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2020年汽车座舱SoC技术与应用研究报告
字数:0.0万 页数:82 图表数:0
中文电子版:6000元 中文纸版:3000元 中文(电子+纸)版:6500元
编号:ZYW LY 发布日期:2020-09 附件:

        我们知道,智能汽车E/E架构发展趋势是从分布式阶段演进到域内集中阶段,跨域集中阶段和中央计算机阶段。对于多数厂家而言,当前正处于域内集中阶段。

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        对于座舱域而言,域内集中意味着需要强大的座舱SoC。更具体的讲,强大的座舱SoC必须符合当前座舱发展的需要:支持更多显示屏,支持更多AI功能,与ADAS融合,提升功能安全等。
 
支持更多显示屏

        座舱一芯多屏趋势下,座舱SoC支持显示屏数量多少,是能否被用户采用的决定性因素之一。第三代高通骁龙座舱SOC,基于强大的CPU和GPU,可支持多达6-8个显示屏。
 
        三星Exynos Auto V9处理器可同时支持多达六个车载显示器,以及十二个摄像头。奥迪智能座舱开始采用三星Exynos Auto V9。
 
        2020年最新发布的芯驰科技X9系列用于智能座舱,可支持八个FHD显示屏,以及十二个摄像头。
 
        CES2020 上,恩智浦展示了基于双i.MX 8QuadMax芯片实现的、支持多达11块屏幕的多屏解决方案。

支持AI

        对AI的支持方面,英伟达无疑走在最前面。英伟达在2007年推出CUDA的时候,就想到用CUDA建立了生态圈。这样对NVIDIA既能卖硬件,又能在软件上保持领先,增加用户粘度。英伟达的座舱SoC在深度学习领域优势明显。但英伟达在汽车领域的发展重心放在自动驾驶芯片,在座舱处理器领域市场份额并不大。
 
        恩智浦通过收购飞思卡尔,拥有了一支机器学习专家团队。该团队就是CogniVue,一家位于加拿大渥太华的图像认知IP开发团队,是飞思卡尔于2015年9月收购的。恩智浦的eIQ自动深度学习(DL)工具包使开发人员能够将DL算法引入其应用程序并满足严格的车规级标准。

        对AI的支持方面,英伟达无疑走在最前面。英伟达在2007年推出CUDA的时候,就想到用CUDA建立了生态圈。这样对NVIDIA既能卖硬件,又能在软件上保持领先,增加用户粘度。英伟达的座舱SoC在深度学习领域优势明显。但英伟达在汽车领域的发展重心放在自动驾驶芯片,在座舱处理器领域市场份额并不大。
 
        恩智浦通过收购飞思卡尔,拥有了一支机器学习专家团队。该团队就是CogniVue,一家位于加拿大渥太华的图像认知IP开发团队,是飞思卡尔于2015年9月收购的。恩智浦的eIQ自动深度学习(DL)工具包使开发人员能够将DL算法引入其应用程序并满足严格的车规级标准。

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        恩智浦不仅在投资构建AI功能,并一直在关注AI的缺陷。深度学习依靠概率来识别物体,并且结果是不可解释的,这对安全要求极高的汽车来讲,可能会带来灾难性后果。恩智浦在持续研究一种方法,名为“可解释的AI(xAI)”。xAI通过添加更合理、类似于人的决策方法和额外的确定性维度,扩展了机器学习的推理和计算概率能力。xAI将AI的所有优势与推理机制相结合,使其更接近人类的反应方式。
 
融合部分ADAS功能,提升功能安全能力

        部分ADAS功能,如行人或障碍物识别、全景泊车等都有放入座舱域的趋势,使得座舱SoC需要考虑ADAS相关处理能力。
 
        譬如主要应用在座舱的R-Car H3,也能处理复杂功能,如障碍物检测、驾驶员状态识别、危险预测和危险规避。
 
        目前越来越多智能座舱加入了HUD,而最新的AR-HUD和ADAS结合紧密,如提供跟车距离预警、压线预警、红绿灯监测、提前变道、行人预警、路标显示、车道偏离、前方障碍物检测、驾驶员状态监测等功能。
 
