Global and China Autonomous Driving SoC Research Report 2023: Ang pagiging popular ng ChatGPT ay nagpapahiwatig ng Mga Direksyon sa Pag-unlad ng Autonomous Driving

Ang pagsasama ng pagmamaneho-parking ay nagpapalakas ng industriya, at ang in-memory computing (CIM) at chiplet ay nagdudulot ng pagkagambala sa teknolohiya.

Ang nai-publish na "Autonomous Driving SoC Research Report, 2023" ay nagha-highlight sa mga pangunahing autonomous driving SoC at mga diskarte sa pagpapatupad ng system ng mga automaker at 9 sa ibang bansa at 10 Chinese na autonomous driving SoC vendor at tinatalakay ang mga sumusunod na pangunahing isyu:

• Pagsusuri at pananaw para sa autonomous driving SoC at mga diskarte sa pagpapatupad ng system ng mga OEM;
• Diskarte sa aplikasyon at pagsasaayos ng autonomous driving SoC sa driving-parking integration;
• Mga trend ng aplikasyon ng autonomous driving SoC sa integration ng sabungan;
• Inirerekomenda ang mga solusyon sa Turnkey SoC para sa autonomous na pagmamaneho;
• Autonomous na pagmamaneho pagpili ng produkto ng SoC at pagsusuri sa gastos;
• Posible ba para sa mga OEM na gumawa ng kanilang sariling mga chips (self-driving SoCs)?
• Application ng chiplet sa SoC para sa autonomous na pagmamaneho;
• Application ng in-memory computing (CIM) sa SoC para sa autonomous na pagmamaneho.

Sa merkado ng pagsasanib sa pagmamaneho-paradahan, ang mga solusyon sa single-SoC at multi-SoC ay may sariling target na mga customer.

Sa yugtong ito, nangingibabaw pa rin ang Mobileye sa entry-level na L2 (smart all-in-one front sight). Sa malapit na termino, ang mga bagong produkto tulad ng TI TDA4L (5TOPS) ay nagpapakita ng hamon para sa Mobileye sa L2. Para sa pagsasama ng L2+ na pagmamaneho at pagmamaneho-paradahan, karamihan sa mga automaker ay kasalukuyang gumagamit ng mga multi-SoC na solusyon. Kabilang sa mga halimbawa ang "double FSD" ng Tesla, "triple Horizon J3" sa Roewe RX5, "Horizon J3 + TDA4" sa Boyue L at Lynk & Co 09 at "double ORIN" sa NIO ET7, IM L7 at Xpeng G9/P7i bukod sa iba pa .

Ayon sa mga plano sa pagpapatupad ng produksyon ng mga OEM at Tier 1 na mga supplier, para sa magaan (cost-effective) na pagsasama ng drive-parking, ang pagsasama ng mga domain sa pagmamaneho at paradahan ay nagpapalubha sa disenyo ng pinagsamang sistema at naglalagay ng mas mataas na mga kinakailangan sa modelo ng algorithm, ang computing kapangyarihan ng calling chip (time division multiplexing), computational efficiency ng SoC at mga gastos ng SoC at domain control materials.

Cost-effective na solong SoC solution: Para sa mga pampasaherong sasakyan na nagkakahalaga ng RMB 100.000-200.000, ang mass production at pagpapatupad ng mga solusyon ay tataas sa 2023. Karaniwang ginagamit ng mga single SoC integrated driving-parking solutions ang Horizon J3/J5, TI TDA4VM /TDA4VH/TDA4VM-Q1 Plus at Black Sesame chip A1000/A1000L. 

Ang high-end na drive-parking integration ay nangangailangan ng access sa mas maraming camera na may mas mataas na resolution, pati na rin ang 4D radar at LiDAR. Ang modelo ng neural network BEV+Ang Transformer ay mas malaki at mas kumplikado, at maaaring kailanganin pang suportahan ang lokal na pagsasanay sa algorithm, kaya nangangailangan ito ng sapat na lakas sa pag-compute, pag-compute ng CPU hanggang sa hindi bababa sa 150 KDMIPS, at pag-compute ng AI hanggang sa hindi bababa sa 100 TOPS.

