嵌入式计算赋能新兴行业

与非网

随着汽车智能化的发展，系统集成度越来越高，汽车电子电气架构也正按照“分布式—集中式—中央式”的方式演进，驾舱融合正成为重要的行业发展趋势。与此同时，随着人工智能技术的引入，除了传统的工业控制领域，新能源储能应用领域也出现其身影。芯片厂商是如何在背后推波助澜诸多细分领域的前行？ 本文将围绕嵌入式计算对驾舱融合及其他新兴应用领域的嵌入式计算解决方案进行深入探讨。

驾舱融合少不了强大的算力平台

根据中国汽车工业协会最新数据，２０２３ 年５ 月，新能源汽车产销量分别达７１．３ 万辆和７１．７ 万辆，同比增长分别为５３％和６０．２％，市场占有率达３０．１％。

如此高的渗透率意味着行业正在高速发展，未来惨烈的竞争或许会提前到来，对于成本的把控将成为主机厂商的主要关注点之一。

近年来，国内新能源汽车的飞速发展，使得主机厂逐渐摆脱对供应商的依赖，电子电气架构逐步集中，在有限的预算内，将算法能力持续增强。同时，用最小的算力、最少的芯片和最簡洁的传感器方案来实现高可靠性的辅助驾驶成为各厂商追求的目标，驾舱融合的发展也符合这一趋势。

具体来说，驾舱融合最重要的２ 部分是驾和舱，二者已经不能够分开作为独立个体的存在而持续发展。因为无论是驾还是舱，都需要有一个算力平台进行演进。在演进的过程，二者就像两条本不相干的平行线，突然改变了其原有的属性，开始逐渐靠近，最终相交、融合。

对于新能源车来说，还存在一个很大的变化，即主机厂相比过去油车时代更具有决策权和话语权，尤其是在平台选型方面。与芯片厂商的直接沟通，或将跨过不少Ｔｉｅｒ １、Ｔｉｅｒ ２ 厂商。因此，主机厂主导后，更多差异化的需求被提了出来，对于芯片的要求也在不断提升。同时， 行业和技术的迭代开始加速。以ＡＤＡＳ 域控制器为例，过去更新的周期在５ 年，甚至５年之上，而目前特斯拉已经将其缩短到２ 年。这对于国内厂商来说，依然还有空间，未来或许还会向着更短的周期靠近。整车厂需要缩短周期，芯片厂商也完全可以对此进行支持。同时，对于算力的需求也源源不断。

在这样的趋势下，若能提供完整且强大的算力平台，则能够为主机厂驾舱融合提供强大的后盾。ＡＭＤ自适应和嵌入式计算事业部市场和业务开发总监酆毅认为，２０２２ 年ＡＭＤ 与赛灵思合并以后，驾舱融合的场景及价值被不断挖掘。ＡＭＤ 在沉浸式方面表现出强大能量，无论是用于３Ｄ 驾驶域的重建重构，还是娱乐域的游戏，都能带来极大的价值；原先赛灵思在驾驶域控制安全性方面的优势，也从早期的ＥＣＵ 一直贯穿至现在的ＡＤＡＳ 域控制器。合并以后的ＡＭＤ，完全可以将这２ 个平台通过ＰＣＩＥ 总线进行融合，演变成一个完全可拓展、安全可控的驾舱一体理想平台，在算力需求及成本控制等方面为主机厂提供优质的解决方案。

安全与算力双管齐下，特色异构计算大显身手

随着行业和技术的持续迭代，在目前算力有限的情况下，如何去分配算力，则是一个值得深思的问题。

汽车行业本身就是一个高度重视安全的行业，其安全标准已经经历了很多年的迭代，尤其是驾驶域，采用了最高的安全标准。

目前在安全性方面具体如何去分配算力，很多公司都推出了不同的口号和路线规划，但总体上还是会在芯片层面上有所区分，不同的算力芯片负责不同的域。因此，在功能划分以后，算力的匹配反而会显得清晰可控。未来，单颗算力芯片或将是一种理想化的趋势，但同时会充满挑战。

当前的ＡＭＤ 则凭借特色的异构计算，成为运算平台类的领导者。鉴于目前已经拥有头部ＣＰＵ、ＧＰＵ和ＦＰＧＡ，以及如今的ＡＩ 运算平台，ＡＭＤ 的特色产品布局，使它能够通过这些技术从大方向上覆盖异构计算。驾舱融合作为ＡＭＤ 强大运算平台落地的主要应用场景之一，体现其异构计算的强大之处，且安全性和大算力两不误。

嵌入式计算赋能多样化应用场景

由于嵌入式设计并不是一项基于智能的设计，更多是需要应用到嵌入式运算平台，因此方向一定是朝着异构计算去发展的。除了驾舱融合外，嵌入式的计算及解决方案还适用于运动控制、机器视觉、新能源等诸多领域。芯片公司可以通过与相关的下游公司合作，共同推进应用场景的落地。

（１）运动控制与机器视觉。当前运动控制的很多场景都与机器视觉息息相关。若要做好运动控制，则首先要做Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭ，也要做Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ＳＬＡＭ 等，无论是自主移动机器人还是工业机器人，定位都非常重要。与传统ＭＣＵ 的控制模式不同，高性能运动控制器产品的特点是能够快速实现多轴的控制，包括很多ＳＬＡＭ 方案，如视觉、ＬｉＤＡＲ 等。

（２）新能源。当前的新能源领域普遍存在间歇性、峰谷波动性等问题，无论是光伏还是风电，都要求一个非常完善的储能系统，而完善的通信系统又是重中之重。健康监测、有效的能源分配，都需要通过实时通信手段来完成。高性能、低功耗的ＳｏＣ 平台可以助力打造面向新能源储能系统的智能网关平台。通过模块化的设计，让平台可适配储能电站、微网储能、新能源发电侧储能以及工业通信等诸多应用场景。

低延时技术提升行业应用核心价值

另外，嵌入式计算的落地应用已然触及医疗（医疗设备）、音视频（广播、ＬＥＤ）、工业相机等细分领域。

在诸如此类的应用场景中，ＡＭＤ 的核心价值相当一部分体现在其极强的实时性上。比如，超低延时汽车电子后视镜方案、实时工业以太网—时间敏感网络、超低延迟坐席管理系统等。

优秀的实时性能源于何处？ ＡＭＤ 强大的数字信号处理能力肯定是原因之一，尤其是在大量数据需要并行处理时；另外，在应用延时要求较高时，ＡＭＤ 产品架构所带来的优势也无法被替代；在嵌入式应用领域，由于应用方向特别宽，甚至有很多细分领域需要进行深度定制和系统扩展，ＡＭＤ 强大的异构计算能力，以及领先运算平台的优势，便可以发挥得淋漓尽致。

从某种程度上来说，ＡＭＤ 架构的属性决定了其一系列产品与很多行业能够契合，并进一步发展。对于这些行业来说，他们也要实现相关产品升级、迭代，同样需要更领先的硬件、更先进的计算能力、更强大的平台来承载。因此，对二者来说，软硬件协同设计的重要性不言而喻。

写在最后在２０２３ 年上海国际嵌入式展上，ＡＭＤ 展示了其自适应和嵌入式计算解决方案如何与人工智能、汽车、ＫＶＭ、工业等领域的合作伙伴在技术上无缝集成，以及包括人工智能、沉浸式智能座舱、汽车雷达与电子后视镜、专业音视频、工业控制与储能技术等应用的最新发展与成果。