一一对应的电子操控单元(ECU)为主，首要散布与发动机等中心部件上。跟着轿车智能化的开展，轿车传感器越来越多，传统的散布式架构逐渐落后，由中心化架构
跟着人工智能开展，轿车智能化构成趋势，现在辅佐驾驭功用浸透率越来越高，这些功用的完结需借助于摄像头、雷达等新增的传感器数据，其间视频(多帧图画)的处理需求许多并行核算，传统CPU算力缺乏，这方面功用强壮的GPU代替了CPU。再加上辅佐驾驭算法需求的练习进程，GPU+FPGA成为现在干流的处理计划。
着眼未来，主动驾驭也将逐渐完善，到时又会参加激光雷达的点云(三维方位数据)数据以及更多的摄像头和雷达传感器，GPU也难以担任，ASIC功用、能耗和大规划量产本钱均明显优于GPU和FPGA，定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下，将车载信息的数据处理速度进步更快，跟着主动驾驭的定制化需求进步，ASIC专用芯片将成为干流。本文以如上次序整理车载芯片开展进程，讨论未来开展方向。
ECU(ElectronicControlUnit)是电子操控单元，也称“行车电脑”,是轿车专用微机操控器。一般ECU由CPU、存储器(ROMRAM)、输入/输出接口(I/O)、模数转换器(A/D)以及整形、驱动等大规划集成电路组成。
ECU的作业进程便是CPU接收到各个传感器的信号后转化为数据，并由Program区域的程序对Data区域的数据图表调用来进行数据处理，然后得出具体驱动数据，并经过CPU针脚传送到相关驱动芯片，驱动芯片再经过相应的周边电路发生驱动信号，用来驱动驱动器。
即传感器信号——传感器数据——驱动数据——驱动信号这样一个完好作业流程。
轿车电子开展的初期阶段，ECU首要是用于操控发动机作业，只要轿车发动机的排气管(氧传感器)、气缸(爆震传感器)、水温传感器等中心部件才会放置传感器，因为传感器数量较少，为确保传感器-ECU-操控器回路的安稳性，ECU与传感器一一对应的散布式架构是轿车电子的典型形式。
后来跟着车辆的电子化程度逐渐进步，ECU占据了整个轿车，从防抱死制动体系、4轮驱动体系、电控主动变速器、主动悬架体系、安全气囊体系，到现在逐渐延伸到了车身各类安全、网络、文娱、传感操控体系等。
跟着轿车电子化的开展，车载传感器数量越来越多，传感器与ECU一一对应使得车辆全体性下降，线路杂乱性也急剧增加，此刻DCU(域操控器)和MDC(多域操控器)等更强壮的中心化架构逐渐代替了散布式架构。
域操控器(DomainControlUnit)的概念最早是由以博世，大陆，德尔福为首的Tier1提出，是为了处理信息安全，以及ECU瓶颈的问题。
依据轿车电子部件功用将整车划分为动力总成，车辆安全，车身电子，智能座舱和智能驾驭等几个域，运用处理才能更强的多核CPU/GPU芯片相对会集的去操控每个域，以替代现在散布式轿车电子电气架构。
而进入主动驾驭年代，操控器需求承受、剖析、处理的信号许多且杂乱，原有的一个功用对应一个ECU的散布式核算架构或许单一分模块的域操控器现已无法习惯需求，比方摄像头、毫米波雷达、激光雷达甚至GPS和轮速传感器的数据都要在一个核算中心内进行处理以确保输出成果的对整车主动驾驭最优。
因而，主动驾驭车辆的各种数据集合、交融处理，然后为主动驾驭的途径规划和驾驭决议计划供给支撑的多域操控器将会是开展的趋势，奥迪与德尔福共同开发的zFAS，便是经过一块ECU，能够接入不同传感器的信号并进行对信号进行剖析和处理，终究宣告操控指令。
人工智能的开展也带动了轿车智能化开展，曩昔的以CPU为中心的处理器越来越难以满意处理视频、图片等非结构化数据的需求，一起处理器也需求整合雷达、视频等多路数据，这些都对车载处理器的并行核算功率提出更高要求，而GPU一起处理许多简略核算使命的特性在主动驾驭范畴替代CPU成为了干流计划。