Ang high-level driving-parking integration ay nagta-target ng mga high-end na bagong enerhiya na sasakyan na may presyong hindi bababa sa RMB 250.000, na may mababang presyo ng sensitivity ngunit mas mataas na mga kinakailangan para sa paggamit ng kuryente at AI chip efficiency. Sa partikular, ang mga high-computing chip ay may epekto sa hanay ng endurance ng mga bagong sasakyang pang-enerhiya, kaya kailangan ng mga supplier ng chip na magpakilala ng higit at mas advanced na mga proseso at mas maraming produktong chip na matipid sa enerhiya.

Ang kasikatan ng ChatGPT ay nagpapahiwatig ng mga direksyon sa pag-develop ng autonomous na pagmamaneho: mga pangunahing modelo at mataas na kapangyarihan sa pag-compute. Para sa malalaking modelo ng neural network tulad ng Transformer, ang pag-compute ay dadami sa average na 750 beses bawat dalawang taon; para sa video, natural na pagpoproseso ng wika, at mga modelo ng pagsasalita, tataas ang pagkalkula ng average na 15x bawat dalawang taon. Maiisip na ang batas ni Moore ay titigil sa paglalapat at ang "pader ng imbakan" at "pader ng pagkonsumo ng enerhiya" ay magiging mga pangunahing hadlang sa pagbuo ng mga AI chip.

Ang CIM AI chips ay magiging isang bagong opsyon sa path ng teknolohiya para sa mga automaker.

Sa larangan ng autonomous driving SoCs, ang Houmo.ai ay ang unang supplier ng AI CIM chips para sa autonomous driving sa China. Noong 2022, matagumpay nitong pinagaan ang unang high-computing CIM AI chip ng industriya kung saan tumatakbo nang maayos ang modelo ng algorithm ng matalinong pagmamaneho. Ang halimbawa ng pagsubok na ito ay gumagamit ng isang 22nm na proseso at ipinagmamalaki ang isang computational power na 20TOPS, na maaaring palawakin sa 200TOPS. Kapansin-pansin ang ratio ng kahusayan ng enerhiya ng computing unit nito ay 20TOPS/W. Nabatid na malapit nang magpakilala ang Houmo.ai ng CIM chip na handa sa produksyon para sa matalinong pagmamaneho, at ibabahagi namin ang pagganap nito sa ulat.

Sa hinaharap, tulad ng mga power na baterya, ang mga chips ay magiging isang investment hotspot para sa malalaking OEM.

Kung ang mga OEM ay gumagawa ng mga chip ay isang napakalaking kontrobersyal na isyu. Sa industriya, malawak na pinaniniwalaan na, sa isang banda, ang mga OEM ay hindi maaaring makipagkumpitensya sa mga kumpanya ng integrated circuit design sa mga tuntunin ng bilis ng pag-unlad, kahusayan at pagganap ng produkto; sa kabilang banda, kapag ang kargamento ng isang chip ay umabot ng hindi bababa sa isang milyong mga yunit, ang gastos sa pagpapaunlad nito ay maaaring patuloy na matunaw upang gawin itong abot-kaya.

Ngunit sa katotohanan, ang mga chips ay gumanap ng isang ganap na nangingibabaw na papel sa matalinong konektadong mga bagong sasakyang enerhiya sa mga tuntunin ng pagganap, gastos at seguridad ng supply chain. Kung ikukumpara sa karaniwang fuel-powered na sasakyan na nangangailangan ng 700-800 chips, ang isang bagong energy vehicle ay nangangailangan ng 1.500-2.000 units, at ang isang highly autonomous na bagong energy na sasakyan ay nangangailangan din ng hanggang 3.000 units, ang ilan sa mga ito ay lubos na itinuturing at mataas ang gastos na chips. na maaaring kulang ang suplay at kahit wala na.

