未来汽车时代将比预期更早到来

ARM公司供稿

当我们激动地谈论未来汽车的时候，你可能会认为完全自动驾驶汽车这个想法真大胆，在多向前迈几步，我们就能实现它。但事实上，我们还没有走到那一步，有些怀疑论者甚至认为前路困难重重，我们永远也不可能实现。但作为工程师，我们知道自动驾驶一定能够实现。问题的关键在于实现还需要多久、最佳路线是哪一条以及需要付出多少成本。

我们展开一张地图，看看可以如何从汽车电子设备的角度来实现这个目标。首先要知道把所有不同的元件组合在一起实现无缝连接的安全性能是一项很大的工程。好消息是，我们已经初窥门径：今天的先进驾驶辅助系统（ADAS）已经包括了紧急制动辅助、线控转向和防撞等功能。如果想实现在每一辆车上都配备这样的先进技术，相关系统必须先实现高性能、低成本和低功耗的目标。而这正是协同设计链生态系统擅长并且持续在优化的领域。这些核心工程理念是一个指南针，将在地图上为我们导航，引导我们最终实现自动驾驶。

汽车的开源开发

近期，雷诺正与 ARM 合作开放旗下 Twizy 车型的软件和硬件架构。开源开发可以加快新功能的研发速度并催生出不同的版本，这对 ARM 生态系统来说是非常激动人心的一步，汽车厂商可以与更多的半导体供应商展开合作。我们的合作伙伴不断挑战极限，实现了大量汽车技术应用案例——从最小的传感器到最高的计算能力，满足了功能丰富的车载信息娱乐系统（IVI）和 ADAS 的需求。ARM 与其合作伙伴将技术知识产权、工具应用和软件开发相结合，创造出具备可扩展性和安全性的未来汽车体验。

对汽车电子设备设计来说，现在也许是最关键的时刻。一个由数据和技术驱动的世界由此诞生。在这里，新的业务模式为用户带来全新的选择和体验。确实，随着汽车自动化的程度不断提高，相较于驾驶本身，未来的驾驶体验可能越来越注重舒适性、娱乐性以及车主希望的一些特定性能。例如，小型城市汽车配备的某些功能如果出现在家用车或 SUV 身上可能显得格格不入。使用多家供应商可以加快研发速度并带来更丰富的选择。

我们刚才举例说明了生态系统创新可以如何帮助汽车设计师尽早研发出完全自动驾驶的汽车。现在，我们来仔细研究一下 ARM 生态系统解决汽车两大关键领域 车载娱乐系统（IVI ）和 高级辅助驾驶系统（ADAS） 的方法。这两个领域也是自动驾驶能否成功实现的关键所在。

IVI 是连接汽车与外界的纽带

朱尼普研究公司(Juniper Research)最近发表了一项新的研究，标题为“M2M：2016-2021跨国企业、服务提供商和原始设备制造商的战略和机会”。研究得出的结论是，未来五年，联网汽车信息娱乐系统和远程信息系统的数据将占据所有 M2M（机器对机器）数据流量的 98%。

这对汽车厂商和 IVI 芯片制造商来说意味着诸多挑战，比如散热、面积和功耗方面的限制。这些挑战是因为需求更加多样化，需要为大尺寸屏幕供电、实现触感回馈、显示多个来源的多个应用等等。而移动设计领域数十年的经验此时就可以运用到汽车领域：ARM 的低功耗处理器， 结合big.LITTLE™ 技术，让制造商能够为 IVI 体验提供稳定的高性能。

由于 IVI 可以将用户与外界联系起来，因此通讯安全必须得到保障，应用和车载软件也必须及时更新。一个著名的案例是，黑客查理•米勒利用车载系统的一个安全漏洞侵入了一辆 Jeep，可见，数据安全有多么重要。行车安全也是一个问题，不少系统要考虑到驾驶员的安全问题，所以要满足 ASIL B 或更高的标准。

技术的选择同样重要，因为 IVI 应用程序包含 GPS 导航、广播、远程信息处理、视频播放等功能，而这些功能的计算需求各不相同。为每一项任务选择正确的处理器意味着减少散热，进而降低车上的冷却需求，在减轻车重和降低成本的同时提高可靠性。


无缝驾驶舱体验离不开综合运算（点击放大）

沿着地图前进，我们现在从驾驶舱内部切换到车身的外围来研究 ADAS。

ADAS 为整辆车分配情报

分析师们预测， 2016 年到 2025 年，普通轿车的车载计算能力将提高 100 倍，为 ADAS 和 IVI 功能提供更好的支持。 ADAS 需要综合车身密布的各类传感器发送的信息，将它们汇总到一个大型处理单元进行数据分析并作出实时决策，所以这个过程将会涉及海量的计算，雷达、激光雷达、超声波和摄像头这些传感器都是为了提升驾驶者的安全而设计的。

由于我们将驾驶员身份所要承担的安全责任转交给了汽车本身，因此，安全的操作在这里非常重要，ADAS 元件必须按照最高的安全标准来设计，其中不少都达到了 ASIL D 等级。


遍布车身各处的 ADAS 传感器提升驾驶者安全

多样化的功能意味着我们需要一套包罗万象的生态系统来实现各个领域的专业计算，让原始设备制造商能够为每一辆汽车作出最好的选择——无论是小型城市车、豪华轿车还是 SUV。主体元件必须尺寸紧凑而且高度集成，还必须能够抵抗来自外部和内部的干扰。如果你是利用汽车传感器来判断是否能够超车，那么你一定希望不会有黑客入侵它。

由于管理多个处理器会受到成本、功耗和散热方面的限制，所以ADAS与IVI在处理某一些任务的时候也有特定的需求，在 ARM 多样化低功耗技术和基于标准架构的综合生态系统支持下，无论什么车型或规格，原始设备制造商都可以满足特定需求并实现轻松集成。