CPU的中心数量只要几个(不超越两位数)，每个核都有满足大的缓存和满足多的数字和逻辑运算单元，并辅佐许多杂乱的核算分支。而GPU的运算中心数量则能够多达上百个(流处理器)，每个核具有的缓存巨细相对小，数字逻辑运算单元也少而简略。
CPU和GPU最大的差异是规划结构及不同结构构成的不同功用。CPU的逻辑操控功用强，能够进行杂乱的逻辑运算，而且延时低，能够高效处理杂乱的运算使命。
而GPU逻辑操控和缓存较少，使得每单个运算单元履行的逻辑运算杂乱程度有限，但并排许多的核算单元，能够一起进行许多较简略的运算使命。
比较于消费电子产品的芯片，车载的智能驾驭芯片对功用和寿数要求都比较高，首要体现在以下几方面:
1、耗电每瓦供给的功用;2、生态体系的构建，如用户群、易用性等;3、满意车规级寿数要求，至少1万小时安稳运用。
现在无论是没有商业化出产的主动驾驭AI芯片仍是现已能够量产运用的辅佐驾驭芯片，因为主动驾驭算法还在快速更新迭代，对云端“练习”部分提出很高要求，既需求大规划的并行核算，又需求大数据的多线程核算，因而以GPU+FPGA处理计划为中心;在终端的“推理”部分，中心需求是许多并行核算，然后以GPU为中心。
NVIDIA在主动驾驭范畴的成果正是得益于他们在GPU范畴内的深耕，NVIDIAGPU专为并行核算而规划，合适深度学习使命，而且能够处理在深度学习中普遍存在的向量和矩阵操作。相关于Mobileye专心于视觉处理，NVIDIA的计划要点在于交融不同传感器。
2016年，英伟达在DrivePX2渠道上推出了三款产品，分别是装备单GPU和单摄像头及雷达输入端口的DrivePX2Autocruise(主动巡航)芯片(下图左上)、装备双GPU及多个摄像头及雷达输入端口的DrivePX2AutoChauffeur(主动私家司机)芯片(右上)、装备多个GPU及多个摄像头及雷达输入端口的DrivePX2FullyAutonomousDriving(全主动驾驭)芯片(下方)。
以现在的出售状况，DrivePX2搭载上一代Pascal架构GPU现已完结量产，而且现已搭载在Tesla的量产车型ModelS以及ModelX上。
现在PX2仍然是NVIDIA主动驾驭渠道出货的主力，Tesla，Audi和ZF等对外发布DrivePX2运用在量产车上。
因为多家主机厂L3等级以上主动驾驭量产车的计划在2020年左右，而Xavier的量产计划将能和主动驾驭车的研制周期相互配合(一般3年左右)，因而Xavier的协作都是有量产车落地计划的。
而关于较早与NVIDIA到达协作的车厂来说，他们在小批量测验、量产的优先等级以及可定制化空间等方面都能获得必定的优势。
现在，L4及以上的商场根本上被NVIDIA独占，CEO黄仁勋称全球有300余家主动驾驭研制组织运用DrivePX2。
DrivePX2单价为1.6万美金，功耗达425瓦，但现在没有到达车规，按功耗和本钱看，只能小规划测验阶段运用。
国内地图职业龙头，向ADAS和主动驾驭进军。公司成立于2002年，是国内首家获导航地图制作资质的企业(现在仅13家)，为抢先的数字地图内容、车联网与动态交通信息服务、依据方位的大数据笔直运用服务的供给商之一。
其拳头事务——地图事务，以国内60%的比例稳居独占位置。2017年以来，公司收买杰发科技、入股中寰卫星与禾多科技，“高精度地图+芯片+算法+软件”的主动驾驭工业链全方位布局雏形已现。
公司以地图发家，现在国内高精度地图仅两家玩家(另一家为高德)，公司深度绑定获得宝马、群众、奔跑、通用、沃尔沃、福特、上汽、丰田、日产、现代、美丽等干流车企开展，占绝对优势。2017年公司完结支撑L3等级(至少20个城市)的高精度地图，计划于2019年掩盖一切城市，并为L4的推出做准备。
