在汽車(chē)智能化浪潮下，傳統(tǒng)智能座艙與智能駕駛分離的電子電氣架構(gòu)，因硬件冗余、成本高、信號(hào)穩(wěn)定性差等弊端，難以滿足用戶需求和技術(shù)發(fā)展，使得“艙駕融合”概念應(yīng)運(yùn)而生。通過(guò)將智能座艙域與智能駕駛域整合到一個(gè)高性能計(jì)算單元，艙駕融合實(shí)現(xiàn)了硬件共用、功能協(xié)同，以及降本增效。本文將聚焦這一話題，深度探討艙駕融合過(guò)程中面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

從分布式到“三共計(jì)算”

第三方數(shù)據(jù)顯示，截至2024年10月末，艙駕智能的滲透率已經(jīng)達(dá)到了41.75％。2025年開(kāi)始，這一市場(chǎng)份額還會(huì)繼續(xù)上升，預(yù)計(jì)在政策、技術(shù)和市場(chǎng)等多方因素驅(qū)動(dòng)下，15萬(wàn)人民幣以上的車(chē)型都能率先采用艙駕融合技術(shù)。那么，“艙駕融合”又是如何實(shí)現(xiàn)智能座艙與智能駕駛“大腦共用、數(shù)據(jù)共通、算力共享”的呢？

Imagination公司產(chǎn)品管理副總裁Dennis Laudick表示，汽車(chē)行業(yè)正處于汽車(chē)電子架構(gòu)集中化的進(jìn)程中。過(guò)去，車(chē)輛配備了大量分布在車(chē)身各處的小型處理器，每個(gè)處理器負(fù)責(zé)一項(xiàng)簡(jiǎn)單功能。如今，這些小型處理器的功能正逐漸整合到更大、更高性能的系統(tǒng)級(jí)芯片(SoC)中，由后者處理整個(gè)功能域——例如管理整個(gè)高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)或整個(gè)座艙體驗(yàn)。

Imagination公司產(chǎn)品管理副總裁Dennis Laudick

這種方法帶來(lái)了諸多優(yōu)勢(shì)，從降低車(chē)輛復(fù)雜性(實(shí)實(shí)在在地減少了數(shù)英里的布線)，到實(shí)現(xiàn)更全面的決策制定，以及在軟件定義汽車(chē)的時(shí)代更便捷的空中升級(jí)(OTA)。而艙駕融合將這些優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步延伸，它將負(fù)責(zé)渲染信息娛樂(lè)屏幕、座艙屏幕和抬頭顯示，以及處理駕駛員監(jiān)控等功能的座艙控制器，與ADAS控制器融合。

舉例來(lái)說(shuō)，在下一代自動(dòng)駕駛車(chē)輛中，負(fù)責(zé)駕駛的同一個(gè)計(jì)算單元可實(shí)時(shí)獲取駕駛員狀態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)：他們是否清醒？是否在使用手機(jī)？是否在與乘客交談？當(dāng)需要將車(chē)輛控制權(quán)交還給駕駛員時(shí)，車(chē)輛能夠知曉這需要多長(zhǎng)時(shí)間，并據(jù)此做出規(guī)劃。

另一方面，隨著汽車(chē)計(jì)算的集中化以及車(chē)輛的全面電動(dòng)化改變了汽車(chē)的構(gòu)成，我們看到的最大轉(zhuǎn)變是汽車(chē)主機(jī)廠開(kāi)始自行設(shè)計(jì)芯片，并全面掌控車(chē)輛的客戶體驗(yàn)。比亞迪就是一個(gè)典型案例：該公司已宣布向半導(dǎo)體和自動(dòng)駕駛技術(shù)投資1000億元。

因此，在客戶體驗(yàn)方面，將駕駛輔助系統(tǒng)與座艙集成有望實(shí)現(xiàn)手動(dòng)駕駛模式與自動(dòng)駕駛模式之間更平滑的切換。通過(guò)將物體檢測(cè)數(shù)據(jù)接入抬頭顯示(HUD)，將有助于提升手動(dòng)駕駛模式下的駕駛安全性——例如高亮顯示危險(xiǎn)物或車(chē)速標(biāo)志。在此場(chǎng)景中，將物體檢測(cè)模型與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)顯示集成在單一控制器上，既能減少運(yùn)行此類(lèi)體驗(yàn)所需的數(shù)據(jù)傳輸量，也能簡(jiǎn)化軟件開(kāi)發(fā)流程。

