隨著智能汽車對AI/ML提出更高的需求，IC設計正在面臨著更大的挑戰。

隨著芯片制造商將更多的智能功能應用集成到汽車芯片中，AI/ML在汽車中的作用正在擴大，這為加強汽車的安全性能、減少事故率以及搭建更加復雜的電子系統奠定了基礎。

距離實現完全自動駕駛仍遙遙無期，而短期內的重點是確保駕駛者可以意識到周圍的行人、物體或其他可能導致事故的車輛等情況，并確保他們可以集中注意力。據世界衛生組織（WHO）統計，每年約有130萬人死于交通事故，其中2020年，僅在美國就有3.8萬多人因此喪命。根據美國國家公路運輸安全管理局（NHTSA）的數據，盡管疫情初期駕車出行的人減少了，但事故率比前一年仍增加了7.2%。

社會對安全問題的關注也讓人們對智能技術提出更高的需求。“我們看到越來越多的智能功能被集成到芯片中，” Synopsys汽車集團汽車IP和子系統部門經理Ron DiGiuseppe表示，“現在SoC的功能有很多，包括ADAS、語音識別、內外部監控等，很快他們也將為電動汽車進行電池管理和預防性維護。機艙內監控的目的是減少交通事故，交通事故的主要原因之一就是駕駛員分心或困倦。通過監控和檢測駕駛員行為，AI SoC將提供反饋和警報。當傳感器檢測到駕駛員點頭或閉眼時，算法就會判斷駕駛員不適合繼續駕駛，并建議尋找一個安全的地方休息。此外，當方向盤傳感器沒有感知到足夠的壓力時，算法會提醒駕駛員將手放回方向盤上。”

智能技術將汽車設計推向經驗更少的科技前沿。?“許多知名汽車廠商都有自己的晶圓廠，因此他們對自己的技術相當有信心。”?西門子EDA汽車IC測試解決方案經理Lee Harrison表示，“然而在過去三到五年情況發生了巨大變化，汽車芯片通常在120納米，而手機芯片則在推進14納米和7納米工藝。現在，汽車行業正在挑戰芯片制程的極限，而這是由所有這些汽車設備所要求更高端的功能所驅動的，比如現在他們都在追逐7納米和5納米的制程。”

在過去幾年里，高端汽車集成了更多的AI功能，隨著科技的進步，所需要的芯片也越來越復雜。AI系統通常在最先進的流程節點上開發，因為它們需要更多的計算元素來實時處理數據，這反過來又帶來了一些更為艱巨的挑戰。

“人工智能在汽車上的潛力是巨大的，我們才剛剛開始挖掘它的可能性，” Arm 汽車和物聯網業務線GTM副總裁Dennis Laudick表示，“但在實現這一目標的過程中，人工智能對計算的需求是無法滿足的。?汽車行業面臨的最大挑戰之一是如何在消費類汽車的硬件成本最低以及效率更高的基礎下，實現 AI 的最大優勢。”

“可靠的汽車技術和傳感器的進步，包括外部雷達、攝像頭和傳感器融合，有助于推動ADAS、車輛連接和移動服務的發展，”英飛凌科技汽車自動化和底盤高級總監Bill Stewart表示，“這包括提供警告以防止碰撞的外部輔助系統。近年來，車內監控系統的增加進一步提高了駕駛安全。”

圖1:包括攝像機、雷達和近紅外在內的ICMS技術發展勢頭迅猛。來源:英飛凌

ICMS使用監視、監控和警報來提高汽車的安全性。它由駕駛員監控系統(DMS)、乘員監控系統(OMS)和其他物體檢測技術組成，以確定是否有兒童、動物或諸如手機和鑰匙等物品留在駕駛室內。雖然DMS面市已經有一段時間了，但OMS還是相對較新的。

“DMS的傳感器只關注駕駛員，而OMS的一個或多個傳感器則在監控車內的所有乘客。” Cadence公司Tensilica Vision和AI dsp產品管理和營銷總監Amol Borkar表示，“這開辟了一系列用例和應用程序，通過結合攝像頭、麥克風、溫度和其他傳感器，可以實現智能安全氣囊部署等功能。根據事故中的碰撞點，并通過使用 AI 網絡分析乘員的座位位置，可以最有效地部署安全氣囊并減少受傷的幾率。另一項安全措施可能是使用AI網絡來檢測兒童或寵物是否被意外留在被鎖定的車輛中，如果檢測到，可能會警告駕駛員，并發出警報。DMS和OMS結合在一起，可以通過檢測車內的活動水平判斷駕駛員是否分心。”