公司地图编译才能亮眼，全球首位供给NDS地图从出产到编译环节。此外，公司在荷兰、美国硅谷、新加坡等地建立研制中心和分支组织，协作伙伴包含世界干流车厂、新一代整车企业以及腾讯、滴滴、搜狗、华为等国内知名企业。
杰发科技(2017年3月完结收买)脱胎于联发科，主攻车载信息文娱体系芯片。
现阶段在国内后装商场市占率超70%，前装超30%(首要为吉祥、丰田等车企)，其车规级IVI芯片被多家世界干流零部件厂商选用，并计划推出AMP、MCU及TPMS(胎压监测)芯片等新一代产品。公司经过收买杰发科技，具有了为车厂供给高功用轿车电子芯片的才能，打通从软件到硬件的要害性关卡，并与蔚来、威马、爱驰亿维等造车新势力公司到达了协作。
该芯片选用64位QuadA53架构，内置硬件图画加速引擎，支撑双路高清视频输出，和四路高清视频输入，能一起支撑高档车载影音文娱体系悉数功用和丰厚的ADAS功用。
功用包含:360°全景泊车体系、车道偏移警示体系LDW、前方磕碰警示体系FCW、行人磕碰警示体系PCW、交通标志辨认体系TSR、车辆盲区侦测体系BSD、驾驭员疲惫探测体系DFM和后方磕碰预警体系RCW等。
在本年5月的CESAsia，全志科技发布首款车规级处理器T7，一起发布依据T7的多种智能座舱产品形状。
T7是数字座舱车规(AEC-Q100)渠道型处理器，支撑AndroidLinux、QNX体系，集成多路高清印象输入和输出，完美支撑高清多媒体处理，内置的EVE视觉处理单元可进步辅佐驾驭运算功率。
该款芯片虽然是首款经过车规的国产中控主机芯片，但还处于起步阶段，依据正常轿车电子芯片的生命周期，要规划运用至少需求两年时刻，而比及构成较多的用户和杰出的生态还需许多资源投入以及时刻的堆集。
因而国产车载芯片不管在主动驾驭范畴仍是中控或辅佐驾驭范畴，想要真实构成量产与国外老牌巨子竞赛，都还需求许多人力、本钱和时刻。
GPU适用于单一指令的并行核算，而FPGA与之相反，适用于多指令，单数据流，常用于云端的“练习”阶段。
此外与GPU比照，FPGA没有存取功用，因而速度更快，功耗低，但一起运算量不大。结合两者优势，构成GPU+FPGA的处理计划。
FPGA和ASIC的差异首要在是否能够编程。FPGA客户可依据需求编程，改动用处，但量产本钱较高，适用于运用场景较多的企业、军事等用户;而ASIC现已制作完结而且只搭载一种算法和构成一种用处，初次“开模”本钱高，但量产本钱低，适用于场景单一的消费电子、“挖矿”等客户。
现在主动驾驭算法仍在快速更迭和进化，因而大多主动驾驭芯片运用GPU+FPGA的处理计划。未来算法安稳后，ASIC将成为干流。
核算能耗比，ASIC>
FPGA>
GPU>
CPU，究其原因，ASIC和FPGA更挨近底层IO，一起FPGA有冗余晶体管和连线用于编程，而ASIC是固定算法最优化规划，因而ASIC能耗比最高。
比较前两者，GPU和CPU屏蔽底层IO，下降了数据的搬迁和运算功率，能耗比较高。一起GPU的逻辑和缓存功用简略，以并行核算为主，因而GPU能耗比又高于CPU。
结合ASIC的优势，咱们以为长远看主动驾驭的AI芯片会以ASIC为处理计划，首要有以下几个原因:
综上ASIC专用芯片几乎是主动驾驭量产芯片仅有的处理计划。因为这种芯片仅支撑单一算法，对芯片规划者在算法、IC规划上都提出很高要求。
以上并非下结论现在ASIC为中心的芯片必定比GPU+FPGA的芯片强，因为现在主动驾驭算法还在快速迭代和晋级进程中，过早以固有算法出产ASIC芯片长时刻来看不必定是最优挑选。
Intel在ADAS处理器上的布局现已完善，包含Mobileye的ADAS视觉处理，运用Altera的FPGA处理，以及英特尔本身的至强等类型的处理器，能够构成主动驾驭整个硬件超级中心操控的处理计划。
Mobileye具有自主研制规划的芯片EyeQ系列，由意法半导体公司出产供给。现在现已量产的芯片类型有EyeQ1至EyeQ4，EyeQ5正在开发进行中，计划2020年问世，对标英伟达DrivePXXavier，并泄漏EyeQ5的核算功用到达了24TOPS，功耗为10瓦，芯片节能功率是DriveXavier的2.4倍。