芯擎科技創(chuàng)始人、董事兼CEO汪凱博士則從三方面做了更進(jìn)一步的說(shuō)明：

芯擎科技創(chuàng)始人、董事兼CEO汪凱博士

(1)大腦共用：從分布式到集中式架構(gòu)的演進(jìn)

傳統(tǒng)汽車(chē)電子架構(gòu)中，智能座艙與智能駕駛系統(tǒng)通常采用獨(dú)立的ECU或域控制器，導(dǎo)致硬件冗余和協(xié)同效率低下。而艙駕融合通過(guò)中央計(jì)算平臺(tái)(如單芯片或多芯片集成方案)將兩者功能集成至同一“大腦”，通過(guò)高算力SoC芯片，集成CPU、GPU、NPU等計(jì)算單元，實(shí)現(xiàn)硬件的整合。同時(shí)通過(guò)虛擬化技術(shù)或容器化技術(shù)，在單一硬件平臺(tái)上運(yùn)行多個(gè)操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)座艙與智駕功能的邏輯隔離與資源共享。

(2)數(shù)據(jù)共通：艙駕融合的核心是數(shù)據(jù)閉環(huán)的構(gòu)建，比如：

感知系統(tǒng)復(fù)用：攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等傳感器數(shù)據(jù)同時(shí)服務(wù)于座艙AVM、HUD、DMS與輔助駕駛的感知、定位模塊等系統(tǒng)，接口復(fù)用可以減少線束和系統(tǒng)成本，提供融合系統(tǒng)性價(jià)比。

片內(nèi)計(jì)算任務(wù)的多IP協(xié)作與數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬?yōu)化，提升芯片算力與能效比，形成完整的片上互連、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速方案，適配智能座艙數(shù)據(jù)流高帶寬、智能駕駛數(shù)據(jù)流低延遲的關(guān)鍵性性能要求。

片間數(shù)據(jù)交互：通過(guò)高速以太網(wǎng)、PCIe總線，或是企業(yè)自研的高速互聯(lián)通路協(xié)議，實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)的高帶寬低延遲的互聯(lián)互通，提供多顆SOC級(jí)聯(lián)的擴(kuò)展能力。

(3)平臺(tái)化交付，架構(gòu)同源，軟件同源，協(xié)同高效

這里所說(shuō)的軟件架構(gòu)平臺(tái)化適配，是指中間件與底層硬件耦合，屏蔽芯片的復(fù)雜性，芯片級(jí)適配優(yōu)化能力由芯片企業(yè)完成。中間件與算法，系統(tǒng)調(diào)度，應(yīng)用軟件解耦，開(kāi)放算法移植優(yōu)化的能力給到第三方。

這一過(guò)程中，芯片固件和驅(qū)動(dòng)保持一致，提供量產(chǎn)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的參考設(shè)計(jì)，提高芯片快速量產(chǎn)能力及產(chǎn)品可靠性與穩(wěn)定性。同時(shí)，信息安全采用同源IP實(shí)現(xiàn)，保障數(shù)據(jù)安全端到端的能力；功能安全采用智能駕駛芯片標(biāo)準(zhǔn)，為高階艙駕融合提供安全基礎(chǔ)。

算力與安全的平衡

“知易行難”。盡管人們最終希望通過(guò)芯片和算法支持的一系列解決方案，能夠提升用戶的核心體驗(yàn)：更安全、更智能、更個(gè)性化。但在汽車(chē)中實(shí)現(xiàn)座艙與ADAS功能的融合或者集成，不但需要具備性能強(qiáng)大、靈活性及功能安全性極高的處理器，還要在功耗、功能安全等諸多方面達(dá)成目標(biāo)。

汪凱博士對(duì)此表示認(rèn)同，并指出，在算力方面，艙駕融合芯片需要具備強(qiáng)大的綜合算力，能夠同時(shí)支持智能駕駛和智能座艙的多種復(fù)雜運(yùn)算，并且要具備靈活的算力分配機(jī)制，以適應(yīng)不同場(chǎng)景的算力需求。

