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在未来 10 年内，汽车行业将继续发展集中式电气/电子 (EE) 架构，在汽车制造商以及 1 级和 2 级供应商实现各种应用的过程中，推动行业发展。行业正在从传统的分布式 ECU 和基于域的系统架构过渡到集中式分区架构，如图 1 所示。向新型分区架构的转变将改变硬件 (HW) 系统和相关软件 (SW) 堆栈。新架构围绕一个集中计算模块构建，该模块执行多种应用，例如高级驾驶员辅助系统 (ADAS)/高度自动驾驶 (HAD)、信息娱乐、底盘/车身控制和动力系统。多个应用在位于中央处理模块的各种独立硬件板上运行。在独立硬件板上运行的各种应用提供了在单个硬件板上集成和组合独立板和 SoC 的额外机会。新的集中式 EE 架构逐步创造了新一代片上系统 (SoC)，具有更高的集成水平、极高的性能和更多数量的 AI，可以管理组合的应用。本文重点介绍依托集中计算 SoC（用于实现汽车级接口和处理器 IP）的集成式 ADAS/IVI 应用趋势。
多个行业利益相关者正在开展调查并沿着在单个 SoC 或多晶粒设计上高度集成各种功能的道路前进。早在 2021 年，ZF 电子/ADAS 产物执行副总裁 Christophe Marnat 就表示：“集中化的趋势已然形成，我们发现所有 OEM 现在都在关注这个主题。”1 表明应用逐渐合并和硬件集成的一个实例，就是博世和高通最近宣布提供一个中央车辆计算模块，基于单个 SoC 同时管理数字驾驶舱（或 IVI）和 ADAS 应用。博世宣布的数字驾驶舱和 ADAS 集成平台使用了骁龙 Ride Flex SoC。高通的尖端 SoC 旨在支持混合关键性工作负载，并且执行数字驾驶舱和 ADAS 功能。高通博世联合公告是针对全新集中式 EE 架构合并应用的一个公开范例，标志着从分布式 ECU 和基于域的架构过渡到集中式 EE 架构，这个基于域的系统对汽车工业产生了重大影响。
图 1：电气/电子 (EE) 系统架构的发展
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在单个 SoC 中集成多个汽车应用的优势
组合 ADAS 和数字驾驶舱（或 IVI）功能之"后，就需要同时执行诸如自动紧急制动 (AEB)、自适应巡航控制和车道保持辅助 (LKA) 等 ADAS 应用和诸如柱间 (pillar-to-pillar) 高分辨率显示等数字驾驶舱应用。汽车行业将应用合并为集成硬件的决定可能会越来越多，旨在实现各种不同的混合方案。对于集中式 EE 架构的合并应用而言，可能会有一种不同的组合，即将远程信息处理功能与 ADAS 功能合并，或与集成了不同应用的多个不同混合平台合并。此类集成可以为硬件和软件供应商创造新的机会。
使用集中计算模块实现分区架构将影响管理合并应用的计算 SoC。运行多个应用的新一代中央计算 SoC 需要更高水平的 AI 处理、更多数量的缓存一致性多核 64 位主机处理器以及更高水平的显示处理。由于实现计算 SoC 需要高性能且具有复杂性，因此需要先进的半导体 FinFET 工艺。将多个功能集成到中央计算 SoC 中将降低成本并最大限度地降低复杂性，使汽车制造商、1 级和 2 级供应商能够脱颖而出。
中央计算 SoC 要求
新一代汽车中央计算 SoC 将采用通用标准，包括沿车内网络传输的大量传感器数据和大量使用最新人工算能算法的 AI模块。
必须实时持续处理用于安全关键型 ADAS 应用的大量传感器数据。雷达、激光雷达、超声波和摄像头传感器等传感器的数据需要以最低的延迟持续送达。数据流量和协议不得过度占用车载网络线束。大多数车载网络都使用汽车级以太网、用于图像传感器的直连 MIPI 链路和传统 CAN 网络的组合。鉴于在汽车级以太网上运行的雷达/激光雷达数据量，使用 IEEE 以太网时间敏感网络 (TSN) 协议的以太网链路需要多路 10G 以太网数据流。通过使用以太网 TSN 协议，可以根据网络策略,传输高优先级的安全关键型数据包，以确保后座娱乐等低优先级数据不会干扰安全关键型应用。对于成像数据，高分辨率图像传感器可以为每个传感器生成超过 10G 的实时未压缩数据，这将使承载雷达/激光雷达数据的以太网网络过载。因此，大多数成像数据使用单独的 MIPI 接口传输。已经开发了几种专有协议，用于在汽车的高负荷通道条件下传输基于 MIPI 的成像数据。除专有数据通道外，MIPI 联盟还开发了新的 15 米汽车 A-PHY 协议，可将图像数据传送到中央计算模块。MIPI A-PHY 作为车载数据传输协议越来越受欢迎。
