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智能系统赋能自动驾驶

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电气化,远程办公和供应链问题促使汽车行业启动了新一轮变革。


人们对有害气体排放及其对环境影响意识的增强进一步推动了汽车行业采用绿色环保的可替代能源。对可持续交通和相关法规改革的诉求则强化了减少碳足迹的愿景,加速汽车产业的电气化进程,为传统笨拙的机械系统向高效电动动力系统转变提供了基础。


无线通信,毫米波(mmWave)雷达和人工智能(AI)等技术正在催生全新的用户体验,塑造不断变化的乘客期望。在"The Brains Behind Your Intelligent Systems" 这篇文章中,Ben Gu 专门描述了电子元件的惊人进步,其具体体现为如何替代人类感知环境,传输数据,并做出实时决策。


技术革新让汽车驾驶更加安全、高效和舒适,营造出更愉悦的出行体验。一款最普通的汽车现在也至少搭载了超过 1,000 块各类芯片。目前绝大多数芯片还是被用于车载娱乐系统,但自动驾驶和安全相关领域的芯片应用正在快速追赶。


基于上述趋势,Ben Gu 总结了让汽车更智能、更安全的三种技术途径


1

汽车智能

为了实现辅助驾驶,车辆必须明确所处的位置和周围环境。辅助驾驶的关键技术需要利用 AI 和视觉传感器的信息获取能力,为后续的实时判断和分析提供数据。例如,将传感器收集到的数据与环境及路况信息结合。


这些收集到的信息,或者叫模型,本质上就是汇总了道路、地图、车速、交通法规和安全驾驶规则的数据库。系统在分析过程中会同时评估环境路况和数据模型,判断安全操控汽车所需执行的命令。


摄像头,毫米波雷达,激光雷达和 GPS 在探测环境时会产生大量数据,包括位置、地形、路面、标识、交通信号、行人、车辆和其他物体。将上述所有数据汇总的过程被称作传感器融合,计算结果可以精准描述车辆所处的环境和状态。接下来,这些数据在自动驾驶汽车的行为模型下进行分析,这一模型的数据库中几乎囊括了所有可能做出的判断及其影响。


模型的搭建或完善需要以庞大的历史数据和仿真结果为基础。大家可能遇到过装满摄像设备的车驶遍大街小巷,它们的作用就像手机一样,就是不断地将采集到的数据流主动传送至汽车制造商。一家车厂就可能拥有 1.5PB 的数据,其中包括 100 万个长度为 10 秒的视频和 60 亿个被标记的物体。


模型对传感器数据的分析在车载环境下实时执行。负责数据分析的计算机和游戏主机差不多,也用到类似的图像处理器(GPU)技术。设备运行速度可达到每秒 320 万亿兆次运算(TOPS)以满足性能需求。一些模型也可能采用速度低于 144 TOPS 且功耗小于 100W 的系统。


2

系统性能

通过设计以达到最优性能需要考虑的远不止最高时速和 0 到 60 mph 加速这么简单。现代化的汽车就是装了轮子的计算器,意味着软件和电子元件必须满足数据实时处理的要求


高性能的车内无线数据传输、车间通讯和与数据中心的连接至关重要。传感器网络传输的数据范围是 10 Mbps  到 25 Gbps,方式基本都是通过高速以太网。信号传输过程必须免受电气干扰,并限制电噪声排放。


车辆经过不同区域时,驾驶和导航的实现需要大型数据集的无线传输。一辆车每天可以生成 1TB 数据。为了保证多车辆导航的安全性,车辆之间也会通过直接通讯来管理车距,做出判断。


所有智慧功能都需要软件才能实现。空中(OTA)软件会时不时进行更新,完整的软硬件系统必须具有安全的架构以防止黑客入侵和数据盗 窃。


流体动力学、材料和散热性能是优化系统性能并减少能耗的关键。车身的设计需要兼顾能效、外观、安全、摩擦和燃油汽车引擎冷却或电动汽车的电机与电池冷却。


为所有设计方案建立物理模型并进行风洞测试无论从时间还是成本上都不现实,所以使用虚拟模型进行仿真就成为了性能优化的关键。同样的道理,热量产生和设备冷却对狭小空间和敏感电子设备尤为关键。热行为的虚拟仿真可以优化物理设备的测试结果,创建更高效的热管理设计。


3

半导体电子元件

近期的电子元件供应链问题因为超预期的需求,弹性更低的生产能力和更长的交付时间而加剧。一些  T1 子系统供应商正在通过自行设计半导体以控制供应和库存,优化整体系统。为了提高成功率,他们需要聘请半导体行业专家,但这需要在有限的人才库中与其他厂商竞争,这也强化了行业内对自动化半导体设计工具的需求。


汽车芯片过去一直采用传统工艺以节省成本。但汽车电子的变革是由高价值特征驱动的,实现这些功能所需的性能、设计尺寸和功耗只有在最先进的半导体制程工艺下才能达成。为应对愈发复杂的设计,人工智能在生产力和性能优化方面都展示了乐观的前景。


►►►

结论

 汽车行业已经改头换面。电气化和人工智能让能耗、性能和安全都得到大幅提升。一些驾驶员不再将快速到达目的地作为唯一标准,而是越来越多地关注驾驶体验,目的地总归可以到达,但抵达的过程更为重要。


