现阶段高算力芯片对于智能座舱而言是不是内卷?

发布时间:2023-01-10  

1、智能座舱做的好的车企销量大涨


先给大家看两个图片,如果让你从座舱的配置上来看,你会选择哪一辆车呢。

相信很多同学都选择第二辆,第一辆看过去就像20年前的汽车,就像极了诺基亚和苹果手机的对比,慢慢的机械感,而第二辆汽车,扑面而来的智能化和豪华感。我们再来看看两辆汽车的11月份的销量数据对比。

第一辆汽车就是丰田汉兰达,今年11月份销量4659台,汉兰达十年以来月销量跌到最低谷,堪称11月中国车市的最大冷门。这么低的销量数据足够证明丰田汉兰达在中国市场已经不再炙手可热,意味着这款车代表的日系车巅峰辉煌时代已经慢慢过去了,汉兰达只能沦为了国内的中大型SUV市场的备选和配角,再也唱不了主角的戏份。

我们再来看看第二辆汽车,才上市几个的理想L9,经历过产能爬坡以后,11月份的销量达到了9087辆,这个可是45.98万起步的中大型SUV,接近50W元的售价,要知道一点,汉兰达拥有混动和燃油版两款细分车型,加起来也没有理想L9一款车型的售卖数量多。


果然,中国人越来越懂车了,知道自己愿意为什么买单,不在单一追求汽车的机械素质,宁肯买智能座舱体验更好,但是价格更贵的造车新势力,也不愿意买技术落后中国新能源车一代的曾经的日系神车汉兰达。


这其中的差异,除了品牌力影响以外,智能座舱和自动驾驶是消费者购买一辆汽车非常重要的参考依据,越来越多的用户在购买汽车的时候,不仅仅只考虑汽车的机械素质,还更多考虑数字化和智能化的体验。


2、智能座舱逐步成为刚需


我们提到一个新的产业要成为刚需,几个条件是必不可少的,一个是购买人群的需求在发生变化,一个是这个行业的技术在发生变化,这个赛道还在成长过程中,吸引足够多的优秀合作伙伴到这个赛道来。


我们先看看这个产业都经历了什么样的变化。


从目前的情况来看,汽车座舱的发展与手机的发展轨迹越来越相似。从功能机到智能机的演变,手机上的物理按键被越来越大的液晶屏所取代,语音、手势等操作都可以方便、流畅地完成。


而汽车座舱同样也经历了从机械式向智能化的演变,早期的驾驶座舱主要由机械表盘和简单的娱乐系统构成,当座舱娱乐系统不断丰富,交互方式也从物理按键变为完全的触控和语音交互,人机交互方式的改变是必然的。


手机行业发展是标准“摩尔定律”


我们知道手机行业的逐步变迁历程,功能机被智能机这么快被取代,其实就是一部标准“摩尔定律”范本。


摩尔定律产生于半导体领域,是指集成电路上晶体管的数量每隔18个月就会翻倍,性能也会跟着提升一倍。形成的原因是原子级别的工艺,会带来效率大幅提升。功能改进、体积缩小,而过去50年摩尔定律的直观感受就是,手机代表一切。


而充分发挥摩尔定律,就能以更佳的性能,实现后进者的超越。比如智能机取代功能机。功能机时代,手游缺乏大作,用户需求难以满足;而在智能机时代,手游已经是用户最爱。这背后正是芯片在作祟。功能机芯片大多在出厂前已经写死了特定功能,即使算力提升,也没法执行更多更复杂的任务。但智能机时代,通用的CPU可以随着摩尔定律的增长不断拓展功能边界,软件开发者因此可以开发出不同的软件生态。


