知见-10月智能电动汽车月刊

2022年10月刊 知见 焉知汽车科技月刊 目录 CONTENTS 01020304 智能电动应用政策 智能 技术 德国研究所将激光雷达集成至汽车前灯可节省空间 日立安斯泰莫研发新型线控转向系统 三星电子推出8.5GbpsLPDDR5XDRAM 梳理：DRAM系统 岚图追光搭载中央集中式SOA电子电气架构 魅族正式推出车机系统FlymeAuto 恩智浦推出车规级开发平台OrangeBox 第四届1024小鹏汽车科技日 英伟达展示新一代车载信息娱乐系统 梳理：英伟达智能汽车平台 企业 大众投资24亿欧元与地平线成立合资公司 一径科技与英伟达合作，共同推动固态激光雷达智能产业化新进程 宝马集团与亚马逊云科技合作开发创新云技术 现代摩比斯与Luxoft合作开发车载信息娱乐系统 游戏公司助力车企优化数字座舱体验 维宁尔与Arbe共同研发4D成像雷达 HTWO、恒运集团、文远知行签订氢能无人驾驶合作框架协议 产融 Mobileye在美纳斯达克上市 艾拉比完成近亿元B轮融资 星云互联完成获过亿元B+轮投资 梳理：10月汽车智能化相关融资 据外媒报道，德国弗劳恩霍夫应用研究促进协会（Fraunhofer-Gesellschaft）的研究人员发明了一种可以将光学车灯、雷达和激光雷达结合融入到汽车前灯中的解决方案。 带有多光谱组合器的LED车前灯模型，用于同轴组合光线、LiDAR（红色）和雷达辐射 （绿色），为下一代驾驶辅助系统节省传感器集成空间。 多光谱车前灯光学的三维可视化图片来源：FraunhoferFHR 目标：开发出带有组合传感器的车前灯以用于驾驶员辅助系统，这种车前灯还会将不同传感元件与自适应照明系统结合起来。 激光雷达供应商 汽车照明公司 技术合作 目标 Blickfeld Koito Blickfeld的VisionMini激光雷达集成到Koito的前大灯中 使车厂能将传感器完全集成到汽车上，极大推进一系列高级驾驶辅助系统和自动驾驶汽车系统的开发 Lumotive ZKW Group Lumotive的Meta-Lidar平台结合ZKW的高级车辆照明技术，将Lumotive的激光雷达技术集成到ZKW汽车前大灯 打造道路照明性能卓越的前大灯，为高级安全功能和自动驾驶功能提供3D感知 XenomatiX Marelli XenomatiX的固态激光雷达技术与Marelli汽车照明融合在一起 支持客户在高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶(AD)领域实现一系列关键功能 SiLCTechnologies Varroc SiLC的调频连续波4D激光雷达嵌入Varroc汽车前照灯 满足自动驾驶汽车的安全性和经济性要求 优点： 传感器尽可能节省空间且隐秘地放入车前灯中，同时不影响其功能与性能。 提升传感器识别道路上物体的能力。 LiDAR传感器放在车前灯外壳的顶部，雷达传感器放在底部，避免车前灯落到路面上的光线受到两个传感器的影响。 LiDAR传感器、雷达传感器与车前灯光波长被同轴组合，称之为多光谱组合器，确保传感器系统的光束与LED灯的路径相同。 运用双组合器将LED光、LiDAR光和雷达结合在一起，实现同轴排列节省更多空间。 为什么要把光学系统、LiDAR和雷达结合起来 前车灯模块是放置传感器的好地方 前照灯系统包括了保护镜、清洁系统、外壳、水平仪、散热器、照明设备、连接器、电子设备和装饰部件，是集成激光雷达的最理想位置。 光学系统在光学能见度非常差的条件下，会达使用极限，雷达系统识别度高但无法与LiDAR的分类能力相比。 更小的光模块、更紧凑的LiDAR传感器和集成雷达传感器适用于设计要求不断提高和安装空间十分有限的自动驾驶，使自动驾驶系统不仅能识别一个人，还能分析他们的速度、与汽车的距离和站位角度。 