“智能駕駛領(lǐng)域，如城市NOA等功能，需要處理大量傳感器數(shù)據(jù)，且算法模型已經(jīng)演進(jìn)到BEV+Transformer等更復(fù)雜的形式，對(duì)浮點(diǎn)算力、向量計(jì)算資源以及訪存容量和帶寬要求很高。同時(shí)，智能座艙也引入生成式AI大模型，強(qiáng)化人機(jī)交互體驗(yàn)，這也讓芯片需要處理更復(fù)雜的任務(wù)，運(yùn)行算法的復(fù)雜度、模型參數(shù)以及數(shù)據(jù)規(guī)模大幅上升。“汪凱博士說(shuō)。

此外，艙駕融合系統(tǒng)還涉及到車(chē)輛的關(guān)鍵駕駛功能和座艙安全，對(duì)功能安全要求極高。芯片需要滿足車(chē)規(guī)級(jí)安全認(rèn)證，比如達(dá)到ASIL–D安全等級(jí)，包括硬件冗余、錯(cuò)誤檢測(cè)和糾正、安全啟動(dòng)和加密等功能，以確保在各種復(fù)雜的工況下都能穩(wěn)定、可靠地運(yùn)行，保障駕乘人員的安全。在一些極端情況下，即使中控等全部屏幕都黑屏，芯片也必須保證儀表屏的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，確保駕駛者可以得到必要的車(chē)輛提示。

為此，芯擎科技從SoC芯片架構(gòu)和軟件架構(gòu)角度針對(duì)“艙駕融合”進(jìn)行了突破性的設(shè)計(jì)和應(yīng)用實(shí)現(xiàn)。首先，在車(chē)規(guī)SoC芯片架構(gòu)方面，集成動(dòng)態(tài)分區(qū)的QM、ASIL-B、ASIL-D算力，實(shí)現(xiàn)艙、駕融合應(yīng)用場(chǎng)景的適配，并減少對(duì)虛擬化軟件的依賴(lài)，能夠快速實(shí)現(xiàn)軟件的遷移和調(diào)優(yōu)適配。

其次，高帶寬低延遲存儲(chǔ)架構(gòu)，針對(duì)視覺(jué)流、大模型數(shù)據(jù)訪存量激增的問(wèn)題，基于多級(jí)分布式緩存方案，設(shè)計(jì)高通量高效率存儲(chǔ)子系統(tǒng)架構(gòu)，提升關(guān)鍵應(yīng)用和核心處理單元訪問(wèn)存儲(chǔ)系統(tǒng)的吞吐量，實(shí)現(xiàn)片內(nèi)帶寬壓縮技術(shù)，減少計(jì)算密集型任務(wù)訪存壓力。

第三，高性能加解密引擎，針對(duì)智駕芯片的信息安全要求和國(guó)密算法標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)提升信息安全和功能安全協(xié)同的技術(shù)方法。基于安全啟動(dòng)、可信計(jì)算和安全域劃分體系架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)信息安全島SoC體系的管理.。

Dennis的看法是，在這兩個(gè)場(chǎng)景中，ADAS控制器通常有更高的性能和安全要求，可能需達(dá)到2000TOPS的AI算力，并支持多項(xiàng)ASIL-D級(jí)任務(wù)(功能安全的最高等級(jí))。相較之下，座艙控制器的安全與AI需求較低，僅需ASIL-B級(jí)安全標(biāo)準(zhǔn)，以及約20TOPS的AI算力，用于駕駛員監(jiān)控和環(huán)視攝像頭拼接等任務(wù)；但該控制器需在尺寸不斷增大的顯示屏上渲染用戶界面，可能還需支持乘客娛樂(lè)功能——32ppc的GPU應(yīng)能處理所有這些屏幕的像素處理需求。

因此，將這些功能整合到單一控制器中，僅意味著在現(xiàn)有ADAS控制器的AI性能基礎(chǔ)上增加約10%，并集成功能安全GPU（如Imagination提供的GPU，已應(yīng)用于全球眾多主流汽車(chē)品牌的座艙系統(tǒng)）。

隨著控制器需要承載更多操作系統(tǒng)并同時(shí)處理更多功能，系統(tǒng)中的每個(gè)處理器都需配備先進(jìn)的虛擬化解決方案。許多方案采用虛擬機(jī)監(jiān)控程序（hypervisor），但這可能給系統(tǒng)帶來(lái)不必要的開(kāi)銷(xiāo)。相比之下，基于硬件的虛擬化方案效率更高，且配備精細(xì)的服務(wù)質(zhì)量（QoS）和工作負(fù)載優(yōu)先級(jí)協(xié)議，在多域汽車(chē)控制器領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)更為顯著。

