11月7日-8日,2024中国汽车软件大会在上海嘉定召开。杰发科技CTO李文雄发表演讲。
以下内容为现场发言实录:
各位领导,各位嘉宾,大家下午好!
我是来自杰发科技的李文雄,我今天给大家分享的是我们作为一个芯片公司对于舱驾一体这个浪潮下的一个思考和探索。今天是一个汽车软件的大会,我们这边是做汽车芯片的。也就是说,咱们谈了一下午软的了,我们来点硬的。
这个其实大家都应该比较清楚,我们在中国市场尤其是在最近几年,随着咱们智能驾驶技术的发展日趋成熟,然后我们的这种L2甚至L3在整个整车市场的渗透率是越来越高,大家可以看到从2023年我们从35.4%的一个渗透率,现在预期的话到2028年可以达到一个68%的渗透率,这个是相当相当高的比例,基本上就是说所有的车都会安装这种智能驾驶的这种辅助系统,这个是盖世的一个数据。另外这也是一个盖世的数据,咱们泊车这个系统的一个安装率。大家也可以看到,从2021年的11.9%上升到了2023年的16.65。另外很大的一个趋势,它的安装从最早的高端车、豪华车才有,现在已经下探到了10-15万的车,安装率也很高了。汽车的这个智能化或者说汽车的这种辅助驾驶、自动驾驶的这个发展对于芯片公司带来最大的一个挑战就是说它对于整个算力的要求是越来越高,在整个车里边大家可以看到MCU控制器由原来最早的单叠点的控制,到现在的区域控,它对于MCU的这个算力要求也高了。但是整个的系统来说,系统要最高的就是对座舱领域还有智驾领域。
大家可以看到上边的这个这是亿欧智库的数据,大家可以看到上边,智能座舱对于算力的需求基本上是2年基本上翻一番的。比如2019-2020年的时候,大概是30-60K DMPS的算力就够了。但是到了2020-2022年,基本上要到120。然后到了2022-2024年,基本上到250左右了,这个其实大家也可以看到可能很多人也比较熟悉的像8155、8295,这些基本上遵循的这个规律。
另外一个是智驾,智驾尤其咱们用到了AI的技术,里面对于AI加速器算力的需求越来越高,比如咱们的L2过去大概8TOPS就够了。但是现在做到L3的话,就是150-200TOPS才够。而到了L4-L5,基本上就要到400-500的样子才能够。这个算力的需求带来了一个好消息就是说我们市场的这种份额或者是市场的规模越来越大,比如咱们的座舱,基本上到2025年的时候它的市场规模就要到了204亿,而到了2025年我们的智驾到了640多亿,这两个加起来基本上就要有800多亿的市场空间了,对于我们这种芯片公司来说这是一个巨大的空间。
但是坏消息就是说我们前面有很大的一个拦路虎或者说竞争对手,对大算力的需求,造成了对于资金和技术能力的壁垒,就是从最简单的一个浅浅的护城河到现在的一个高强壁垒,基本上感觉现在国内的公司逾越过去的是越来越难。大家可以看到比如说我们做一个普通座舱的一个芯片,最早的时候比如IMX6大家那时候比较熟悉的,28纳米的,做一颗这样的芯片大概也就是花1-2个亿。但是到了后面,做7纳米芯片的时候,基本上差不多要12-15亿甚至更多的,当然这是一次流片,还不是中间要做一些改版,改版一次几个亿又进去了,所以这个其实对资金的要求、技术的要求都会很高,也就是说大家可以看到后面的市场格局的一个分布,高通、英伟达,(特斯拉咱就不算了,它是自己产自己用),基本上都是这种大的、强有力的、资金链充足的这种玩家占据了市场的主导地位。
但是目前看,我们大家作为整车的机构,都知道整车电子件架构慢慢从分布式的向集中式的发展,咱们这种座舱舱驾的这种产品形式也会在慢慢地向这种集中式的发展。这个集中式目前看主要的就是有这种3个形态,第一个就是行泊一体,第二个就是舱泊一体,第三个就是把舱行泊整个的完全地融合在一起。
行泊一体,这个主要就是由原来的做智驾的这个公司他们的一个发展路线。原来我做好了行车,后面为了拓展我的产品应用我做一个泊车,这样的话我可以充分地利用我的算法优势,充分地利用我的传感器,对于传感器的这种利用率很高。