駕駛員監控系統的復雜程度各不相同，例如，為了監測駕駛員的注意力分散、疲勞和情緒狀態，算法可以檢測一個或多個參數，如呼吸活動、面部表情、瞳孔擴張、眨眼模式，甚至心率活動。一些廠商已經開始將DMS和健康監測相結合，通過跟蹤生命體征來確定駕駛員的健康狀況是否良好。例如在幾年后可以實現如果駕駛員心臟病發作，ADAS就可以接管并安全地把車輛開到路邊。目前，DMS主要檢測駕駛員的嗜睡、注意力分散，甚至駕駛時暈倒等突發疾病；OMS用于監控車內人員，以檢測他們是否系安全帶，在某些情況下，允許他們與OMS進行交互。

車里發生了什么？

用于車內傳感的技術包括攝像機、近紅外(NIR)、傳感器、雷達和超聲波。近紅外技術是目前許多廠商使用的領先技術，包括奧迪、寶馬、通用、福特、梅賽德斯-奔馳、日產、現代和馬自達。特斯拉主要使用雷達，而豐田則結合使用雷達和相機。這些技術可以執行眼睛/凝視跟蹤、手部運動/位置檢測、面部識別、乘員/兒童在場以及轉向手壓力感知。

近紅外光譜

近紅外使用LED，光源范圍從850到1050納米。汽車行業傾向于使用940納米左右的光源，它超出視覺光譜對人眼沒有危害，并且不受陽光的影響。二極管發出的光從目標物體反射回LED收發器，通過計算飛行時間(ToF)來確定物體的距離，在收到數千束光束后，將生成像素格式的最終3D圖像。這些3D圖像模擬了機艙內的人，例如，如果駕駛員突然昏倒，近紅外傳感器將能夠檢測到駕駛員沒有坐直，然后算法會將其判定為緊急情況。

開發人員不斷為近紅外技術添加新功能。例如，Radiant Vision Systems的近紅外攝像機提供兩個同步輸出，以提高精度；Radiant Vision Systems的近紅外強度透鏡系統在850或940納米下工作，每個圖像傳感器像素0.05度。為確保眼睛安全，近紅外設備必須符合所有光源（包括近紅外）的IEC 62471和IEC 60825-1標準。

芯片方面也有新的發展。例如，ASIC現在可以同步用于DMS和OMS應用程序。OMNIVISION將集成了RGB紅外圖像信號處理(ISP)的ASIC與兩個AI神經處理單元(npu)和嵌入式DDR3內存(2gb)封裝在一起。結合 Smart Eye 的 AI 算法，OMNIVISION 的 GS 傳感器支持940納米和2.2 微米小像素，符合通用安全法規(GSR)和歐洲新車評估計劃(NCAP)。

Melexis的一款單芯片連續波飛行時間(cwToF)傳感器現在支持850納米和940納米波長，MIPI CSI-2串行接口連接到主機ECU。

雷達

在ADAS應用中，不同于依靠光來探測目標物體的視覺相機和激光雷達可能會被非目標物體(如冰雹)阻擋，雷達具有提供高分辨率而不受天氣條件(如雨)影響的優勢。英飛凌、Vayyar、Gentex、ams OSRAM和Veoneer等多家公司都有這個領域的業務。

與ICMS類似，汽車60GHz雷達傳感器(4GHz帶寬)可以有效地提供高分辨率的近距離傳感，其中一些應用程序包括檢測車內兒童或寵物的存在。除了監控安全帶的使用，它還可以跟蹤車內人員的生物特征和生命體征。雷達也可用于外部傳感器，如果車輛配備了自動停車功能，這些傳感器可以檢測到行人、動物或附近物體的存在，并應用緊急制動以避免碰撞。

安全問題

雖然更多的電子設備可以大大提高車輛行駛過程中的安全性，但它也為更多的網絡攻擊打開了大門，攻擊率顯著增加。有報道稱，曾有救護車的車輛控制系統被黑客攻擊，被控制送往錯誤的地點。

