ADAS辅助驾驶系统应用介绍

Socionext在车载ASIC领域的领导地位主要体现在其先进的技术和广泛的合作网络。‌

Socionext作为SoC设计与应用技术的领导厂商，已经在车载ASIC领域取得了显著的成就。该公司最新开发的车规级图像信号处理模块“Sensight”能够在智能座舱摄像头应用中提供图像预处理，包括图像去噪、还原、恢复和畸形矫正等功能。在ADAS辅助驾驶系统应用中，Sensight能够过滤无效图像信息，提取出车辆、行人、车道线等关键信息‌1。

此外，Socionext下一代汽车定制芯片将采用台积电最新的5nm工艺技术(N5P)，这是业内最先进的工艺技术之一。N5P工艺相比前代产品性能提升20%，功耗降低40%，逻辑密度提高80%。这种先进的技术应用有助于Socionext的芯片实现高速交换设备、高分辨率传感器数据处理、高性能域控制器等功能，满足未来自动驾驶和快速发展的汽车电子系统对高性能和安全性的要求‌2。

Socionext在全球车载ASIC领域的领导地位还体现在其丰富的经验和专业知识。公司在成像、图形、高性能计算和高速模拟/RF设计方面拥有专业优势，能够提供高性能、低功耗的汽车芯片。通过与台积电等重要合作伙伴的紧密合作，Socionext在激烈的市场竞争中脱颖而出，成为全球车载ASIC领域的领先者‌2。

核心结论：自动驾驶汽车围绕感知、决策和执行三大环节构建软硬件系统。车载智能计算平台是自动驾驶 汽车的“大脑”，主要负责完成感知环节的识别融合任务以及整个决策环节，需要处理海量数据和进行复杂的 逻辑运算。为满足高算力需求，目前车载智能计算平台集成多个 SoC，每个 SoC 集成多类计算单元(如 CPU、 GPU、FPGA、ASIC 等)。同时，车载智能计算平台还需要高效的软件架构支持应用开发。其软件架构高度分 层化和模块化，主要分为系统软件(虚拟机、操作系统和中间件)、功能软件和应用程序三层。相较于传统零 部件，车载智能计算平台涉及各类芯片和软件，供应商来自不同领域，供应生态多样。主要有三类参与者：OEM 主要负责应用软件和部分功能软件，传统 Tier1 在中间层布局较深，芯片商提供硬件以及部分系统软件。另外 还有算法方案解决商、Robotaxi 厂商、专业系统软件商等。

1.1 自动驾驶系统架构：传感器+车载智能计算平台+执行系统

自动驾驶系统是一个复杂的系统。为实现从 A 地到 B 地的驾驶过程，需要自动驾驶系统完成感知、决策、 执行 3 大任务。

感知：感知环节是实现自动驾驶的前提和基础，其主要功能是解决 2 个问题：环境识别(周边环境如何) 和自身定位(在哪里)。环境识别(周边环境如何)：感知系统利用摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波 雷达等传感器获取道路环境的信息，并对传感器数据进行处理、融合、理解，实现对车辆、行人等障碍物的识 别，以及对车道线、红绿灯等交通标识的检测。自身定位(在哪里)：利用全球导航卫星系统(GNSS)、惯性测量单元(IMU)、高清地图、车速传感器等获取车辆自身空间状态信息。环境状态信息以及自身状态信息为 后续车辆预测、规划等决策环节提供依据。

决策：决策环节是自动驾驶的核心，其主要功能是回答几个问题：预测(接下来会发生什么)、决策(该 做什么)、规划(怎么做)。在感知环节完成对自身精确定位和对周围环境准确理解的基础上，决策环节主要 是对接下来可能发生的情况进行准确预测，对下一步行动完成准确判断和规划，并选择合理的路径达到目标， 指导执行系统对车辆进行控制。 执行：自动驾驶系统最终要借助对车辆的控制达到自动驾驶的目的。执行环节负责将决策和规划落实为切 实的行为。执行系统控制器(如底盘控制器、动力系统控制等)接收决策系统输出的目标路径轨迹，通过一系 列结合自身属性和外界物理因素的动力学计算，转换成对油门、刹车、转向的控制，尽可能控制车辆按目标速 度和方向行驶。 完成上述 3 大任务需要车端系统、云端系统的支持，以及各类技术(如先进的整车电子电气架构、OTA、 V2X 等)的保障。完备的车端系统是自动驾驶功能实现的主要装备保障，仅靠车端系统即可实现初级和部分中 级自动驾驶功能。车端系统主要包括：感知定位传感器系统、车载智能计算平台(简称计算平台)和底盘/动力 系统。