大規(guī)模商用，仍存挑戰(zhàn)

在Dennis看來(lái)，盡管如今已有支持座艙—駕駛集成的處理器，然而，汽車(chē)市場(chǎng)從半導(dǎo)體設(shè)計(jì)到芯片量產(chǎn)，再到車(chē)輛交付消費(fèi)者，存在較長(zhǎng)的前置周期。這一開(kāi)發(fā)周期中，很大比例用于軟件開(kāi)發(fā)——需要開(kāi)發(fā)新代碼，將座艙與ADAS控制器的所有功能整合到新芯片上，還需額外編寫(xiě)代碼，利用功能域的統(tǒng)一為車(chē)內(nèi)乘客帶來(lái)新體驗(yàn)。

“為縮短電動(dòng)化、軟件定義汽車(chē)所需的海量代碼開(kāi)發(fā)時(shí)間，我們看到許多供應(yīng)商采用‘左移’開(kāi)發(fā)理念，在硬件仍處于研發(fā)階段時(shí)即開(kāi)始軟件準(zhǔn)備，并借助Imagination等供應(yīng)商的先進(jìn)建模系統(tǒng)提供支持。”他說(shuō)。

與此同時(shí)，硬件開(kāi)發(fā)者還必須探索如何滿足下一代車(chē)輛對(duì)計(jì)算能力的巨大需求，同時(shí)避免熱節(jié)流效應(yīng)且不影響續(xù)航里程。在遵循“1%規(guī)則”的汽車(chē)行業(yè)中，功耗100W與50W的控制器存在顯著差異。

當(dāng)然，AI大模型的引入也是必須要考慮的問(wèn)題，畢竟隨著L3/L4級(jí)自動(dòng)駕駛落地，“艙駕融合”進(jìn)一步向“車(chē)路協(xié)同+情感化交互”方向升級(jí)，已經(jīng)成為大趨勢(shì)。

Dennis認(rèn)為，開(kāi)發(fā)能夠?qū)?chē)內(nèi)乘客情緒做出恰當(dāng)反應(yīng)的車(chē)輛，聽(tīng)起來(lái)或許像天方夜譚，但如今已有技術(shù)可將其變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。經(jīng)典視覺(jué)模型(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))可通過(guò)攝像頭畫(huà)面處理乘客的情緒。或者，大語(yǔ)言模型能從麥克風(fēng)輸入中解讀情緒。基于這些，當(dāng)乘客注意力過(guò)于分散時(shí)，車(chē)輛可判斷是否需要進(jìn)行干預(yù)。

“我尤其喜歡這樣的設(shè)想：車(chē)輛利用其新具備的感知能力，與孤獨(dú)、無(wú)聊或疲憊的駕駛員玩‘我是小間諜(I spy)’這類(lèi)經(jīng)典車(chē)載游戲，幫助他們保持清醒。”

芯片廠商前進(jìn)到了哪里？

“龍鷹一號(hào)”智能座艙芯片和“星辰一號(hào)”全場(chǎng)景高階輔助駕駛芯片，是芯擎科技為艙駕融合提供的底層硬件支持。作為中國(guó)首款7nm車(chē)規(guī)級(jí)智能座艙芯片，“龍鷹一號(hào)”已定點(diǎn)或搭載于領(lǐng)克、銀河、一汽紅旗、德國(guó)大眾歐洲和美洲車(chē)型等30余款主力車(chē)型上。而“星辰一號(hào)”則是芯擎科技在2024年推出的高階輔助駕駛芯片，面向L2至L4級(jí)的智能駕駛，單芯片算力達(dá)512TOPS，4顆級(jí)聯(lián)可達(dá)到2048TOPS，2025年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。根據(jù)規(guī)劃，2026年，“龍鷹二號(hào)”也將量產(chǎn)。

