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警惕“黑洞效應”?汽車晶片的“擴張”和主機廠的“枷鎖”

經濟學中的黑洞效應,是指企業的一種自我強化效應,像一個黑洞一樣產生非常強的吞噬和自我複製能力,把它勢力所及的大量資源吸引過去,而這些資源使得企業更加強大。

隨著晶片短缺潮的持續,汽車製造商透過“端到端”的方式解決未來供應鏈安全問題變得更加緊迫。實際上,從去年開始,一些主機廠已經開始與晶片廠,甚至是上游的晶圓代工廠進行直接對接。

而供應鏈透明度的提升,也意味著無論是晶片廠商還是主機廠,都對後續的量產級方案有更多的“介入”空間。從完整計算及域控制器參考設計平臺,到配套軟體、功能安全測試驗證等環節,這些過去大多數是透過一級供應商來完成的工作。

首先是,多(晶片)平臺的適配、統一的演算法和應用開發框架,甚至是靈活自定義的應用開發流程;其次,部分晶片廠商更是直接提供“開箱即用”的交鑰匙軟硬體整體解決方案。

就在近日,繼賓士之後,英偉達又與捷豹路虎達成戰略合作協議,基於系統級晶片(比如,DRIVE Orin)在NVIDIA DRIVE 軟體定義平臺打造全方位的智慧駕駛及座艙的全棧解決方案,以及車輛全生命週期內提供最新的功能和服務。

重構汽車硬體及應用軟體開發體系,也被汽車晶片廠商視為未來市場競爭的焦點。功能安全、嵌入式低功耗、演算法最佳化等等環節都與晶片緊密相關。

一、

在當下變革週期,晶片廠商的確掌握主動權。尤其是對於汽車智慧化底層能力的佈局,具備天然的先天優勢。

比如,英偉達推出的NVIDIA DRIVE 開源軟體堆疊,可以幫助開發者高效構建和部署各種應用程式,包括感知、定位和對映、計劃和控制、駕駛員監控和自然語言處理。

警惕“黑洞效應”?汽車晶片的“擴張”和主機廠的“枷鎖”

此外,英偉達還提供了相應的模組化配置,包括用於感測器輸入處理的NvMedia、用於實現高效平行計算的NVIDIA CUDA 庫、用於實時AI推理的NVIDIA TensorRT,以及可訪問硬體引擎的其他開發者工具和模組。

而地平線推出的天工開物,則是基於自研AI晶片打造的AI全生命週期開發平臺,包括模型倉庫、AI晶片工具鏈和AI應用開發中間件三大功能模組,為晶片合作伙伴提供豐富的演算法資源、靈活高效的開發工具和簡單易用的開發框架。

“在產品定義階段就採用聯合開發的模式,”兩年前,地平線與廣汽研究院簽署戰略合作協議,聯合釋出廣汽版征程3。但,地平線不是採用傳統的“針對每個主機廠做差異化”的模式,而是賦能主機廠完成自身的差異化。

比如,針對主機廠的深度學習網路進行深度軟硬體聯合最佳化(包括類似定製版的編譯器),並針對量產車型的功能開發需求進行功能模組調優,從而最大化最佳化晶片效能和成本。

此外,地平線的工具平臺還提供從資料採集標註、模型訓練最佳化、模擬評測,到模型OTA部署,端到端的資料迭代閉環。所有這些的目標,就是幫助不同客戶快速構建場景應用。

“我們需要進一步簡化客戶的硬體設計工作,減少功能安全驗證要求,並降低應用程式的功耗。”瑞薩電子數字產品營銷事業部副總裁吉田直樹表示。

去年,瑞薩電子也宣佈推出R-Car軟體開發工具包(SDK),作為一款採用單個軟體包的完整軟體平臺,能夠更快、更輕鬆地為乘用車、商用車和越野車中使用的智慧攝像頭與自動駕駛應用進行軟體開發及驗證。

就在近日,瑞薩電子宣佈與AVL(汽車行業開發、模擬和測試方案供應商)達成合作,為符合ISO 26262汽車功能安全標準的電子控制單元(包括越來越多的域控制器)開發提供客戶支援。

在傳統的供應鏈體系中,晶片廠商只需要負責晶片級的功能安全,Tier1則透過自身能力或者外部供應商來實現系統級的功能安全。如今,客戶尤其是汽車製造商可以直接從瑞薩獲得完整元件級的功能安全支援,從而縮短ECU及域控制器(如果全部採用瑞薩的不同晶片)的開發時間。

在AVL功能安全和網路安全主管Dirk Geyer看來,“隨著ADAS/AD的普及,需要支援功能安全的ECU的數量只會增加。AVL可以為各種級別的安全提供硬體和軟體支援,包括定製的FMEDA和特定產品的故障率分析等。”

這些企業的佈局,初衷也很簡單:幫助客戶降本。而早在幾年前,Arm就牽頭成立了自動駕駛車輛計算聯盟,首批成員企業包括通用汽車、英偉達、電裝、豐田、博世、大陸集團和恩智浦等數家產業鏈上下游玩家。

在Arm汽車與嵌入式產品高階副總裁Dipti Vachani看來,透過橫縱向協作,我們可以開始解決一些行業關鍵共性問題。原因是,過去的傳統平臺開發方式,成本太高。