新一代集中计算 SoC 必须执行实时、同步的应用。由于多个实时应用同步运行，集中计算模块中使用的处理 SoC 必须支持类似于高性能数据中心服务器处理器的虚拟化。由于 SoC 必须支持多种实时应用，因此需要针对新一代基于 RISC-V 的高性能汽车处理器优化应用的软件堆栈。对应用软件进行前瞻性规划将使汽车制造商能够设计未来型软件定义汽车 (SDV)，并允许引入新的特定应用的业务模式。但是，对于面向分区中央计算的高性能 SoC 而言，处理器必须包含专门的功能，才能满足运行实时应用所需的性能。
集中计算 SoC 的一个关键设计特征是可扩展的异构多核处理器，其中有多达 12 个 64 位应用处理器集成到 SoC 中。实现高效的软件首次开发是包括 SoC 供应商在内的汽车 SDV 供应商的一个关键目标。为了建立汽车级 RISC-V 处理器的单一来源，实现基于 RISC-V 的兼容产物并提供参考架构，博世、Infineon、Nordic Semiconductor、NXP 和高通等行业供应商成立了合资公司 Quintauris。Quintauris 致力于通过推进汽车 RISC-V 部署，实现开发下一代兼容 SDV 的硬件。
为了执行安全关键型 ADAS 应用以及驾驶员监测系统 (DMS) 和乘客监测系统 (OMS) 等基于 AI 的 IVI 应用所需的 AI 算法，SoC 需要额外的深度学习 AI 加速器。添加生成式 AI 使 IVI 供应商能够提供自然语言数字助理，为中央计算模块增加了额外的AI 工作负载。OEM 将 AI 用于 ADAS/HAD 中的多个应用，例如路线规划、物体/场景检测、识别和基于 AI 的决策。前面提到的 ADAS/HAD 应用，如自动紧急制动、车道保持辅助和自适应巡航控制，全都基于 AI。
图 2 显示了用于合并 ADAS 和 IVI 应用的中央计算 SoC 的一般示例。左侧所示的离散 SoC 包含多达 12 个 64 位应用处理器和一个基于 AI 的视觉子系统，适用于基于摄像头的 AI 应用。除了所需的处理性能外，SoC 还包含单独的 ISO 26262 功能安全管理器和独立的安全子系统，以最大限度地减少安全漏洞。包括汽车级以太网 TSN 在内的一整套连接接口提供多个通道，以连接到 SoC 和车载分区网络，以及 MIPI 等其他点对点协议。中央计算 SoC 包括 PCI Express (PCIe) 接口，通过添加单独的 SoC 加速器来扩展 SoC 的处理性能，以实现多 SoC 性能。PCI Express 是连接多个 SoC 的主要外设协议，它增加了 AI 算法加速器以提高 SoC 性能。
图 2：中央计算处理器 SoC
考虑到托管合并的 ADAS/IVI 应用所需的虚拟化应用处理、AI 加速和 DSP 处理的量，中央计算模块将需要先进的半导体制造来实现 SoC。为了满足功能、集成和性能目标，需要先进的 FinFET 级半导体制造工艺，如汽车级 5nm 工艺。行业领导者已经在计划采用汽车级 3nm 晶圆代工厂工艺来实现合并的 ADAS/IVI 计算 SoC。
右侧显示了使用基于 UCIe 的多晶粒解决方案的替代实现方案。使用 UCIe 链路的多晶粒设计可连接各种异构晶粒，为合并的 ADAS/IVI 中央计算模块提供诸多优势。基于 UCIe 的多晶粒设计能够为每个功能晶粒选择最佳的工艺节点和设计风格。因为有机会混合和搭配晶粒，从而提供了产物管理的灵活性，并缩短了上市时间。UCIe 协议是行业标准，可确保每个晶粒接口可互操作，并确保以最小的风险取得成功。
总结
设计人员正在利用汽车级 IP 集成所需的功能，将 ADAS 和 IVI 应用合并到新的分区架构中，以确保满足更低的成本、更高的性能、稳定的功能和低功耗要求。业界领先的基于 64 位 RISC-V 的处理器和接口 IP，如 PCI Express、LPDDR、MIPI，以及具有符合 ISO 26262 功能安全标准的 TSN 功能的以太网，为下一阶段集中式 EE 架构提供了 SoC 必须实现的计算需求。
参考资料
1ZF 电子元件/ADAS 业务执行副总裁 Christophe Marnat，2021 年 5 月
2高通和博世在 CES 2024 上展示用于数字驾驶舱和驾驶员辅助功能的新型中央车载计算机，2024 年 1 月
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