以下文章来源于阿宝1990 ，作者阿宝1990
汽车不仅仅是进入到新能源时代，也同步加速跨入了智能时代。新的消费群体对于数字化和智能化体验更加看重，智能座舱已经开始成为车企的主要卖点，也成为消费者购车的重要参考依据。
从用户购买决策的关键因素来看，根据IHS Markit最新的调研结果，座舱智能科技配置水平是仅次于安全配置的第二大类 关键要素，其重要程度已超过动力、空间与价格等传统购车关键要素，反映出座舱智能科技已成为用户购车的重要考量。
高算力芯片是保障智能座舱的“基石”，而高工艺的制程技术是支撑高算力的必要条件，7nm甚至更高的SoC是未来智能座舱的主流。
早在5年前，座舱里面的零部件基本上都是MCU来完成的，在没有大的屏幕和动效情况下，以前的座舱零部件99%都是MCU来完成，哪怕是刚开始出来的液晶仪表，很多都是使用MCU来驱动的。
我们可以看到这样一个并不复杂UI的界面的液晶仪表，图像只能达到2.5D的显示效果，此时使用的芯片方案就是一个MCU，当时我们在设计的时候，还需要反复考虑该方案的存储芯片的大小，为了尽量减少内存，指针做成旋转的方式，这样占用的图片资源就不用那么多，简直像极了一分钱半成两半来花，根本不用谈及算力的概念。
那个时候智能座舱的智能化设备还只能提供一些简单的功能，比如语音互动播放音乐，比如点下屏幕开始播放视频。这些类似于普通家电设备所需要的芯片只需要22nm的制程就足够支持这些功能。那个时候的汽车的车载芯片实际技术含量远远低于消费品的芯片，只是在应用场景上比消费品芯片要苛刻。所以经常导航卡顿，触摸不灵敏是常有的事情，以至于很多人对于汽车座舱电子的印象始终还停留在那个阶段。
座舱芯片高算力芯片成为刚需
从驾驶座舱到智能空间，在“软件定义汽车”的大背景下，汽车座舱成为全球芯片厂商竞逐的下一个战场。汽车座舱内的应用正和手机越来越像，高算力SoC芯片正成为新一代智能汽车的刚需。而随着高通等消费电子芯片厂商的入局，以及国内汽车芯片厂商的崛起，这一颗车载芯片市场竞争格局也在悄然发生变化。这背后的核心原因在于，“软件定义汽车”需要先进的汽车硬件架构和强劲的算力支持，智能化程度越深，座舱对主控芯片的算力要求也越高
随着座舱从电子座舱转向智能座舱的阶段，座舱座舱作为人车交互的直接触点，功能进一步进化，流媒体后视镜、HUD功能的渗透包括高分辨率的提升，对芯片的算力提出了高要求，促进了座舱由MCU向高算力的SoC的变化。
“我们都知道一切智能化终端的背后，运算一定是关键。这需要要把软件做好，同时更需要硬件的配合——就是那颗芯片。目前做终端做得非常优秀的，比如苹果、华为等厂商都是非常深度地定义这颗关键的主控SoC芯片，这也是智能化应用的底层逻辑，即‘人机交互+OS+芯片’。”所以汽车座舱往智能化走，芯片没有高算力，没有办法让座舱智能起来。
一芯多屏”逐步成为趋势，也是高算力SoC芯片的用武之地。
当前，智能座舱正在加速从单一功能的升级，逐步向大算力域控、更多人机交互功能以及深入融合进行演进。在这一过程中，传统汽车的功能芯片已经无法满足需求，大算力智能座舱SoC芯片的需求大幅高涨。
可以看到传统的座舱电子里面的控制器基本上是分开的，导航主机是一家，液晶仪表是一家，同时还有一个AVM全景一家，还有TBOX等，这里线束连接就非常复杂，而且不同供应商直接的协调调试也非常复杂。
可以看到，如果中控导航和液晶仪表的互动越来越频繁，中控上的导航地图，音乐等信息，需要传输到液晶仪表上进行显示。此时采用传统的方案，需要将中控导航的图像数据传输到液晶仪表上，需要增加对传芯片，同时如果需要将一些音乐信息也传输到液晶仪表上显示，此时还需要走单独的私有CAN协议，这样才能保障信息的传输，整体设计方案复杂，而且可靠性也存在一定的问题，信息传输耗时比较久。