Malinaw na ang malalaking OEM ay hindi gustong matali ng sinumang supplier ng chip at nagsimula na silang gumawa ng mga chips nang nakapag-iisa. Sa kaso ni Geely, ang automaker ay nakabuo ng 7nm SoCs para sa sabungan at inilagay ang mga ito sa mga sasakyan, pati na rin ang tape-out ang mga IGBT. Ang AD1000 autonomous driving SoC, na pinagsamang binuo ng ECARX at SiEngine, ay inaasahang mairehistro sa Marso 2024 sa pinakamaaga.

Inaasahan namin na, tulad ng mga power batteries, ang mga chips ay magiging isang investment hotspot para sa malalaking OEM upang palakasin ang kanilang mga pangunahing kakayahan. Noong 2022, inihayag ng Samsung na gagawa ito ng mga chips para sa Waymo, ang self-driving division ng Google; Inihayag din ng GM Cruise ang independiyenteng pag-unlad ng self-driving chips; Inanunsyo ng Volkswagen na bubuo ito ng joint venture kasama ang Horizon Robotics, isang Chinese na supplier ng autonomous driving SoCs.

Ang mga teknikal na hadlang sa paggawa ng chip ay hindi partikular na mataas. Ang pangunahing threshold ay sapat na kapital at pagkuha ng order. Ginagamit na ngayon ng industriya ng chip ang block-building model, ibig sabihin, pagbili ng IP para bumuo ng mga chips kabilang ang CPU, GPU, NPU, storage, NoC/bus, ISP at mga video codec. Sa hinaharap, habang bumubuti ang mga chiplet ecosystem at proseso, ang threshold para sa independiyenteng pag-unlad ng self-driving SoCs ay magiging mas mababa para sa mga automaker na kakailanganin lamang na direktang bumili ng mga molds (IP chips) at pagkatapos ay i-package ang mga ito, nang hindi na kailangang bumili. IP.

Sa katagalan, ang mga OEM na may milyun-milyong benta ay nakakagawa mismo ng mga chips.

Mga pangunahing paksa na sakop:

1 autonomous na pagmamaneho ng SoC market at data ng configuration
1.1 Laki ng merkado at bahagi ng merkado ng SoC para sa autonomous na pagmamaneho
1.2 Mga scheme ng pagpapatupad ng SoC para sa autonomous na pagmamaneho ng mga OEM
1.3 Diskarte sa aplikasyon at pagsasaayos ng SoC para sa autonomous na pagmamaneho sa pagsasama ng pagmamaneho-paradahan
1.4 Mga uso sa aplikasyon ng autonomous driving SoC sa integration ng sabungan

2 Pagpili at gastos ng SoC para sa autonomous na pagmamaneho
2.1 Paghahambing ng mga feature sa pagitan ng mga autonomous driving SoC vendor at kanilang mga turnkey solution
2.2 Pagpili ng SoC para sa autonomous na pagmamaneho
2.3 Gastos ng autonomous driving SoC

3 SoC development trend para sa autonomous na pagmamaneho
3.1 Posible ba para sa mga OEM na gumawa ng mga chips nang nakapag-iisa (mga self-driving na SoC)
3.2 Application ng chiplet sa SoC para sa autonomous na pagmamaneho
3.3 Application ng Computing In Memory (CIM) sa SoC para sa autonomous na pagmamaneho

4 Mga pandaigdigang supplier ng autonomous driving chips
4.1 Nvidia
4.2 Mobileye
4.3 Qualcomm
4.4 NG
4.5 Renesas
4.6 Ambarella
4.7NXP
4.8 Xilinx
4.9 Tesla

5 Chinese na mga supplier ng autonomous driving chips
5.1 Horizon Robotics
5.2 Black Sesame Technologies
5.3 Mga Semi-Drive
5.4Huawei
5.5 HOUMO.AI
5.6 Chiplego
5 .7 Kunlunxin
5.8 RHINO
5.9 Dahua Leapmotor Lingxin
5.10 Cambricon SingGo

Para sa karagdagang impormasyon sa ulat na ito, mangyaring bisitahin ang https://www.researchandmarkets.com/r/sb06ts

BlogInnovazione.it