La integración de conducción y estacionamiento impulsa la industria, y la computación en memoria (CIM) y el chiplet traen consigo la disrupción tecnológica.
El "Informe de investigación de SoC de conducción autónoma, 2023" publicado destaca las principales estrategias de implementación de sistemas y SoC de conducción autónoma de los fabricantes de automóviles y 9 proveedores de SoC de conducción autónoma en el extranjero y 10 chinos y analiza los siguientes temas clave:
En el mercado de integración de conducción y estacionamiento, las soluciones SoC único y SoC múltiple tienen sus propios clientes objetivo.
En esta etapa, Mobileye todavía domina en el nivel de entrada L2 (mira frontal inteligente todo en uno). A corto plazo, nuevos productos como TI TDA4L (5TOPS) presentan un desafío para Mobileye en L2. Para la integración de conducción L2+ y conducción-estacionamiento, la mayoría de los fabricantes de automóviles adoptan actualmente soluciones multi-SoC. Los ejemplos incluyen "doble FSD" de Tesla, "triple Horizon J3" en Roewe RX5, "Horizon J3 + TDA4" en Boyue L y Lynk & Co 09 y "doble ORIN" en NIO ET7, IM L7 y Xpeng G9/P7i, entre otros. .
De acuerdo con los planes de implementación de producción de los OEM y los proveedores de nivel 1, para una integración ligera (económica) de estacionamiento y conducción, la fusión de los dominios de conducción y estacionamiento complica el diseño del sistema integrado y exige requisitos más altos en el modelo de algoritmo, la informática potencia del chip de llamada (multiplexación por división de tiempo), eficiencia computacional del SoC y costos del SoC y materiales de control de dominio.
Soluciones rentables de SoC único: para automóviles de pasajeros con un valor de RMB 100.000-200.000, la producción en masa y la implementación de soluciones alcanzarán su punto máximo en 2023. Las soluciones integradas de conducción y estacionamiento de SoC único generalmente usan Horizon J3/J5, TI TDA4VM /TDA4VH/TDA4VM-Q1 Plus y chip Black Sesame A1000/A1000L.
La integración de estacionamiento en automóvil de alta gama requiere acceso a más cámaras con mayor resolución, así como radar 4D y LiDAR. El modelo de red neuronal BEV+Transformer es más grande y más complejo, y es posible que incluso deba admitir el entrenamiento de algoritmos locales, por lo que requiere una potencia de cómputo lo suficientemente alta, cómputo de CPU de hasta al menos 150 KDMIPS y cómputo de IA de hasta 100 TOPS como mínimo.
La integración de conducción y estacionamiento de alto nivel apunta a vehículos de nueva energía de alta gama con un precio de al menos RMB 250.000, con baja sensibilidad al precio pero requisitos más altos para el consumo de energía y la eficiencia del chip AI. En particular, los chips de alta computación tienen un impacto en el rango de resistencia de los vehículos de nueva energía, por lo que los proveedores de chips deben introducir procesos cada vez más avanzados y productos de chips más eficientes energéticamente.
La popularidad de ChatGPT indica las direcciones de desarrollo de la conducción autónoma: modelos básicos y alto poder de cómputo. Para modelos de redes neuronales grandes como Transformer, el cálculo se multiplicará por un promedio de 750 veces cada dos años; para video, procesamiento de lenguaje natural y modelos de voz, el cómputo aumentará un promedio de 15 veces cada dos años. Es concebible que la ley de Moore deje de aplicarse y que el "muro de almacenamiento" y el "muro de consumo de energía" se conviertan en las limitaciones clave para el desarrollo de chips de IA.
Los chips CIM AI serán una nueva opción de camino tecnológico para los fabricantes de automóviles.
En el campo de los SoC de conducción autónoma, Houmo.ai es el primer proveedor de chips AI CIM para conducción autónoma en China. En 2022, aligeró con éxito el primer chip CIM AI de alta computación de la industria en el que el modelo de algoritmo de conducción inteligente funciona sin problemas. Este ejemplo de prueba utiliza un proceso de 22nm y cuenta con una potencia computacional de 20TOPS, que se puede expandir a 200TOPS. Cabe destacar que la relación de eficiencia energética de su unidad informática es de 20TOPS/W. Se sabe que Houmo.ai pronto presentará un chip CIM listo para producción para conducción inteligente, y compartiremos su desempeño en el informe.
En el futuro, al igual que con las baterías eléctricas, los chips se convertirán en un foco de inversión para los grandes OEM.