上图是IMX6 的多芯片方案，液晶仪表、中控导航、后排娱乐都使用了IMX6最小系统，这样上图黄色框里面的内容就资源重复了，但是如果只用一颗IMX6又不能带动三个显示屏，所以很多存储资源没有办法进行最大化的利用，反复的浪费了计算和存储资源。
一芯多屏使多个屏幕的信息能自由流转，跨屏互动。
从性能上来看：座舱交互需求越来越多，就上面提到的，中控导航和液晶仪表之间都有非常多的信息交互，一芯多屏方案中信号的传输在芯片内部就完成了，不需要外部对传芯片以及CAN&LIN总线的传输，大幅度的降低了通信时间，有利于打破多芯片方案间由于信号传输延迟导致的性能局限。
从成本来看：单芯片方案的外围DDR和EMMC方案比多芯片方案数量减少，系统可靠性提升，虽然现在的单芯片成本比较贵，但是总体趋势来看，未来2年以后的整体成本是优于多芯片方案。
咱们有提到，传统的座舱电子，主要应对于简单指令的处理，因此采用由 CPU+存储+外设接口组成的 MCU 芯片，即可满足其对于算力的需求。但随着汽车向集中式架构迭代，域控制器的出现，使得大 量 ECU 被功能性整合，原有分散的硬件可以进行信息互通及资源共享，硬件与传 感器之间也可实现功能性的扩展，而域控制器作为汽车运算决策的中心，其功能的 实现主要依赖于主控芯片、软件操作系统及中间件、算法等多层次软硬件之间的有 机结合。
同时，为了赋予汽车更高级别的智能化功能，域控制器需要处理由传感器 传来的环境信息，其中，涵盖了海量的非结构化数据，这就导致面向控制指令运算 的 MCU 芯片难以满足其复杂的运算。相比之下，SoC 芯片引入了 DSP（音频处 理）、GPU（图像处理）、NPU（神经网络处理），使其不仅拥有控制单元，还集成 了大量计算单元，从而能够支撑多任务并发及海量数据的处理。根据极术社区的测 评，SoC 芯片的算力可高达 1012次/秒，是 MCU 芯片算力的指数级倍数。
一芯多屏技术最早由奔驰在 2018 年量 产，用域控制器 DCU 替代 ECU，底层芯片集成 GPU。优势是：能使座舱内图像、视频处 理算力大增，缩短因系统功能增加带来的系统时延，成本上降低复杂线束成本、布线成本以 及通信成本。
今年1-10月搭载智能座舱交付量达到192.67万辆，份额占比达到27.05%，这个是一个非常明确的趋势，智能座舱域控制器，一芯带多屏的时代即将到来。
智能座舱搭载的功能越多，对芯片算力要求就越高。目前车机上的APP应用还没有手机上的那么丰富，很多刚需应用在车机上还不普及，比如购物、金融、在线视频等，前几代的车机芯片都会落后手机芯片2-3年，现在由于智能座舱的“一芯多屏”的应用，以及智能交互的应用，车机芯片的算力要求已经追齐甚至超过手机芯片了。
智能座舱的“第三空间”所需要的多模交互让算力需求暴涨
智能座舱是实现千人千面汽车驾乘体验的重心所在，新势力车企与领先自主品牌车企率先发力，“大屏化”、“多屏化”、“多模态交互”、“一芯多屏”成为座舱发展的热门趋势，伴随着传感器规模的增长与交互模式的复杂化，智能座舱对芯片的算力需求亦水涨船高。
你的印象中车机还是这个样子，又蠢又笨重，都恨不得立刻扔掉，而且人机交互就是一个惨不忍睹。
相信看了这个视频，你会觉得“这么烂的语音识别还能在车上出现，简直是无言以对了”
https://v.qq.com/x/page/u0016...
