在任何功能的背后,都必须有硬件的支撑,就像数码相机仅仅有镜头还不够,也需要机身里的那块 CMOS 或 CCD 芯片,而且,在数码时代,这个芯片水平如何,直接决定了相机的档次。
而在汽车上,需要用到比照相机里多得多的芯片,它们被称为「电子控制单元」,也就是 ECU(Electronic Control Unit)。很多人认为 ECU 特指发动机程序,但事实上,整个车子的电子系统由非常多的 ECU 组成,它们分别用来控制车子的各种功能,比如车灯、娱乐系统、防盗系统等等。
随着车子电子化程度越来越高,尤其是自动驾驶、主动安全等功能的增加,车子的 ECU 会急速增加,有预测说,在未来五年里,车子里的 ECU 平均会达到 50-70 个,而现在一些电子结构复杂的车子,ECU 数量早就超过了一百。
但是,这篇文章聊的不是 ECU 到底能多到什么程度,而是怎么把 ECU 简化。
从一对一到一对多
讨论这个话题,咱们以现在最火的自动驾驶举例子。在一辆自动驾驶车里,可能包括激光雷达、毫米波雷达、中距离雷达、前摄像头、后摄像头等不同的传感器,而通常的做法是,每一个传感器都由一个芯片负责处理数据。
支撑起自动驾驶的数据量、运算量都是巨大的,而这些芯片,都要在一张 CAN 总线的网络上去部署(特斯拉使用的以太网和它们相比太超前了),它的问题在于:这个网本身就慢。到底有多慢?可以看下面这张图:
网络本来就慢,再加上这些芯片是分散排布,数据交换是快不起来的,芯片越多,效率越低。这样还怎么玩自动驾驶?
把一对一变成一对多就成了一种解决方式,把这些芯片集中到一起,用数量更少的芯片组或者是一个运算能力超强的芯片作为神经中枢,去配合那些传感器进行工作,在汽车电子网络部署上,这就意味着简化。
如果按照传统的汽车电子架构,想加更多功能,就要挂更多的 ECU 上去,要加强运算能力,也得通过加更多 ECU 的方式,但是,随着数据传输的容量要求越来越大,靠增加 ECU 的数量就行不通了。
这种先天和后天的优劣,有过装修经验的人应该懂,就像做水电改造一样,前期打好基础的话,后续的升级改造都会轻松不少。
这种一对多的方式,在车子里可以称为「多域控制器」(Multi-Domain Controllers),但是目前并没有被应用在量产车里。在零部件供应商德尔福的上海总部参观时,我看到了一个多域控制器样品:
如果你这两年比较关注汽车电子,应该知道奥迪展出过名为「zFAS」的自动驾驶控制模块,这其实就可以理解为德尔福那个多域控制器的「奥迪定制版」。奥迪先后展示过两个版本的 zFAS,第二版比第一版更精简,集成度更高。
它看起来像一块主板,以二代为例,上面集成的芯片包括:Altera’s Cyclone V SoC FPGAs、32 位 TriCore Tm based multicore uController、Mobileye EyeQ3、NVIDIA Tegra K1 处理器,可以实现完整的数据、规划、决策处理,而且,从传感器到这个「主板」,使用的是以太网传输数据。而且,除了自动驾驶功能,它还集成进了很多和车辆控制有关的功能。
德尔福的工程师还举了一个例子:当液晶仪表盘和中控屏幕使用同一个处理芯片时,它们就会更紧密的成为一个整体,分工配合的去显示不同的内容,提供更好的 HMI 体验。
集成化到底有多重要?
其实,这个原因不难理解。
可能我们平时买车、用车看的只是外观、动力、操控,但事实上,在这些东西背后,汽车的电子电气架构才是真正的「骨骼」。现在的大部分车子还是用的那套老旧骨骼,但现实是,汽车的智能化程度要越来越高,传统的电子架构很难满足这种需求(前面已经说过),于是,就需要车子用一种全新的架构来应对这种智能化趋势。
当然,更强的计算能力是必须的。
而从另一个角度来说,也正是因为智能化程度的提高,车子对于电子安全方面的要求越来越高,更集成化的架构,有助于更好的去部署防御机制。
芯片的集成化意味着车子真正变成了一个整体。如果说未来的汽车是一个电脑+四个轮子,那么「一个电脑」就意味着把原来散步的处理芯片都集合到一起(当然,并不是所有 ECU 都可以集成进来)。都喜欢说「体制」,这其实就是体制上的改变。
再聊回到自动驾驶上,随着自动驾驶等级的不断提升,芯片集成化的趋势会越来越明显。
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