专访德州仪器中国区技术支持总监师英:座舱域、智驾域在功能安全等级上要求不同

2024-07-09 17:24:51 每日经济新闻 

7月8日下午,德州仪器中国区技术总监师英在慕尼黑上海电子展上接受了《每日经济新闻》记者的专访。

近期,国内多家汽车芯片厂商掀起“舱驾一体”(智能驾驶域和座舱域的功能集成到一个域控制器中)热潮。

对此,师英认为:“所谓的舱驾融合,在市场上确实看到很多提法和声音。这个趋势,可能是主机厂来定架构。座舱域和智驾域,运算的种类有所不同。比如座舱域需要大量图像处理,就需要GPU(图形处理器),而智驾域会有很多人工智能、深度学习的运算,就是我们平常说的NPU(神经网络处理单元),或者说AI(处理器)。”

座舱域和智驾域的差别

值得注意的是,一些公司的AI处理器,也是从GPU发展而来。

师英认为:“无论GPU,还是NPU,都可以处理数学运算,只是在处理不同数学运算时各有专长。甚至平常使用的CPU,也可以处理数学运算,只不过运算的效率不同,包括时间成本以及功耗成本。因此,会在不同的场景根据不同的应用需求,来选择使用对应的计算单元。”

一般而言,座舱域主要负责汽车娱乐系统。若车机系统卡顿,影响相对不是很大。但若智驾域出错,对行车安全则影响较大。那么在容错率上,座舱域和智驾域是否存在区别?

对此,师英回答称:“座舱域在功能安全上的要求会低很多。在ADAS(高级驾驶辅助系统)域,是需要符合26262(即ISO 26262)标准,其功能安全等级是不一样的,因为涉及驾驶安全。除了大量数学运算单元外,德州仪器还有独立的区域,称之为安全岛。这样在芯片层面,就可以把功能安全做得很好。”

关于智驾芯片算力问题,师英认为:“在算力需求层面,自动驾驶其实是一个边缘的AI系统。从传感器信号的感知(包括激光雷达信号、视觉信号以及毫米波雷达信号)到融合,再到算力运算,运算后再去规划智驾策略,最后再驱动(车辆行驶),这是一整套的ADAS(高级驾驶辅助系统)系统。在整个链路环节中,算力其实不是关键,或者说不是唯一的决定因素。一方面需要考虑算力的效率,包括融合、运算、规划的效率;另一方面是驱动因素。”

师英强调称:“虽然大家对算力有很多要求,但整个系统的架构也是非常重要的。如果一味地追求高算力,那么系统(成本)也会大幅度提高。”

因此,师英较为重视性价比。其表示:“当把算力堆砌得非常高的时候,一个系统可能需要非常复杂的散热系统,如液冷、水冷散热。”

那么,从ADAS走向AD(自动驾驶),汽车厂商对算力的需求会不会显著提高?师英表示:“如果再到更高级别的辅助驾驶,或者自动驾驶,对算力的要求肯定是往上走的趋势。”

人形机器人什么芯片最重要?

近年来,人形机器人快速发展。那么,人形机器人又需要哪些芯片支持呢?德州仪器在人形机器人芯片领域又有哪些布局?

师英表示:“德州仪器的产品很多,有8万多种。我们看一个机器人,不管是人形机器人或者协作机器人,抑或工厂自动化所用到的制造机器人,它们有一些共通点,就是要接入很多传感器。这些传感器包括视觉、语音,包括对物理量的检测,如温度、电压、湿度。另一方面,每个机器人行动部分,都需要非常精准的马达驱动,每一个关节、每一个自由度,都需要非常精细的控制。还有大量数据的处理内容,包括机器人系统内部,以及云端的数据处理。此外,安全也是非常重要的。包括功能安全,即不可以造成伤害或者事故;第二,是信息安全。需要保证数据的完整性和保密性。”

他以马达驱动为例,“我们的伺服电机驱动、DCDC无刷电机驱动,都有很好的解决方案”。

可以看出,人形机器人使用多种类型芯片,那么什么芯片又是最重要的呢?师英认为:“我觉得每一个都很重要。人形机器人是一个非常庞大复杂的系统,不能有短板。即使很简单的电源供电,一个LDO(低压差线性稳压器)出了问题,整个系统都会崩坏。所以,从电子工程师角度看,每一个都很重要。”

(封面图片来源:每经记者 朱成祥 摄)

每日经济新闻

(责任编辑:郭健东 )
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