L3級及以上自動駕駛、機器人出租車和移動即服務對于高帶寬、低功耗DRAM的需求出現了強勁的增長。為此，Micron已出樣業內首款完全滿足ASIL D標準的車用低功耗DDR5 DRAM（LPDDR5）內存。該款內存經過硬件評估，具備高性能、低功耗和低延遲特性，完全滿足最高級別的汽車安全完整性等級(ASIL)標準，即ASIL D，可用于高級駕駛輔助系統(ADAS)技術，包括自適應巡航控制系統、自動緊急剎車系統、車道偏離警告系統以及盲區偵測系統。

國際標準中的汽車“功能安全”

ASIL是汽車安全完整性等級（Automotive Safety Integrity Level）標準的簡稱，是ISO 26262標準為道路車輛功能安全定義的風險分類系統，共分為A/B/C/D四個等級。其中，ASIL A系統的安全等級最低，ASIL D的安全等級最高，也最嚴格。顯而易見，較高的ASIL等級通常意味著成本和復雜度的增加，因此給定系統所需的ASIL等級與系統故障對車輛運行的影響直接相關。

不同ASIL等級的故障度量

在ISO 26262中，功能安全被定義為“消除因電氣/電子系統故障行為帶來的不合理的風險”，而這里所指的“電氣/電子系統故障”，又被分為兩種類型：

系統性故障：是指以確定性方式發生的故障，通常會在產品設計或開發過程中產生。一般采用有據可查的過程和方法來處理這些故障，包括安全規劃、安全概念文件、需求可追溯性、主動安全分析工具、可靠性驗證、操作程序以及其他相關因素。

隨機故障：是指在設備生命周期內隨機出現的故障。隨機故障可進一步分為兩類：瞬態故障(單事件干擾或軟錯誤)和永久性故障(硬錯誤，如卡在邏輯級上)。一般通過引入安全機制來解決這類故障，這些機制有助于發現這些故障，使系統能夠采取適當的措施，包括糾正故障或者讓系統保持在安全狀態上。

通常情況下，業界在硬件級和系統級采取的安全機制包括以下五類：

冗余：這種機制通常可以在硬件級實現。

循環冗余校驗：這種機制通常用于檢測錯誤。

糾錯碼：這種機制一般用于糾錯，取決于實際碼型，還可以檢錯。

內置自檢：該機制提供額外的電路，可以連續或者在上電期間檢驗設備是否正確運行。

循環測試模式：指每一故障檢測時間間隔(FDTI)內重復運行的測試模式，以便及時檢測出某些故障。

此外，衡量用于檢測隨機故障時間(FIT)和風險發生可能性的安全機制的有效性，通常利用單點故障度量(SPFM)、潛在故障度量(LFM)和隨機硬件故障概率度量(PMHF)等各種度量指標。這些指標用于衡量給定硬件組件的功能安全性。

不過，遺憾的是，到目前為止，車用DRAM解決方案還沒有按照功能安全以及ISO26262標準要求進行專門的設計和/或嚴格的評估，以至于Exida首席運營官兼首席安全專家Alexander Griessing表示，“功能安全是先進汽車系統開發過程中至關重要的一環，但內存在某種程度上受到了忽視，只被當作一種即買即用的商品。”

汽車需求與DRAM性能

根據Gartner預測，汽車內存的市場規模將在2020年24億美元的基礎上翻番，成長至2024年的63億美元。與此同時，伴隨數據密集型汽車技術的崛起，真正實現自動駕駛的汽車，預計平均每天會產生20TB的數據。即便是如今配備ADAS的車輛，也要運行超過1億行代碼，每秒需進行高達數百萬億次的數據處理，可匹敵數據中心。

“大多數人可能會認為自動駕駛汽車才是真正的智能汽車，但基于已部署的技術以及未來還將引入的更多技術，如今的汽車其實也可以稱之為是智能的。”

美光科技汽車系統架構高級總監RobertBielby日前在接受《電子工程專輯》專訪時表示，自動駕駛汽車，甚至是普通的具備ADAS功能的汽車，都正在變成車輪上的數據中心，直接推動了對更多DRAM的需求。

他舉例稱，車道保持等安全功能可檢測道路上的車道線，使汽車自動保持在車道中間，而不會漂移到相鄰車道上去；智能前大燈檢測對面的車輛，并智能調暗前大燈，以避免干擾對面的車輛行駛；即將出臺的NCAP要求，進一步推動了對駕駛員監測系統、C-V2X（蜂窩車聯網）以及盲區偵測、自動緊急剎車等其他更成熟技術的支持，未來有望進一步提升駕駛員和乘客的安全。

