WHUT楊勝兵

189712816792019-12-19傳統(tǒng)汽車(chē)電子電氣架構(gòu)與無(wú)人機(jī)駕駛汽車(chē)電子電氣架構(gòu)的演變CONTENTS一、AI時(shí)代NEW

EE

structure，從EE到CC二、邊緣計(jì)算、AIOT三、微內(nèi)核、全場(chǎng)景分布式全技術(shù)棧操作系統(tǒng)四、異構(gòu)、AI平臺(tái)\部署、電源功耗五、大數(shù)據(jù)分析、在線算法調(diào)試、OTA六、重構(gòu)中機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，主動(dòng)應(yīng)對(duì)勇者勝！Our

Target

Automotive

ApplicationsLightingMatrix

Headlamp,

DynamicLighting,

InteriorBody

ElectronicsHVAC,

Seat,

Lift

Gate,

AutoDoor

Handle,

MoonroofDigital

CockpitInfotainment,

Cluster,

HUD,USB

ChargingADASRadar,

Camera,

Lidar,

SelfDriving

ComputeBattery

Management48V,

HEV,

EVEE系統(tǒng)架構(gòu)交付物Sensors

–

in

dev

now,

AECQ

planned

for

2017,

sensing

to

within

degrees

(12

bits)We

believe

this

will

be

“very

big”

in

the

futureAutomotive

Product

FamiliesBuck

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Boost

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CorePower

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Programmable

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NUSB

ChargingVoltage

Supervisor

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Windowed

WatchdogSupervisorClass-D

Audio

AmplifierAudioCurrentSense/

AnalogSwitch

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electronicfusesGeneral

AnalogHalf

Bridge

Integrated

Switch/Driver

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3-Phase

Pre-driver

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Step

Motor

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SensorStackable

Battery

MonitorActive

Cell

Balancing

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Cell-to-Cell

and

Module-to-ModuleBattery

ManagementCpu底層庫(kù)常用功能單元庫(kù)CCPUDS

OBDBootloaderCALIBRATIONTASK

SCHEDULERVARIABLES應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具庫(kù)平臺(tái)化—模塊化—EE汽車(chē)電子電氣架構(gòu)正朝著滿足用戶個(gè)人數(shù)字生活需求的方向演變，其核心邏輯是基于“MaaS”（出行即服務(wù)）的理念。云端：為汽車(chē)提供遠(yuǎn)程動(dòng)態(tài)、管制、堵車(chē)、維修；OTA、算法更新和后臺(tái)監(jiān)控視覺(jué)傳感器LIDAR雷達(dá)傳感器定位傳感器IMU數(shù)

數(shù)據(jù)

據(jù)接

處收

理層

層毫米波雷達(dá)傳感器感知層定位層決層控制層高精度地圖多傳感器數(shù)據(jù)融合靜態(tài)駕駛姿勢(shì)圖動(dòng)態(tài)駕駛姿勢(shì)圖場(chǎng)景理解與處理方法路行運(yùn)徑為動(dòng)車(chē)輛控制規(guī)劃決策規(guī)劃系統(tǒng)面向服務(wù)的差異化智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)架構(gòu)徐直軍：對(duì)比原來(lái)

EE

(電子+電氣）架構(gòu)，CC（計(jì)算+通信）架構(gòu)

是必然,

AI時(shí)代華為：人工智能領(lǐng)域打造的是全棧、全場(chǎng)景解決方案。全場(chǎng)景就是我們從物聯(lián)網(wǎng)、智能終端、邊緣到云，我們都有芯片和

IP。全棧包括基于達(dá)芬奇架構(gòu)的芯片（Ascend（昇騰）），算子開(kāi)發(fā)工具

CANN，計(jì)算框架

MindSpore，以及全流程應(yīng)用使能

ModelArts等全棧各層技術(shù)解決方案。一、AI時(shí)代NEW

EE

structure，從EE到CC比如在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，無(wú)人汽車(chē)需要在高速移動(dòng)狀態(tài)下對(duì)周?chē)h(huán)境做出快速反應(yīng)。在此情況下，響應(yīng)時(shí)間成為該項(xiàng)技術(shù)極其重要的指標(biāo)。只有將時(shí)延控制在10毫秒之內(nèi)，才有可能成功實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛。要達(dá)到這種效率，就必須借助邊緣計(jì)算。Arm推出了多個(gè)從網(wǎng)絡(luò)終端到云端的解決方案，包括

Arm

Project

Trillium、ArmNeoverse、Automotive

Enhanced汽車(chē)強(qiáng)化處理器、Pelion物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。為下一代基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)奠定基礎(chǔ)，Arm此前已公布其N(xiāo)eoverse路線圖，提到將在下一代Zeus平臺(tái)中增加bfloat16支持，將能夠更好利用IP開(kāi)發(fā)能力支持AI計(jì)算需求，以從云端到邊緣提供更加普適的計(jì)算。二、邊緣計(jì)算、AIOT從產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈整合角度而言，ECC提出了CROSS，即在敏捷聯(lián)接（Connection）的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)業(yè)貼近用戶與數(shù)據(jù)源的IT資源雷達(dá)數(shù)據(jù)采集算法處理、圖像等邊緣化城市交通調(diào)度微云化、量子化務(wù)（Real-time）、數(shù)據(jù)優(yōu)化（Data

