高通汽车业务分析:座舱、智驾、网联全布局,2022汽车业务同比增40.7%

2023-07-11  

2014年,高通面向智能座舱推出其第一代芯片产品——602A,搭载计算、存储、显示单元,能够同步支持4个摄像头和3块屏幕。8年过去,高通座舱芯片已迭代至第四代,第四代座舱芯片为高通SA8295P。

高通座舱芯片演进历程

图片来源:高通


高通在智能座舱业务成熟的同时,将触角伸至智能驾驶和智能网联,全面布局座舱芯片、智驾芯片、网联芯片,尤其在舱驾一体化领域有望赢得先机。


座舱之外,SA8155P也可用于智驾与泊车


SA8155P,作为高通第三代骁龙汽车数字座舱平台的主打芯片,在目前量产的座舱芯片中最强。无论是新势力、传统车企,抑或自主品牌、外资品牌,众多OEM均以该芯片作为其当前智能座舱的宣传点,如理想、蔚来、哈弗、吉利、福特、宝马、凯迪拉克等。


高通8155P主流应用上以座舱为主,目前也有Tier1将其应用于智能驾驶与泊车领域。在今年5月的“2023高通汽车技术与合作峰会”上,远峰科技和纵目科技均展出基于高通8155P芯片的智能驾驶与泊车方案。


远峰科技:展出以8155芯片为基础开发的单芯片舱泊一体域控制器,可根据摄像头、雷达等多传感器感知、定位数据等信息重建环境模型,进行全局路径、轨迹及行为预测规划,以及横纵向控制、执行器管理。在满足垂直、水平空间车位的基础上,同时满足斜向车位泊入,并支持跨楼层的记忆泊车功能。


远峰科技SA8155P舱泊一体域控制器

图片来源:汽车商业评论(参考评论修正)


纵目科技:现场演示搭载高通骁龙8155芯片的记忆泊车系统(HPP),实现视觉、4D毫米波雷达和超声波的感知raw data深度融合。通过纵目科技低成本、可量产的传感器融合方案,将高通芯片的硬件资源优势发挥到了极致,不但能够实现片刻建图、即时使用,而且支持跨层、避障、绕障、脱困、错车、横穿等高难度场景。


高通在SA8155P实现全面支持座舱方案之后,第四代芯片进一步将电子后视镜(CMS)、计算机视觉、乘客监测及信息安全也囊括进来。第四代芯片首款产品是高通SA8295P,该芯片在实现座舱功能的同时,还可做到舱泊一体。像集度、中科创达、博世等均在基于SA8295P做舱泊一体的研发。

今年上海车展,博世展出其与车联天下共同研发的智能座舱4.0,座舱域控制器基于高通8295车规SoC芯片,CPU算力达到220KDMIPS,GPU算力达到2500GFLOPS,同时还增加了30TOPS的AI算力。在高算力芯片的加持下,智能座舱的服务对象从主驾驶员延伸至副驾及后排乘员。


博世智能座舱4.0及硬件支持

图片来源:车联天下;制表:佐思汽研


高通瞄准舱驾一体


高通对自动驾驶的态度,可谓雄心勃勃。


2021年10月,高通联合纽约投资机构SSW Partners,以45亿美元的最终价格收购维宁尔,至此,高通获得对维宁尔旗下软件部门Arriver的100%控制权。收购完成后,高通将Arriver的计算机视觉、驾驶策略和驾驶辅助资产开始与 Snapdragon Ride平台进行整合。Snapdragon Ride 平台能力得到进一步增强,形成一个可扩展的产品组合,包括SoC、加速器、视觉系统和自动驾驶软件栈,提供完整的软件系统、中间件、工具链、开发环境和各种算子库。


Snapdragon Ride第二代芯片以SA8650为代表,博世、大陆、Veoneer、法雷奥、德赛西威、均联智行等均基于此芯片进行设计与研发。高通产品软件兼容,基于第一代Snapdragon Ride SoC SA8540的软件开发成果基本可以无缝转移到SA8650上。


高通在Snapdragon Ride基础之上,进一步推出Snapdragon Ride™ Flex SoC,目标是实现车内的中央计算,旨在跨异构计算资源支持混合关键级工作负载,以单颗SoC同时支持数字座舱、ADAS和AD功能。Ride Flex SoC首款产品是SA8775,采用4nm制程工艺,主打舱驾一体,既能用于车内座舱,又可以实现辅助驾驶。已有不少企业在基于Ride Flex SoC进行开发,预计2024年底量产上车,比英伟达Thor的进展快半年到一年。


2023年4月,畅行智驾展示新一代量产级智能驾驶域控制器RazorDCX Pantanal,单芯片算力达50-100TOPS/230KDMIPS,搭载高通SA8650芯片以及集成式Snapdragon Ride视觉软件栈,集成安全功能、舒适功能、泊车功能三大模块,共计 29 项ADAS 功能。既满足低级别行泊一体到L3城区自动驾驶,也可拓展到L4封闭场景自动驾驶。


畅行智驾域控制器RazorDCX Pantanal(SA8775方案)

Snapdragon Ride平台,目前来看高通对其寄予厚望,但其总体上还是落后于NVIDIA。同时,地平线、黑芝麻智能、芯擎科技等新晋企业的介入,加剧了自动驾驶芯片的市场竞争。


文章来源于:电子工程世界    原文链接
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