自動駕駛芯片的研發(fā)難度主要體現(xiàn)在哪些方面?

自動駕駛芯片的研發(fā)難度主要體現(xiàn)在技術(shù)、設(shè)計、供應(yīng)等多個層面。技術(shù)上,多種主流 AI 芯片各有優(yōu)劣,芯片算力與軟件匹配復(fù)雜,且技術(shù)迭代壓力大。設(shè)計方面,要設(shè)計高性能芯片、實現(xiàn)新功能、完成驗證以及做好可測性設(shè)計和測試都頗具挑戰(zhàn)。供應(yīng)領(lǐng)域,格局集中、產(chǎn)能受限,認證壁壘高,代工依賴嚴重等難題突出,這些都加大了研發(fā)難度 。

先來看技術(shù)層面。主流AI芯片中,GPU雖有強大并行計算能力,卻管理控制弱、功耗高;FPGA可靈活配置但開發(fā)難度大、價格昂貴;ASIC雖性能強、成本低,可靈活性又不足。并且,芯片算力與軟件的有效匹配極為關(guān)鍵,僅靠堆疊算力無法滿足自動駕駛需求,內(nèi)存帶寬、實際運行頻率等諸多因素都會影響算力真實值。同時,技術(shù)迭代壓力如潮水般涌來,HDR、LFM等新技術(shù)的普及需求迫切,傳統(tǒng)低分辨率傳感器已難以適應(yīng)復(fù)雜路況與光照條件。

設(shè)計層面同樣困難重重。設(shè)計具有競爭力的高性能芯片并非易事,消費電子領(lǐng)域高性能芯片市場被少數(shù)巨頭占據(jù)就是例證。為芯片設(shè)計新功能,要在有限硬件資源下實現(xiàn)新架構(gòu)、提高性能,挑戰(zhàn)巨大。驗證環(huán)節(jié),保證功能復(fù)雜芯片覆蓋率達標壓力巨大,流片后調(diào)試工作也充滿艱辛??蓽y性設(shè)計和測試方面,超大規(guī)模芯片邏輯復(fù)雜,即便有EDA工具輔助,要達到高覆蓋率要求也絕非易事。

供應(yīng)領(lǐng)域的問題也不容忽視。全球芯片產(chǎn)能被少數(shù)巨頭壟斷,國產(chǎn)廠商認證工作推進緩慢,難以滿足市場需求。認證壁壘高,代工依賴嚴重,成本困境突出,供應(yīng)鏈區(qū)域化割裂等問題,讓自動駕駛芯片研發(fā)舉步維艱。

總之,自動駕駛芯片研發(fā)在技術(shù)、設(shè)計和供應(yīng)等多個層面的難題相互交織,猶如一張復(fù)雜的網(wǎng)。要突破這些困境,需要企業(yè)、科研機構(gòu)等多方攜手,不斷投入資源,提升技術(shù)實力,共同推動自動駕駛芯片技術(shù)的發(fā)展 。

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