成為汽車行業關鍵的購買因素和差異化因素,如中間件這樣的承上啟下的軟件將是未來自動駕駛方案中不可或缺的一環。軟件的能力也將在幾年內使汽車芯片行業的參與者脫穎而出,為其在價值鏈上開辟新機遇,并帶來巨大的上升潛力。


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