从上游芯片、终端形态到商业模式 处于连锁变化中的汽车生态链
2018-6-7 来源:汽车电子应用
如今,摄像头、传感器、雷达、AI、算法、车载以太网等众多技术手段在汽车中交融,最终在这个百年的传统工业中,掀起连锁式的改变和颠覆——在汽车从柴油、机械迈向电动化、智能化的过程中,汽车产业链也随着发生深刻的连锁反应。

科幻小说家亚瑟•C•克拉克(Arthur C Clarke)的第三定律——“任何足够先进的技术都与魔术无法区分”发表于1962年。面对技术飞速发展更新的当下,这句话依然适用。在我们的祖先看来,现代人司空见惯的电力、互联网、飞机、电话等等,都看上去不可思议,如同魔法一般。而一项项简单的技术进步的叠加累积的结果是,给传统产业带来一连串革命性的改变。

真正引发颠覆的技术革新未必都是复杂魔幻的,更重要的可能在于其通用意义及经济的成本。比如电灯泡,作为比蜡烛或油灯更安全、更可控的人造光源,真正让它起到革命性作用的是其价格——在过去两个世纪里,照明成本下降了约400倍。另一个例子是纸,尽管古腾堡(Gutenberg)印刷机的发明从根本上降低了书写的成本,但是如果相应的书写表面(载体)的价格没有随之下降的话,它的影响力就非常有限。与纸莎草纸、羊皮纸或丝绸相比,纸最重要的特性之一是它的价格足够低。

由此看来,如今在百年历史的传统汽车工业中,类似的情况也在发生。比如越来越多被安装到车内的传感器。如今,摄像头、传感器、雷达、AI、算法、车载以太网等众多技术手段在汽车中交融,最终在这个百年的传统工业中,掀起连锁式的改变和颠覆——在汽车从柴油、机械迈向电动化、智能化的过程中,汽车产业链也随着发生深刻的连锁反应,从上游到下游,从产品设计层面到终端形态乃至市场运作的商业模式,无一不受影响。

从传感器开始

据法国权威市场分析机构 Yole Développement 的统计,智能驾驶主要通过摄像头(长距摄像头、环绕摄像头和立体摄像头)和雷达(超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达)实现感知的;当前最先进的智能汽车采用了 17 个传感器(仅指应用于自动驾驶功能),预计 2030 年将达到 29 个传感器。

这些数量众多的传感器,不断收集汽车内部以及周边环境的数据,让汽车拥有感知的能力。那么紧接着,对于海量数据的计算分析能力就成为智能汽车的关键能力。人工智能(AI)、算法等被引入车内,实时分析数据从而让汽车做出正确的决策。

世界正在史无前例的变化发展中,随着人工智能、物联网、传感器等技术的融合和进一步的发展,越来越多的设备、机器已经不需要人的干预,除了无人驾驶汽车,类似的场景包括无人零售、智能物流、无人机应用于农业、智能化生产等等,这些硬件需要处理非常庞大的信息、数据,做出迅速地处理,做出智慧的判断。

例如,当一辆无人驾驶汽车驶入智慧城市,它不可能询问云端如何避免冲撞事故,而是必须立即做出反应,自主做出判断。边缘端(终端)的计算力越来越重要。

国际数据公司(IDC)半导体研究部总监Michael Palma指出,随着传感器数量和种类激增,需要部署更多的计算资源用于实时数据处理,网络边缘也因此变得愈加智能。而AI的出现则加速了这一趋势。能够实现这种本地传感器数据处理的低功耗、小体积、低成本的半导体解决方案对于AI在各类网络边缘的应用至关重要。

莱迪思半导体亚太区资深事业发展经理陈英仁认为,从长远角度来看,AI正在让预测和推理越来越方便、广泛,并在产业上下游引发一系列连锁反应,从上游芯片、智能系统设计到下游终端产品形态都将发生改变。莱迪思半导体公司日前全新推出了一种结合模块化硬件套件、神经网络IP核、软件工具、参考设计和定制化设计服务的完整技术集合Lattice sensAI,提供经优化的解决方案,具有超低功耗(低于1mW-1W)、封装尺寸小(5.5-100 mm2)、接口灵活(MIPI® CSI-2、LVDS、GigE等)和批量价格低(约1-10美元)等优势,可加速实现更接近数据源的网络边缘计算。

