關鍵要素解鎖未來電動車

作者 : Bryce Johnstone,Imagination車用市場行銷總監

隨著越來越多政府採取更具效率與永續環保的運輸政策,我們觀察到各界的焦點已應從電動車(EV)延伸到新能源車(NEV)。

隨著越來越多政府採取更具效率與永續環保的運輸政策,我們觀察到各界的焦點已應從電動車(EV)延伸到新能源車(NEV)。新能源車則包括純電動車(BEV)、插電式混合動力車(PHEV),以及燃料電池電動車(FCEV)。

各國政府已邁出第一步,透過法規促進採用新能源車,藉此創造更永續環保的都市基礎設施,製造商也面臨相關的挑戰,他們必須更換生產該類車款。

但考量轉換的成本及在內燃機引擎累積數十載的知識,使得許多車廠在轉換初期可能裹足不前。然而眼前仍有一絲慰籍,因為電動車引擎的研發比燃油車款引擎較為容易,新跨入的廠商更容易進軍高度競爭的車市。

跨入電動車引擎的低門檻,加上新能源車採用較新世代科技的趨勢,可能鼓勵各製造商投入生產力純電動車。以此,Imagination積極透過全方位的策略,投入發展各種汽車解決方案來提供客戶協助。

首先,Imagination的GPU在萬物人機介面(HMI)扮演重要角色,最新IMG BXS GPU系列元件提供更流暢的畫面更新、更即時的互動,以及最高的渲染品質,營造優質的使用者經驗。

第二,Imagination是先進駕駛輔助系統(ADAS)的先鋒,結合旗下GPU技術,以及融入神經網路加速器(NNA)的先進人工智慧(AI)方案,造就前所未有的協作模式,發揮每秒數百tera處理量的AI效能。

最後,Imagination最近發表的Catapult RISC-V CPU系列亦為製造商提供功能安全核心。此元件透過我們乙太網路封包處理器(EPP)發揮快速的連結與資料傳輸性能,讓我們能為SoC製造商提供全方位方案,協助其開發異質性設計產品。

Imagination的EPP為一系列可擴展的多埠IEEE 802.3 Multi-Gigabit乙太網路交換器和路由器解決方案。IP經過矽驗證,設計旨在滿足高性能管理型(managed),和非管理型(unmanaged)多埠交換器和路由器的嚴格通訊要求,適用於汽車產業和其他網路處理市場。透過將功能安全性納入設計考量,使SoC製造商能輕鬆達到汽車安全完整性等級(ASIL),該等級並已獲ISO 26262汽車安全性標準分類。

Imagination的EPP-connectivity連結方案則能將資料可靠且彈性地傳遞至車內各個運算引擎。運算引擎GPU、NNA,以及CPU提供了關鍵元件,能在嚴苛的安全與耗電限制下提供所需的運算功能。

人機介面及汽車資訊娛樂系統

Imagination旗下擁有眾多GPU解決方案,涵蓋從每時脈處理1~64畫素(PPC)的效能,能驅動車內由小至大的各種尺寸螢幕。IMG BXS GPU內建安全硬體,讓製造商能實作符合ISO 26262與AISL安規的產品,這些都是為駕駛提供資訊的關鍵功能。

攸關生命安全的OpenGL驅動程式則能配合硬體完美運作,確保攸關安全的功能在任何時間都運作無誤。人機介面開發廠商可運用這款驅動程式為一級供應商與OEM代工廠開發解決方案。人機介面本身已逐漸跳脫單純繪圖——如今更已涵蓋儀表板、抬頭顯示器、AR、資訊娛樂系統、導航螢幕、暖通空調(HVAC)等各種系統。

除了顯示繪圖外,全球各地政府開始規範駕駛監視(Driver Monitoring)系統成為必要配備,歐盟新車評鑑安全協會(Euro NCAP)規定2023年起在歐洲市場銷售的新車必須配備駕駛監視裝置。NNA與DSP成為監視駕駛的關鍵元件,以負責處理潛在疲勞或甚至心情不佳等狀況。

而包括語音、手勢、觸控等控制機制也開始協助建構更豐富的人機介面體驗。這些功能都需要AI在幕後執行即時處理作業。

以ADAS引領自駕

AI目前已部署在許多ADAS系統,它協助駕駛擷取車週圍的影像,改進駕車體驗及提升安全。ADAS緩步邁向完全自主駕駛的目標,屆時不光是瞭解車身週圍的動態,還要根據當前狀況做出決策。完全自主駕駛是極先進的技術,背後動力來自經訓練的機器學習演算法,其需要進行每秒數兆次的處理作業。

Imagination提供各種可擴充AI硬體加速解決方案,促成全方位陣容的選項,供客戶部署在ADAS,以及各種影音應用,讓製造商獲得所有必要的功能,且耗電遠低於同級PC平台解決方案。我們的產品配備完整的軟體堆疊,讓客戶順利部署演算法,這些演算法在資料中心完成訓練後再裝入我們的硬體平台,同時仍維持和訓練環境的保真度(full fidelity)。

Imagination對於汽車產業需要以更低功耗發揮更高TOPS的預言已經成為現實——如今從IMG Series4硬體加速方案的熱度就能看出端倪。從Level 1到Level 5自動駕駛,每跳高一個等級需要的處理性能就會跳升5~10倍;意謂每跳一級就需要更多耗電。Imagination提供的TOPS性能所需的耗電遠低於現有解決方案,讓影音系統的耗電預算從數千瓦大幅降至數十瓦。

隨著業界依賴包括雷達、光達(LiDAR)、以及攝影機等感測器,車輛持有模式勢必出現有意思的演變。出租車款可能會配備頻率校正功能來支援這些技術,讓駕駛無須承擔養車維護的瑣事。