汽车座舱历经机械化、电子化,向智能化不断演进,同手机发展路径十分吻合


座舱指汽车内部驾乘空间,围绕中控台展开,从上世纪九十年代至今,经历了一系列革新,呈现出从机械化到电子化,再到智能化的发展轨迹。


1)上世纪 90 年代,机械化阶段:包括机械式仪表盘及车载收音机、对讲机等设备,密集的物理按键操作,仅提供车速、发动机转速、水温、油量等基本信息。


2)2000-2015 年,电子化阶段:电子技术进入座舱,座舱内配备小尺寸中控液晶显示屏、车载导航、蓝牙、媒体播放设备等较为简易的电子设备。


3)2015 年起,智能化时代迎面而来:座舱智能化的开启以大尺寸中控屏的出现为标志,消费电子技术进入汽车领域,液晶仪表、中控屏、抬头显示系统、视觉感知、语音交互等通过域控制器实现集成并装配在座舱内,能根据驾驶员、乘客的偏好、习惯和需求,提供更加舒适、智能的驾乘体验。


日系车目前普遍还是属于电子化阶段,有一定的显示屏、蓝牙和多媒体功能,但是智能化程度远远落后,最近下半年,日系车辆销量下降特别明显,跟消费者对于座舱的要求也是有一定的关系。


在看看智能化到来的智能座舱的配置,快捷的语音交互,高清的触摸大屏,智能的人机助手,让你欲罢不能,体验以后再也回不去了。


越来越多的科技企业涌入到智能座舱

在过去的100年里面,汽车行业“稳如狗”,非常稳健但是封闭的一个赛道,基本上都是机械定义汽车,主要看几大件,发动机、底盘、变速箱。这些基本上都纯粹的安全驾驶层面,很少有舒适和服务层面的选择。


过去汽车行业有三大特征:核心技术渐进式创新为主、高度依赖基础科研、供应链高度固化。这也为传统车企构建了一个极高的行业壁垒。过去100年,这个行业几乎没有什么新公司出现。


特别是供应链高度固化,导入行业的竞争不是那么残酷,特别是在座舱电子上面,很多给车厂提供座舱电子产品的的tier1供货商,都是车厂直接或者间接持股的公司,比如日本丰田御用的电装,比如韩国车企背后有现代摩比斯,德国车企背后的博世、大陆、采埃孚。


但是随着座舱的智能化到来,这个越来越多的科技企业进入到这个智能座舱行业,因为现在座舱也正在朝着功能手机转向智能行业那样,发展非常迅猛,座舱电子的芯片也是到了“摩尔定律”的时代来临。


科技企业在移动终端的市场已经趋于饱和,也是需求发掘一个庞大额增量市场,而汽车市场是将成为继 PC、手机、平板之后的一个最佳的智能终端载体。科技企业可以基于本身的优势,对于大数据、IOT生态、智能算法识别等优势,在智能座舱里面有自己一展拳脚的地方。


可以看到百度、阿里、腾讯、东软、华为、大疆等科技企业都进入到智能座舱的赛道中,结合自己的优势做智能座舱里面细分的不同领域,比如腾讯重点就做“车云一体”的数据服务内容,阿里做智能座舱的底层操作系统,而百度更多倾向于智能座舱的tier1,有这些科技企业的涌入赛道,智能座舱的竞争不再是铁板一块,也不在是死水一滩,而是继手机赛道以后最为精彩的竞争赛道。


智能座舱也成为车企做出差异化卖点的“兵家必争”之地了


赫拉克利特的“人不能两次踏进同一条河流”是说——河水在不断地流淌、变化,当你第二次踏进同一条河流时,过去的水已经流走,你遇到的是全新的水。这无疑是对唯物辩证法“一切事物都处在永恒的运动、变化之中”的观点的朴素表达。


但是汽车赛道,一下从传统的燃油车,风云变幻,突然两只脚一下进入到了四条河流之中,也就是汽车行业“新四化”(电动化、智能化、网络化、共享化)。而且这其中最能让车企做出差异化的内容,就是智能化。

上图是智能汽车的三大要素,所谓智能汽车,智能体验自然是安身立命的资本。汽车智能化是未来趋势已成为不争的事实。即便是传统汽车厂商,也在积极拥抱智能汽车。


智能驾驶是其中一项,剩余的智能交互和智能服务,都是以智能座舱为载体。既然智能座舱这么重要,我们来看看智能座舱都是哪些范围。


智能座舱包括哪些内容:

