如何看待芯驰面向汽车的三款SOC芯片

网上有关“如何看待芯驰面向汽车的三款SOC芯片 ”话题很是火热 ，小编也是针对如何看待芯驰面向汽车的三款SOC芯片寻找了一些与之相关的一些信息进行分析
，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您 。

引言:上个月受邀看了芯驰(SemiDrive)的9系列SoC线上发布会 ，年初其实就收到了线下发布会的邀请
，但因为疫情一直无法确定时间
。这次线上发布会看下来还是颇有亮点的，只可惜没有抽到奖品。芯驰这次发布了三款芯片（X9 、V9
、G9）三大汽车芯片产品 ，作为一个国产车规高性能芯片的团队，这次发布的9系列芯片有不少独到之处
，依据发布会的信息简单聊一聊这三款芯片和芯片对汽车电子的发展影响 。

01? 芯片在新型架构中重要性

在智能网联汽车产业大变革背景下，汽车软件作为一种车企需要探索的模式 ，从产品定义的角度围绕软件出发
，已成为业界需要探索的共识
。在这个里面，传统汽车采用经典的分布式 E/E 架构遇到了核心的瓶颈 ，主要的原因是：单个ECU的计算能力不足、供应商软硬件迭代一体化使得产品SOP之后固化
，面向未来更多功能的通讯带宽不足等等，都不能满足未来的汽车发展的需求。

在目前的EE电子电气升级中有几个突出的特点值得关注：

1）汽车ECU的硬件架构和ECU协同工作的网络升级 。升级路径表现为分布式（模块化→集成化） 、 域集中（域控制集中→跨域融合）
、 中央集中式（车载电脑→车-云计算）。在这个过程中 ，车载网络骨干由CAN总线向CANFD、以太网方向发展
，甚至发展到后期可能采用PCIE的板卡通信架构发展车载电脑的整体设计
。

2）软件架构升级。通过 AutoSAR和Autosar Adaptive等软件架构提供标准的接口定义，模块化设计 ，促使软硬件解耦分层
，实现软硬件设计分离；?Classic AutoSAR 架构逐步向 Classic AutoSAR 和 Adaptive AutoSAR 混 合式架构 。好处在于：可实现软件/固件 OTA 升级 、软件架构的软实时、 操作系统可移植；采集数据信息多功能应用，有效减少硬件需求量 ，真正实现软件定义汽车
。

在智能汽车的计算平台的硬件上，大部分车企会采用混合架构
，传统主控制器主要还是基于32位Tricore,PowerPC以及850等架构的微处理器, 主要作为冗余和兼容的部分。对于AI和计算力消耗较多的自动驾驶和交互应用, 需提供GPP通用处理器
、硬件加速器（HWA）和嵌入式的可编程逻辑阵列（eFPGA），域控制器最大的提升还是在芯片算力的提升 ，这也使得芯片厂家和车企的直接沟通
，也在这个层级需要和软件联合考虑 。

比较典型的是类似于BMW的架构，如下图所示 ，BMW的智能驾驶的所有基础就是基于Intel和Mobileye的基础芯片平台
，在这个基础芯片平台上

02 芯驰的芯片平台

智能汽车计算平台硬件架构，基于高性能CPU/GPU的SOC芯片实现娱乐、自动驾驶和内部的高速通信 ，需要强大的硬件运算资源
，在智能驾驶领域能够基于摄像头 、毫米波雷达
、激光雷达、定位系统和高精地图等多信息融合实现环境感知定位 、路径决策规划和车辆运动控制等，满足智能驾驶系统高性能和高安全性的控制需求
。在娱乐领域 ，处理后台的大量视频数据满足外部的高速数据传输
，这一切都需要计算平台内的芯片满足强大的运算能力满足计算性能与实时性要求
、满足ISO 26262的功能安全要求、满足信息安全要求 、支持多种车内通信协议CANFD/Ethernet等
、支持FOTA升级，实现功能迭代、满足车规级标准（温度 、电磁兼容
、可靠性等）和满足成本要求。

这里面我们看到的更多的还是国外芯片企业在汽车领域的布局 ，可能还有三星和苹果未来也要参与这个游戏 。

英特尔早期尝试发布自动驾驶平台IntelGo，并通过并购来完成布局
，包括Mobileye的EyeQ系列专用芯片、Altera的FPGA芯片和Movidius的视觉处理单元VPU，以及自己的8核凌动芯片CPU处理器 ，形成自动驾驶的整体硬件解决方案
。