舱泊一体是另外一个方向,舱泊就是说我原来是做座舱的,然后他们在座舱领域有很强的占有率,然后它希望也增加它座舱产品的价值,然后它就往泊车方面发展。这样一个好处就是它可以把座舱的这个芯片算力,剩余的这个算力充分地利用起来,而且给客户更好的一个体验,也就是主打性价比。
最后一个就是说整个的是舱驾融合,也就是说到了后面怎么样才能做到极致的性价比。因为如果我们是舱和驾分开的话,我要有2颗芯片、2套系统,最后这个性价比是不太合适的,所以最后大家走到了一个路径上,把舱驾形成一个系统,这个舱和驾的技术路线这么一个演进的。最开始的时候我是2个板子,这个因为它之间只能靠一个比如说以太网或者是CAN线这种简单的物理连接,这种数据量的传输交互是很有限的,所以就是说大家基本上还是各干各的。
到了后来又发展,就是做成了One Board,但是里边还是2颗芯片,智舱的芯片和智驾的芯片放在一起,放在一个板子上以后就可以用一些高速的接口,比如说PCIE,比如高速以太网,这样可以去做更大规模数据的交互,也就是说充分地利用两个芯片的算力或者片上的这些资源。
再后面就是发展到了,一个就是One Box、One Board、One Chip。也就是说,这样的话可以把整个的系统从最早的2个板子、2颗芯片变成了1个板子、1颗芯片。这样的话所有的这个功能都由1颗芯片来处理了,就充分节省了整个算力的资源还有板子的空间包括车内盒子的空间,甚至周边的一些线束、摄像头,这些周边的设备都可以节省一些。这样大大地降低整个智驾系统,应该叫舱行泊一体系统的这种成本。
这个是咱们整个就是说市场上的一些情况,前面我们就不看了,只看这个2024年,现在已经出现了One Chip的比如说这种架构。到2026年就会出现One Chip大规模的上市。
舱行泊一体可以带来很多很多的好处,比如成本的降低,整车装配时候工作量的降低,甚至节省一些个线束什么的,但是对于整个开发系统它带来了很大的挑战。第一个就是说咱们座舱系统最早做的时候,重点关注的就是人机交互,它对于车辆本身的信息不太关注的。对于智驾来说,它更关注的是车辆本身的信息还有车辆周边障碍物的信息以及环境的识别,甚至车辆的控制系统。所以这是两个完全不同的知识体系,它们融合起来的话是天然有一个壕沟的。
另外一个,信息安全和功能安全,这个是完全的需求也是不一样。对于座舱系统来说,它并不太关注,因为它的系统没有什么安全性的要求,因为一旦我的车机死机了或者是黑屏了,它并不会造成车辆这种灾难性的事故。但是对于智驾系统来说就不行,一旦我的智驾系统失去了功能,严重的话很可能造成的问题就是车毁人亡了。所以,对于功能安全和信息安全的要求也都是完全不同的。对于传统的车企,舱和驾是两个完全不同的部门,它们之间部门怎么去协调、怎么去融合,这是一个组织架构很大的挑战。另外一个就是对于我们软硬件架构设计的这种很大的一个挑战了,比如座舱关注的是视觉效果,我需要对于GPU、DPU的这种要求极其高,我需要3D动画,这种3D的这种效果甚至光影随行的效果。
但是对于智驾来说,它更关注的就是整个的实时性、可靠性、稳定性,所以它对CPU、NPU的要求、ISP的要求是很高的。另外软件的系统这边也是有很多多元化的,比如智驾系统大部分都是基于Linux的系统,智舱里面就更多了,五花八门的什么都有,比如安卓系统,安卓Auto,也有用Linux、QNX的,还有用RTOS的,甚至就是说苹果的CarPlay也有人用,五花八门的这种系统的怎么样把它去融合起来也是一个很大的挑战。