智能座舱从车内看,是座舱内饰、座舱电子产品的综合创新、升级和联动。同时也将与其他 的智能终端设备:比如智能手机、手表等实现互联,进而与智慧家庭、智慧办公等场景,最终目标是将汽车由单一的驾驶、 乘坐工具升级为一个以消费者为中心的“智能移动空间”。


智能座舱是基于智能化、万物互联化大背景下的新型车内应用场景,通过整合驾驶信息和车载应用,利用车载系统的强大信 息数据处理能力,为驾驶者提供高效且具科技感的驾驶体验。由硬件(座舱芯片、HUD、电子后视镜等硬件、液晶仪表、TBOX、中控导航、DMS疲劳监控设备、副娱乐驾驶屏、空调控制面板)、软件、交互 (语音识别、人脸识别、触摸识别、生物识别)三大主要部分组成,是人车关系从工具向伙伴演进的重要纽带和关键节点,也是一个非常特别的智能乘坐空间。


该空间有望成为除住宅、办公场 所之外的第三个基本生活空间,能够满足消费者社交、学习办公、订餐、路线规划、旅行决策等丰富多样的生活场景要求。无论是燃油车还是新能源汽车,各家在智能座舱的大方向上是比较一致的,“第三空间”这一概念已经成为行业共识。


我们看看新能源汽车都在智能座舱“八仙过海”都有哪些表现。


理想汽车主要是产品定位非常清晰,在语音交互层面发力,理想智能语音交互助手“理想同学”的产品定位完美契合理想ONE中高端家庭用车的车型定位,以全车语音覆盖、座舱全成员平等交互权利等。


基于用户画像,深耕4音区以及开拓多音区覆盖,使车内所有人员均可通过语音进行人机交互,场景化的思考,贴合家庭出行用户使用习惯。


最新出的理想L9提出了「三维空间交互」。车内拥有6颗麦克风和3DToF传感器,配合理想汽车自研的以深度学习为基础的多模态三维空间交互技术,在车内以最自然的方式进行交互。


蔚来的智能座舱,亮点在于车载智能交互体系的实体化。在大多数车企还在以屏幕为交互中心的时候,蔚来便推出了车载语音助手NOMI,整个座舱的交互设计都是围绕这个立在中控台正中央的设备完成。NOMI重视语音助手人设与形象的完整性与一致性。实体形象存在,脱离屏幕操作限制,情感化TTS, 形象更立体,屏幕表情增加视觉联系。


小鹏汽车凭借着卓越的语音交互,直接在小鹏P7上“一炮而红”,除了在智能驾驶以外,小鹏在座舱里面都是极客风格,语音交互做到极致,还可以通过显示屏进行多功能拓展,包括观影,看球,打游戏,唱K。


座舱成果易被感知,助力车企产品差异化实现。作为汽车与车主的高频触点,座舱空间一定程度上直接决定了未来的“第三空间”带给消费者的体验。智能座舱中无论是交互手段、物理空间、声、光、显示、升级后的内饰,还是多联屏设计、HUD 抬头显示、流媒体后视镜等都将为驾驶员、乘客带来鲜明的差异化体验,迅速抓住消费者眼球,提高车型的竞争力。


智能座舱是众多车企和上游配套的芯片厂家的作为进入汽车智能的切入口。“在目前情况下,智能座舱是刚需。不管什么车,燃油车也好,电动车也好,一定会有智能座舱,包括一定要有方向盘、中控屏,甚至包括智能驾驶等等。所以智能座舱理所当然的成为了各个车厂“兵家必争之地”。


消费者选车的时候智能座舱成为一个必选项了。


以前选车是没得选,反正智能座舱和自动驾驶都做的不好,那为什么不选择一个机械素质好一些的,省心省力还不用考虑那么多的维修成本。所以这个阶段的日产合资车,红的发紫,动不动就是十年开不坏的本田。


