硬件先行、软件赋能，域控制器开启汽车软硬件军备竞赛域控制器主控汽车芯片作为未来汽车运算决策的中心，其功能的实现依赖于主控芯片、软件操作系统及中间件、应用算法等多层次软硬件的有机结合。分别来看，主控芯片目前多采用异构多核的SoC芯片，竞争的焦点主要在于AI单元的有效算力、算力能耗比、成本等。软件操作系统及中间件主要负责对硬件资源进行合理调配，以保证各项智能化功能的有序进行。其中，软件操作系统竞争格局较为稳定，多以QNX和Linux及相关衍生版本为主。应用算法则是基于操作系统之上**开发的软件程序，是各汽车品牌差异化竞争的焦点之一。为实现智能汽车的持续进化，整车厂往往会选择“硬件超配、后续软件迭代升级”的方式。因此，域控制器作为未来智能汽车的“大脑”，以主控芯片为**的高性能硬件将率先量产上车，而操作系统及应用软件等则会随着算法模型不断迭代持续更新，逐步释放预埋硬件的利用率，从而实现软件定义汽车。模数混合SOC集成汽车芯片在防夹车窗微步进电机的应用案例VR48。武汉远程通讯控制器T-BOX汽车芯片参考方案
从汽车芯片类型上来看，传统用于**计算的CPU已无法满足智能汽车的算力需求，**AI加速器的系统级芯片（SoC）应运而生。在分布式架构时代，ECU是汽车功能系统的**，其主控芯片为CPU，*用于逻辑控制（是与非、加或减）。随着E/E架构由分布式向域控制器/**计算升级的进程加快，域控制器（DCU）正取代ECU成为智能汽车的标配。在此升级过程中，*依靠CPU的算力与功能早已无法满足汽车智能化所需，将CPU与GPU、FPGA、ASIC等通用/**芯片异构融合的SoC方案被推至台前，成为各大AI芯片厂商算力军备竞赛的主赛道。SoC中各处理器芯片各司其职，其中CPU负责逻辑运算和任务调度；GPU作为通用加速器，可承担CNN等神经网络计算与机器学习任务，将在较长时间内承担主要计算工作；FPGA作为硬件加速器，具备可编程的优点，在RNN/LSTM/强化学习等顺序类机器学习中表现优异，在部分成熟算法领域发挥着突出作用；ASIC可实现性能和功耗比较好，作为全定制的方案将在自动驾驶算法中凸显其价值。AFS自适应前照车灯控制汽车芯片定制化开发国产半导体替代加速，5G、AIoT和汽车芯片三大赛道投资火热！
随着现代汽车技术的不断发展，人们追求更加舒适和便于操作的驾驶环境，因此，越来越多的汽车上安装了电动车窗，从而实现车窗的自动升降。然而，由于电动车窗的上升速度较快，很容易引发夹伤乘客等事故，尤其是对儿童形成了安全隐患。这对于汽车的安全性提出了新标准，要求电动车窗具有一定的防夹功能。防夹功能主要是指当车窗上升的过程中遇到障碍物（如手、头等）时，可以识别出车窗处于夹持状态，并令其立即停止上升并反向下降，从而避免事故的发生，是汽车人性化的重要体现。此功能也被许多国家纳入了法律规范中。美国交通部颁布了针对电动车窗系统的法规FMVSSII8，欧盟标准74/60/EWG也对防夹保护装置应确保的防夹力进行了明确规定。中国也已颁布了类似的法规（汽车芯片），要求自2012年起，新增车辆的电动玻璃升降器应具有防夹功能，且防夹力小于100N，也就是说在防夹力达到100N前，车窗玻璃开口在4~200mm范围时，车窗应停止上升并且反向下降。目前电动车窗的防夹功能主要是通过以下两种方案实现：霍尔传感器方案和基于纹波计数的无传感器方案。
据美国此前公开的数据来看，每年至少有500人因被电动车窗夹伤而就医，在受到电动车窗伤害的人群中年龄在6-15岁的儿童居多。多年来，被电动车窗夹伤的案例可谓比比皆是，虽然儿童成为主要受害者，但电动车窗玻璃上升时强大的冲力，也同样可以导致成年人丧命。据英国《每日邮报》2019年9月12日报道，白俄罗斯一名蹒跚学步的孩子，在母亲生日那天不小心碰到车窗开关（车辆为90年代产老款车型），将母亲的脖子卡在车窗上。经医院8天抢救，**终该名女子还是因动脉被夹时间太长，导致脑损伤不治身亡。此前，吉林大学控制科学与工程系通过实验发现，电动车窗通过车载电机来驱动车窗升降，车窗上升过程中向上推动的力量**强可达52.6公斤，**弱也可达到16.6公斤。一般情况下，电动车窗从底部升到顶部需要3-4秒左右，一旦误碰车窗升降开关，在这么短的时间内，即便是成年人想要将头收回也是措不及防，更何况是儿童。因此，这么大的力量如果施加在儿童的要害部位，特别是颈部，可以说是完全致命的。汽车存储芯片、车联网芯片、以太网芯片委托定制化开发，车规级验证测试。
距离完全自动驾驶可能还有很长的距离，但关于算力的实力储备已经迫在眉睫。算力的竞赛有点像以前燃油车的发动机功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能没有。原来传统汽车的分布式架构，一般可实现低级别辅助驾驶，由于需要处理的传感器信息相对较少，采用MCU芯片即可满足运算要求。随着高级别智能驾驶的到来，则需要处理更大量的图片、视频等非结构化数据，依靠传统MCU芯片不能满足指数级增长的运算需求。那么这个时候，AI芯片的搭载就可以实现算得快、准、巧。比如，L3级别自动驾驶产生的数据量是，对算力要求在129TOPS以上；L4级别自动驾驶数据量达到8GB/s，对算力要求达到448TOPS以上。而如果考虑功能安全的冗余备份，算力需求可能还要翻倍。蔚来新款旗舰车型ET7搭载了4颗英伟达Orin芯片，号称算力可达1016TOPS。但其实，只有两枚用于自动驾驶计算和决策，一枚做冗余，一枚用于训练神经网络模型，自动驾驶过程中实际使用算力在762TOPS。
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