比如,自動駕駛是一個軟體/硬體的組合。軟體驅動著硬體需要做的事情,從軟體開發中我們知道,如果可以最佳化這些指令,我們將得到更低的功耗和成本。特斯拉就是一個典型案例。

去年,Arm還與大眾集團旗下軟體子公司Cariad、豐田旗下軟體子公司Woven Planet等企業合作,釋出了新的軟體架構和參考實現,嵌入式邊緣可擴充套件開放架構(SOAFEE)以及兩個新的參考硬體平臺。

二、

如果站在“後缺芯時代”來看,汽車製造商需要更多的晶片,需要更好的晶片。這背後,不僅僅是短缺的後遺症,而是汽車行業的供應鏈關係、業務開拓模式,正在發生劇變。

比如,汽車製造商開始繞過傳統Tier1,直接與晶片廠商進行戰略合作,一方面是為了建立未來的穩定供應鏈關係;另一方面,是希望深化合作,從需求出發,進行晶片的定製開發,滿足整車電子架構不斷升級背景下的軟硬體高效協同。

這其中,非常關鍵的變化是,車輛的電子架構正在改變,產品需求也從基於規則的演算法轉變為基於人工智慧、資料迭代的演算法演進。

當然,這個過程並非一蹴而就。

比如,大眾在幾年前提出大幅提升軟體自研的比重,但同時,該公司今年還宣佈與博世在軟體開發層面達成深度合作。原因是,軟體人才的稀缺和開發進度的壓力。

一方面,大眾在著手培養人才。比如,Faculty 73軟體學院是大眾集團斥資數十億歐元進軍軟體賽道的關鍵一環,並計劃到2024年培訓約600名IT專家,其中大部分是希望內部轉崗的員工,其中很大一部分來自裝配生產線。

而軟體的最大依附,來自晶片。原因是硬體技術的進步,才是軟體迭代開發的基石。“為了彌補硬體的侷限性,您的軟體需要變得更好。但,再聰明的軟體也無法在舊硬體上正常發揮。”這是特斯拉CEO馬斯克的邏輯。

“為了應對未來智慧汽車的高要求下達到最佳效能,軟體和硬體必須同時兼顧。”大眾集團CEO迪斯表示,我們未來將負責設計晶片,然後將生產外包給現有的供應商,就像特斯拉將晶片生產外包給三星、臺積電這些晶圓代工廠一樣。

但晶片廠商也沒有“坐以待斃”。

以高通為例,一方面還在不斷的充實自己的軟體生態,比如,支援法雷奧最新一代Park4U(跨級泊車方案),與Seeing Machines合作提供嵌入式DMS方案;同時,透過收購Veoneer的軟體資產,擴充套件全棧式解決方案。

高通表示,Snapdragon Ride平臺不僅包括硬體,還將為晶片提供“安全中介軟體、作業系統和驅動程式”。此外,高通還將提供定位、感知和行為預測軟體,這是任何自動駕駛系統的三個關鍵部分。

警惕“黑洞效應”?汽車晶片的“擴張”和主機廠的“枷鎖”

“對於一部分汽車製造商來說,如果軟體開發能力較弱,並且第三方傳統Tier1供應商開發成本過高,我們可以直接提供完整的ADAS交鑰匙方案。”高通公司發言人表示。

一些行業人士認為,晶片公司不太會成為真正意義上的Tier1,但汽車供應鏈關係的扁平化,意味著晶片公司有機會擴大自己的業務邊界。“實際上,這就是一個價值鏈重新分配的過程。”

這意味著,過去單打獨鬥的競爭模式正在被逐步打破。不管是瑞薩和AVL的合作給客戶提供“一站式”解決方案,還是透過收購來補齊能力,都是行業參與者重新思考在未來新供應鏈中的角色。

當然,另一種聲音則是車企需要儘快將軟體和硬體解耦,以防止未來再次出現晶片供應短缺。比如,與不同硬體“適配”更高靈活度的可重用軟體,從而實現快速的即插即用。

而不管是博世、採埃孚、大陸集團還是類似東軟睿馳、映馳科技這樣的軟體平臺方案商,都把目光瞄準了中介軟體賽道,控制著由ECU、域控制器和中央計算單元執行的基本任務。

去年底,博世開始整合旗下ETAS基礎軟體業務(這是一家過去相對獨立運營的子公司),重點瞄準基礎軟體、中介軟體、雲服務和通用應用的開發工具,從而增強整體軟體業務的豐富度。

對於博世來說,ETAS的基礎軟體、中介軟體及工具平臺的另一個重要性則是為後續與其他供應商(車企指定的硬體或者軟體)進行開發協同。“相容更多第三方應用軟體程式碼,這是幫助車企實現多贏的最佳策略。”

在高工智慧汽車研究院看來,未來幾年時間,圍繞晶片、軟體的供應鏈關係重構還需要很多考驗,“大家都在嘗試變革,但誰也不知道未來會走向何方。”但明確的是,車企有自己的一本內部賬,供應商要做的就是如何幫助車企“降本增效”。

在這個邏輯下,未來一切皆有可能。

分類: 家居
時間: 2022-01-18

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