我就再讲一下对于舱驾一体这种高算力的需求,对于整个的我们这种芯片设计公司带来的一个很大的挑战,也就是说我们要解决的问题、还有怎么样去满足咱们客户的这个需求。最早的时候,我记得我可能是刚工作的时候我们做一颗汽车里的芯片,很简单就是一个CPU,做一个CPU然后一些接口就可以了。然后随着大家需求越来越多,我需要有一些3D效果了,然后我会加上GPU,后来对一些音响、显示的效果又多了,然后我又加上了比如VPU、DSP。到最后,我们就形成了最后的这个一个很错综复杂的这么一个网络的基本上各种各样的PU都出来了。现在底下这个大家可以看到,这是我们目前看到比较多的一个芯片的一个大概的功能架构,比如我有多核的CPU、我有多核的GPU,我有信息工程安全岛、有AI的加速器、有多核的MCU,甚至我有VPU、DSP等等这些功能,极其复杂。
但是这些功能的复杂、算力的要求越来越高,就造成了我们对于芯片的技术、生产工艺的要求也越来越高。所以现在我们大家也都看到我们慢慢地往7纳米、5纳米、3纳米走,但是这个造成的一个结果就是我需要的资金、需要的开发时间也越来越长。
怎么样去解决这个问题呢?因为后来整个芯片的在开发过程中大家就发现其实有一些个部分是不需要这种比较先进的工艺,比如我的接口我可能用28纳米就够了,我的CPU是需要3纳米、5纳米的,我可以把它做成各种各样不同的小积木,最后通过先进封装的方式把这些积木拼起来,这样我开发的周期、开发的成本会大大地降低,所以这就是从一个工艺的创新改成了一个封装的创新。
然后就是舱驾一体对于软件来说,最早的时候这个挑战是,我们很简单的,我们作为整车厂、作为Tier1、Tier2,职责是分清,大家清清楚楚地都知道自己要干什么。但是现在整个的软件一体化就带来了我们芯片公司也要对于车厂的算法的需求,对于整个适应算法的这种芯片,对于底层软件的需求这些都要去了解,也就是大家协同开发才能满足整车厂应用的需求。
下面我再简单介绍一下我们杰发科技,可能大家不是特别熟悉,杰发科技是国内最早做汽车芯片的公司之一。它成立于2013年,最早的时候来自于联发科MTK,后来是被收购,现在是四维图新的全资子公司。我们主要是两大产品线,第一个是SoC的产品线,早期主要是关注在座舱领域,现在往舱行泊一体方向发展。另外就是车规MCU领域,我们的MCU也分低端、中端和高端。高端的就是MCU可以用在域控或者区域控上。我们现在整体出货量达到了3亿颗,其中SoC芯片达8500万套片,MCU芯片出货量达到6000万颗,基本上95%的主机厂在国内的基本上都是我们的客户。
这个就是说我们在舱行泊一体的这种方向的一个探索,我们推出了一个8025AE的一个专门针对于中低端的这种高集成度、高稳定、高性价比的一个舱行泊一体的单芯片的解决方案,这个我们可以提供两方面的:一个是支持这种Parking,然后支持这种L2甚至L2+,还有NOP Lite的智驾,还有支持整个座舱完整的解决方案。这是我们整个的一个方案,我们现在已经有,把这个做成了一个完完整整的系统方案。目前在我们四维图新的整个NI in Car的这个项目已经实现了上车,并且效果还是不错,大家如果有兴趣的话可以到四维去看一看我们这个车的整个演示效果。这个是我们支持的,这颗8025AE芯片可以支持的一些功能,比如AR-HUD、Cluster、IVI+AVM、Parking还有L2+Driving。
最后一页就是说,刚才讲了很多的就是舱行泊一体的这种趋势,但是这个是不是以后一定是走到这个趋势上,就是说一定会是舱行泊一体完全融合起来,我的感觉是这句话,“天下大势,分久必合,合久必分”。也就是说从目前的状态看,L2、L3因为大家还是主要以人驾为主,所以就是说舱行泊合成一颗芯片这是一个比较好的解决方案,但是到了L4和L5,舱行泊是不是还是更好的一个解决方案?不一定了,因为那个时候人已经被解放出来了,被智驾系统解放出来了,他可以在车里面干一些自己比如娱乐、工作甚至我可以睡睡觉,这时候对于舱的需求更偏向于娱乐性,这个我们用一个比如AIPC的芯片或者计算机普通的芯片就可以解决整个舱的问题了。对于驾这方面它的要求会更高,所以可靠性、稳定性的要求会更高,功能安全等级也会要求更高,所以我感觉到后面这两个方向又会重新地再分开。这就是我对于整个舱行泊一体趋势的分享,谢谢大家!
(注:本文根据现场速记整理,未经演讲嘉宾审阅)