        座舱SoC一旦加入部分ADAS功能支持,对功能安全的要求也将同步提升。这给座舱SoC供应商提出了更大的挑战。

01座舱SoC及应用综述
1.1 座舱SoC概述
1.2 智能座舱SoC市场中低端与高端的供应关系
1.3 被忽视的中低端座舱芯片是当前市场主流
1.4 主要座舱SoC对比
1.5 主要座舱SoC对比2
1.6 座舱处理器的CPU算力排名
1.7 座舱处理器的GPU算力排名
1.8 国外主要座舱平台及采用的处理器
1.9 汽车Infotainment供应链

02NXP及其座舱SoC
2.1 NXP座舱处理器
2.2 NXP i.MX 处理器的主要用户
2.3 在中低端市场i.MX6曾经一家独大
2.4 i.MX8系列产品的主要性能指标
2.5 恩智浦I.MX芯片的典型座舱应用方案
2.6 恩智浦座舱芯片最新进展
2.7 恩智浦i.MX芯片出货量
2.8 恩智浦i.MX合伙伙伴生态
2.9 恩智浦i.MX操作系统支持情况
2.10 恩智浦i.MX的AI算法支持情况
2.11 恩智浦i.MX产品与未来座舱系统

03德州仪器及其座舱SoC
3.1 TI座舱芯片
3.2 中端座舱处理器市场,德州仪器有一席之地
3.3 Jacinto 6系列产品参数
3.4 Jacinto座舱方案及合作伙伴

04瑞萨及其座舱SoC
4.1 Renesas简介
4.2 Renesas芯片业务布局
4.3 用于座舱处理器的瑞萨R-CAR系列
4.4 瑞萨座舱芯片产品线
4.5 瑞萨座舱SoC性能对比
4.6 瑞萨座舱芯片最新动态
4.7 在MBUX的应用
4.8 瑞萨进驻大众系列

05高通及其座舱SoC
5.1 Qualcomm 第一代和第二代座舱SoC
5.2 高通第三代座舱SoC
5.3 820A的AI支持情况
5.4 Qualcomm 855A
5.5 高通SA8155p
5.6 采用高通820am的量产车
5.7 采用高通座舱芯片的主机厂

06英特尔及其座舱SoC
6.1 英特尔A3900处理器
6.2 英特尔A3900系列的主要应用车型

07三星及其座舱SoC
7.1 三星座舱处理器
7.2 三星汽车SoC路线图
7.3 三星汽车SoC的应用案例

08英伟达及其座舱SoC
8.1 NVIDIA Parker
8.2 英伟达芯片与奔驰奥迪
8.3 奔驰MBUX与英伟达芯片

09Telechips及其座舱SoC
9.1 主打低端和液晶仪表的Telechips
9.2 Telechips在中国市场上应用的车型
9.3 Telechips的座舱芯片:Dolphin系列
9.4 Telechips的座舱应用方案

10联发科及其座舱SoC
10.1 联发科座舱芯片
10.2 进步神速的联发科MT2712
10.3 MT2712与轻量级虚拟机

11芯驰科技及其座舱芯片
11.1 X9应用框图
11.2 X9产品系列
11.3 X9的四大核心技术

12座舱SoC及架构发展趋势
12.1 智能座舱行业发展趋势
12.2 宝马座舱电子架构
12.3 宝马TCB、网关与车机架构
12.4 宝马最新车机MGU
12.5 奔驰NTG6也是双架构
12.6 奥迪MIB也是双系统架构
12.7 中端是单屏Linux+Android双系统
12.8 路虎的单硬件系统
12.9 路虎卫士的820am系统
12.10 总结

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