但是电动汽车出现以后,整个三电系统不是卡脖子的点,机械素质都不差,重点的战场转移到了自动驾驶和智能座舱上面。所以一旦消费者有选择的时候,会自己用脚去投票,用自己口袋里面的钞票来投票,智能化程度越高的汽车,而且机械素质还不差的车,就是他们的考虑点。


消费者对智能手机的使用偏好迁移至车端。当中控屏等进入汽车座舱后,消费者在智能手机上的用户体验和使用偏好也将延伸至车内,消费者期待汽车变成一个数字伴侣,车载系统能足够流畅、屏幕能足够高清、无线联动能够顺畅。

与众多成熟市场相比,早已对移动互联网与智能手机形成依赖的中国用户对座舱的智能科技配置有着更高的关注度,相关配置在中国消费者的购车决策中起着更为重要的作用。


从用户购买决策的关键因素来看,根据IHS Markit最新的调研结果,座舱智能科技配置水平是仅次于安全配置的第二大类 关键要素,其重要程度已超过动力、空间与价格等传统购车关键要素,反映出座舱智能科技已成为用户购车的重要考量。


汽车不仅仅是进入到新能源时代,也同步加速跨入了智能时代。新的消费群体对于数字化和智能化体验更加看重,智能座舱已经开始成为车企的主要卖点,也成为消费者购车的重要参考依据,而在智能座舱的背后,则是芯片之争。


3、高算力芯片是保障智能座舱的“基石”,而高工艺的制程技术是支撑高算力的必要条件,7nm甚至更高的SoC是未来智能座舱的主流


早在5年前,座舱里面的零部件基本上都是MCU来完成的,在没有大的屏幕和动效情况下,以前的座舱零部件99%都是MCU来完成,哪怕是刚开始出来的液晶仪表,很多都是使用MCU来驱动的。


我们可以看到这样一个并不复杂UI的界面的液晶仪表,图像只能达到2.5D的显示效果,此时使用的芯片方案就是一个MCU,当时我们在设计的时候,还需要反复考虑该方案的存储芯片的大小,为了尽量减少内存,指针做成旋转的方式,这样占用的图片资源就不用那么多,简直像极了一分钱半成两半来花,根本不用谈及算力的概念。

那个时候智能座舱的智能化设备还只能提供一些简单的功能,比如语音互动播放音乐,比如点下屏幕开始播放视频。这些类似于普通家电设备所需要的芯片只需要22nm的制程就足够支持这些功能。那个时候的汽车的车载芯片实际技术含量远远低于消费品的芯片,只是在应用场景上比消费品芯片要苛刻。所以经常导航卡顿,触摸不灵敏是常有的事情,以至于很多人对于汽车座舱电子的印象始终还停留在那个阶段。


座舱芯片高算力芯片成为刚需


从驾驶座舱到智能空间,在“软件定义汽车”的大背景下,汽车座舱成为全球芯片厂商竞逐的下一个战场。汽车座舱内的应用正和手机越来越像,高算力SoC芯片正成为新一代智能汽车的刚需。而随着高通等消费电子芯片厂商的入局,以及国内汽车芯片厂商的崛起,这一颗车载芯片市场竞争格局也在悄然发生变化。这背后的核心原因在于,“软件定义汽车”需要先进的汽车硬件架构和强劲的算力支持,智能化程度越深,座舱对主控芯片的算力要求也越高


随着座舱从电子座舱转向智能座舱的阶段,座舱座舱作为人车交互的直接触点,功能进一步进化,流媒体后视镜、HUD功能的渗透包括高分辨率的提升,对芯片的算力提出了高要求,促进了座舱由MCU向高算力的SoC的变化。