我们再来看看现在智能座舱应该有的样子：
比如机氪001的座舱，副驾说了一句“我想抽烟”，那么语音系统会自动识别出是副驾下达的指令，经过系统自动思考和分析后，会自动打开右侧副驾的车窗。即使车内整体环境嘈杂，车内的每个麦克风仍能准确识别对应座位发出的指令。
可以看到目前座舱的交互变得智能化，自然会，语音交互逐步代理更多的触摸交互，从最开始的触摸屏交互开始，到现在主流的语音交互，在L9上面的TOF识别手势交互，多模态中的“模态”指的感官，用户可以使用手势、触控、眼神、表情等多种方式进行人机交互。
看起来多模交互非常酷，实现起来可以是非常“苦”，涉及到多个传感器的融合，数据的及时处理，算法的应用等等，这个对于SoC的主芯片而言，每增加一个多模交互的场景，算力都是需要增加的。
从技术角度上看，影响算力的因素至少有22个，每一个因素都会对上层应用产生影响。每一个影响因素对算法产生的影 响不同，比如摄像头个数对全图检测的影响就是线性，其他影响因子不变的情况下，两个摄像头就是一个摄像头所需要 的算力的2倍。对于同样的算法，是多个影响因子共同起作用，这将导致对算力的要求大幅提高。
根据IHS专业的评估，SoC芯片需要高度集成CPU、AI处理单元、图像处理单元GPU、深度学习加速单元NPU等多个模块，才能满足高速运算和负责运算的需求，从而实现座舱的多传感器融合、多模交互，其中CPU和GPU尤为重要。
CPU 主要负责交互功能和应用程序 运行的逻辑运算，并承担着任务调度的职责，即根据不同的功能对应分配给不同的处理器。而在多模态的交互以及日渐丰富的应用生态驱动下，CPU 的算力将呈现 数量级增长（CPU 算力一般高于 50KDMIPS 即能运行智能座舱流媒体、AR 导 航、AR-HUD 等主要功能）。
对于座舱中的娱乐信息系统而言，车载应用通常为多任务并发形式，因 此芯片的多重并行计算能力愈发重要。同时，叠加应用的高并发+图像显示的高标 准（即图像显示复杂度、精细度和实时性），将驱动 GPU 逐渐从 CPU 中分化为图 像专用的处理器以承载其所需的高性能计算能力，以及较高的渲染能力。其中，对 于 3D 图像效果，200GFLOPS 以上即能满足 3 个屏幕以上的图像显示，而针对 GPU 进行图像算法处理，则需要 500GFLOPS。
可以看到2024年的NPU需求是2021年的10倍左右，CPU需求是2022年的3.5倍。在智能座舱未来发展的情况下来看，高算力尤为重要。
上百种感知算法为主机厂打造个性化上层应用，完成差异化战略部署；算力支持提供整车生命周期的软件迭代空间的同时，才能满足千人千面的感知功效需求。
国产的SoC 在这波智能座舱域控制芯片浪潮中也有异军突起，非常亮眼。
根据Strategy Analytics数据，2015年瑞萨、恩智浦合计占据整个车机芯片市场份额的六成以上，其中瑞萨在驾驶舱、仪表份额达到47%、44%；座舱芯片市场主要由汽车电子厂商为主导，其中包含瑞萨、NXP、TI 等 玩家；2015 年之后，以高通、英特尔、三星、联发科为主的消费电子厂商强势入局。
但 2021 年后高通在座舱市场中强势翻盘，斩获超 80%的份 额。我们认为，在这芯片市场易主的背后，是芯片算力的强势较量，通过 CPU/GPU 性能来比较，高通的 8155 芯片对应算力分别为 105K DMIPS、1142 GFLOPS， 远远领先传统的汽车电子厂商2倍以上，导致传统的瑞萨、NXP、TI芯片丢盔弃甲，毫无招架还手之力，因为高算力芯片更符合复杂的交互、应用功能及图像显示的高算力需求。
正在崛起中的本土汽车芯片初创企业也将是一大变量。过去两年，本土厂商芯擎、芯驰、四维图新（杰发）、瑞芯微等相继推出了面向中高端市场的智能座舱芯片。其中芯擎的7nm座舱芯片“龍鷹一号”则剑指8155，也是首款国产车规级7nm智能座舱芯片。目前该芯片在量产车型的测试和验证的各项工作已陆续完成，并预计今年下半年实现量产。
“龍鷹一号”是芯擎科技推出的国内首款7nm车规级高算力多核异构智能座舱高端处理器，内置8个核心CPU、14核心GPU以及8 TOPS AI算力的NPU，可以实现90K DMIPS的CPU算力和900GFLOPS的GPU算力，性能指标可以对标目前国际市场上最先进的产品。
