芯耀
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從通信技術演進來看，5G 相較于 4G 具有更高的網絡速率，峰值網絡速率達到 10Gbps，網絡傳輸速度比 4G 快 10-100 倍；同時 5G 還有更低的網絡延時，從 4G 的 50 毫秒縮短到了 1 毫秒。對于自動駕駛來講，信息傳輸速度和響應時間是一切前瞻技術的基石。目前全球都在大力建設 5G 基站，5G 商用就在眼前。
那么，汽車電子技術在 5G 時代將有哪些變化？芯片供應商所面臨的挑戰(zhàn)和市場機遇有哪些？
針對以上問題，與非網以《汽車，因 5G 而改變》為主題，特邀 Maxim Integrated 大中華及南亞太區(qū)銷售副總裁李艇先生參加了本次討論。
Maxim Integrated 大中華及南亞太區(qū)銷售副總裁李艇
自動駕駛、車聯網、信息娛樂系統(tǒng)、人工智能都將因 5G 技術而改變
如果說 4G 時代的主角是手機，那么，5G 時代的主角一定是汽車。5G 技術的商用到底會給汽車本身及汽車產業(yè)帶來哪些變革？李艇認為， 5G 的商用不僅會重新定義互聯網行業(yè)，更會為汽車產業(yè)乃至世界交通帶來革命性的變化。飛速、互聯、安全、智能將成為汽車在 5G 時代的標簽。根據第三方機構發(fā)布的最新報告，預計到 2035 年，5G 將為汽車產業(yè)創(chuàng)造超過 2.4 萬億美元的經濟產出，幾乎占預期 5G 全球經濟影響的五分之一。
他分析了 5G 通信技術對自動駕駛、車聯網、信息娛樂系統(tǒng)、人工智能技術所帶來的改變：
自動駕駛 - 更快速、更精準
隨著 5G 網絡的深入部署，通訊運營商可提供部分網絡切片（Network slicing），為汽車安全應用提供異常迅速的響應速度。網絡切片將在 5G 網絡中發(fā)揮重要的作用，每個網絡切片都會很容易地配置網絡元件和功能，來滿足特定的應用要求，進而提升網絡速度和響應時間，這對于自動駕駛汽車行業(yè)來說非常重要。
高清地圖是自動駕駛汽車必不可少的支持，但目前的導航產品在實際應用中仍然存在一定程度的偏差。與現有的導航地圖不同，5G 技術可將幾乎所有物體的信息定位在道路上，車內可通過 5G 網絡將監(jiān)控車輛和監(jiān)控車輛識別的周圍物體的實時變化上傳至地圖，從而實現精確定位。此外，通過預測駕駛路線，自動駕駛的安全系數也將被提高。
車聯網 – 更安全、更便利
要實現理想的自動駕駛，速度和響應時間是至關重要的技術指標。目前，汽車中已經可以實現部分程度的自動駕駛，但依然無法應對交叉路口的信號燈變化，尤其是道路交通中的突發(fā)事件。而在 5G 時代，每輛汽車都會被連接起來，從而判定相互的位置，即使行駛速度達到 150km/h，也能夠保證足夠快的響應時間，反應速度可以到達毫秒級。
車聯網的實現，意味著車輛擁有 V2X (Vehicle to Everything)的通信能力，即實現車與人、車與車、車與道路基礎設施以及車與網絡的通信。我們的汽車不僅是獨立的駕駛單元，更是車聯網的一個節(jié)點。V2X 能夠打破車輛自身傳感器的限制，與其他車輛和道路基礎設施共享數據，并通過研判算法產生預測信息，輔助自動駕駛技術更加成熟完善。當人們行駛在路上時，車輛可以通過信號獲知路況和環(huán)境信息，以及和其他車輛的交互信息。V2N 同時可以用于地圖更新、交通管理，以及提供一定距離以外的路況環(huán)境等信息?？梢哉f，沒有 V2X，就無法真正的實現全場景自動駕駛。
在 5G 的框架下，V2X 通信將獲得強大的技術支撐，因為 5G 具有高速率、超高可靠性和低時延特性，可支持 3D 高精度地圖數據以及車輛、行駛環(huán)境數據的傳輸，可支持實現汽車自主性 AI，可實現大規(guī)模機器間的相互通信。
信息娛樂系統(tǒng) – 更快速、更享受
由于網絡速度變快，車內娛樂功能的體驗也將更加精彩，你甚至可以用幾秒的時間下載一部高清電影，乘客在車內不管是看電視、看電影，還是玩游戲，都會更加隨心所欲。
人工智能 – 更懂得思考的汽車
隨著人工智能 (AI) 技術的不斷發(fā)展，語音識別的準確性和實用性都將得到大幅度提升。例如行駛中的汽車為用戶推薦附近或目的地餐廳、導航根據實時路況給出最快的到達路徑，以及綁定駕駛員的手機來提供定制服務。
同時，AI 還能夠讓全自動汽車實現自主學習功能。其中一個關鍵是：汽車可以從其他汽車間獲得信息，分析、學習駕駛體驗，改善自身功能。當然，機器學習并非是離線的，而 5G 為上述機器學習提供的網絡和數據交流的平臺，讓汽車可以自動分發(fā)、接受數據。可以說，5G 為汽車中的 AI 體驗提供隨需而變的網絡支持。
ADAS 是自動駕駛落地的必經之路，通過 GMSL SerDes 技術提供高速方案