“我们都知道一切智能化终端的背后,运算一定是关键。这需要要把软件做好,同时更需要硬件的配合——就是那颗芯片。目前做终端做得非常优秀的,比如苹果、华为等厂商都是非常深度地定义这颗关键的主控SoC芯片,这也是智能化应用的底层逻辑,即‘人机交互+OS+芯片’。”所以汽车座舱往智能化走,芯片没有高算力,没有办法让座舱智能起来。


一芯多屏”逐步成为趋势,也是高算力SoC芯片的用武之地。


当前,智能座舱正在加速从单一功能的升级,逐步向大算力域控、更多人机交互功能以及深入融合进行演进。在这一过程中,传统汽车的功能芯片已经无法满足需求,大算力智能座舱SoC芯片的需求大幅高涨。

可以看到传统的座舱电子里面的控制器基本上是分开的,导航主机是一家,液晶仪表是一家,同时还有一个AVM全景一家,还有TBOX等,这里线束连接就非常复杂,而且不同供应商直接的协调调试也非常复杂。

可以看到,如果中控导航和液晶仪表的互动越来越频繁,中控上的导航地图,音乐等信息,需要传输到液晶仪表上进行显示。此时采用传统的方案,需要将中控导航的图像数据传输到液晶仪表上,需要增加对传芯片,同时如果需要将一些音乐信息也传输到液晶仪表上显示,此时还需要走单独的私有CAN协议,这样才能保障信息的传输,整体设计方案复杂,而且可靠性也存在一定的问题,信息传输耗时比较久。

上图是IMX6 的多芯片方案,液晶仪表、中控导航、后排娱乐都使用了IMX6最小系统,这样上图黄色框里面的内容就资源重复了,但是如果只用一颗IMX6又不能带动三个显示屏,所以很多存储资源没有办法进行最大化的利用,反复的浪费了计算和存储资源。


一芯多屏使多个屏幕的信息能自由流转,跨屏互动


从性能上来看:座舱交互需求越来越多,就上面提到的,中控导航和液晶仪表之间都有非常多的信息交互,一芯多屏方案中信号的传输在芯片内部就完成了,不需要外部对传芯片以及CAN&LIN总线的传输,大幅度的降低了通信时间,有利于打破多芯片方案间由于信号传输延迟导致的性能局限。


从成本来看:单芯片方案的外围DDR和EMMC方案比多芯片方案数量减少,系统可靠性提升,虽然现在的单芯片成本比较贵,但是总体趋势来看,未来2年以后的整体成本是优于多芯片方案。


咱们有提到,传统的座舱电子,主要应对于简单指令的处理,因此采用由 CPU+存储+外设接口组成的 MCU 芯片,即可满足其对于算力的需求。但随着汽车向集中式架构迭代,域控制器的出现,使得大 量 ECU 被功能性整合,原有分散的硬件可以进行信息互通及资源共享,硬件与传 感器之间也可实现功能性的扩展,而域控制器作为汽车运算决策的中心,其功能的 实现主要依赖于主控芯片、软件操作系统及中间件、算法等多层次软硬件之间的有 机结合。


同时,为了赋予汽车更高级别的智能化功能,域控制器需要处理由传感器 传来的环境信息,其中,涵盖了海量的非结构化数据,这就导致面向控制指令运算 的 MCU 芯片难以满足其复杂的运算。相比之下,SoC 芯片引入了 DSP(音频处 理)、GPU(图像处理)、NPU(神经网络处理),使其不仅拥有控制单元,还集成 了大量计算单元,从而能够支撑多任务并发及海量数据的处理。根据极术社区的测 评,SoC 芯片的算力可高达 1012次/秒,是 MCU 芯片算力的指数级倍数。


一芯多屏技术最早由奔驰在 2018 年量 产,用域控制器 DCU 替代 ECU,底层芯片集成 GPU。优势是:能使座舱内图像、视频处 理算力大增,缩短因系统功能增加带来的系统时延,成本上降低复杂线束成本、布线成本以 及通信成本。


