5G时代的汽车产业对IP有什么特殊要求,Imagination有话说

2019-05-31 14:44:58 来源:EEFOCUS
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随着物联网和通信技术的发展,汽车联网成为必然趋势,Gartner预测,到2020年全球将有6000万辆联网汽车,在接下来的四年内则将达到2.2亿辆。汽车联网?#20040;?#20247;离自动驾驶又近了一步,然而可靠性和安全性是自动驾驶技术普及的一大瓶颈。2019年被称为5G商用元年,全球多个国家开始大规模建设5G基站,这预示着5G商用就在眼前。那么,汽车电子技术在5G到来时将有哪些变化,厂商所面临的挑战和市场机遇有哪些?

 

针对以上问题,与非网以《汽车,因5G而改变》为主题,邀请Imagination Technologies汽车业务总监Bryce Johnston参与了本次讨论。

 


Imagination Technologies汽车业务总监Bryce Johnston


5G带来低延迟,推动自动驾驶快速演进
如果4G时代的主角是手机,那么5G时代的主角一定是汽车。5G技术的商用会给汽车本身及汽车产业带来哪些变革?Bryce Johnston认为,在考虑5G的推出时间和采用全自动驾驶模式汽车的数量之后,我们认为手机将继续成为5G的头号驱动力。那5G带来了什么呢?对汽车而言,关键的是低延迟。如果您正在云中进行数据处理,或者将关键信息发送到汽车,而汽车正是基于这些信息做出安全性至上的决策,那么可能实现的最低延迟才是最安全的选择。

 

汽车行业将从这种高带宽、低延迟和始终可用的网络中受益,以便实现向完全自主驾驶的车辆更快演进、可以提供给汽车的更多样化服务,以及从汽车和汽车传感器返回的用于分析和人工智能应用的大量数据。

 

虽然目前Imagination的Ensigma Connectivity连接产品部门还没有5G计划,但确实拥有一个802.11p射?#21040;?#20915;方案,这是一种?#20998;?#24050;经决定在中短期内采用的、跑在5G之上的车联网(V2X)通信WIFI标准。还有一个千兆以太网AVB交换机,且它已经通过了ISO26262 汽车安全完整性等级(ASIL)B级认证,这是行?#30340;?#31532;一个通过该认证的产品。

 

致力于硬件、安全至上的软件栈研发
在汽车迈向自动驾驶的过?#35752;校?#23433;全问题越来越受关注,对于联网汽车如果受到黑客攻击,后果不堪设想。关于汽车的安全性,Bryce Johnston表示,作为一家硅知识产权(Silicon IP)供应商,我们必须满足汽车的整体安全性需求。由车厂(OEM)衍生出的安全性计划需经由一级供应商(Tier-1)在交付其各种子系统之中加?#22312;故停?#25509;下来,芯片供应商则需提供具有相应安全性的产品,而硅知识产权供应商则必须提供合适的IP内核。

 

Bryce Johnston强调,我们正在做的就是致力于在硬件、安全至上的软件栈、可认证工具、认证支持文档中提供特定的安全性功能,并提供管理、文化和流程以支持完全可追溯的系统。所有这些都是在不同级别进行了足够的验证,以?#32321;?#20219;何问题(如永久或瞬态故障)都能被检测到,并通知主系统以在安全系统中对其进行更高级别的处理,或在故障运行模式下从本地恢?#30784;?/p>

 

5G部署尚在早期,自动驾驶达到L5还需等待
在没有5G的情况下可以实现Level 5级别自动驾驶,但5G肯定会让事情变得更简单,而且它将成为提供连接到网络的自动驾驶车辆(AV)驾驶解决方案的基本部分。面临的问题将是?#32321;?G网络的100%正常运行时间和可用性。为了在道路上同时拥有数以万计的汽车和卡车的城市环境中提供足够带宽,需要建设路边网络以?#32321;?#21487;用性和带宽。5G的技术和部署都还完全处于初级阶段,这与自动驾驶车辆市场一样。在大多数国家,需要五年或更长时间才能获得合理的5G覆盖率,这与在2025/26年左右实现自动驾驶车辆市场起飞的预期一致。

 

软件系统和硬件系统共同构成了自动驾驶汽车,未来软件问题将更?#21448;档?#37325;视。Bryce Johnston 表示,对于大多数物理传感器来说,仍然还有一些方案性改进需要完成,但主要的工作是?#26723;推?#25104;本,以将自动驾驶部署到所有?#27573;?#21644;类型的汽车上。在软件方面,自动驾驶车辆?#35272;?#20110;一系列高速运行的、复杂的算法。自动驾驶车辆中的代码行数将轻松地超过最新的空客A380或波音?#20301;?#23458;机中的代码行数。?#36865;猓?#36824;存在着更新问题(主要是通过远程更新)以及相同车辆之间潜在的软件更新差异问题。测试所有这些代码以?#32321;?#20854;满足严格的安全性并且被正?#36820;?#37096;署是一个巨大的问题。计算的关键领域之一是传感器融合,其中来自激光雷达、雷达、摄像机和其他传感器的信息被结合在一起,从而获得汽车在其环境中的情况、在?#27809;?#22659;中的其他主体可能对自动驾驶车辆的操作所产生的影响等信息。


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作者简介
郭云云
郭云云

与非网副主编,网名:咖啡不解困。在电子产业圈混迹8载,?#19981;短?#22823;咖讲产业故事,?#19981;短?#29275;人分析产业趋势,也?#19981;?#21457;表自己的“正理邪说?#20445;?#26102;刻保持对所见所得的思考。

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