► 智能汽车需要半导体、数据和决策 AI 的共同加持,汽车系统的复杂性与日俱增,需要更完善的设计和测试技术。为了实现必要的性能和可持续的设计目标以及安全性,各项设计需要被进一步统筹。不同领域的工程师需要合作完成统一的目标,做到这一点则需要全新的设计合作模式


注解:

①“TheBrains Behind Your Intelligent Systems” 为 Ben Gu 于 2021 年 10 月发布于 Forbes 的文章,您可复 制链接:

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/10/18/the-brains-behind-your-intelligent-systems/?sh=2d8308dc9001 至 PC 端打开浏览

②本文作者 Ben Gu,Cadence公司副总裁,多物理场系统分析事业部总经理。 

来源:Cadence楷登
System电路半导体航空汽车电子消费电子芯片电机材料Cadence控制人工智能电气
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首次发布时间:2025-10-02
最近编辑:9小时前
Cadence楷登
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Cadence宣布Anirudh Devgan于12月担任公司CEO,陈立武将任职执行董事长

中国上海,2021 年 7 月 28 日——楷登电子(美国 Cadence 公司,NASDAQ:CDNS)今日宣布,现任 Cadence 公司首席执行官陈立武(Lip-Bu Tan)先生将于 2021 年 12 月 15 日出任公司执行董事长,并由 Anirudh Devgan 担任公司 CEO。Devgan 加入 Cadence 董事会的决议将于 2021 年 8 月 2 日生效。董事会主席 John Shoven 被任命为首席独立董事,将于 2021 年 12 月 15 日生效。陈立武和 Anirudh Devgan 将继续紧密协作,延续公司连续 4 年的强劲增长和业务成绩。 陈立武,61 岁,自 2009 年出任 Cadence CEO,彻底重塑了公司发展,推动关键的企业文化转型,将公司植根于飞跃式创新文化,不断满足客户需求。在他的领导下,Cadence 成功推出了一系列高度创新的产品,积极开展战略收购,与市场上领先的客户和生态系统合作伙伴结成深度互信的伙伴关系。在他的任期内,公司营收从不到 10 亿美元增加到接近 30 亿美元,营业毛利增长超过 35%,股价上升超过 3200%。 “我为 Cadence 团队的成绩深感自豪,同时对客户给予我们的信任与有荣焉,”陈立武表示,“在扩展技术蓝图、精选客户群体和找准市场定位三大增长策略的支持下,Cadence 达到了 33 年发展以来的最强位置。董事会和我认为,这是将接力棒传递下去的正确时机,Anirudh 正是带领公司走向新一轮增长的最佳人选。Anirudh 是优秀的科技企业领导者,在战略视角、创新、执行、客户成功和业务等方面的表现皆有突出的成绩。我相信,Cadence 将在他的带领下迎来新的成长。作为执行董事长,我将专注于寻找新的市场扩展机会,制定关键战略决策,深化与领先客户的伙伴关系,并将股东价值最大化。Anirudh 和我已经共同领导公司多年,我们将在各自的新职位继续保持紧密关系,把握未来庞大的市场机会。”“陈立武推动了极为全面的公司改革,为创造卓越的股东价值奠定了基础,”Cadence 公司董事会主席 John Shoven 表示,“他营造了持续创新的企业文化,拥有支持客户成功的执行力和热情,为实现长期持续增长打下了坚实基础。我谨代表董事会,向陈立武表达衷心的感谢,我们将在继续推进严谨计划的同时保证 CEO 职位的无缝过渡。董事会对 Anirudh 充满信心,他曾成功推动了公司战略方向的制定和执行,也将在未来成为下一位优秀的领导者。陈立武、Anirudh 和管理团队将继续获得公司董事会的全力支持,将 Cadence 的发展推向全新的阶段。”“受任 Cadence 下一任 CEO,我深感荣幸和骄傲。我要感谢陈立武和董事会的支持,并延续 Cadence 强劲的发展动力,带领公司走入新的增长阶段,”Anirudh Devgan 表示,“我们极具竞争力的智能系统设计战略,以及广泛且不断扩展的创新解决方案组合,让 Cadence 在获取市场先机上拥有独一无二的定位和价值,我们将继续为不断增加的客户提供差异化的解决方案。陈立武和我将继续加速公司创新,与超过 9,000 名优秀的 Cadence 员工一起深化客户和生态系统的伙伴关系,持续创造价值。” Anirudh Devgan,51 岁,2017 年起担任 Cadence 总裁,负责所有研发、销售、现场工程支持团队,以及包括并购在内的集团战略、市场和业务开发。Devgan 推动了公司技术和产品路线图的制定,也是 Cadence 业界领先解决方案背后多项突破性创新的总架构师。他也领导了公司智能系统设计(Intelligent System Design™)战略的开发,发挥公司的计算软件优势,从核心的电子设计自动化业务扩展至更广泛的系统领域,将覆盖的市场总额增加到 300 亿美元。2012 年加入 Cadence 以来,Devgan 担任了多个管理职位,包括执行副总裁和数字与签核事业部及系统与验证事业部总经理,以人才培养和激励当作重要的管理职责。加入 Cadence 之前,Devgan 曾在 Magma Design Automation 公司和 IBM 担任若干职位。Devgan 拥有德里印度理工学院的电子工程学士学位,以及卡耐基梅隆大学电子和计算工程的硕士及博士学位。来源:Cadence楷登

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