членовите

Извештај за истражување на SoC за автономно возење на глобално и Кина за 2023 година: Популарноста на ChatGPT укажува на развојните насоки на автономното возење

Интеграцијата на возење-паркирање ја зајакнува индустријата, а компјутерите во меморија (CIM) и чиплетот доведуваат до нарушување на технологијата.

Објавен „Извештај за истражување на SoC за автономно возење, 2023“ ги истакнува главните стратегии за автономно возење SoC и системска имплементација на производителите на автомобили и 9 странски и 10 кинески продавачи на SoC за автономно возење и ги дискутира следниве клучни прашања:

Анализа и изгледи за автономно возење SoC и стратегии за имплементација на системот на OEM;
Стратегија за примена и конфигурација на SoC за автономно возење во интеграција возење-паркирање;
Трендови за примена на SoC за автономно возење во интеграција на кокпитот;
SoC решенија со клуч на рака препорачани за автономно возење;
Избор на производ на SoC и анализа на трошоците за автономно возење;
Дали е изводливо ОЕМ да произведуваат свои чипови (самоуправувачки SoCs)?
Примена на чиплетот во SoC за автономно возење;
Примена на компјутери во меморијата (CIM) во SoC за автономно возење.

На пазарот за интеграција на возење-паркирање, решенијата со единечни SoC и multi-SoC имаат свои целни клиенти.

Во оваа фаза, Mobileye сè уште доминира во почетното ниво L2 (паметен сè-во-едно преден нишан). Во блиска иднина, новите производи како што е TI TDA4L (5TOPS) претставуваат предизвик за Mobileye во L2. За интеграција на L2+ возење и возење-паркирање, повеќето од производителите на автомобили моментално прифаќаат решенија со повеќе SoC. Примерите ги вклучуваат „двојниот FSD“ на Tesla, „тројниот Horizon J3“ на Roewe RX5, „Horizon J3 + TDA4“ на Boyue L и Lynk & Co 09 и „double ORIN“ на NIO ET7, IM L7 и Xpeng G9/P7i меѓу другите .

Според плановите за имплементација на производството на OEM и добавувачите од Ниво 1, за лесна (исплатлива) интеграција на паркинг-возење, спојувањето на домените за возење и паркирање го комплицира дизајнот на интегрираниот систем и поставува повисоки барања за моделот на алгоритам, компјутерската моќност на повикувачкиот чип (временска поделба мултиплексирање), пресметковна ефикасност на SoC и трошоци на SoC и материјали за контрола на доменот.

Ефективни решенија за единечни SoC: за патнички автомобили во вредност од 100.000-200.000 јени, масовното производство и имплементација на решенија ќе го достигне врвот во 2023 година. Интегрираните решенија за возење-паркирање со единечни SoC генерално користат Horizon J3/J5, TI TDA4VM /TDA4VH/TDA4VM- и чип од црн сусам A1/A1000L.

Интеграцијата на возење-паркирање на високо ниво бара пристап до повеќе камери со поголема резолуција, како и 4D радар и LiDAR. Моделот на невронска мрежа BEV+ Трансформаторот е поголем и покомплексен и можеби ќе треба дури и да поддржува обука за локални алгоритами, па затоа бара доволно висока компјутерска моќ, пресметување на процесорот до најмалку 150 KDMIPS и пресметка со вештачка интелигенција до најмалку 100 ТОПС.

Интеграцијата за возење-паркирање на високо ниво е насочена кон возила со нова енергија од висока класа по цена од најмалку 250.000 јени, со ниска чувствителност на цените, но повисоки барања за потрошувачка на енергија и ефикасност на чипот со вештачка интелигенција. Особено, висококомпјутерски чипови имаат влијание врз опсегот на издржливост на нови енергетски возила, така што добавувачите на чипови треба да воведат сè понапредни процеси и енергетски ефикасни производи за чипови.

Популарноста на ChatGPT укажува на развојните насоки на автономното возење: основни модели и висока компјутерска моќ. За моделите на големи невронски мрежи како Transformer, пресметката ќе се множи во просек за 750 пати на секои две години; за видео, обработка на природен јазик и модели на говор, пресметувањето ќе се зголемува во просек за 15x на секои две години. Може да се замисли дека законот на Мур ќе престане да важи и „ѕидот за складирање“ и „ѕидот за потрошувачка на енергија“ ќе станат клучните ограничувања за развојот на чипови со вештачка интелигенција.

Чиповите CIM AI ќе бидат нова технолошка опција за автопроизводителите.

