自動駕駛升級域集中趨勢下 東軟睿馳的“芯”變化

自動駕駛系統進化，汽車電子電氣E/E架構加速向域控架構遷移，驅使著晶片效能和結構快速升級。

域控處理器需要處理大量圖片、影片等非結構化資料，同時還需要整合雷達、影片等多路資料。原有單一晶片無法滿足諸多介面和算力需求，車載處理器算力呈現指數級提升，具備AI能力的主控SOC晶片成為了主流。

SoC晶片集成了CPU、AI 晶片（GPU/FPGA/ASIC）、深度學習加速單元（NPU）等多個模組，相對於單核處理器，異構多核SoC處理器在算力、效能、成本、功耗、尺寸等方面具備更明顯的優勢。

當前，在智慧汽車領域已經聚齊了各路晶片玩家，英偉達、高通等近年來在汽車主控SOC晶片領域大舉佈局，分別針對ADAS、自動駕駛以及智慧座艙領域推出了系列晶片，率先於傳統晶片企業在各領域快速落地；瑞薩電子、恩智浦、德州儀器（TI）等傳統汽車晶片企業不甘落後，面向智慧駕駛領域積極跟進。

除了外資巨頭，在國內還有華為、地平線、黑芝麻、芯馳、芯擎科技等一大批企業已經快速崛起，為自主品牌車企提供了更多選擇。

綜合來看，主控晶片正朝向異構多核、高整合、低功耗等更高效能的方向邁進，同時也推動了域控制器升級和量產落地，東軟睿馳等Tier1企業也在晶片技術的變革之下，與合作伙伴展開更多、更深入的合作，這對電子電氣架構發展和軟體定義汽車帶來了極具意義的影響。

一、來自不同層級市場的晶片需求

一場算力競賽已經在各大晶片企業之間悄然興起。

高級別自動駕駛系統需要面對更復雜更廣泛的場景，伴隨著域內融合和跨域融合，未來晶片不會侷限於自動駕駛域的計算任務，還會逐漸跨域升級成整車中央計算平臺，對算力的要求呈現指數級增長。

有資料顯示，L2級自動駕駛的算力需求不到10TOPS即可，但要實現L3級自動駕駛的算力需求則要求不低於100 TOPS，而如果到L5級自動駕駛，整車的算力還需要翻十幾倍。

公開資料來看，大部分晶片企業紛紛瞄準了下一代自動駕駛大算力晶片，並且公佈了相應的量產規劃。

英偉達已經推出的全新一代自動駕駛晶片Orin單顆晶片算力高達200TOPS，支援L3-L4，資料顯示蔚來ET7、上汽R ES33、智己L7都將採用英偉達Orin晶片，量產計劃在2022年。今年4月，英偉達還發布了算力高達1000TOPS的Atlan晶片，支援L4-L5，預計在2025年量產。

另一大晶片巨頭高通最新推出的Snapdragon Ride平臺支援L1-L5自動駕駛，支援多晶片疊加使用，L3以下的輔助駕駛提供30 TOPs算力，面向L4-L5的自動駕駛系統提供700 TOPs的算力，量產時間節點為2022年。

自主品牌中，華為自主研發的HUAWEI MDC 810算力可高達400+TOPs，面向L4-L5級自動駕駛。地平線征程5單顆晶片AI算力為128 TOPS，組成的智慧計算平臺AI算力覆蓋200-1000 TOPS；黑芝麻智慧今年全新推出的A1000Pro系列晶片，INT8算力達到106TOPS、INT4算力高達196TOPS。

除了面向L3及以上級別ADAS領域的高算力晶片，未來幾年L2-L2+級ADAS市場的爆發，同樣蘊藏著巨大的市場空間。

高工智慧汽車研究院監測資料顯示，今年1-8月國內新車（合資+自主品牌）前裝標配搭載L2級輔助駕駛上險量為224。27萬輛，同比增長78。42%；在搭載率方面，今年1-8月國內新車前裝標配搭載L2級輔助駕駛搭載率為17。03%。