“安全和隱私不僅對智能汽車的實現至關重要，而且對任何使用任何計算系統的現代設備都至關重要。” Arm的Laudick表示，“這是我們投入大量精力關注并不斷發展的領域，未來也會是我們發展的重點。”

汽車智能的集中化和高性能SoC取代電子控制單元也為黑客提供了控制整車的單一目標。隨著5G、V2X和智能基礎設施連接的增長，攻擊面將會擴大，訪問中央SoC的可能性將增加。車輛連接數量的增加也使設計效率和低延遲成為保障數據安全的關鍵因素。

“AI推理任務需要另一層的保護。” Rambus產品營銷高級總監巴特?史蒂文斯(Bart Stevens)表示，“AI邊緣處理必須安全地管理其AI模型，因為它們代表著高價值。汽車也在通過監測駕駛員的狀態來檢測乘客(和駕駛員)的安全方面變得越來越智能。但監視期間收集的數據可能會導致隱私問題，因此需要保護這些數據點的隱私。當車對車或車對基礎設施(即車對一切)成為主流時，需要高效且標準化的低延遲安全協議來處理V2X通信會話。在任何給定的時間，車輛可能需要安全地設置和拆除與周圍車輛和周圍基礎設施(如道路探測器、燈柱等)之間的數百個這樣的會話，這就要求系統能夠處理高性能、低延遲的安全協議。

它們還需要可追溯。?“AI的開發和集成到汽車SoC中是一個復雜的過程。” Arteris IP高級技術營銷經理Paul Graykowski表示，“除了實現功耗、性能和面積(PPA)目標外，設計團隊還必須平衡架構規范和物理約束之間的設計權衡，同時還需要保障功能安全和內部安全。為了確保符合ISO 26262，必須保持設計工件的需求可追蹤性，以及對上述需求的經過驗證和確認。”

為了防止這類攻擊，汽車電子的芯片設計必須從頭開始考慮安全性，ECU需要有內置的安全性，SoC也應該包含安全構建塊或安全IP。此外，還需要進行大量的設計模擬、驗證和測試。

2022年9月，NHTSA更新并發布了《現代車輛安全網絡安全最佳實踐》。新發布的版本是協調機構研究、自愿性的行業標準以及從多年來機動車網絡安全研究中收集的經驗教訓的產物。雖然不具有約束力，但它提供了一系列行業的學習成果和最佳實踐。

其它挑戰

為ICMS選擇合適的技術，有效地平衡性能、功率和成本，仍然是汽車設計的關鍵問題。

英飛凌的Stewart指出了其他設計考慮。?“ICMS架構可能包括具有中央處理單元或多個MCU和獨立傳感器的獨立系統。”他說，“在為DMS設計2D和3D相機以滿足Euro NCAP 2025的要求時，OEM將需要考慮便利性和安全性的功能。其中一些功能可能包括防止駕駛員分心，在允許調整座椅位置的情況下確保安全，或在緊急情況下解鎖汽車。此外，對于OMS設計，60GHz雷達傳感器可用于開啟座椅加熱、安全帶報警檢測或智能安全氣囊部署。其潛在的救生功能更為重要，如兒童存在檢測、對車輛后部乘客遺忘的寵物或物體的警報，以及監控乘客健康狀況的乘客狀態監測，都將非常有用。”

結論

智能車內監控系統技術使車輛能夠避免各類交通事故。目前，近紅外技術是ICMS使用的領先技術，其次是雷達和視覺相機。通用安全條例?(GSR) 和歐洲新車評估計劃 (NCAP) 等，監管機構越來越多地要求汽車制造商通過使用包括 ICMS 在內的技術來提高安全性。未來的立法可能將建議汽車制造商在車內安裝兒童存在檢測(CPD)、后排乘員報警(ROA)和乘員狀態監測(OSM)等功能，這將進一步推動汽車設計對ICMS的需求，并提高車輛的安全性。

但這一切都是有代價的，隨著越來越多的系統相互連接和集中管理，對于控制成本，減少這些系統使用的電量以及確保一切安全將是一個持續的挑戰。

編輯：黃飛

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