Si los OEM fabrican chips es un tema muy controvertido. En la industria, se cree ampliamente que, por un lado, los OEM no pueden competir con las empresas de diseño de circuitos integrados en términos de velocidad de desarrollo, eficiencia y rendimiento del producto; por otro lado, solo cuando el envío de un solo chip alcanza al menos un millón de unidades, su costo de desarrollo puede diluirse continuamente para hacerlo asequible.
Pero en realidad, los chips han desempeñado un papel absolutamente dominante en los vehículos de nueva energía conectados inteligentes en términos de rendimiento, costo y seguridad de la cadena de suministro. En comparación con el vehículo típico de combustible que necesita entre 700 y 800 chips, un vehículo de nueva energía necesita entre 1.500 y 2.000 unidades, y un vehículo de nueva energía altamente autónomo también necesita hasta 3.000 unidades, algunas de las cuales son chips de alto costo y muy apreciados. que pueden estar escasos e incluso agotados.
Es obvio que los grandes OEM no quieren estar atados a ningún proveedor de chips e incluso ya han comenzado a producir chips de forma independiente. En el caso de Geely, el fabricante de automóviles generó SoC de 7 nm para la cabina y los instaló en los vehículos, además de tapar los IGBT. Se espera que el SoC de conducción autónoma AD1000, desarrollado conjuntamente por ECARX y SiEngine, se registre en marzo de 2024 como muy pronto.
Esperamos que, al igual que con las baterías eléctricas, los chips se conviertan en un punto de acceso de inversión para que los grandes OEM refuercen sus capacidades básicas subyacentes. En 2022, Samsung anunció que fabricará chips para Waymo, la división de vehículos autónomos de Google; GM Cruise también anunció el desarrollo independiente de chips autónomos; Volkswagen ha anunciado que formará una empresa conjunta con Horizon Robotics, un proveedor chino de SoC de conducción autónoma.
Las barreras técnicas para la fabricación de chips no son particularmente altas. El umbral principal es capital suficiente y adquisición de pedidos. La industria de chips ahora adopta el modelo de construcción de bloques, es decir, compra IP para construir chips que incluyen CPU, GPU, NPU, almacenamiento, NoC/bus, ISP y códecs de video. En el futuro, a medida que mejoren los ecosistemas y procesos de chiplet, el umbral para el desarrollo independiente de SoC autónomos será mucho más bajo para los fabricantes de automóviles, quienes solo necesitarán comprar directamente los moldes (chips IP) y luego empaquetarlos, sin necesidad de comprarlos. IP.
A la larga, los OEM con millones en ventas pueden fabricar chips ellos mismos.
Temas clave cubiertos:
1 mercado de SoC de conducción autónoma y datos de configuración
1.1 Tamaño del mercado y cuota de mercado de SoC de conducción autónoma
1.2 Esquemas de implementación del SoC para conducción autónoma de OEMs
1.3 Estrategia de aplicación y configuración de SoC para la conducción autónoma en la integración conducción-aparcamiento
1.4 Tendencias de aplicación de SoC de conducción autónoma en la integración de la cabina
2 Selección de SoC y coste para conducción autónoma
2.1 Comparación de características entre proveedores de SoC de conducción autónoma y sus soluciones llave en mano
2.2 Selección del SoC para conducción autónoma
2.3 Coste del SoC de conducción autónoma
3 tendencias de desarrollo de SoC para la conducción autónoma
3.1 ¿Es factible que los OEM produzcan chips de forma independiente (SoC autónomos)?
3.2 Aplicación del chiplet en el SoC para conducción autónoma
3.3 Aplicación de Computing In Memory (CIM) en el SoC para conducción autónoma
4 proveedores globales de chips de conducción autónoma
4.1 Nvidia
4.2 Movilye
4.3 Qualcomm
4.4 TI
4.5 Renesas
4.6 Ambarella
4.7NXP
4.8 Xilinx
4.9 Tesla
5 proveedores chinos de chips de conducción autónoma
5.1 Robótica Horizonte
5.2 Tecnologías de sésamo negro
5.3 Semiaccionamientos
5.4 Huawei
5.5 HOUMO.AI
5.6 Chiplego
5 .7 Kunlunxin
5.8 RINOCERONTE
5.9 Dahua motor de salto Lingxin
5.10 Cambricon SingGo
Para obtener más información sobre este informe, visite https://www.researchandmarkets.com/r/sb06ts
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