车载连接,从模拟转向数字能为行业带来什么?

发布时间:2023-04-10  

ChatGPT引爆了存算一体大算力数字芯片的需求,之所以能有ChatGPT,很大程度上仰仗数字技术的支撑。数字技术是人类历史上最为伟大的发明之一,包括编码、压缩、传输、调制与解调等技术。它利用0和1两位数字编码,即可通过计算机、光缆、通信卫星等设备处理和传输信息。


虽然数字的表示方法很简单,但其代表的信息既可以是离散的,如数字、字母等,也可以是连续的,如声音、图像和测量结果等。如今,数字技术已成为涵盖大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能的五大技术体系。


不过,在号称最先进的智能网联汽车中,车载数据的传输却还在沿用燃油车时代的模拟信号传输方法。现在,这种局面正在改变。


模拟与数字传输的权衡


虽然模拟传输不必考虑传输的内容,具有理想状态下的极高分辨率、直观且易于实现,处理方法简单,而且没有量化误差,能准确描述物理量的优点,但其致命的缺点在于:


  • 信号幅度连续变化且比较弱,经过一定距离后都会衰减,因此传输距离短,较远距离需要使用功放;


  • 抗干扰能力弱,在传输过程中容易受到各种叠加噪声的干扰,且很难消除;信号保密性差,通信内容易被窃听。


数字传输的优点,首先是数据完整性,其传输信号幅度是离散的,二进制信号取值只有两个,接收端只需判别两种状态,只要噪声的大小不足以影响正确判别就能正确接收。其次是抗干扰能力强,可以在确保不让衰减危及数据完整性之前,将数字信号传输到一定的距离;为了能够到达较远的传输距离,可以使用转发器。第三是能够有效利用带宽,经过数字编码的信号具有安全性和保密性。


因此,鉴于数字传输的优点,通信领域普遍认为使用数字传输方式更好。在汽车中,传感器、摄像头获取的一些物理量,如速度、温度、压力等都是模拟信号,需要转换为数字信号送入计算机进行运算处理;然后再将处理结果转换为ECU(电控单元)的模拟信号来驱动执行机构。


汽车数据传输现状如何?

车辆内布线架构示意图


现在,汽车行业正在从私有协议转向开放标准,一些整车厂已意识到数据传输是智能网联汽车车载通信的瓶颈,他们希望使用数字信号、开放标准替代之前使用的私有协议。


所谓私有协议是指一些半导体厂商基于其私有技术自定义的非开放标准。目前汽车应用中使用的SerDes就是这种专有方案,它意味着如果不是所有的组件都来自同一芯片供应商,厂商之间的组件是不能搭配使用的。


SerDes中的Ser和Des分别代表串行器(Serializer)和解串器(Deserializer),其主要功能是将低速并行信号转换为高速低压差分信号(LVDS)并通过串行链路进行发送和接收。早期的SerDes技术应用于基于光纤介质的远距离广域网通信,随着数据传输速率的不断提升,这一技术已拓展到其他应用领域。由于SerDes具有高速传输特性,近年来汽车领域也在将其作为一种实现高速连接的选择。2020年9月,MIPI联盟发布了车载高速互联标准A-PHY,发展势头迅猛;2021年,IEEE标准协会将A-PHY列为其标准之一,各大知名整车厂都计划将其加入下一代解决方案。

MIPI联盟部分成员

 

其实,首个符合MIPI A-PHY标准的芯片组推出时间并不长,却已有超过30家潜在客户和合作伙伴正在对其进行评估,包括安波福(Aptiv)、LG Innotek、豪威科技(Omnivision)、安森美(onsemi)、Mobileye、英特尔、索尼、日本住友电气(Sumitomo Electric)、舜宇光学(Sunny Optical)、是德科技、Leopard Imaging等,其中有8家是整车厂,有望在下一阶段将MIPI A-PHY芯片集成到其ADAS平台中。

MIPI联盟成员持续推进A-PHY生态发展


为汽车而生的A-PHY


那么,MIPI A-PHY标准和传统SerDes有什么区别呢?未来是否会在汽车应用中共存呢?近日,Valens高级副总裁兼汽车业务主管Gideon Kedem表示:“两者的最大区别在于MIPI A-PHY是一个全球通用的开放性标准,芯片供应商可以按照这个标准去设计、研发并生产相应的MIPI A-PHY的芯片。”换句话说,由于没有专利方面的限制,只要具备技术能力的任何芯片厂商都可以开发和制造满足MIPI A-PHY标准的芯片。


事实上,A-PHY就像以太网标准一样,有助于在行业内建立更好、更规范的生态,所以很多芯片玩家都在开发和生产满足A-PHY协议的芯片。未来,国内外将会有越来越多A-PHY芯片厂商出现,但不同芯片厂商的研发能力不同,做出来的产品在性能或性价比上会有一些差异。


目前除了首先推出满足MIPI A-PHY协议芯片组的Valens,还有LG Innotek等厂商也加入了开发生产MIPI A-PHY芯片模组的行列。MIPI A-PHY阵营的合作者还有英特尔(代工服务)、高通(通信芯片)、NVDIA(人工智能)、日本星电(连接器)、索尼(图像传感器)、是德科技(测试测量)、OmniVision(图像传感器)、舜宇光学(车载摄像头)、苏州首传(通信芯片)、赛德斯-奔驰(整车)、Mobileye(传感器)等。