前端感知层 摄像头、毫米波雷达以及激光雷达在内 的感知设备负责捕捉信息 自动驾驶 中央决策层 通过算法，对路线规划、行车控制等给出 命令信号 底部执行层 车轮、油门、转向以及制动等方面来完成 一系列的车辆控制动作 据外媒报道，日本公司日立安斯泰莫株式会社研发了一款新型线控转向设备原型，可消除传统方向盘并扩大车内空间。线控转向系统是一种车辆电动转向功能，是用于自动驾驶汽车和其他下一代汽车的关键技术。 该线控转向技术通过电子信号，将转向设备与转向执行器连接在一起，从而控制车辆的转向，提高了安全性和舒适性，也让车内设计变得更加灵活。 对于线控转向系统，省去机械连杆，转向装置可以缩小尺寸，以增加座舱空间，并可完全取消传统的方向盘。1 较小的转向装置可能会导致车辆转向对驾驶员输入过于敏感。日立安斯泰莫的新型转向装置采用了先进转向手感技术以及信息控制技术检测和抑制分散注意力的外部干扰，实现平稳驾驶，而不会对车辆移动过于敏感。 2 优化转向执行器、取消方向盘/装置上的控制装置以及简单的转向反馈机械装置，不仅使系统具有成本效益，还可以优化驾驶员辅助控制，例如紧急避险和行为补偿控制。 3 执行过程中，「底盘执行层」对执行的精度需求更高，响应需求更迅速。但传统的EPS受限于安装空间、力传递特性、角传递特性等诸多因素，不能自由设计。「完全脱离」驾驶员实现转向控制的线控转向系统，非常切合自动驾驶的需求，这一特性，大大提升了线控转向成为自动驾驶「必选项」的几率。 新型线控转向设备原型（图片来源：日立安斯泰莫株式会社） 10月18日，三星电子宣布推出最新的LPDDR5X动态随机存取存储器（DRAM），存储器速度为业内最快，可达8.5Gbps，由于其低功耗和高性能，正迅速在现代计算系统中普及，从智能手机扩展到个人电脑、高性能计算（HPC）、服务器和汽车。 低功耗和高性能高带宽 2023年量产第5代(1b)10纳米级DRAM，估计其将采用11~12nm工艺制造。即将推出的骁龙8Gen2有望首发支持8.5GbpsLPDDR5XDRAM。 三星存储研究中心（SMRC）： 供客户开发和评估下一代存储解决方案 并与红帽和谷歌云合作 从今年第四季度在韩国开始，SMRC将在美国和其他国家按顺序扩展 > 车载信息娱乐系统 目前画质升级、传输速度提高的趋势增加了对4GB-8GB规格DRAM的需求。 > 先进驾驶辅助系统 分为发散式（如倒车雷达）、集中式（如机器学习）两种体系，前者对DRAM的需求小于后者。未来随着自动驾驶程度的提升，对于DRAM的需求将进一步增加。 2025年实现汽车存储市场第一的目标： 将提供包括自动驾驶、高级驾驶辅助系统(ADAS)和车载信息娱乐(IVI)在内的最佳内存解决方案； 将提供下一代新一代解决方案，满足对LPDDR5X和GDDR7等高性能内存的需求。 > 车载信息系统 车辆的通讯系统，目前搭载的都是LPDDR，未来车联网将带来对于DRAM的需求。 > 数位仪表板 车辆的中控系统之一，相对于其他三个领域来说，其对DRAM需求较少。 动态随机存取存储器DRAM：以一个晶体管(MOS)加上一个电容(Capacitor)来储存一个位(1bit)的资料，而且使用时“需要”周期性地补充电源来保持记忆的内容，故称为动态(Dynamic)。 利基型内存（SpecialtyDRAM又称特制内存）：是一种特殊内存，主要用于各种嵌入式、消费电子市场，相对来说比较低端，而且占全部内存份额约为10%左右，目前三星、美光、SK海力士等都在减少利基型内存生产。 DRAM为存储器最大细分市场，占比达58%。 DRAM市场中IDM模式更具优势。 处理器的速度越来越快，目前DRAM都改良成SDRAM或DDR-SDRAM等两种型式来使用。 内存接口芯片技术演进目前处于DDR4到DDR5的过渡期。 