未來幾年L2會快速普及，L2+也會進入集中放量階段，這意味著L2-L2+級ADAS市場有非常大的市場空間。

這種情況下，晶片並不需要過高的算力，但需要滿足L2-L2+級別自動駕駛系統安全性和算力要求的同時，在成本、能效方面都具備明顯優勢。

以TI則推出的TDA4VM晶片為例，這款車規級晶片雖然算力僅有8TOPS，該晶片採用了多核異構的結構，配有包括Cortex A72、Cortex R5F、DSP、MMA等在內的不同型別處理器，由對應的核或者加速器處理不同的任務。

該晶片在算力、功能安全方面均滿足L2+級ADAS系統的需求。有業內人士指出，TDA4VM是當前面向L2級別ADAS系統性價比非常高的一款SOC晶片。

今年8月，東軟睿馳推出的全新一代行泊一體化域控制器，正是基於TDA4VM晶片打造面向未來幾年L2-L2+級ADAS市場一款具有代表性的域控產品。

透過一“芯”兩用，該域控制器能夠支援5路高畫質攝像頭、5路毫米波雷達、12路超聲波雷達接入，攝像頭最高支援800萬畫素，提供包括單車道自動巡航，觸發式自動換道、自動泊車、遙控泊車等28項L2/L2+級功能。得益於行車ADAS的感測器及域控制器的複用，全新一代行泊一體化域控制器相比傳統1V1R+APA的技術方案成本節省20%-30%。

東軟睿馳自動駕駛行泊一體域控制器所支援的自動駕駛功能

二、“芯”力量下:域控賽道的新趨勢

伴隨著晶片的快速發展，在晶片的下游環節—域控制器賽道也開始出現了新的趨勢。

智慧汽車的電子電氣架構將歷經分散式、域內融合、跨域融合、中央計算四個階段，目前大多數廠商都啟動了域內融合需求，開始將分散的域內資料計算進行集中化。

隨著整車電子架構的升級，域控制器“開啟”了傳統的黑盒模式，同時帶動低速泊車和高速行車兩套過去並行ADAS系統的融合機會。

除了上述東軟睿馳已經推出的全新一代行泊車一體域控制器，越來越多的ADAS供應商和晶片企業也將目光瞄準了這一領域。S32G域控制器晶片是恩智浦2020年推出，將傳統MCU與具備ASIL D功能安全的高效能MPU整合在一顆晶片上，同時集成了網路通訊加速器，較之前單一功能晶片效能得到提升。按照恩智浦的說法，S32G處理器能夠讓OEM向域控制器架構演進，取代傳統分散式架構。

東軟睿馳基於S32G開發了一款面向整車的通用域控制器，具備豐富的介面協議和高算力硬體平臺，可支援閘道器、車身域、動力域等獨立控制器或融合控制器的應用。

S32G使用路徑

透過這類通用域控制器可實現跨域融合，基於面向SOA的架構，在不同域中實現軟體複用和功能的遷移，大大增強了平臺的可拓展性，可移植性，對電子電氣架構的集中化發展意義重大。

一直以來，晶片都處於快速發展變化的狀態，而晶片與軟體的高耦合，往往需要基於差異化的硬體進行大量的軟體定製化，這使得上層應用開發和持續迭代變得異常困難。很顯然，相對穩定的通用硬體平臺，才是軟體架構和上層應用持續穩定和快速繁榮的基礎。

正如東軟睿馳汽車技術（上海）有限公司總經理曹斌表示，能夠把所有感測器集中在一起，並在感測器演算法基礎之上去迭代和創新，實現持續最佳化和進化的域控制器，才是智慧汽車行業真正需要的。

他指出，這類域控制器需要基於較為完整和穩定的異構晶片作為底層架構，能夠支援AI加速和GPU的支援，將滿足需求的算力與分散式計算資源整合在一起，並且不斷地被上層軟體抽象且與底層晶片實現有機解耦，才能真正形成集中化並且可持續迭代升級的域控制器。

當前越來越多核異構SOC晶片的出現，在滿足基本功能算力需求的前提下，硬體架構、功能框架和劃分將有望形成相對通用化和穩定的狀態。

基於這類通用化的硬體架構，實現軟硬體分層解耦，逐漸形成了AUTOSAR、AP+CP+中介軟體的清晰穩定的基礎軟體架構，上層應用的快速實現與持續的迭代升級才能夠實現。

這對軟體定義汽車來說，可以說是非常關鍵性同時也是極具標誌性的階段。