芯擎科技2021 年 12 月发布了国产第一颗 7nm 智能座舱芯片“龍鹰一号”。
从上面参数可以看到，在国产芯片里面我们看到可以同高通8155P直接扳手腕的芯片就是芯擎的龍鹰一号，虽然我们看到的GPU算力是900k，但是实际的GPU能力要强于高通8155，高通的8155是通过虚拟机进行中控导航和仪表的设计，由于虚拟机是需要占用一定的空间的，所以8155 加上虚拟机之后的实际用户可用算力要少于龍鹰一号SE1000。
SE1000在硬隔离的机制下帮助用户节省了虚拟机的 费用，同时芯片内部的GPU等资源可以在两个域之间灵活配置，满足AP和CP域的资源灵活划分，这个是非常利好的，目前QNX的虚拟机的费用可不便宜。
前面咱们提到GPU能力越强，可以做很多座舱流畅的内容，特别是用户体验角度出发，我们都看看龍鷹一号能为用户带来怎样的体验。
1、系统瞬间启动，全速运行。智能座舱芯片的算力决定了座舱内屏幕的数量、运行流畅度及画面丰富度，“龍鷹一号”高性能异构计算引擎提供澎湃算力，而高能效的处理器集群则配合独特的功能安全与信息安全硬件产品，快速构建车载智能化生态系统。
“屏幕的数量越来越多、分辨率也越来越高，要保障每一块屏幕都能流畅运行且不卡顿，对芯片性能具有极高的要求。“龍鷹一号”拥有出众的运算能力和协同匹配能力，能够增强车机的稳定性和操控性，提高响应速度，并支持一机多屏多系统。“龍鷹一号”最多可以支持7块2K的屏幕同时输出，完全可以满足目前甚至未来2-3年座舱内部显示的需求。
2、智能导航功能。据了解，一款好用的导航功能，背后不仅需要高效易用的人工智能引擎，还要强大的感知系统和丰富的视觉算法支持，这里的多模交互就是非常耗费算力的，需要有AI引擎。
3、视频播放。凭借“龍鷹一号”强大的视频编解码能力和高带宽的显示通道，展示车支持多个全高清屏幕的多媒体应用，实现多触控屏之间交互自如，两指滑动缩放和三指多屏任意切换。
4、智能语音通话。高性能音频信号处理单元及丰富的音频接口，配合语音AI加速引擎，支持丰富的智能语音应用。
5、游戏功能。强大的GPU渲染算力和多种图形硬件加速单元，在高清视频流畅播放的同时，支持3D游戏迅捷平滑操作，高带宽低延迟的LPDDR5内存带宽，保证多屏之间数据的实时交换。
想想当你没有开车，停在路边的时候，你媳妇用副驾驶屏幕在看高清视频节目，你还可以同时对另外一块屏幕进行王者荣耀，这是多么令人热血沸腾的事情，虽同出一个座舱里面，不再像以前需要有人妥协，播放一个人喜欢的内容，现在在座舱里面，各自安好，互不打扰，但是内心确实那样的温馨。
高算力需要采用更新的制造工艺来保障；
随着视觉、嗅觉、听觉、触觉等多方面的互动要求增加，智能座舱更多地和ADAS开始联动后，原有的车规级芯片所需要的算力急速增加。2021年上市的众多车型实际就在采用16nm的芯片，2021年高通8155开始采用了7nm的工艺来支持更多的场景应用。
我们可以看到，传统的汽车电子厂家，最新高阶使用的芯片算力普遍是16nm左右的，这个制程直接制约了算力提升，16nm工艺相比，7nm工艺在功耗、性能和面积上有很大提升，与16nm相比提升非常显著，超过其他几个工艺节点的升级幅度，从16nm升级到7nm，芯片面积可以缩小到原来的1/3。
从消费类芯片来看，要提升算力，最简单有效的就是增加核心。所以要满足智能座舱芯片算力的提升，同样需要在单颗芯片里面集成多个不同类型的核心。芯擎科技“龍鹰一号”为例，该芯片是由8个CPU核心、14核GPU、8 TOPS int8可编程卷积神经网络引擎以及其他核心高度集成的多核异构SOC芯片。除了多核堆叠外，该芯片还在存储、连接等“通道”方面做了优化，以保证三大核心群的算力充分发挥。
采用7nm工艺，除了提升算力以外，还有一个重要目的就是降低功耗，我们知道车里面的环境非常恶劣，经常都是高低温环境，在进行多模交互的时候，算力急剧的上升，此时需要控制好功耗，避免芯片超过结温，这个时候采用7nm的制程，能够有效的降低功耗。
来源：汽车ECU开发
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