英特尔主动驾驭体系将选用摄像头为先的办法规划，搭载两块EyeQ5体系芯片、一个英特尔凌动C3xx4处理器以及Mobileye软件，大规划运用于可扩展的L4/L5主动驾驭轿车。该系列已被奥迪、宝马、菲亚特、福特、通用等多家轿车制作商运用。
从硬件架构来看，该芯片包含了一组工业级四核MIPS处理器，以支撑多线程技能能更好的进行数据的操控和办理(下图左上)。
多个专用的向量微码处理器(VMP)，用来应对ADAS相关的图画处理使命(如:缩放和预处理、翘曲、盯梢、车道符号检测、路途几许检测、滤波和直方图等，下图右上)。
一颗军工级MIPSWarriorCPU坐落次级传输办理中心，用于处理片内片外的通用数据。
此外经过职业访谈调研等途径了解到，Mobileye在L1-L3智能驾驭范畴具有极大的线和OEM十分强势，其算法和芯片绑定，不答应更改。
5月3日，寒武纪科技在2018产品发布会上发布了多个IP产品——选用7nm工艺的终端芯片Cambricon1M、云端智能芯片MLU100等。
其间寒武纪1M芯片是公司第三代IP产品，在TSMC7nm工艺下8位运算的效能比达5Tops/w(每瓦5万亿次运算)，一起供给2Tops、4Tops、8Tops三种尺度的处理器内核，以满意不同需求。
1M还将支撑CNN、RNN、SVM、k-NN等多种深度学习模型与机器学习算法的加速，能够完结视觉、语音、自然语言处理等使命。经过灵敏装备1M处理器，能够完结多线和杂乱主动驾驭使命的资源最大化运用。它还支撑终端的练习，以此防止敏感数据的传输和完结更快的呼应。
寒武纪首款云端智能芯片CambriconMLU100同期发布，一起发布了在R-CNN算法下MLU100与英伟达TeslaV100(2017)和英伟达TeslaP4(2016)的比照，从参数上看，首要对标TeslaP4。最终阐明芯片从规划到落地运用面对的潜在危险:
地平线年地平线发布了新一代主动驾驭芯片“征途”和配套软件渠道计划“雨果”，一起还发布了运用于智能摄像头的“旭日”处理器。
“征途”是一款专用AI芯片，选用地平线的第一代BPU架构，可实时处理1080p@30视频，每帧中可一起对200个方针进行检测、盯梢、辨认，典型功耗1.5W，每帧延时小于30ms。CEO余凯介绍，地平线的芯片更聚集在针对不同场景下的具体运用，比较于英伟达的计划，在功耗上低一个数量级，价格也会有更大的竞赛力。
地平线芯片，能够以车规级规范满意L1和L2等级的主动驾驭的需求，能一起对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标志牌、红绿灯等多类方针进行精准的实时监测与辨认;并可满意车载设备苛刻的环境要求，以及杂乱环境下的视觉感知需求，支撑L2等级ADAS功用。
AI核算功用，是面向L3/L4的主动驾驭处理计划，可满意主动驾驭场景下高功用和低功耗的需求。依托地平线公司自主研制的东西链，
和研究人员能够依据Matrix渠道布置神经网络模型，完结开发、验证、优化和布置。
7月4日百度AI开发者大会上，李彦宏发布了由百度自主研制的我国首款云端全功用AI芯片——“昆仑”。“昆仑”依据百度8年的AI加速器经历的研制，估计将于下一年流片。
工艺，是业界设核算力最高的AI芯片(100+瓦功耗下供给260Tops功用);512GB/s内存带宽，由几万个小中心构成。“昆仑”可高效地一起满意练习和揣度的需求，除了常用深度学习算法等云端需求，还能适配比如自然语言处理，大规划
，主动驾驭，大规划引荐等具体终端场景的核算需求。此外能够支撑paddle等多个深度学习结构，编程灵敏度高。一起也有媒体对该产品提出疑义，首要有以下两点:
