インテリジェントドライビングコンピューティングプラットフォームコンピューティングパワーテクノロジー

インテリジェントドライビングコンピューティングプラットフォームコンピューティングパワーテクノロジー
ドメインコントローラー：ハイコンピューティングパワープラットフォームは高レベルのインテリジェントドライビングを促進し、クアルコムのレイアウトは加速します
NVIDIAは依然としてハイコンピューティングパワープラットフォームの最初の選択肢であり、大量生産サイクルは2022年に始まります。私たちの統計によると、NVIDIAは依然としてハイコンピューティングパワープラットフォームの最初の選択肢です。現在、NIO、Xiaopeng、Idealなどの高レベルのインテリジェントドライブに焦点を当てているメーカーはすべて、Orinベースのインテリジェントドライブプラットフォームを備えています。 。大量生産を開始します。より高いコンピューティング能力に加えて、NVIDIAの利点は次のとおりです。1）パーカー、ザビエル、およびオリンの3世代の反復によって形成された完全なツールチェーンは、開発者にとってより親しみやすく、開発効率の向上に役立ちます。データ収集、ラベリング、シミュレーショントレーニング、車載展開、およびその後のモデルの反復に至るまでのエンドソリューション。データの使用能力を向上させ、製品の実装を加速します。3）長年の蓄積のおかげで、徐々に充実しました。4）完了ハードウェアエコシステム、パートナーには、OV、Sony、Velodyne、その他のセンサーメーカーが含まれます。
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ます。
HuaweiのMDCは登場したばかりで、BAIC、万里の長城、長安などのメーカーに採用されています。2018年に第1世代のMDCが発売されて以来、Huaweiのインテリジェントドライビングコンピューティングプラットフォームはこれまでに3つのバージョンを繰り返し、完全で成熟した製品マトリックスを形成してきました。Huaweiの公式ウェブサイトによると、プラットフォームには「3つの高値と1つの低値」という技術的な利点があります。1）高性能、プラットフォームの計算能力は最大400TOPSに達し、L4レベルの自律走行の計算能力要件を満たします。 2）情報からの高い安全性と信頼性データのプライバシーを保護し、過酷な車両環境に対処するための安全性、機能的安全性、車両規制、プロセス管理の3つの次元でセキュリティ保護システムを構築します。 1TOPS / W、エネルギー消費量を削減し、航続距離を拡大します。4）確定的な低レイテンシー、最長レイテンシーはわずか200msで、自律走行の安全性を向上させます。協力モデルに関しては、HuaweiはHuawei Insideモデルを採用して、自動車会社とスマートカーを共同開発しています。現在、Huawei MDCが搭載され、BAIC Polar Fox Alpha S、万里の長城メカドラゴン、長安AvitaE11に適用されています。および他のモデル。
クアルコムのSnapdragonRideプラットフォームは急速な進歩を遂げており、インテリジェントドライビングの主流サプライヤーになることが期待されています。2020年1月7日、クアルコムは、安全システムオンチップ、安全アクセラレータ、自律駆動ソフトウェアスタックを含む、スケーラブルでオープンな自律駆動プラットフォームであるSnapdragon Rideを正式に発売しました。複雑なコンピューティングのニーズには、大量生産が必要です。 2022年に製造および設置されました。2021年10月4日、クアルコムと投資機関SSW Partnersは共同でVenierを45億ドルで買収し、Venierの自動運転プラットフォームArriverをRideに組み込んで、インテリジェント運転の競争力を強化しました。2021年11月16日、クアルコムとBMWは自動運転の分野で戦略的協力関係を築きました。BMWのNeue KlasseシリーズモデルにはクアルコムのSnapdragonRideプラットフォームが搭載され、新車は2025年に量産されます。

図：Qualcomm Snapdragon Rideプラットフォーム
アルゴリズムソリューション：高速水先案内と自律駐車用のインテリジェント運転アルゴリズムが最初に実装されると予想される
高度なインテリジェント運転シナリオでは、インテリジェントパイロット（ICC）とバレーパーキング（AVP）が最初に実装されます。技術の進歩とシーン自体の特性を組み合わせることで、高速および駐車シーンが高度なインテリジェント運転の実装をリードすることが期待されます。高速シナリオでは、インテリジェントパイロット機能により、シーン全体でポイントツーポイントの自動運転を実現し、ある程度手を解放することができます。駐車シーンでは、バレーパーキングにより、新しい駐車シーンでの自動駐車とピックアップを実現し、駐車とピックアップの効率を向上させ、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。クルーズコントロールや360度サラウンドビューなどの従来の機能とは異なり、インテリジェントナビゲーションやバレーパーキングなどの機能がユーザーにわかりやすくなります。また、これらの機能のソフトウェアサブスクリプションサービスを開始して、新しいビジネスモデルを進化させることも期待されます。自動車メーカーは、自己調査、協力、エコシステムの確立を通じて、ソフトウェアとアルゴリズムの機能を引き続き向上させていきます。
スマートカーコンピューティングパワーソリューション