今年1-10月搭载智能座舱交付量达到192.67万辆,份额占比达到27.05%,这个是一个非常明确的趋势,智能座舱域控制器,一芯带多屏的时代即将到来。


智能座舱搭载的功能越多,对芯片算力要求就越高。目前车机上的APP应用还没有手机上的那么丰富,很多刚需应用在车机上还不普及,比如购物、金融、在线视频等,前几代的车机芯片都会落后手机芯片2-3年,现在由于智能座舱的“一芯多屏”的应用,以及智能交互的应用,车机芯片的算力要求已经追齐甚至超过手机芯片了。


智能座舱的“第三空间”所需要的多模交互让算力需求暴涨


智能座舱是实现千人千面汽车驾乘体验的重心所在,新势力车企与领先自主品牌车企率先发力,“大屏化”、“多屏化”、“多模态交互”、“一芯多屏”成为座舱发展的热门趋势,伴随着传感器规模的增长与交互模式的复杂化,智能座舱对芯片的算力需求亦水涨船高。


你的印象中车机还是这个样子,又蠢又笨重,都恨不得立刻扔掉,而且人机交互就是一个惨不忍睹。


相信看了这个视频,你会觉得“这么烂的语音识别还能在车上出现,简直是无言以对了”


我们再来看看现在智能座舱应该有的样子:


比如机氪001的座舱,副驾说了一句“我想抽烟”,那么语音系统会自动识别出是副驾下达的指令,经过系统自动思考和分析后,会自动打开右侧副驾的车窗。即使车内整体环境嘈杂,车内的每个麦克风仍能准确识别对应座位发出的指令。可以看到目前座舱的交互变得智能化,自然会,语音交互逐步代理更多的触摸交互,从最开始的触摸屏交互开始,到现在主流的语音交互,在L9上面的TOF识别手势交互,多模态中的“模态”指的感官,用户可以使用手势、触控、眼神、表情等多种方式进行人机交互。

看起来多模交互非常酷,实现起来可以是非常“苦”,涉及到多个传感器的融合,数据的及时处理,算法的应用等等,这个对于SoC的主芯片而言,每增加一个多模交互的场景,算力都是需要增加的。

从技术角度上看,影响算力的因素至少有22个,每一个因素都会对上层应用产生影响。每一个影响因素对算法产生的影 响不同,比如摄像头个数对全图检测的影响就是线性,其他影响因子不变的情况下,两个摄像头就是一个摄像头所需要 的算力的2倍。对于同样的算法,是多个影响因子共同起作用,这将导致对算力的要求大幅提高。


根据IHS专业的评估,SoC芯片需要高度集成CPU、AI处理单元、图像处理单元GPU、深度学习加速单元NPU等多个模块,才能满足高速运算和负责运算的需求,从而实现座舱的多传感器融合、多模交互,其中CPU和GPU尤为重要。


CPU 主要负责交互功能和应用程序 运行的逻辑运算,并承担着任务调度的职责,即根据不同的功能对应分配给不同的处理器。而在多模态的交互以及日渐丰富的应用生态驱动下,CPU 的算力将呈现 数量级增长(CPU 算力一般高于 50KDMIPS 即能运行智能座舱流媒体、AR 导 航、AR-HUD 等主要功能)。


对于座舱中的娱乐信息系统而言,车载应用通常为多任务并发形式,因 此芯片的多重并行计算能力愈发重要。同时,叠加应用的高并发+图像显示的高标 准(即图像显示复杂度、精细度和实时性),将驱动 GPU 逐渐从 CPU 中分化为图 像专用的处理器以承载其所需的高性能计算能力,以及较高的渲染能力。其中,对 于 3D 图像效果,200GFLOPS 以上即能满足 3 个屏幕以上的图像显示,而针对 GPU 进行图像算法处理,则需要 500GFLOPS。