合肥长鑫是我国首家DRAM供应商，通过与德国奇梦达合作，获得了一千多万份与DRAM相关的技术文件以及2.8TB的数据。 DRAM从2D架构转向3D架构是未来的主要趋势之一，3DDRAM可以有效降低DRAM的单位成本。当前处于10nm阶段，1Znm为最新量产技术。 全球前三名三星、海力士、美光： 2016-2017年进入1Xnm（16nm-19nm）阶段 2018-2019年为1Ynm（14nm-16nm） 2020年至今正处于1Znm（12-14nm）时代 10nm进入第四阶段，1a(1α)nm工艺即将到来。 *目前长鑫正处于1Xnm阶段，落后约4年时间。关键：目前DRAM领域最为成熟的光刻技术是193nmDUV光刻机，其最大极限在大约10nm，目前DUV技术的精确度已经接近极限。下一代13.5nmEUV光刻机是DRAM工艺节点实现10nm以下突破的关键，EUV可以通过减少光罩次数来进一步压低成本并提高产能。 *现阶段汽车智能化程度尚浅，更侧重于DRAM工作状态的稳定性，因此当前车规级DRAM主要使用成熟制程进行生产。 中央集中式SOA电子电气架构将算力集中到一个中央大脑形成以硬件平台、服务化软件平台、网联云平台、开发者平台为体系的智能“神经”网络，为车辆硬/软件升级提供无限可能。 可以比作车辆高级的智能化神经网络，其高效的硬件平台以中央集成OIB、分域控制VIU和T-BOX为核心，具有强大的数据处理能力，掌管和执行车辆，性能远超智能手机的仿生芯片和管理芯片。 在巨大算力的支持下，能够提升整车操控流畅性且具备车辆全生命周期的硬件升级进化能力。在底层硬件重构的基础上，构建OS系统服务软件平台，将以往分布式软件操作系统统一整合，犹如手机中IOS、安卓操作系统，能调用类似于摄像头、电池等硬件设备，也可处理娱乐游戏、社交通信、图像处理等应用程序，并且能发挥出硬件的极致性能。 SOA架构具备车云协同计算、数据驱动进化和安全数据管理能力，通过网络云平台，实现车云协同、计算机深度AI学习以及安全管理。 构建车端、云端、生态端智能化体系 岚图OS系统服务化软件平台开放了丰富的软件接口，可以跨车型、跨平台使用，使车辆真正成为生活中的第四终端 架构四大优势： ●高效中枢 ●敏捷系统 ●智能互联 ●开发共创 「SOA」（Service-OrientedArchitecture面向服务的架构）对于汽车而言，更多是一种架构指导，帮助传统分布式汽车架构转变为先进的电子架构。同 时，将车辆上的硬件功能、系统功能、软件功能以服务的形式对外提供，让汽车从多个软件独立体整合成一套统一的软硬件体系。 解添决加的标问题题 汽车智能化的突飞猛进，电子元件和控制器数量几何倍增，传统分布式电子电气架连接线束庞杂，算力大量浪费，底层框架无法升级和扩展，影响着汽车的智能体验 A 10月21日，东风岚图宣布，旗下即将量产的车型“岚图追光”将搭载中央集中式SOA电子电气架构。该架构由岚图自研，其硬件平台以中央集成OIB、分域控制VIU和T-Box为核心。在底层硬件重构的基础上，岚图还将构建OS系统服务软件平台，将以往分布式软件操作系统统一整合，并开放各类软件接口，以支持跨平台使用。 10月27日，魅族正式公布了智能车机系统FlymeAuto，并称该系统是Flyme在智能座舱上的延续。FlymeAuto系统将延续AliveDesign设计理念，化身与你同行的伙伴，感知并理解你的需求，建立人与人、人与物、物与物之间的互联互通，最终实现多终端、全场景、沉浸式融合体验。 FlymeAuto 车机智能：未来汽车需要全新的交互模式 手机三功能在FlymeAuto上延续 SmartBar：在传统Dock栏基础上增加了动态自适应交互，智能匹配不同场景需求，直观呈现关键信息且不遮挡主屏画面。 小窗模式：解决大量「临时性」交互需求 节日桌面：根据当前节日实时更新的全3D渲染场景桌面。 历程： 7月4日，吉利收购魅族79.09%股