GoogleTPU于2016年在GoogleI/O上宣告，其时该公司表明TPU已在其数据中心内运用了一年以上。该芯片专为Google的
(一个符号数学库，用于神经网络等机器学习运用)结构而规划。GoogleTPU是专用的，并不面向商场，谷歌仅表明“将答应其他公司经过其云核算服务购买这些芯片。”
本年2月，谷歌在其云渠道博客上宣告的TPU服务敞开价格大约为每cloudTPU(180TFLOPS和64GB内存)每小时6.50美元。
Google运用TPU开发围棋体系AlphaGo和AlphaZero以及进行Google街景视频文字处理等，能够在不到五天的时刻内找到街景数据库中的一切文字，此外TPU也用于供给Google查找成果的排序。
TPU与同期的CPU和GPU比较，能够供给15-30倍的功用进步，以及30-80倍的功率(功用/瓦特)进步。
是FPGA的先行者和领导者，1984年，赛灵思发明晰现场可编程门阵列FPGA，作为半定制化的ASIC，适应了核算机需求更专业的趋势。FPGA的优点是可编程以及带来的灵敏装备，一起还能够进步全体体系功用，比独自开发芯片整个开发周期大为缩短，但缺陷是价格、尺度等要素。
在轿车ADAS和主动驾驭处理计划上，赛灵思的FPGA和SOC产品宗族衍生出三个模块:
Zynq选用单一芯片即可完结ADAS处理计划的开发，SOC渠道大幅进步了功用，便于各种捆绑式运用，能完结不同产品系列间的可扩展性，可协助体系厂商加速在盘绕视觉、3D盘绕视觉、后视摄像头、动态校准、行人检测、后视车道违背正告和盲区检测等ADAS运用的开发时刻。而且能够让OEM和Tier1在渠道上增加自己的IP以及赛灵思自己的扩展。
深鉴科技成立于2016年，其开创团队有着深沉的清华布景，专心于神经网络剪枝、深度紧缩技能及体系级优化。2018年7月17日，赛灵思宣告收买深鉴科技。
自成立以来，深鉴科技就一向依据赛灵思的技能渠道开发机器学习处理计划，推出的两个用于深度学习处理器的底层架构—亚里士多德架构和笛卡尔架构的DPU产品，都是依据赛灵思FPGA器材。
关于赛灵思来说，看好深鉴科技依据机器学习的软件、算法，以及面向云侧和端侧硬件架构的优势;关于深鉴科技，后期开展昂扬的研制费用、高本钱的芯片规划、流片、试制、
、投片量产，投靠赛灵思能够下降随之而来的危险，进入芯片战役的持久战。2018年6月，深鉴科技宣告进军主动驾驭范畴，自主研制的ADAS辅佐驾驭体系——DPhiAuto，现在已获得日本与欧洲一线的订单，行将完结量产。
DPhiAuto，依据FPGA，是面向高档辅佐驾驭和主动驾驭的嵌入式AI核算渠道，可供给车辆检测、行人检测、车道线检测、语义切割、交通标志辨认、可行进区域检测等深度学习算法功用，是一套针对核算机视觉环境感知的软硬件协同产品。
功耗方面，能够在10-20W的功耗范围内，完结等效功用，能效比目标高于现在干流的CPU、GPU计划。
）的小批量代替品，可是近年来在微软、百度等公司的数据中心大规划布置，以一起供给强壮的核算才能和满足的灵敏性。
、SOC、ECU、NPU、TPU、VPU、APU、BPU、ECU、FPU、EPU、这些主控异同点有哪些？
、SOC、ECU、NPU、TPU、VPU、APU、BPU、ECU、FPU、EPU、这些主控异同点有哪些？
怎样？我国是家具出产、消费和出口的大国，木工机械作为家具职业的根本工业，在
了数十年后，获得喜人成果。从原始的手工业到现在先进的数控技能，那智能制作中木工机械
封装因而找到了新的需求。依据Yole的陈述，日月光（ASE）、奥特斯（AT&S）、通用电气（GE）、神钢电机（Shinko
而言，人工智能现已体现在了我们日子中的许多方面，如交通路况查询，电商网站的引荐体系，手机的人脸辨认等。2）人工智能
以与传感器一一对应的电子操控单元(ECU)为主，首要散布与发动机等中心部件上。...
