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智能汽车如何走得更远?从车规级SoC的生命周期管理开始
未来,你梦想中的汽车是什么样的?也许它已经完全实现自动驾驶,让你能够在路上工作或看电影,它还能在到达目的地后自动寻找停车位充电。甚至你一声召唤,它就自动前往你所在的位置。
汽车正逐渐成为“车轮上的数据中心”,它需要能够监测汽车的“健康状况”,从而实现高效、安全、可靠的运转。电动汽车在全球范围内的发展十分迅速,其充电系统需要在各种环境和温度条件下为日益复杂的功能供电。此外汽车的信息娱乐系统也越来越复杂,开发者们需要解决问题成指数级增长,他们不仅需要解决充电系统在不同环境下的供电问题,还要正确判断汽车上的先进芯片是否工作正常,以及能否在未来几年内保持正常... 汽车的平均使用寿命现在可以达到15年以上,这些参数对于未来的大规模更新十分关键。
解决之道就在于芯片生命周期管理(SLM)。SLM让开发者得以在从测试制造到装车使用的多个阶段中监测汽车片上系统(SoC)。这些数据对OEM来说至关重要,因为只有掌握这些数据,OEM才能前瞻性地部署无线(OTA)更新来解决当前车辆的问题。此外,SLM还与下一代软件定义汽车息息相关,因为OEM需要收集数据来洞察和了解关键挑战,并确定需要在生产上做出哪些改变来应对这些挑战。
本文将介绍汽车芯片面临的最大技术挑战、相关的OEM困境,以及SLM如何协助应对这两类挑战,帮助开发者提升下一款软件定义汽车的续航里程,为汽车提供更多便捷功能,并让汽车更好地抵御信息安全威胁和软件安全威胁。
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汽车SoC面临的挑战
随着软件定义汽车中的集中式计算需求日益增加,为处理这类需求,新的车规级定制SoC必不可少。同时,汽车芯片变得越来越小、越来越复杂,由于这些新外形尺寸的物理特性,开发者更加需要了解芯片的性能。
整个行业都面临着设备和系统复杂性加速扩展而带来的新挑战,另外由于信息安全、软件安全和可靠性方面的需求不断增加,汽车芯片方面的挑战正变得日趋复杂。汽车芯片开发者主要面临以下四大挑战:
先进制程的加速采用:每当新的工艺节点出现时,晶体管密度都会随之不断增加。虽然这种密度增加为增添技术功能提供了巨大的机会,但也带来了新的挑战,例如制造工艺中会出现显著的差异性。除非可以使用传感器和监控设备来测量芯片的制程差异性,否则这一问题势必会增加设计工作量。现在,汽车公司正在探索利用Multi-Die系统来克服这一规模复杂性挑战。
Multi-Die系统的采用:在Multi-Die系统中,封装技术更加先进,开发者需要采用从堆叠裸片到2.5和3D封装等各种配置,将不同的裸片组合“键合”在一起。因此,必须能够追踪每个裸片的制程差异性,这一点至关重要。
系统复杂性:数据聚合涉及到网络安全性、老化、劣化以及功耗和计算吞吐量,这些都是由系统复杂性引发的问题。此外,未来的现场系统需要在整个生命周期内进行多次软件更新。如果管理不当,更新后的软件可能导致汽车功耗增加、使用寿命缩短,并对用户体验造成负面影响。
工作负载增加:最后,汽车芯片的工作负载是难以预测的,这就需要具备实时优化和应用多样性功能,进而可能导致挑战增加且需要考虑的问题增多。
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汽车OEM面临的挑战
无论是汽车芯片面临的技术挑战,还是更广泛层面上OEM面临的挑战,SLM解决方案都大有用武之地。在进行车辆设计以及确定如何解决车辆在使用寿命期间出现的各种问题时,OEM需要克服许多不同的障碍并考虑各种因素。
保修成本和车辆召回:系统越复杂,发生故障的几率就越高,同时也越难以及时解决。而车辆召回对OEM来说成本巨大。此外,它还会对供应链中断产生较大的影响,而且正如上面所述,还可能会导致更多的芯片短缺事件。
日益增加的网络安全挑战:随着越来越多的汽车采用OTA软件更新,新的漏洞随之出现;如果更新影响的是自动驾驶汽车,可能尤其令人担忧。考虑到这些新的因素,OEM越来越关注可靠性、安全性和网络安全。
电气/电子架构革新:随着电动动力总成系统、先进信息娱乐系统、ADAS/L3+等级自动驾驶等新功能的出现以及整体产品发布周期的缩短,区域架构正在发生改变。
上市时间缩短:随着全球各地的造车新势力不断涌入汽车领域,现有的OEM面临着巨大的压力,需要加快其传统的设计流程。此外,这种压力也对SoC的供应水平和成本、全球供货情况等产生了影响。
未来,电子设备将会是构成汽车的最重要部件,并将影响上述因素及其他因素,甚至直接影响驾驶员的安全。OEM不能再对芯片的内部情况一无所知,否则不仅会损失利润,还可能会错失跻身先进汽车制造商的机会。SLM是让开发者更全面地了解汽车内部情况的关键,同时它还支持车辆自行主动解决问题,从而实现“自我修复”。
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SLM如何帮助应对SoC和汽车OEM面临的挑战
简而言之,SLM解决方案有助于提高可见性和洞察能力,让开发者不仅可以针对下一代汽车微调SoC,还可以基于在整个生命周期内收集的所有数据来微调现有SoC的工作负载。可靠的SLM解决方案让开发者能够在设计过程的早期对问题进行监控,将数据传输到集中式数据库,在车辆的整个生命周期中进行数据分析,并在任何必要的时候采取战略性举措。最终,早期预警和准确的补救措施使硬件能够实现扩展,从而适应未来的更新。
SLM支持进行根本原因分析、预测性维护、老化和劣化警报,以及现场电压分析,从而为最终客户和OEM创造真正的价值。在预测性维护方面,芯片分析可以提供更精细的信息,帮助实现快速、准确的诊断。例如,当收到针对ASIL级芯片的极端温度警告时,可能需要客户采取行动、进行维修或安装OTA更新来做出补救,避免对关键系统造成长期损害,并避免大规模召回。
关于老化和劣化,可以参考新思科技芯片生命周期管理(SLM)系列假设用例。根据过去六个月针对该特定汽车SoC的监测数据,8月份生成了一个故障预测,其中裕度超过了新思科技专有路径裕度监测(PMM)IP所设置的阈值。最后,同一PMM在9月份发生故障。由此,OEM得到了该PMM发生裕度下降的时间线。PMM加上来自各种传感器和监控设备的任务分析数据,使得新思科技SLM系列中的技术能够提前预测即将发生的故障。
为汽车SoC部署SLM,能够直接帮助OEM节约成本、延长车辆使用寿命、提高可靠性和故障排除能力,提升车辆价值,甚至缓解汽车芯片的短缺问题。
汽车逐渐从成熟制程转向采用先进制程,使用场景正在变得愈加先进。用更小的芯片提供更复杂的功能是大势所趋,而SLM能够帮助开发者应对汽车升级过程中的所有这些挑战。此外,ISO 26262系列标准和ISO/SAE 21434中关于监控和分析要求的最新修订推出,预测性维护要求将变得越来越重要,SLM解决方案恰好可以满足预测性维护要求。
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