《汽車智能化報告》:算力時代
前言:
動力和電子架構(gòu)變遷為汽車走向智能化奠定了基礎(chǔ)。并且算力基座支撐智能化,智能化提升需求刺激算力投入。
作者 | 方文
圖片來源 | 網(wǎng) 絡(luò)
繼“馬力”之后,隨著汽車軟件定義的深入發(fā)展,“算力”也成為評價汽車的重要指標。2019 年特斯拉推出 HW3.0 芯片時,144TOP 算力冠絕行業(yè),隨后眾多廠商陸續(xù)推出了大算力平臺。車廠軍備競賽式的投入刺激了對智能座艙、自動駕駛軟硬件的需求,給產(chǎn)業(yè)帶來了機遇。
汽車給人類出行帶來巨大的便利,但是目前汽車也存在著安全性差、能耗高、污染嚴重等缺點。植根于汽車主要的缺點,未來汽車的發(fā)展方向至少將從三個方面展開:1)提高汽車行駛的安全性;2)節(jié)約能源;3)減少以至消除對生態(tài)環(huán)境的危害。
汽車的安全性包括車輛的可控制性以及撞擊保護,所涉及不僅是汽車底盤、整車等還包括道路和交通管理系統(tǒng)。第二、第三則與發(fā)動機緊密相關(guān)。
隨著電動技術(shù)、自動駕駛等新技術(shù)席卷整個行業(yè),傳統(tǒng)的分布式 E/E 架構(gòu)也受到挑戰(zhàn)。
傳統(tǒng)的 E/E 架構(gòu)受沖擊的背后是汽車行業(yè)里面掀起的兩股浪潮:第一股是插電式混合動力汽車與純電動汽車的出現(xiàn),三電系統(tǒng)的引入增加了 E/E 架構(gòu)的復(fù)雜度;
第二股是智能座艙和自動駕駛的出現(xiàn),OTA 升級需求、大量數(shù)據(jù)處理和信號傳輸?shù)男枨髮?E/E 架構(gòu)提出了挑戰(zhàn)。在此基礎(chǔ)之上,傳統(tǒng)的分布式 E/E 架構(gòu)有向域架構(gòu)、中央計算架構(gòu)等集中式架構(gòu)發(fā)展的趨勢。
汽車智能化包括整車控制、車身控制與車載信息。整車控制和車身控制方面,人工智能很難精準控制內(nèi)燃機,而電機可通過電流或者電壓實現(xiàn)精細調(diào)節(jié),另外控制油門剎車是自動駕駛基本功能,燃油車存在先天短板,可靠性、精準度、響應(yīng)度都是問題。
以下是《汽車智能化報告》部分內(nèi)容:
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部分內(nèi)容來源于:電動星球News;東興證券研究所《汽車智能化報告》
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