传感器及安全操控以及新能源及驱动体系。长电科技 CEO 郑力先生在 SEMICON China 2021 上宣布演讲时提
嵌入式开发东西面对的应战是什么一种新的调试体系结构CoreSight嵌入式开发东西
怎么？开发Multicom无线产品时需求面对哪些应战？怎么打破测验Multicom产品的难题呢？有没有一种处理计划能够既缩短测验时刻又节省测验本钱呢？
双SHARC+内核加Cortex-A5，进步工业和实时音频处理功用单片处理器可应对多种运用需求开源操作体系是工业范畴必定
制作公司都推出了自己的单片机，从8位、16位到32位，不计其数，包罗万象，有与干流C51系列兼容的，也有不兼容的，但它们各具特色，互成互补，为单片机的运用供给宽广的六合。纵观单片机的
将是进一步向着CMOS化、低功耗、体积小、容量大、功用高、价格低和外围电路内装化等几个方向
，收买的家用电器，电子设备，硅橡胶，塑胶，塑料这种，满是能够数次的运用，运用到的制作职业也多，因而说现在
,他表明数据的爆发式增加对设备的运算才能提出的严峻的考研,新近低能高耗的
操控的体系板上，仅有为数不多的几种电源办理相关的规划应战，可是因为需求重复调试，所以这类应战可能使体系的推出时刻严峻滞后。
操控的体系板上，仅有为数不多的几种电源办理相关的规划应战，可是因为需求重复调试，所以这类应战可能使体系的推出时刻严峻滞后。
分为两个方向：一个是运用人工神经网络从功用层面仿照大脑的才能，其首要产品便是一般的
之三：全体处理计划成要害企业用户对触控产品的需求往往是客制化的，因而触控厂商均努力拟制全体处理计划。受产品智能化与低本钱化影响，触控商场又表现出第三个
和外界之问的输入／输出疏通的重要作用，足整个后端封装进程中的要害。封装的内部衔接方法首要包含传统
厂商 Mobileye、Nvidia 构成“双雄争霸”局势，Xilinx 则在
快的原理是什么 /
比较方何？ /
比较 哪种更有潜力 /
CRM、Microsoft CRM、Oracle CRM、SAP CRM等。可是在云核算
怎么呢? 渠道化产品和专业化服务将是干流CRM软件现已不单单是一个软件
，它有以下几个的特色：硬件层面上，其内部集成许多的数字电路根本门电路和存储器，用户能够经过烧入装备文件来界说这些它们之间
能够在图画处理范畴大显神通，它还被用来科学核算、暗码破解、数值剖析，海量数据处理（排序，Map-Reduce等），金融剖析等需求大规划并行核算的范畴。所以
操控的体系板上，仅有为数不多的几种电源办理相关的规划应战，可是因为需求重复调试，所以这类应战可能使体系的推出时刻严峻滞后。不过，假如特定规划或相似规划现已得到电源
，关于身处IT范畴的职业人来讲含义严重，那下面就看看具体的内容剖析。智能硬件
移动多媒体体系工业化浪潮。与此一起国家交通运输部新规当令出台，也将促进国内
` 本帖最终由 eehome 于 2013-1-5 10:01 修改 PCB
，不仅如此，还有能做到，人到灯开，人走灯灭，当然便是人体感应的了，还有声光控等开关的规划。这个职业远景宽广，我这有个群，谁想参加欢迎：电子工程师之家：206214202
）范畴中的一种半定制电路而呈现的，既处理了定制电路的缺乏，又克服了原有可编程器材门电路数有限的缺陷。
交流会暨光宝新产品发布会会议时刻：2011年12月6日14：00—17：00会议地址：华强集团二号楼七楼指数发布大厅主持人：华强电子网 徐会敏13：30—14：00报到进场
TPMS发射器由五个部分组成（1）具有压力、温度、加速度、电压检测和后信号处理
组合的智能传感器SoC；（2）4-8位单片机（MCU）；（3）RF射频发射
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