芝能智芯出品
汽车电子领域正处于一场技术革命的风口浪尖，计算和通信技术的进步成为推动这一变革的核心动力，智能驾驶、电气化以及汽车驾驶舱的智能化是三大主要支柱。
汽车企业在追求功能升级和用户体验提升的过程中，力求优化物料清单（BOM）并通过软件定义的功能实现灵活性和成本效益。
传感技术的多模态融合、从边缘到中央计算的连接需求，以及芯片设计中的高集成度趋势，正在重新定义汽车电子的架构。
Cadence最近做的《CadenceTECHTALK: Addressing Tomorrow’s Automotive Compute Needs with Cadence》，介绍数字信号处理器（DSP）、神经网络处理器（NPU）以及丰富的接口解决方案。
我们将从计算和通信的视角，深入探讨汽车电子的传感趋势与连接趋势，并分析这些技术如何助力汽车行业的未来。
Part 1
智能汽车传感趋势与解决方案
● 多模态传感技术的兴起
智能汽车已演变为一个高度复杂的传感平台，通常配备40个以上的传感器，包括摄像头、雷达、激光雷达，以及即将推出的热成像技术。
传感器根据应用场景和功能需求被划分为不同类型：
◎ 窄焦距、长距离传感器主要用于高速行驶时的前后碰撞预警；
◎ 中距离传感器适用于更详细的场景分析，如自动泊车或低速巡航；
◎ 短距离传感器则专注于侧面盲点检测和近距离物体识别。
每种传感器在性能上各有优劣，例如摄像头在光线充足时表现出色，但在低光或恶劣天气条件下可能失效，而雷达则在测距和速度检测方面具有优势，但分辨率较低。
通过多模态传感融合——例如视觉与雷达数据的结合——来提升物体检测的可靠性和准确性，已成为当前技术发展的核心方向。
● 在车内，传感技术同样扮演着至关重要的角色。
◎ 驾驶员监控系统（DMS）通过摄像头和雷达实时监测驾驶员的视线方向和头部姿势，以判断其注意力是否集中在道路上，从而确保驾驶安全。
◎ 乘员监控系统（OMS）则负责检测车内其他乘员的状态，例如是否系好安全带，或是否存在遗留儿童、宠物等潜在安全隐患。
◎ 此外，基于传感器的语音和手势控制技术也在逐步普及，通过减少驾驶员对物理按键或屏幕的操作，进一步降低分心驾驶的风险。
这些系统依赖于多样化的传感器输入和高性能的计算平台，凸显了传感技术与智能处理的深度融合。
● 传感数据的处理挑战与解决方案
传感数据的处理是一个多层次、高复杂度的过程，每个传感器流都需要经过特定的信号调节。例如，摄像头数据需要图像信号处理（ISP）来优化图像质量，雷达数据则需通过快速傅里叶变换（FFT）、波束形成和点云构建等步骤生成可用的环境信息。
激光雷达和热成像技术也有各自独特的处理管道。这些独立的信号处理步骤完成后，还需要将多个传感流进行融合，并在人工智能（AI）框架下进行分析，以实现更高精度的物体检测和场景理解。
Cadence Tensilica Vision和ConnX系列DSP专为视觉和雷达数据处理设计，能够高效完成信号调节和预处理任务。而Neo系列NPU内核则针对AI任务进行了优化，支持复杂的神经网络计算，用于目标识别、分类和决策支持。
这些硬件产品不仅性能卓越，还配备了丰富的软件开发工具包（SDK）和支持库，确保设计人员能够快速构建符合汽车工业功能安全标准（如ASIL B或ASIL D）的系统。
Part 2
连接趋势与解决方案
传统的分布式架构已难以满足高性能计算和低成本设计的需求，车企开始转向区域控制器和中央计算的集成架构。
希望通过多用途系统级芯片（SoC）统一边缘、区域和中央计算的功能，减少了硬件组件的数量，还通过软件定义的行为赋予系统更大的灵活性。例如，同一款SoC可以通过软件配置适应不同的车型或功能需求，从而降低开发成本并加速产品上市时间。
这种趋势对芯片设计提出了更高的要求，多用途SoC需要在单一封装内集成多种功能模块，包括多个传感器接口（如用于视频和雷达流的MIPI CSI-2）、DSP用于信号处理、GPU用于信息娱乐渲染、AI子系统用于智能分析、CPU集群用于多线程计算，以及支持多种通信协议的接口子系统。
这种高集成度的设计催生了Chiplet（小芯片）技术的广泛应用。Chiplet通过将不同功能的模块化芯片集成在一个封装内，既提升了性能，又优化了功耗和成本。
Cadence近期推出的参考芯片设计正是这一趋势的体现，为设计人员提供了可快速原型化和测试的平台，推动了Chiplet技术在汽车领域的落地。
● 连接技术的进步是汽车电子发展的另一大支柱。现代汽车需要支持多种通信协议，以满足从芯片间互联到车内网络再到车外通信的需求。
Cadence在接口解决方案领域处于行业领先地位，其产品组合包括PCIe（从Gen 3.1到Gen 7）、MIPI CSI-2、以太网（支持高达224Gbps的速率）、UCIe（用于Chiplet互联的最新标准），以及DDR、LPDDR、GDDR和HBM等高带宽内存接口。
这些技术为汽车SoC提供了强大的数据传输能力，确保了传感器数据、计算结果和控制指令的高效流通。
◎ MIPI CSI-2广泛用于连接摄像头和处理单元，支持高分辨率视频流的实时传输；
◎ PCIe则适用于高速点对点通信，如中央计算单元与存储系统之间的数据交换；
◎ 而以太网则成为车内网络的主干，连接区域控制器和外部云端，实现车辆的远程更新和数据共享，HBM等高带宽内存技术为AI计算提供了必要的存储支持，确保神经网络模型能够快速加载和运行。
小结
汽车电子的快速发展正在深刻改变汽车行业的格局，传感技术的多模态融合与智能处理能力显著提升了自动驾驶的安全性和可靠性，连接技术的突破则通过区域化和中央计算架构，以及Chiplet等创新设计，追求技术领先的同时有效控制成本，软件定义的功能进一步增强了系统的灵活性和可扩展性。
原文标题 : 设计智能汽车的AI芯片：传感器和连接器技术
