Членове

Глобален и китайски доклад за изследване на SoC за автономно шофиране за 2023 г.: Популярността на ChatGPT показва насоки за развитие на автономното шофиране

Интегрирането на шофиране и паркиране стимулира индустрията, а изчисленията в паметта (CIM) и чиплетите водят до прекъсване на технологиите.

Публикуваният „Изследователски доклад за SoC за автономно шофиране, 2023 г.“ подчертава основните SoC за автономно шофиране и стратегии за внедряване на системи на производителите на автомобили и 9 задгранични и 10 китайски доставчици на SoC за автономно шофиране и обсъжда следните ключови проблеми:

Анализ и перспективи за автономно управление на SoC и стратегии за внедряване на системи на OEM производители;
Стратегия за приложение и конфигурация на SoC за автономно шофиране в интеграция шофиране-паркиране;
Тенденции в приложението на SoC за автономно шофиране в интеграция в пилотската кабина;
Готови SoC решения, препоръчани за автономно шофиране;
Избор на продукти за автономно управление на SoC и анализ на разходите;
Възможно ли е OEM производителите да произвеждат свои собствени чипове (самоуправляващи се SoC)?
Приложение на чиплета в SoC за автономно шофиране;
Приложение на изчисления в паметта (CIM) в SoC за автономно шофиране.

На пазара за интегриране на шофиране и паркиране, решенията с една и няколко SoC имат свои целеви клиенти.

На този етап Mobileye все още доминира в началното ниво L2 (интелигентна мушка всичко в едно). В близко бъдеще новите продукти като TI TDA4L (5TOPS) представляват предизвикателство за Mobileye в L2. За интегрирането на L2+ шофиране и шофиране-паркиране, повечето от производителите на автомобили в момента приемат мулти-SoC решения. Примерите включват „двоен FSD“ на Tesla, „троен Horizon J3“ на Roewe RX5, „Horizon J3 + TDA4“ на Boyue L и Lynk & Co 09 и „двоен ORIN“ на NIO ET7, IM L7 и Xpeng G9/P7i между другото .

Според плановете за внедряване на производството на OEM производителите и доставчиците от ниво 1, за лека (рентабилна) интеграция на шофиране и паркиране, обединяването на домейните за шофиране и паркиране усложнява дизайна на интегрираната система и поставя по-високи изисквания към модела на алгоритъма, изчислителните мощност на извикващия чип (мултиплексиране с разделяне на времето), изчислителна ефективност на SoC и разходи за SoC и материали за контрол на домейна.

Икономически ефективни единични SoC решения: За леки автомобили на стойност 100.000 200.000-2023 3 RMB, масовото производство и внедряването на решения ще достигнат своя връх през 5 г. Единичните SoC интегрирани решения за шофиране и паркиране обикновено използват Horizon J4/J4, TI TDA4VM /TDA1VH/TDA1000VM-Q1000 Plus и чип от черен сусам AXNUMX/AXNUMXL.

Интеграцията за шофиране и паркиране от висок клас изисква достъп до повече камери с по-висока резолюция, както и 4D радар и LiDAR. Моделът на невронната мрежа BEV+Transformer е по-голям и по-сложен и дори може да се наложи да поддържа обучение на локален алгоритъм, така че изисква достатъчно висока изчислителна мощност, CPU изчисления до поне 150 KDMIPS и AI изчисления до най-малко 100 TOPS.

Интеграцията на високо ниво на шофиране и паркиране е насочена към висококачествени нови енергийни превозни средства на цена от поне 250.000 XNUMX RMB, с ниска ценова чувствителност, но по-високи изисквания за консумация на енергия и ефективност на AI чипове. По-специално чиповете с висока изчислителна мощност оказват влияние върху обхвата на издръжливостта на новите енергийни превозни средства, така че доставчиците на чипове трябва да въведат повече и по-модерни процеси и по-енергийно ефективни чипове.

Популярността на ChatGPT показва посоките на развитие на автономното шофиране: базови модели и висока изчислителна мощност. За големи невронни мрежови модели като Transformer, изчислението ще се умножава средно 750 пъти на всеки две години; за видео, обработка на естествен език и модели на реч изчисленията ще се увеличават средно 15 пъти на всеки две години. Възможно е законът на Мур да престане да се прилага и „стената за съхранение“ и „стената за консумация на енергия“ да се превърнат в ключови ограничения за разработването на AI чипове.

CIM AI чиповете ще бъдат нова технологична опция за автомобилните производители.