RISC-V與安全性

Imagination GPU內的排程核心採用RISC-V架構,我們建構的功能和使用這些功能的生命攸關(safety-critical)驅動程式進行緊密的結合。功能安全成為OEM的關鍵要素,正因如此我們專注開發這方面的硬體與軟體。後者的實際例子就是我們攸關生命安全的OpenGL SC 2.0驅動程式,這些程式讓OEM與Tier 1供應商能在各種攸關生命安全應用中受益於GPU加速,這類應用包括數位儀表板、表盤(dial)、儀表組(cluster),以及座艙域控制器等。

異質運算賦能下世代汽車

從EPP開始構成車內通訊的骨幹,其提供充裕彈性,將資料連接至車內的運算單元,為抵達目的地提供更多元的選擇。這方面的關鍵,在於確保足夠的頻寬餘裕度,除了使所有處理元件得以在最佳速度下運作,並可確保運算作業以即時模式執行並安全無虞地傳送結果。

CPU在車中無所不在。CPU的主要功能是控制,以及反映每個系統的狀態——主要焦點即是安全第一。能夠監視與控制安全性的ASIL D等級CPU屬於絕對必要的元件。

此外,同時需運用CPU來執行複雜演算法,輔助運算的GPU與NNA在執行運算密集的演算法時能大幅分擔處理負荷。隨著問題日趨複雜,運算需求也隨之提升,首要任務便是透過正確的硬體來執行正確的工作。CPU非常具有彈性,而NNA則是在AI加速方面非常有效率(在功耗/性能/尺寸PPA方面的效率高出1,000倍)。

Imagination的EPP-connectivity連結方案能將資料可靠且彈性地傳遞至車內各個運算引擎。我們的運算引擎GPU、NNA,以及CPU提供了關鍵元件,能在嚴苛的安全與耗電限制下提供所需的運算功能。

邁向Level 4及Level 5

Level 4至Level 5的研發,不論從技術角度或是法規與經濟層面來看,仍是一項需要解決的問題(軟體與演算法)。舉例來說,保險公司必須考慮未來收不到意外保險費之後該如何因應。

對於如何促成Level 4至Level 5的自動駕駛法規目前亦仍不明朗。但我們看到包括德國在內的國家已開始推行Level 3自駕,更多Level 4無人計程車會在2022年開始上路營運,這意謂著人們將在都會環境逐漸習慣這類自駕車。這將對自駕安全性的感知產生直接衝擊,讓乘客克服對無人駕駛車的社會性恐懼心理,並透過更平實的費率讓整體搭乘經驗平易近人。

此外,我們還會看到汽車的持有模式出現文化上的轉變。美國就是最好的例子,擁有汽車是公認的社會性願望,然而,車輛的使用時間僅佔總擁有時間的6%——顯然可看出日後即服務(as-a-service)或租用模式勢必越來越受歡迎,各文化與年齡層的群眾採納這類技術的速度也會有所差異。

根據奧迪(Audi)車廠一位資深主管指出,車輛價值的80%來自電子元件。對晶片業而言,這意謂著龐大的機會,因為車子依賴底層處理晶片,包括CPU、GPU、DSP、加速器來提供相關價值。隨著效能需求持續成長,我們預估下個十年高階效能將超過10,000 TOPS——車內配備解決方案中,其硬體能在全球逼真模擬任何行進路線與進行導航。

即使硬體性能達到高峰,仍可藉由軟體演進來提升效能,持續發揮進一步的最佳化。透過虛擬來訓練演算法,能為代表提供必要的加速,支援Level 4至Level 5等級無人駕駛解決方案的需求。Level 4至Level 5所需的晶片與技術現在已經開發,軟體未來仍會根據環境資料與實際使用情境進行修改。這種等級的自主駕駛要依靠的不光僅限於AI,光達與雷達擷取的資料也需要運用GPU進行繁重處理,藉以進行預測,以及路徑規劃。

迎接自駕,OEM代工廠除了尋求可靠的運算ASIC供貨來源來滿足目前的需求,同時還須為未來設計預做鋪路。您會發現除了需要為自己的車款配備適合的硬體,還得要有正確的基礎設施,才能提供完整的駕駛體驗。硬體與軟體廠商將聯手提供上述解決方案,以資料蒐集為基礎——而這也是為其產品融入差異化特色的關鍵。

此外,我們也觀察到許多廠商為其車款融入符合未來需求的能力,包括更多處理效能,超出目前能用到的效能水準(超過1,000 TOPS)。多出的效能資源可用在執行駕駛加值功能上,這些功能都可透過OTA無線更新程序加入到車中。在任何初期階段在車中配備更多處理效能日後都能見到成效——增加晶片的成本會低於長期經驗發揮的整體效益。

以AI連結元宇宙

透過AI在車內資訊娛樂所扮演的重要角色,我們看到第一種類似元宇宙的互動,其已跳脫出基本的顯示與人臉辨識功能。未來實作方案可以促成和實景有顯著差異的虛擬視覺化(virtual visualisation),使用者在前往目的地路途中可透過耳機或環景顯示器來和元宇宙互動。再結合Level 4自動駕駛的潛力,這將讓製造商把更多情境面置入螢幕,營造更具沉浸感的體驗。

雖然元宇宙的現實距今還有十年之遙,我們興奮期待未來的前景,並將持續開發相關技術,協助客戶投入創新,開展各種嶄新的駕車體驗。

[電子書] 邁向未來道路: 改變中的汽車產業

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[白皮書] 深入了解Imagination頻寬節省技術

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(本文由Imagination提供)

本文同步刊登於《電子工程專輯》雜誌20223月號

 

 

 

 

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