可以看到2024年的NPU需求是2021年的10倍左右,CPU需求是2022年的3.5倍。在智能座舱未来发展的情况下来看,高算力尤为重要。


上百种感知算法为主机厂打造个性化上层应用,完成差异化战略部署;算力支持提供整车生命周期的软件迭代空间的同时,才能满足千人千面的感知功效需求。


国产的SoC 在这波智能座舱域控制芯片浪潮中也有异军突起,非常亮眼

根据Strategy Analytics数据,2015年瑞萨、恩智浦合计占据整个车机芯片市场份额的六成以上,其中瑞萨在驾驶舱、仪表份额达到47%、44%;座舱芯片市场主要由汽车电子厂商为主导,其中包含瑞萨、NXP、TI 等 玩家;2015 年之后,以高通、英特尔、三星、联发科为主的消费电子厂商强势入局。


但 2021 年后高通在座舱市场中强势翻盘,斩获超 80%的份 额。我们认为,在这芯片市场易主的背后,是芯片算力的强势较量,通过 CPU/GPU 性能来比较,高通的 8155 芯片对应算力分别为 105K DMIPS、1142 GFLOPS, 远远领先传统的汽车电子厂商2倍以上,导致传统的瑞萨、NXP、TI芯片丢盔弃甲,毫无招架还手之力,因为高算力芯片更符合复杂的交互、应用功能及图像显示的高算力需求。


正在崛起中的本土汽车芯片初创企业也将是一大变量。过去两年,本土厂商芯擎、芯驰、四维图新(杰发)、瑞芯微等相继推出了面向中高端市场的智能座舱芯片。其中芯擎的7nm座舱芯片“龍鷹一号”则剑指8155,也是首款国产车规级7nm智能座舱芯片。目前该芯片在量产车型的测试和验证的各项工作已陆续完成,并预计今年下半年实现量产。


“龍鷹一号”是芯擎科技推出的国内首款7nm车规级高算力多核异构智能座舱高端处理器,内置8个核心CPU、14核心GPU以及8 TOPS AI算力的NPU,可以实现90K DMIPS的CPU算力和900GFLOPS的GPU算力,性能指标可以对标目前国际市场上最先进的产品。


芯擎科技2021 年 12 月发布了国产第一颗 7nm 智能座舱芯片“龍鹰一号”。

从上面参数可以看到,在国产芯片里面我们看到可以同高通8155P直接扳手腕的芯片就是芯擎的龍鹰一号,虽然我们看到的GPU算力是900k,但是实际的GPU能力要强于高通8155,高通的8155是通过虚拟机进行中控导航和仪表的设计,由于虚拟机是需要占用一定的空间的,所以8155 加上虚拟机之后的实际用户可用算力要少于龍鹰一号SE1000。


SE1000在硬隔离的机制下帮助用户节省了虚拟机的 费用,同时芯片内部的GPU等资源可以在两个域之间灵活配置,满足AP和CP域的资源灵活划分,这个是非常利好的,目前QNX的虚拟机的费用可不便宜。


前面咱们提到GPU能力越强,可以做很多座舱流畅的内容,特别是用户体验角度出发,我们都看看龍鷹一号能为用户带来怎样的体验。


1、系统瞬间启动,全速运行。智能座舱芯片的算力决定了座舱内屏幕的数量、运行流畅度及画面丰富度,“龍鷹一号”高性能异构计算引擎提供澎湃算力,而高能效的处理器集群则配合独特的功能安全与信息安全硬件产品,快速构建车载智能化生态系统。


“屏幕的数量越来越多、分辨率也越来越高,要保障每一块屏幕都能流畅运行且不卡顿,对芯片性能具有极高的要求。“龍鷹一号”拥有出众的运算能力和协同匹配能力,能够增强车机的稳定性和操控性,提高响应速度,并支持一机多屏多系统。“龍鷹一号”最多可以支持7块2K的屏幕同时输出,完全可以满足目前甚至未来2-3年座舱内部显示的需求。


2、智能导航功能。据了解,一款好用的导航功能,背后不仅需要高效易用的人工智能引擎,还要强大的感知系统和丰富的视觉算法支持,这里的多模交互就是非常耗费算力的,需要有AI引擎。

文章来源于:电子工程世界    原文链接
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