如果再加上人工智能（如手勢識別、自然語言處理、計算機視覺和機器學習），以及車載信息娛樂、高清顯示屏、自適應巡航控制、語音助手和其他數字化座艙功能，汽車需要在瞬間整合并分析這些數據，對內存和計算的需求呈指數級增長并不令人感到意外。

而只有通過在車輛中引入各種電子設備，才能實現所有這些功能；只有激光雷達與攝像頭、雷達傳感器以及相關人工智能處理功能的融合，才能讓車輛能夠“看到”周圍的環境。可以說，這些技術都是基于最先進的電子技術，都需要DRAM。

一定要用LPDDR5嗎？

車用DRAM相關應用目前分為四大領域，包含車載信息娛樂系統(Infotainment)、先進駕駛輔助系統(ADAS)、車載信息系統(Telematics)和數字儀表盤(D-cluster)。TrendForce集邦咨詢數據顯示，至2024年，車載信息娛樂系統仍然是車用DRAM消耗的主要應用領域，DRAM會從DDR3 2/4Gb慢慢向LPDDR4 8Gb靠攏。

從ADAS系統來看，由于目前自動駕駛普遍以Level 1/2/2+為主，因此DRAM用量仍然偏低。隨著自駕等級的提升，將有望帶動DRAM從DDR3向LPDDR4/4X，再向LPDDR5、甚至GDDR6/HBM演進。同時，隨著車對車互連與通訊(V2V)和車聯網(V2X)功能的引入，車載信息系統中使用的DRAM規格也將由以往的LPDDR2逐步轉向LPDDR4/LPDDR5。

Robert Bielby認為這些評估報告準確描述了汽車ECU中DRAM的現狀。“的確如此，3級及以上自動駕駛、機器人出租車和移動即服務對于高帶寬、低功耗DRAM（如LPDDR5）的需求出現了強勁的增長。”

根據他的描述，與上一代LPDDR4x相比，LPDDR5 DRAM的數據訪問速度提高了50%，能效提高了20%以上，滿足了數據密集型需求，使智能車輛具備了近乎實時的邊緣處理能力。而這種低延遲對于快速處理來自當今互聯汽車多個傳感器和數據源的數據至關重要，例如雷達、激光雷達、高分辨率成像、車內聯網、5G網絡和光學圖像識別等。

大幅降低能耗是另一個重要的考量因素。事實上，當今的豪華汽車需要運行1億多行代碼，超過了Facebook、Windows、Google Chrome、波音787、航天飛機和哈勃太空望遠鏡的代碼數，不久的將來，還可能會增加到2-3億行代碼。要實現L4級到L5級的自動駕駛功能，每秒需要進行六百多萬億次的運算，這與數據中心和服務器的計算性能不相上下。所有這些計算都需要巨大的能量，從1000瓦到2500瓦不等，足以點亮40個60瓦的白熾燈泡。

如此高的能耗確實降低了續航里程，因為所有的能耗都用在了汽車計算機上，而不是電動機或者發動機。為保證續航里程，汽車原始設備制造商和供應商需要使用低功耗、節能的內存，LPDDR5出色的能效將有助于提升續航里程，降低排放，實現更為環保的交通出行，推動自動駕駛的未來更加可持續發展。

通過功能安全評估的獨特DRAM

由于汽車中的電子元件已成為保障安全不可或缺的組成部分，汽車制造商必須滿足嚴格的功能安全標準，這些標準要求具備故障發生時能夠緩解風險的機制。符合功能安全標準的LPDDR5和產品文檔簡化了系統設計，可幫助客戶更快地履行復雜的合規義務，并最終縮短一級汽車供應商的產品面市時間，并幫助原始設備制造商盡快設計安全、智能的汽車。這一點在競爭激烈的汽車市場中十分關鍵。

在這一前提下，美光不但使其LPDDR5產品符合ASIL D標準要求，還為LPDDR5產品添加了一組可幫助客戶檢測現場隨機硬件故障安全功能，以及一套全面的安全相關文檔，包括硬件評估報告、exida評估報告、安全應用說明、安全分析報告(FMEDA摘要)和簽署NDA后的PIN FMEA。

“我們在全球范圍內與汽車原始設備制造商、一級供應商和芯片組供應商有著密切的合作伙伴關系，涉及高級輔助駕駛系統、車載信息娛樂、汽車座艙計算、下一代機器學習汽車應用、人工智能相關技術等多個領域。”Robert Bielby說，與合作伙伴的密切合作和信任是在汽車市場取得成功的一個重要因素，這種合作通常從產品的系統架構定義階段的早期開始，一直延伸到客戶/合作伙伴產品的設計、測試和部署階段。只有這樣，才能夠確保客戶和合作伙伴能夠以最短的上市時間和最低的設計風險，交付同類最佳的產品。

原文標題：汽車變身輪胎上的數據中心，如何應對汽車安全挑戰？

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責任編輯：haq