В областта на SoC за автономно шофиране, Houmo.ai е първият доставчик на AI CIM чипове за автономно шофиране в Китай. През 2022 г. той успешно облекчи първия в индустрията чип с високо изчисление CIM AI, върху който моделът на интелигентния алгоритъм за шофиране работи гладко. Този тестов пример използва 22nm процес и може да се похвали с изчислителна мощност от 20TOPS, която може да бъде разширена до 200TOPS. Забележително е, че коефициентът на енергийна ефективност на неговия изчислителен модул е 20TOPS/W. Известно е, че Houmo.ai скоро ще представи готов за производство CIM чип за интелигентно шофиране и ние ще споделим представянето му в доклада.

В бъдеще, както при захранващите батерии, чиповете ще се превърнат в инвестиционна гореща точка за големите OEM производители.

Дали OEM производителите правят чипове е изключително спорен въпрос. В индустрията е широко разпространено мнението, че, от една страна, производителите на оригинално оборудване не могат да се конкурират с компаниите за проектиране на интегрални схеми по отношение на скорост на разработка, ефективност и производителност на продукта; от друга страна, само когато доставката на един чип достигне поне един милион единици, разходите за разработка могат непрекъснато да се намаляват, за да го направят достъпен.

Но в действителност чиповете играят абсолютно доминираща роля в интелигентно свързаните нови енергийни превозни средства по отношение на производителност, цена и сигурност на веригата за доставки. В сравнение с типичното превозно средство, задвижвано с гориво, което се нуждае от 700-800 чипа, едно ново енергийно превозно средство се нуждае от 1.500-2.000 единици, а високоавтономното ново енергийно превозно средство също се нуждае от до 3.000 единици, някои от които са високо ценени, скъпи чипове които може да са в недостиг и дори да са изчерпани.

Очевидно е, че големите OEM производители не искат да бъдат обвързани с един доставчик на чипове и дори вече са започнали да произвеждат чипове самостоятелно. В случая на Geely автомобилният производител генерира 7nm SoC за пилотската кабина и ги инсталира в превозни средства, както и залепи IGBT. SoC за автономно шофиране AD1000, разработен съвместно от ECARX и SiEngine, се очаква да бъде регистриран най-рано през март 2024 г.

Очакваме, както при захранващите батерии, чиповете да се превърнат в инвестиционна гореща точка за големите производители на оригинално оборудване, за да укрепят основните си възможности. През 2022 г. Samsung обяви, че ще прави чипове за Waymo, подразделението на Google за самостоятелно управление; GM Cruise също обяви независимото разработване на самоуправляващи се чипове; Volkswagen обяви, че ще създаде съвместно предприятие с Horizon Robotics, китайски доставчик на SoC за автономно шофиране.

Техническите бариери пред производството на чипове не са особено високи. Основният праг е достатъчен капитал и придобиване на поръчки. Индустрията на чипове сега възприема модела на блоково изграждане, т.е. закупуване на IP за изграждане на чипове, включително CPU, GPU, NPU, съхранение, NoC/bus, ISP и видео кодеци. В бъдеще, тъй като екосистемите и процесите на чиплетите се подобряват, прагът за независимо разработване на самоуправляващи се SoC ще бъде много по-нисък за производителите на автомобили, които ще трябва само директно да закупят формите (IP чипове) и след това да ги пакетират, без да е необходимо да купуват IP.

В дългосрочен план OEM производителите с милиони продажби са в състояние сами да произвеждат чипове.

Ключови обхванати теми:

1 пазарни и конфигурационни данни за SoC за автономно шофиране
1.1 Размер на пазара и пазарен дял на SoC за автономно шофиране
1.2 Схеми за внедряване на SoC за автономно управление на OEM производители
1.3 Стратегия на приложението и конфигурация на SoC за автономно шофиране при интеграция шофиране-паркиране
1.4 Тенденции в приложението на SoC за автономно шофиране в интеграция в пилотската кабина

2 Избор на SoC и цена за автономно шофиране
2.1 Сравнение на характеристиките между доставчиците на SoC за автономно шофиране и техните готови решения
2.2 Избор на SoC за автономно шофиране
2.3 Разходи за автономно управление на SoC

3 Тенденции за развитие на SoC за автономно шофиране
3.1 Възможно ли е OEM производителите да произвеждат самостоятелно чипове (самоуправляващи се SoC)
3.2 Приложение на чиплета в SoC за автономно шофиране
3.3 Приложение на Computing In Memory (CIM) в SoC за автономно шофиране

4 Глобални доставчици на чипове за автономно шофиране
4.1 Nvidia
4.2 Mobileye
4.3 Qualcomm
4.4 TI
4.5 Ренеса
4.6 Амбарела
4.7NXP
4.8 Xilinx
4.9 Тесла

5 китайски доставчика на чипове за автономно шофиране
5.1 Horizon Robotics
5.2 Технологии на Black Sesame
5.3 Полузадвижвания
5.4 Huawei
5.5 HOUMO.AI
5.6 Chiplego
5 .7 Кунлунсин
5.8 RHINO
5.9 Dahua Leapmotor Linxin
5.10 Cambricon SingGo