在與《電子工程專(zhuān)輯》的對(duì)話中，汪凱博士表示，芯擎是國(guó)內(nèi)最早提出“艙行泊一體”的公司，得益于在芯片的最初設(shè)計(jì)階段，芯擎創(chuàng)新性地在其中加入了2顆NPU(而當(dāng)時(shí)主流的海外座艙芯片還沒(méi)有NPU)芯片，最高算力可以達(dá)到8TOPS，這種大算力的支持是“龍鷹一號(hào)”有能力實(shí)現(xiàn)“艙行泊一體”的重要原因之一。

今年3月，芯擎科技在生態(tài)?科技日上發(fā)布了智能座艙和智能駕駛兩大系列解決方案。

在智能座艙系列解決方案中，基于全面的芯片矩陣，芯擎能夠提供從入門(mén)級(jí)智能座艙到高階智能座艙，從“艙行泊一體”到高階艙駕融合的多種芯片組合，基于同樣的車(chē)規(guī)級(jí)SoC芯片架構(gòu)，采用同源軟件架構(gòu)，適配算力需求，為車(chē)企擁抱智能化浪潮提供及時(shí)、差異化的支持。

在智能駕駛系列解決方案中，能夠覆蓋從L2級(jí)別智駕、高速NOA、城市NOA、全場(chǎng)景智駕到高階艙駕融合的需求。可在最短的時(shí)間內(nèi)，提供從主動(dòng)安全、高速NOA、城市NOA以及端到端智駕大模型功能。

同時(shí)，基于“星辰一號(hào)”7nm車(chē)規(guī)芯片，芯擎科技搭建了開(kāi)放的全場(chǎng)景生態(tài)平臺(tái)：芯擎方舟，分別從芯片基礎(chǔ)能力，操作系統(tǒng)、系統(tǒng)軟件、中間件、算法算子庫(kù)、AI工具鏈，生態(tài)方案等方面開(kāi)放賦能，為客戶提供一站式的算法開(kāi)發(fā)和端到端的大模型部署，同時(shí)具備數(shù)據(jù)流調(diào)優(yōu)，規(guī)劃控制整車(chē)適配，以及數(shù)據(jù)閉環(huán)端云結(jié)合的能力。

作為車(chē)載信息娛樂(lè)單元GPU IP的領(lǐng)先供應(yīng)商，Imagination已經(jīng)與瑞薩、德州儀器和安霸（Ambarella）等客戶合作開(kāi)發(fā)下一代汽車(chē)解決方案，包括解決諸如軟件集成和工作負(fù)載分區(qū)等各種各樣的問(wèn)題。

為支持這一需求，Imagination的產(chǎn)品包含一系列行業(yè)中獨(dú)有的功能，以支持此類(lèi)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，例如：

基于硬件的虛擬化：單個(gè)Imagination GPU可虛擬地劃分為多個(gè)獨(dú)立的“虛擬GPU”，可由完全獨(dú)立的操作系統(tǒng)、線程或虛擬機(jī)獨(dú)立使用。與軟件虛擬化方法不同，Imagination的硬件化方案具有高度穩(wěn)定性，可確保虛擬域之間互不干擾。Imagination的前幾代GPU支持最多8個(gè)虛擬機(jī)或環(huán)境，最新產(chǎn)品支持最多16個(gè)虛擬機(jī)或環(huán)境。

先進(jìn)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)和優(yōu)先級(jí)機(jī)制：軟件工程師和系統(tǒng)設(shè)計(jì)師可在從粗略到精細(xì)的多個(gè)層級(jí)上調(diào)整工作負(fù)載的優(yōu)先級(jí)。這項(xiàng)功能得到了各種由硬件支持的機(jī)制的全面支撐，例如搶占和上下文切換超時(shí)等功能作為后盾，確保了優(yōu)先級(jí)系統(tǒng)的穩(wěn)健性。

支持物理分區(qū)：GPU核心可在整個(gè)物理芯片或小芯片范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)，既可作為單個(gè)GPU使用，也可作為多個(gè)獨(dú)立GPU使用。

憑借這些功能，Imagination的最新產(chǎn)品為SoC設(shè)計(jì)師和整車(chē)廠商(OEM)提供了艙駕融合所需的軟件定義AI和高性能圖形能力，它們?nèi)慷歼_(dá)到ASIL-B功能安全等級(jí)，所有或大部分此類(lèi)機(jī)制均可在啟動(dòng)或運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)重新配置，且功耗等級(jí)低到智能手機(jī)級(jí)別，而非個(gè)人電腦級(jí)別。

(責(zé)編：Franklin)