事实上,已有行业专家提出,另一轮从集中式到分布式的系统架构转变的征兆已经开始显现。而低延迟要求、不断加剧的隐私问题和通信带宽限制将驱动网络边缘对智能化的需求。

与此同时,对车用芯片的需求预期也不断上升,这让众多芯片厂商也随之调整公司战略,将汽车视作其下一波成长的重要动力。在5月24日于上海举行的联华电子(UMC,下称“联电”)的技术论坛上,联华电子共同总经理简山杰就对包括汽车电子应用网在内的媒体表示,未来联电的营运方向会有所改变,不再像以往以追求先进制程技术开发为主,新方向是“创造获利为主,带给股东有好的回报率,同时不断追求特殊制程的技术开发”。联电预计,全球半导体市场将以5%-6%复合年增长率增长。关键驱动因素将是像5G、AI、智能汽车、物联网这样的新兴应用。其中,中国必将是半导体市场的最高增长区域,与全球市场相比,预计中国的增长将超过全球2倍。简山杰特别提到,在联电营收中除了3C以外,来自汽车与工业应用已将近贡献10%,尤其车用IC业务上每年的增长超过30%。

新形态新模式初见端倪

而在下游的产品端直至商业模式,一些变化也初见端倪。

今年年初,日产、奔驰、宝马、奥迪和沃尔沃纷纷推出了L2、L3级别的自动驾驶汽车,这些车装有传统汽车没有的外置摄像头、激光传感器、雷达和 GPS,但总体上其外观和传统汽车并无太大区别。不过到了L4 和 L5级别,汽车的外观的变化将会十分显著。比如,奔驰 2015 年发布的 F 015 概念车,方向盘可以直接滑入仪表中控台,以腾出更多“休息室”空间,劳斯莱斯 VISION NEXT 100 概念车甚至直接拿掉了方向盘。

福特也宣布将在2021 年将推出一款没有方向盘的汽车,其汽车设计副总裁 Moray Callum 表示:“自动驾驶正在改变整个汽车行业,我们将会打造出无需人类干预也能自动行驶的汽车。也许我们不能让自动驾驶汽车在撒哈拉沙漠自动驰骋,但只要是在有地理围栏的区域内,自动驾驶汽车都能安全自如地行驶。”

同时,由于L4 或 L5 自动驾驶汽车完全由电力驱动(电池或者氢能驱动),因为要保持足够的续航能力,电池板尺寸需要足够大,所以电动汽车的体型会更大。电池安装在车轮或者车下方,以保证车辆稳定。因此,要想汽车体型更大,就需要增加轴离,这样一来,就能创造更大的车内空间。不过,相比传统马达,电动马达更小,安装在汽车后部、前轴或轮内,因而未来可能也就不再需要巨大的引擎盖。此外,大尺寸的排气隔栏也将会被淘汰,因为电动汽车并不需要吸取空气冷却马达,特斯拉 Model 3 就是一个很好的例子。

除此之外,在商业运作上,一些新模式已经开始崭露头角。比如,汽车所有权的变化,从“拥有”变成“共享”。汽车的分时租赁模式已渐渐成为了一个炙手可热的风口。为了抓住这个机会,创业者、资本、主机厂都纷纷入局,想要趁风而上,提前抢占共享汽车这个万亿级的市场。Waymo、Uber、Cruise、滴滴、景弛等国内外公司都对这条赛道觊觎不小的野心。同时,很多传统车企在向智能网联化迈进的转型中,不少也都将宝押在共享汽车运营上,或者更确切地说,车企们正试图向服务运营和提供商转型。通用就已经宣布在 2019 年推出针对共享出行的自动驾驶车型。

尽管自动驾驶汽车普及之前,还有很长的路要走,同时尚有很多未解决的问题,比如网络安全、法律法规、商业成本等等,但是自第一个多米诺骨牌被推倒起,连锁效应就已然开始,且将逐步显现效应,推动整个行业发展。

 

 

 

(汽车电子应用网 干晔)

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