На полето на SoC за автономно возење, Houmo.ai е првиот снабдувач на AI CIM чипови за автономно возење во Кина. Во 2022 година, тој успешно го олесни првиот чип со високо-компјутерски CIM AI во индустријата на кој непречено работи моделот со интелигентен алгоритам за возење. Овој тест пример користи процес од 22 nm и може да се пофали со пресметковна моќ од 20 ТОПС, што може да се прошири до 200 ТОПС. Извонредно, односот на енергетска ефикасност на неговата компјутерска единица е 20TOPS/W. Познато е дека Houmo.ai наскоро ќе претстави CIM чип подготвен за производство за интелигентно возење, а неговите перформанси ќе ги споделиме во извештајот.

Во иднина, како и кај батериите за напојување, чиповите ќе станат инвестициско место за големите OEM.

Дали OEM произведуваат чипови е многу контроверзно прашање. Во индустријата, широко се верува дека, од една страна, ОЕМ не можат да се натпреваруваат со компаниите за дизајн на интегрирани кола во однос на брзината на развој, ефикасноста и перформансите на производот; од друга страна, само кога пратката на еден чип ќе достигне најмалку еден милион единици, трошоците за развој може постојано да се разредуваат за да биде достапен.

Но, во реалноста, чиповите одиграа апсолутно доминантна улога во паметните поврзани нови енергетски возила во однос на перформансите, трошоците и безбедноста на синџирот на снабдување. Во споредба со типично возило на гориво на кое му требаат 700-800 чипови, на ново енергетско возило му требаат 1.500-2.000 единици, а на високо автономно ново енергетско возило исто така му требаат дури 3.000 единици, од кои некои се високо ценети, скапи чипови. кои може да се дефицитарни, па дури и без залиха.

Очигледно е дека големите OEM не сакаат да бидат врзани од ниту еден добавувач на чипови, па дури и веќе започнале самостојно да произведуваат чипови. Во случајот на Geely, производителот на автомобили генерирал 7nm SoC-и за пилотската кабина и ги инсталирал во возилата, како и ги отстранува IGBT-овите. SoC за автономно возење AD1000, заеднички развиен од ECARX и SiEngine, се очекува да биде регистриран најрано во март 2024 година.

Очекуваме дека, како и кај батериите за напојување, чиповите ќе станат инвестициско место за големите OEM за да ги зајакнат нивните основни способности. Во 2022 година, Samsung објави дека ќе прави чипови за Waymo, одделот за самоуправување на Google; GM Cruise, исто така, најави независен развој на самоуправувачки чипови; Volkswagen објави дека ќе формира заедничко вложување со Horizon Robotics, кинески снабдувач на SoC за автономно возење.

Техничките бариери за производство на чипови не се особено високи. Примарниот праг е доволен капитал и стекнување нарачки. Индустријата за чипови сега го усвојува моделот за градење блокови, т.е. купува IP за да изгради чипови вклучувајќи процесор, графички процесор, NPU, складирање, NoC/bus, ISP и видео кодеци. Во иднина, како што се подобруваат екосистемите и процесите на чиплетите, прагот за независен развој на самоуправувачки SoC ќе биде многу помал за производителите на автомобили кои ќе треба само директно да ги купат калапите (IP чипови) и потоа да ги пакуваат, без потреба од купување IP.

На долг рок, ОЕМ со милионски продажби можат сами да направат чипови.

Главни опфатени теми:

1 автономно возење SoC пазар и податоци за конфигурација
1.1 Големина на пазарот и пазарен удел на SoC за автономно возење
1.2 Шеми за имплементација на SoC за автономно возење на OEM
1.3 Апликативна стратегија и конфигурација на SoC за автономно возење во интеграција возење-паркирање
1.4 Трендови на примена на SoC за автономно возење во интеграцијата на кокпитот

2 Избор на SoC и цена за автономно возење
2.1 Споредба на карактеристиките помеѓу продавачите на SoC за автономно возење и нивните решенија клуч на рака
2.2 Избор на SoC за автономно возење
2.3 Трошоци за автономно возење SoC

3 Трендови за развој на SoC за автономно возење
3.1 Дали е изводливо OEM да произведуваат чипови независно (самоуправувачки SoCs)
3.2 Примена на чиплетот во SoC за автономно возење
3.3 Примена на пресметување во меморија (CIM) во SoC за автономно возење

4 Глобални добавувачи на чипови за автономно возење
4.1 Nvidia
4.2 Мобилни очи
4.3 Qualcomm
4.4 TI
4.5 Ренесас
4.6 Амбарела
4.7NXP
4.8 Ксилинкс
4.9 Тесла

5 кинески добавувачи на чипови за автономно возење
5.1 Хоризонт Роботика
5.2 Технологии на црн сусам
5.3 Полу-погони
5.4 Huawei
5.5 HOUMO.AI
5.6 Чиплего
5 .7 Кунлунксин
5.8 НОСОРОГ
5.9 Dahua Leapmotor Lingxin
5.10 Cambricon SingGo