インテリジェントコックピットは、何千人もの人々と何千もの顔の運転体験を実現するための焦点です。「ワンコア、マルチスクリーン」は、コックピット開発で人気のトレンドになっています。センサーの規模の拡大とインタラクションモードでは、チップ用のスマートコックピットの計算能力需要も増加しています。
コックピットの高いコンピューティングパワー需要に牽引されて、クアルコムの第3世代自動車デジタルコックピットプラットフォームに代表される高性能プロセッサは、大手自動車会社のフラッグシップモデルの主流の選択肢となり、Snapdragonシリーズチップは加速しています。

知覚、インタラクション、シーンアプリケーションの継続的なアップグレードのコンテキストでは、コックピットチップは、大規模なセンサーデータ処理、AIアルゴリズムの数の継続的な増加、および大規模なアプリケーションソフトウェアサービスをサポートする必要があります。コックピットデータと処理の量要件は携帯電話の要件を超え、コンピューティングパワーの需要は急速に増加します。オペレーティングシステムレベルのIoVソリューションプロバイダーとして、コックピットコンピューティングプラットフォームでの大規模なコンピューティングパワーの開発は避けられない傾向になっています。高いコンピューティングパワーを備えたコックピットSoCチップは、コンポーネントの数とアーキテクチャの複雑さを軽減し、インテリジェントなコックピットコンピューティングプラットフォームは、統合ソリューションへと進化し続けます。

新車市場におけるADAS支援運転機能の普及率の継続的な増加に伴い、インテリジェント運転の分野における新勢力と主要な独立系ブランド自動車会社との戦いはますます激しくなり、インテリジェント運転センサーの構成はますます激しくなっています。 Weilai、Xiaopengとともに、「革命」に向かって進んでいます。極端なキツネに代表されるモデルは、LIDARの大量生産を最初に発表したものです。現在のスマートドライビングチップ市場はMobileyeとNVIDIAに分かれており、Horizo​​nとHiSiliconに代表されるローカライズされたチップメーカーは、AIコンピューティングと大規模なコンピューティング能力の利点を備えた自家ブランドの自動車会社の市場で地位を獲得し、主導権を握っています。国内チップの大量生産を実現する上で。

ライフサイクル全体で車両の継続的なソフトウェアアップグレード機能を確保するために、OEMはインテリジェントな運転で「ハードウェアプリセット、ソフトウェアアップグレード」の戦略を採用し、プレインストールによって後続のソフトウェアとアルゴリズムのアップグレード最適化のための十分な開発を提供します大規模なコンピューティングパワーチップ。スペース。NIO、Zhiji、WM Motor、Xiaopengに代表されるOEMは、新世代モデルでインテリジェントドライブの計算能力を500〜1000Topsのレベルにまで高めました。

L3レベル以上のインテリジェント駆動システムでは、センサー数の増加と解像度の向上により、大量のデータ処理要件が発生し、アルゴリズムモデルの複雑さも大幅に増大し、コンピューティング能力の需要が急速に高まっています。 。ソフトウェアとハ​​ードウェアの分離を備えたインテリジェントな駆動チップは、アルゴリズムの継続的な反復アップグレードの基礎であり、NVIDIAに代表されるオープンアルゴリズムエコロジーのチップは、OEMによってより支持されています。

QualcommとNvidiaに代表される国際的なチップの巨人は、大規模なコンピューティングパワーチップにおいて絶対的な最先端を走っています。Horizo​​n、HiSilicon、Black Sesame Intelligence、Xinchi Technologyに代表される地元の独立したチップメーカーは、製品の強さの点で追いつき、主要なエシェロンになるために多大な努力を払ってきました。チップの絶対的な計算能力はもちろん重要ですが、OEMが大量生産モデルを開発するには、チップの選択で計算能力、コスト、消費電力、使いやすさ、同型性などの複数の要素を考慮する必要があります。したがって、限られた計算能力の下で顧客のアルゴリズムソフトウェアを最も効率的に実行できるようにする方法は、チップメーカーの競争力を測定するための中心的な基準です。

