資料介紹
在過去的兩年多時間,我有拜訪數百家企業,最近一直花時間在做針對性地梳理和總結。在現在的電子信息領域,跨界融合的節奏越來越快,產業鏈各環節的銜接也是前所未有的緊密,所以現在看一個領域或一個項目,需要從整個產業鏈條各環節去綜合考慮,包括云管端,包括硬件、軟件、算法、數據,且各產業鏈條上各家企業,隨時做前向或后向的整合,競合關系隨時轉換。隨著新硬件時代的來臨,對產業的研究提出了更高的要求,思考的緯度需要變得更寬,要理清里面錯綜復雜的關系以及未來的發展趨勢,工作量數倍于從前。
而對產業鏈各個環節標桿企業的研究是必備的功課,只有了解這些大企業的策略和動向,才能發現其中可能存在的創業/投資機會。所以最近有意識的對大企業做一點研究,如之前的音頻、視覺、IOT平臺等,以及本篇的主要針對ADAS的芯片廠商,理解各家的主要產品線和狀態。
ADAS(高級輔助駕駛系統),是指利用安裝于車上各式各樣的傳感器,在第一時間收集車內的環境數據,進行靜、動態物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理,從而能夠讓駕駛者在最快的時間察覺可能發生的危險。通常包括導航與實時交通系統TMC,電子警察系統ISA 、自適應巡航ACC 、車道偏移報警系統LDWS、車道保持系統,碰撞避免或預碰撞系統、夜視系統、自適應燈光控制、行人保護系統、自動泊車系統、交通標志識別、盲點探測,駕駛員疲勞探測、下坡控制系統和電動汽車報警系統等。
目前來看汽車的創新絕大部分來自于汽車電子的創新,而從汽車電子系統來講,正在由分散式架構(眾多的ECU控制),逐漸向集中式乃至中央控制系統(超級處理器)演進,這一趨勢落實到ADAS上也是同樣規律。這一趨勢的變化,包括減少ECU,降低功耗,提高處理器和內存利用效率,降低軟件的開發難度和提高安全,使汽車半導體廠商在整個汽車產業中扮演越來越重要的角色。同時,對ADAS處理器芯片來說,目前呈現出如智能家居類似的產品形態,單品爆款,以及多功能的組合,即類似于Mobileye的視覺處理ADAS芯片單品,以及多傳感器的融合,使ADAS處理芯片成為平臺的趨勢。目前來看這兩種形態都有市場,單功能會使ADAS在中低端車甚至后裝市場,更大范圍的普及,當然性價比是前提。而多傳感器的融合會提升自動駕駛的等級向Level4甚至Level5方向走,目前像Google、百度等無人車都在做多傳感器的融合,只是目前為止還沒有專門的Level4/5ADAS ASIC芯片而已。
從芯片設計來說,現在ADAS處理器芯片的主要挑戰在如下幾個方面:
1)車規級的標準,最好過ISO26262,達到ASIL-B甚至ASIL-D級別
2)高計算量以及高帶寬,特別是多傳感器融合的芯片,需要更高的芯片頻率,以及異構設計,以達到快速的數據處理速度,同時傳輸的吞吐率上也有較高要求。
3)隨著人工智能在ADAS上的應用,針對芯片的設計會考慮增加硬件的深度學習設計,如何在軟硬件上做取舍,以及人工智能計算模型與原有軟硬件架構以及整個系統設計上做匹配,目前來看還在早期探索階段。
而對產業鏈各個環節標桿企業的研究是必備的功課,只有了解這些大企業的策略和動向,才能發現其中可能存在的創業/投資機會。所以最近有意識的對大企業做一點研究,如之前的音頻、視覺、IOT平臺等,以及本篇的主要針對ADAS的芯片廠商,理解各家的主要產品線和狀態。
ADAS(高級輔助駕駛系統),是指利用安裝于車上各式各樣的傳感器,在第一時間收集車內的環境數據,進行靜、動態物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理,從而能夠讓駕駛者在最快的時間察覺可能發生的危險。通常包括導航與實時交通系統TMC,電子警察系統ISA 、自適應巡航ACC 、車道偏移報警系統LDWS、車道保持系統,碰撞避免或預碰撞系統、夜視系統、自適應燈光控制、行人保護系統、自動泊車系統、交通標志識別、盲點探測,駕駛員疲勞探測、下坡控制系統和電動汽車報警系統等。
目前來看汽車的創新絕大部分來自于汽車電子的創新,而從汽車電子系統來講,正在由分散式架構(眾多的ECU控制),逐漸向集中式乃至中央控制系統(超級處理器)演進,這一趨勢落實到ADAS上也是同樣規律。這一趨勢的變化,包括減少ECU,降低功耗,提高處理器和內存利用效率,降低軟件的開發難度和提高安全,使汽車半導體廠商在整個汽車產業中扮演越來越重要的角色。同時,對ADAS處理器芯片來說,目前呈現出如智能家居類似的產品形態,單品爆款,以及多功能的組合,即類似于Mobileye的視覺處理ADAS芯片單品,以及多傳感器的融合,使ADAS處理芯片成為平臺的趨勢。目前來看這兩種形態都有市場,單功能會使ADAS在中低端車甚至后裝市場,更大范圍的普及,當然性價比是前提。而多傳感器的融合會提升自動駕駛的等級向Level4甚至Level5方向走,目前像Google、百度等無人車都在做多傳感器的融合,只是目前為止還沒有專門的Level4/5ADAS ASIC芯片而已。
從芯片設計來說,現在ADAS處理器芯片的主要挑戰在如下幾個方面:
1)車規級的標準,最好過ISO26262,達到ASIL-B甚至ASIL-D級別
2)高計算量以及高帶寬,特別是多傳感器融合的芯片,需要更高的芯片頻率,以及異構設計,以達到快速的數據處理速度,同時傳輸的吞吐率上也有較高要求。
3)隨著人工智能在ADAS上的應用,針對芯片的設計會考慮增加硬件的深度學習設計,如何在軟硬件上做取舍,以及人工智能計算模型與原有軟硬件架構以及整個系統設計上做匹配,目前來看還在早期探索階段。
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