车载智能计算平台：如同人类大脑，完成感知环节的识别融合任务以及整个决策环节。自动驾驶几乎所有 的计算都集中在计算平台。各类专用、通用芯片组成的硬件资源为计算平台提供算力保障。基于虚拟机、各类 操作系统、中间件的系统软件架构为自动驾驶算法和功能实现提供软件平台。AI 算法、滤波算法、规划算法等 基础算法库以及保障工程实现的安全、备份、通信等基础功能库组成的功能软件为差异化的应用实现提供基础 模块支持。计算平台的软硬件的差异是各厂商自动驾驶功能差异的核心所在，计算平台性能优良体现厂商自动 驾驶技术实力的高低。 底盘/动力系统：如同人类手脚，负责执行环节。底盘/动力系统包括对应的控制器和机械执行机构。底盘系 统负责实现车辆转向和制动，动力系统负责车辆驱动。对于自动驾驶汽车，执行机构电子化，以及更进一步的 线控技术是执行系统的基本技术要求。比如电子油门、电子助力转向、电子助力制动等。执行机构电子化实现 人机解耦和自动控制。比如传统的真空助力制动系统只有当驾驶员踩动制动踏板，刹车助力系统才会工作。采 用电动助力系统后，驾驶员不踩制动踏板，只要启动助力电机也能推动制动主缸，最终产生制动。

1.2 什么是车载智能计算平台?

车载智能计算平台是实现高阶自动驾驶的必选方案。自动驾驶过程中需要一个强劲的“大脑”来统一实时 分析、处理海量的数据与进行复杂的逻辑运算，对计算能力的要求非常高。计算平台本质也是嵌入式系统，相 比于汽车传统控制器 ECU(比如：发动机 ECU、变速器 TCU、车身 BCM、电池 BMS、电机 MCU、整车 VCU)， 其硬件和软件的复杂度更高，算力更高，功能更强。 硬件方面，汽车传统 ECU 主要采用 MCU(微控制单元，Microcontroller Unit)实现简单的计算和逻辑判断。 智能计算平台通常使用单个甚至多个集成 CPU、GPU、FPGA 或 AISC 的 SoC，可实现大量数据的并行计算和 复杂的逻辑功能。 软件方面，传统 ECU 软件架构较为简单，底层操作系统 OSEK，中间件采用 CP AUTOSAR 框架，顶层为 应用程序。部分功能简单的控制器甚至不需要使用操作系统和中间件。智能计算平台软件架构更复杂，层次更 多，自下而上包括虚拟机、操作系统(支持多类实时与非实时操作系统)、中间件、功能软件和应用软件。

1.2.1 车载智能计算平台架构

计算平台的功能实现需要丰富的硬件资源和复杂的软件支持。不同硬件资源的集成形成计算平台的硬件架 构，将复杂的软件分层化处理构成了计算平台的软件架构。

硬件架构：片内引入专用计算单元、板上集成多 SoC 自动驾驶中央计算平台的结构通常包括电路 PCB 板、散热部件和外壳。电路 PCB 板是计算平台是功能实 现的核心，即是通常所称的计算平台“硬件”。中央计算平台硬件架构可分为三层： 板级：即 PCB 板，其上集成了 SoC、I/O 接口、内存、电源模块以及其他电子器件。更高阶的自动驾驶功 能对计算平台的算力要求越来越高，考虑冗余的功能安全要求，单 SoC 设计已经无法满足要求，计算平台需要 集成多个主 SoC。 片级：即系统级芯片(SoC)，主控芯片上集成了多个和多类计算单元。在传统 PC 时代，各个核心芯片都 是以独立的方式存在，比如英特尔和 AMD 的 CPU、NVIDIA 的 GPU 等。到了移动互联网时代，由于体积功耗 方面的要求，主芯片集成度大幅提升，除了 CPU 和 GPU，通常还包含了音频、多媒体、显示、安全、通信、 AI 计算等子单元。高度集成的 SoC 自然成为自动驾驶计算平台的首选。 核级：即芯片的计算单元，如 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等。不同种类的计算单元有各自的优势，分别负 责不同任务。CPU 通用性最强，主要负责复杂逻辑运算;GPU 通用性不如 CPU，但计算能力高，适合同时处理 大量的简单计算任务，如运行深度学习算法;FPGA 和 ASIC 是专用型计算单元，针对某类运算定制，以达到最 优的性能和功耗比。这类计算单元主要用来运行如神经网络等 AI 算法。