大規模なコンピューティングパワーチップのオンボードアプリケーションは、オンボードコンピューティングプラットフォームのサポートと切り離せません。L3以上のインテリジェント駆動システムのセンサーとアクチュエーターの数とタイプをサポートし、互換性を持たせるために、車載コンピューティングプラットフォームは、ほとんどの場合、システムインターフェイスとコンピューティングパワーの要件を満たすために異種チップハードウェアソリューションを使用します。異種チップハードウェアソリューションには、単一のボードを使用して複数のアーキテクチャチップを統合するソリューションと、複数のアーキテクチャユニットを同時に統合するSoCチップを使用するソリューションが含まれます。車載コンピューティングプラットフォームは、シングルチップのコンピューティング能力を高め、積み重ねられたコンピューティングユニットを複製することにより、コンピューティング能力の柔軟な拡張を実現できます。

車載コンピューティングチップはまだ開発中であるため、車載コンピューティングプラットフォームの異種チップ形式は長い間存在します。従来のECUと比較して、車載コンピューティングプラットフォームの複雑さは数倍になり、消費電力、熱放散、電磁気学、品質などの複数の課題に直面しています。エネルギー効率比、プロセス、およびチップスタッキングによってもたらされる電力消費、熱放散、およびコストの課題により、車載コンピューティングプラットフォームの計算能力には物理的な上限があります。
Superstarの将来のコア製品には、NOVA-Box自律運転コンピューティングプラットフォーム、NOVA-X自動モデル最適化ツールチェーン、NOVA-3Dポイントクラウドアルゴリズム最適化加速および展開ツール、自律運転ドメイン用のNOVA-IPカスタマイズ加速IPライブラリ、NOVA-が含まれます。高信頼性ミドルウェア、NOVA-自動自律運転フレームワーク、NOVA-AI自律運転コアアルゴリズムモデルなどを駆動します。

Superstarは、ザイリンクス、Desay SV、Intron Technology、Yutong Bus、Shaanxi Automobile Commercial Vehicle、Purdue Robotics、Chery、WeRide Zhixingなどの一流自動車サプライヤー、OEM、ロボット工学、自動運転会社とのパートナーシップで戦略を確立しています。

情報処理の抽象度に応じて、マルチセンサー情報融合は、データレベル、機能レベル、意思決定レベルの3つのソリューションに分けることができます。センサーチップとマルチセンサー情報機能融合ソリューションの組み合わせにより、センサー側で生データの機能抽出が完了し、車両コンピューティングプラットフォームで機能データの融合、識別、判断、意思決定が完了します。車両コンピューティングプラットフォームのコンピューティング負荷を効果的に軽減できます。

車両の物理的環境によって制限される自動車グレードのチップ製造プロセスの段階的な進歩により、チップ製造プロセスは限界に達し、ムーアの法則に基づくシングルチップコンピューティング能力の成長は持続不可能になり、コンピューティング車両の出力は、最終的に物理的な上限に達します。インテリジェントコックピットとインテリジェントドライビングの継続的な深化に対応するため、スマートカーのコンピューティング電源モデルは「クラウドネットワークエッジターミナル」統合コンピューティングに移行し、コンピューティング電源の柔軟な拡張を実現します。

クラウド、通信ネットワークエンド、エッジエンド、ビークルエンドの接続と統合により、コンピューティングと通信機能に満ちた環境を確立し、スマートカーコンピューティングサービスネットワークを形成することができます。新しいコンピューティングアーキテクチャでは、5G + V2Xはより効率的な通信パイプラインを提供し、クラウド、エッジ、および車両間のほぼリアルタイムのデータ相互作用を可能にします。スマートカーとエッジコンピューティングノードは、協調的な知覚とコンピューティングタスクの調整を実現し、低遅延とローカルデータの感度低下処理の利点を備えています。車載コンピューティングプラットフォームはフィールドレベルのコンピューティングニーズに焦点を当て、クラウドコンピューティングは非現実的なものに焦点を当てています。時間の大規模なデータ分析とアルゴリズムのトレーニング。

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