英伟达的Drive PX和PX2可满足L2 、L3级ADAS应用
，为合作伙伴提供从底层运算、操作系统层
、软件算法层以及应用层在内的全套可定制的解决方案；自动驾驶处理器Xavier和Orin芯片可满足L3/L4级自动驾驶应用，集成了NVIDIA新一代GPU架构和Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速器。

高通通过将自己的移动处理芯片升级为车规级切入汽车电子领域 ，2019年量产的820A支持深度学习的ADAS应用
，经过迭代以后高通发布自动驾驶芯片平台骁龙Ride，采用了模块化的高性能异构多核 CPU/GPU ，包括深度学习加速器和自动驾驶软件Stack
，内置了AI计算机视觉引擎 。

这次芯驰发布的三款芯片，定位是很有意思的：

X9系列芯片用来支持未来智能座舱：在传统汽车座舱里 ，人和车的沟通只能通过按键和基础的触控屏等进行；而一颗X9芯片可以同时支持多块高清屏幕
，具备语音交互、手势识别，驾驶员状态监控等功能 ，可以让人在车内感受到多元化的交互体验；

V9系列芯片是自动驾驶的核心大脑：作为域控制器核心，V9内置高性能视觉引擎
，支持多达18个摄像头输入，不仅能满足ADAS应用需求 ，还能给未来更高级别的自动驾驶和无人驾驶留有充足的扩展空间；

G9系列芯片是未来汽车的智慧信息枢纽；X9智能座舱 、V9智能驾驶
，以及其它功能模块和域控制器，原本相互独立
、各自为政 ，G9在其中起到了交互连接的作用
，让各个功能模块在车内互联互通，形成未来汽车的智慧神经网络
。同时 ，G9还可连接外部网络
，支持OTA在线升级，自动驾驶在线开启等功能。

我觉得这些产品的推出 ，特别是芯驰也和一些生态的伙伴把芯片的应用尝试推起来
，真的是一个很有意义的尝试，能给产业多一种选择 。传统半导体通常我们会用3个维度来评价一个半导体 ，通常是Performance(性能)，Power(功耗)
，Price(价格)。对于车规芯片来讲，还有三个维度：安全性、可靠性和长效性
。围绕未来的智能汽车的计算平台的需求 ，对于芯片这块我们只看到华为把手机芯片往汽车级别迁移
，并没有太多其他企业专注于这个领域。

小结：这一篇文章我觉得还是重点谈一下SOC芯片平台存在的意义，我们可以看一下这三款产品发布会上的视频 ，后面我们来谈谈芯驰的架构师的一些总结
，非常有意思 。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场
。

通过优化参数设置以达到增加输出马力 、提升扭矩或降低油耗的目的。增加马力和扭矩相应增加油耗 ，降低马力和扭矩相应降低油耗 。刷ECU
，这项技术最早多应用于改善F1以及拉力赛赛车，根据不同赛道来改善发动机动力输出 ，以提高赛车成绩
。后来被普遍应用于民用级家庭轿车。此项目进入国内的时间还比较短
，算是个新兴项目，很多人还不很了解 。对发动机来说 ，汽车ECU就相当于电脑软件与硬件的关系，更贴切的比喻应是
，汽车ECU相当于计算机主板上的BIOS，通过它可以调控发动机动力输出数值
。ECU升级的好处可多了：改后动力提升8%-36% ，降低油耗5%-25%
，减少废气排放。自然进气车型可提升大约5%-10%的功率和扭矩，TURBO车型可增加马力30% ，甚至更多；换档时更平顺
，动力衔接更棒；可解决许多原厂无法解决的问题,如:怠速过低易熄火,变速箱换档震动的问题 。

我是英国CT
。每辆车都该有适合自己的ECU参数，而不是统一数据！出厂的车为节省时间和成本 ，鉴于每个地区之间路况
、自然环境、油质等因素的差异性
，每辆车的EUC数据一般都是通用和保守的，导致行车电脑没有和我的Q3实现最佳匹配 ，我在用车上是个追求细节的人
，几番琢磨下来，发现刷ECU可以升级优化 ，改善低扭起步，中高速提速
，也从很多刷过的朋友那里体验到，呦呵 ，还真是不一样。也打听过很多说用了4
，5年了都说没啥问题，所以这点也让我安心不少！希望通过刷ECU最大限度的释放出Q3的使用潜力 、提高车的性能 ，追求更大驾驶乐趣！

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