系统软件：承上启下，实现应用软件与物理硬件分离。系统软件自下向上分为三层。 1) 虚拟机(Hypervisor)：通过将虚拟化将物理硬件隐藏，实现多个操作系统共享一个芯片; 2) 操作系统内核：即狭义操作系统(如 OSEK OS、QNX、Linux)。内核提供操作系统最基本的功能， 负责管理系统的进程、内存、设备驱动程序、文件和网络系统，决定着系统的稳定性和性能; 3) 中间件：处于功能应用和操作系统之间，提供标准接口、协议，保证上层软件具有较高的移植性。 功能软件：为自动驾驶功能提供共性功能模块。其可进一步分成两层，下层为实现自动驾驶的基础模块(如 基础算法、功能安全、通信存储等)，上层为自动驾驶子功能模块(如感知、定位、预测等)。 应用程序：实现具体的自动驾驶功能。开发者根据自身产品功能定义，利用功能软件层提供的基础库，设 计出具体的应用功能，比如低等级的 ADAS 辅助驾驶功能(AEB、ACC 等)、较高等级的自动驾驶功能(APA、 TJP、HWP 等)、甚至 L4 以上的自动驾驶功能。

SoC 设计与应用技术领导厂商Socionext Inc.(以下“Socionext”)宣布,公司将采用台积电最新5nm制程工艺(N5P)用于下一代汽车定制芯片业务。Socionext汽车定制芯片解决方案主要针对高级辅助驾驶系统(ADAS)和自动驾驶(AD)应用,合作计划于2022年进行风险试产。

N5P工艺是台积电5nm工艺系列技术之一,是目前业内最先进的工艺技术。随着产能的不断攀升,N5P的缺陷密度降低速度比上一代产品更快。N5P是N5的优化版,与先前的N7技术相比,性能提升20%,功耗降低40%,逻辑密度可提高80%。此外,N5P还得到了业界最全面的设计生态系统的支持。

Socionext执行副总裁兼汽车与工业部负责人久保徳章(Noriaki Kubo)说道:“我们很高兴将台积电世界领先的N5P技术应用到我们下一代汽车开发平台中。ADAS和自动驾驶领域需要极高的运算处理性能,Socionext将利用台积电的先进工艺技术,有助于客户实现下一代汽车电子的开发。台积电是我们的重要合作伙伴,生产芯片覆盖消费类、汽车等多种应用。”

台积电欧洲和亚洲销售与企业研究高级副总裁侯永清博士评论说:“创新半导体技术对于加快下一代智能汽车的发展至关重要。与Socionext的合作表明了我们致力于提供世界领先的半导体技术,为客户的产品实现最大价值。”

合作提升Socionext在全球车载ASIC领域的领导地位

Socionext在向全球汽车市场提供ASIC芯片方面拥有丰富的经验,尤其在成像、图形、高性能计算和高速模拟/ RF设计方面的专业知识可实现对硬件和软件优化处理。凭借着对ISO26262功能安全、AEC-Q100和IATF-16949对质量和可靠性要求的全力支持,以及强大的第三方IP和设计合作伙伴间的紧密合作,Socionext为市场提供了高性能、低功耗汽车芯片,并在激烈的汽车市场竞争中脱颖而出。

Socionext下一代汽车定制芯片解决方案满足了未来自动驾驶和快速发展的汽车电子系统对高性能和安全性等要求,这些领域都需要增加工作量和能力。使用台积电行业领先的N5P工艺技术,Socionext的芯片可实现高速交换设备、高分辨率传感器数据处理、高性能域控制器、自动驾驶、高级网联等多功能处理。

目前,Socionext和台积电预计于2022年第二季度向Socionext的客户提供N5P风险试产样本。

关于Socionext

Socionext Inc.是一家全球性创新型企业,其业务内容涉及片上系统(System-on-chip)的设计、研发和销售。公司专注于以消费、汽车和工业领域为核心的世界先进技术,不断推动当今多样化应用发展。Socionext集世界一流的专业知识、经验和丰富的IP产品组合,致力于为客户提供高效益的解决方案和客户体验。公司成立于2015年,总部设在日本横滨,并在日本、亚洲、美国和欧洲设有办事处,领导其产品开发和销售。