目前，行業(yè)巨頭一直在努力推進自動駕駛技術的完善與普及，包括中國廠商在內的一些汽車企業(yè)也開始進行行駛試驗。對于中國市場的推進，Maxim 在技術、法律法規(guī)方面仍然有很多方面需要完善。但毋庸置疑的是，ADAS 是自動駕駛落地之前的必經之路?，F在，越來越多的高級系統(tǒng)采用視頻處理算法并利用多個視頻攝像頭來提供更高精度的事件檢測和駕駛報警，視覺系統(tǒng)將成為關鍵的基礎技術。在這一趨勢下，為 ADAS 系統(tǒng)選擇合適的高速 SerDes 方案就變得非常重要，而 Maxim 的 GMSL SerDes 技術能夠滿足未來系統(tǒng)的所有需求。
另外，Maxim 的吉比特多媒體串行鏈路(GMSL)串行器和解串器(SerDes)全面支持未來汽車信息娛樂系統(tǒng)和高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)要求的寬帶、復雜互連和數據完整性。從攝像頭的超低功耗要求、到傳感器數據匯聚的寬帶要求，GMSL SerDes 能夠滿足未來系統(tǒng)的所有需求。先進的鏈路完整性和診斷功能提供可靠的鏈路性能監(jiān)測——這對汽車安全系統(tǒng)的設計至關重要。GMSL 串行器和解串器支持長達 15m 的屏蔽雙絞線(STP)或同軸電纜傳輸，滿足汽車行業(yè)最苛刻的電磁兼容(EMC)要求。
打通檢測、處理、電源三大環(huán)節(jié)，助推自動駕駛快速發(fā)展
在自動駕駛這塊蛋糕不斷變大的市場前提下，汽車產業(yè)鏈上下游都在努力針對自動駕駛應用研發(fā)產品。李艇也介紹了 Maxim 可以提供的一系列可驅動聯網汽車以及自動駕駛功能的 IC，主要涉及檢測、處理和電源。
在檢測應用領域，隨著汽車的自主能力越來越強，傳感器在攝像機相關方面必將發(fā)揮越來越重要的作用，支持車道偏離報警、輔助泊車、自動剎車等功能。傳感器融合的進步對實施 ADAS 至關重要，視覺系統(tǒng)將成為關鍵的基礎技術。Maxim 為客戶提供廣泛的傳感器接口產品。
在處理應用領域，對于自動駕駛、高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)、信息娛樂系統(tǒng)和 V2V 通信，車輛需要收集、分析和共享數據。這就使高速串行器 / 解串器(SerDes)線驅動器和接收器成為了關鍵所在，以承載支持車載視頻、音頻和通信的數據流。Maxim 的吉比特多媒體串行鏈路(GMSL)技術能夠通過長達 15m 的單根同軸電纜或 10m 至 15m 的屏蔽雙絞線傳輸高清(HD)視頻、音頻、控制信息和吉比特以太網。與以太網相比，GMSL 技術速度更快，且布線成本更低、電磁兼容(EMC)性能更好。
在電源應用領域，隨著當今汽車中動力控制模塊、傳感器、執(zhí)行器和電機數量越來越多，對各種電源管理和電壓調節(jié)電路的要求也隨之提高。Maxim 提供多種類型的 PMIC、DC-DC 轉換器和電壓調節(jié)器件，滿足汽車電源管理和照明應用的需求。
自動駕駛汽車達到 L5 還受制于兩大因素
在李艇看來，制約自動駕駛走向 L5 有兩大因素：從技術來講，制約自動駕駛向更高等級發(fā)展的主要因素在于缺乏一套強大的人工智能系統(tǒng)。L5 級別的自動駕駛不但要求系統(tǒng)處理速度快，更需要達到人類級別精確的判斷以及對突發(fā)事件做出反應的能力，甚至超越人腦的能力，從而實現人類駕駛員能夠完成的所有操作，并且可以應對城市、越野等各種路況。
另一項制約因素則來自于傳感器的靈敏度與可靠性。自動駕駛系統(tǒng)要做出正確的判斷，前提是要保證信息的準確性，所以車輛周身不僅需要布滿各式各樣的傳感器，以在復雜多變的環(huán)境中進行信息收集，同時傳感器還需要支持長時間使用，從而杜絕因故障帶來的潛在危險。
他強調，“雖然 L5 級汽車還需要一段時間才能走向消費者市場，但我相信，5G 的商用無疑會有效地幫助攻克上述困難，極大助力自動駕駛技術的發(fā)展?！?/p>
智能算法至關重要，軟件和硬件需相輔相成
自動駕駛汽車離不開軟件系統(tǒng)和硬件系統(tǒng)的支持，未來兩者會各自發(fā)揮怎樣的作用？李艇分別從軟件和硬件方面做了分析，在硬件方面，自動駕駛需要高性能、低能耗、高可靠性及和安全性的集成電路為基礎。在這一需求的驅動下，自動駕駛專用芯片、人工智能處理器、高速通信接口設備以及安全保護 IC 將獲得非常大的發(fā)展空間。在軟件方面，自動駕駛的決策算法將成為贏得競爭的關鍵。根據 ISO 26262 已有的功能安全的規(guī)定，這就要求決策系統(tǒng)需要達到 ASIL-D 的標準。同時，在設計軟件的同時，我們必須考慮與之匹配的計算架構與硬件效能。
最后他總結，“我認為，自動駕駛汽車的軟件系統(tǒng)與硬件系統(tǒng)仍然會按照并駕齊驅、相輔相成的關系發(fā)展，它們發(fā)揮的作用對于汽車系統(tǒng)來說都至關重要。并且我相信，隨著智能算法向前沿設備的進一步推進，算法和芯片的深度融合、軟硬件系統(tǒng)的協(xié)同設計是必然的趨勢?！?/p>
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