Optimization）、應(yīng)用智能（Smart）、安全與隱私保護(hù)（Security），為用戶在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)帶來(lái)價(jià)值和機(jī)會(huì)，也就是聯(lián)盟成員要關(guān)注的重點(diǎn)。二、邊緣計(jì)算、AIOT西安電子科技大學(xué)仲鳴雷達(dá)邊緣計(jì)算二、邊緣計(jì)算、AIOT邊緣計(jì)算中可以采用：自定義指令集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法二、邊緣計(jì)算、AIOT云天勵(lì)飛還帶來(lái)了第二代自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的人工智能芯片-DeepEye1000，這是一款異構(gòu)多核視覺(jué)分析SoC芯片，內(nèi)嵌一顆自定義指令集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。優(yōu)必選科技的智能巡檢機(jī)器人ATRIS（安巡士）搭載了

DeepEye1000，可以連接到云天勵(lì)飛構(gòu)建的AI數(shù)字城市大腦。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下的主要目標(biāo)群體“人”和“車(chē)”，旭日二代進(jìn)行了大量的算法優(yōu)化，在邊緣端即可實(shí)現(xiàn)全視頻結(jié)構(gòu)化能力，可高效靈活地處理多類(lèi)AI任務(wù)，包括10～30萬(wàn)人前端識(shí)別，密集人群時(shí)空屬性行為分析，多種非機(jī)動(dòng)車(chē)、機(jī)動(dòng)車(chē)檢測(cè)分類(lèi)。二、邊緣計(jì)算、AIOT旭日二代采用BPU2.0伯努利架構(gòu)，具備更強(qiáng)大的視頻結(jié)構(gòu)化能力，能夠更高效靈活地實(shí)現(xiàn)多類(lèi)AI任務(wù)處理，對(duì)多類(lèi)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和精準(zhǔn)識(shí)別。據(jù)悉，地平線已經(jīng)創(chuàng)造了多個(gè)記錄：中國(guó)第一家AI芯片創(chuàng)企、發(fā)布中國(guó)首款邊緣AI芯片、征程芯片登陸美國(guó)助力國(guó)際頂尖Robotaxi車(chē)隊(duì)、旭日一代落地首年全球出貨量達(dá)六位數(shù)、發(fā)布中國(guó)首款車(chē)規(guī)級(jí)AI芯片。邊緣計(jì)算中可以采用：多類(lèi)AI任務(wù)算法二、邊緣計(jì)算、AIOT三、微內(nèi)核、全場(chǎng)景分布式全技術(shù)棧操作系統(tǒng)英特爾宣布，它正在開(kāi)發(fā)一種新的編程語(yǔ)言，作為其One

API計(jì)劃的一部分。

Data

Parallel

C++（DP

C++）將是一種新的直接編程語(yǔ)言。從而簡(jiǎn)化跨“不同架構(gòu)”中工作負(fù)載的開(kāi)發(fā)。其基本目標(biāo)是針對(duì)英特爾處理架構(gòu)，包括標(biāo)量處理器（CPU），矢量處理器（GPU），矩陣處理器（AI引擎）和空間處理元件（FPGA）。處理器變遷四、異構(gòu)、AI平臺(tái)\部署、電源功耗操作系統(tǒng)變遷AI

OS，對(duì)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法訓(xùn)練以及算法應(yīng)用進(jìn)行全流程管理，2019云棲大會(huì)上，阿里云發(fā)布了面向AIoT領(lǐng)域的開(kāi)源操作系統(tǒng)AliOS

Things

3.0版本鴻蒙

OS

的發(fā)展，我們希望用一個(gè)鴻蒙內(nèi)核代替

Linux等所有內(nèi)核，但是同

時(shí)我們通過(guò)外核，對(duì)上面用戶程序框架

API來(lái)支持所有應(yīng)用，包括讓我們開(kāi)

發(fā)的

Android應(yīng)用、Linux、Unix應(yīng)用，都能很方便在我們微內(nèi)核上運(yùn)行，開(kāi)

發(fā)環(huán)境、開(kāi)發(fā)語(yǔ)言、多種操作語(yǔ)言、多種平臺(tái)，開(kāi)發(fā)應(yīng)用都能在上面運(yùn)行。包括

WEB、HTM5、Linux、Unix，但是帶來(lái)更加高安全、高性能。PC時(shí)代移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代智能聯(lián)網(wǎng)時(shí)代四、異構(gòu)、AI平臺(tái)\部署、電源功耗四、異構(gòu)、AI平臺(tái)\部署、電源功耗PADDLE四、異構(gòu)、AI平臺(tái)\部署、電源功耗大數(shù)據(jù)分析—全球所有的車(chē)的坡道后溜監(jiān)測(cè)及算法調(diào)優(yōu)五、大數(shù)據(jù)分析、在線算法調(diào)