MIPI A-PHY的应用场景


迄今为止,市面上符合MIPI A-PHY标准的芯片组并不多,但其有助于应对当前电动汽车发展诸多挑战——控制复杂性、车身重量和总连接成本——方面的优势引发了围观效应。


在汽车信号传输距离方面,以往的协议如C-PHY和D-PHY主要用于短距离ECU视频传输,而A-PHY适合更远距离信号传输,如从摄像头到ECU的长距离数据传输,传输距离长达15米。


对传输距离最挠头的汽车应用场景是大型车辆,一直以来,其盲区问题备受行业和社会关注。大型商用车辆(货车、卡车等)视觉盲区范围大,倒车时交通事故风险极高。尽管世界各地政府和非政府组织都发布了指导方针,但对卡车司机而言,倒车最安全可行的方法莫过于下车观察。


政策方面,2022年12月,我国也发布了《机动车辆间接视野装置性能和安全》标准,其一大亮点是规定了机动车可以取消传统光学后视镜,合法安装电子后视镜。


2022年初,美国重卡公司Stoneridge拖车搭载了专门解决卡车后方视野问题的VA600R芯片组,实现了后置摄像头与车厢显示屏的连接。在恶劣噪声环境中,它以长达40米的高速数据链路解决了关键安全隐患,提升了道路安全性,同时降低了整车厂的运营成本。

在恶劣噪声环境中支持长达40米高速数据链路


自2020年起,梅赛德斯-奔驰的多款量产车型的车载信息娱乐系统也搭载了VA60xx芯片组,包括Harman、大陆、molex及博世等为奔驰供货的Tier1。以奔驰车为例,未来自动变速器控制单元(DCU)、发动机控制、中央控制电动门锁控制等几大模块将可能分别使用一个或两个这样的芯片。


另外,独立机构A2MAC1的《基于UTP的MIPI A-PHY技术》报告显示,对比传统基于GMSL(千兆多媒体串行链路)的解决方案,采用MIPI A-PHY环视系统的保时捷纯电动跑车Taycan节省了约17-27美元成本;普通乘用车可节省约10-20美元。这源于MIPI A-PHY芯片可以使用成本更低的线缆线束和连接接口架构,有助于大幅降低整体系统成本。

基于MIPI A-PHY的环绕影像系统显著降低了Taycan成本

 

汽车电动化是大势所趋,但电动汽车内部署的线缆数量和重量已达上限。为了实现可持续发展,线缆简化是必经之路。使用基于MIPI A-PHY的连接解决方案能够简化车辆线缆布局,减少线缆数量和重量。测算显示,与传统内燃机车对比,平均减重可达30-40%。


自动驾驶方面,在ADAS推动下,汽车行业正在经历向传感器融合的重大转型,以满足安全性应用所需的数据和功能。但是,连接汽车和传感器、处理器之间的基础设施仍有待提升。


目前,一些整车厂已搭载800万像素摄像头和1500万像素摄像头,随着车载摄像头的升级,汽车对传输带宽和速率有了更高的要求。MIPI A-PHY技术的一大优势是能够按比例提升传输数据速率,现在的芯片组可以实现8Gbps传输速率,预计2025年推出的产品可以达到16Gbps,32Gbps的芯片也在研发当中。


在未来每辆车平均搭载10-20个摄像头和若干激光雷达、毫米波雷达的情况下,基于MIPI A-PHY标准的连接架构可以在域控制器整合不同传感器数据,然后由一条电缆传输至中央处理平台。不管是单车智能,还是智能网联,亦或是软件定义汽车(SDV),都离不开零延迟传输传感器数据的汽车连接硬件基础。


整车厂何去何从?


在汽车行业,GMSL或FPD-Link等都是模拟信号传输的私有协议,而MIPI A-PHY除了开放,还有更多优势:支持超高带宽、零延迟及优异的EMC性能,可保证汽车安全和时间敏感型应用的高速连接;满足汽车结构的各种限制,降低空间、重量和复杂性要求。


采用MIPI A-PHY标准的下一代车辆安全连接芯片组使用非屏蔽双绞线和简单连接器即插即用,能够极大地降低系统总成本,为汽车制造商提供高效的解决方案。基于数字设计的芯片可以成比例提高传输速率,也可以利用独特机制处理EMI问题,应对汽车智能化、网联化、电动化发展过程中电磁干扰越来越明显的严峻挑战。


如舜宇集团舜宇智领总经理张宝忠所说:“身为亚洲领先的汽车零件供应商,我们观察到MIPI A-PHY标准在行业中日益受到支持,并可为我们公司带来重大商机。”


现在,越来越多整车厂希望使用开放标准替代私有协议,更何况数字传输比模拟传输具有更大的优势呢。至于整车厂、Tier1和Tier2如何选择,还需要权衡利弊,选择最适合自己况的连接解决方案。


文章来源于:电子工程世界    原文链接
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