芯片在汽车的三大功能
一辆传统汽车上少则有40多种芯片，多则达到150多种。
按照功能划分，汽车芯片大致可以分为三类：第一类卖力算力和处理，比如用于自动驾驶感知和领悟的AI芯片，用于发动机/底盘/车身掌握的传统MCU；第二类卖力功率转换，如IGBT等功率器件；第三类是传感类芯片，用于自动驾驶各种雷达，以及气囊、胎压检测等等。
之前闹得沸沸扬扬的大众汽车芯片短缺事宜中，紧张缺的是运用于车身稳定ESP系统的MCU和用于发动机掌握的MCU，紧张由于8英寸的晶圆短缺造成的，而这两类芯片是传统汽车最根本也是必不可少的。
芯片四大分类从其余一个角度，按照运用类型，芯片又可以分为四大类：
CPU（Central Processing Unit），中心处理器，也称为微处理器MPU (Microprocessor Unit)，是一块集成度很高的芯片。
CPU紧张由掌握器、运算器和寄存器三个部分构成，寄存器用于寄存指令，掌握器卖力从寄存器中提取指令，并进行译码，译码后交给运算器进行打算和实行，终极打算结果再写回寄存器，CPU遵照冯诺依曼构架，按照串行顺序实行，善于于处理逻辑掌握。
如果对CPU进行优化和调度，发展出了GPU、DSP两类常用的芯片。
GPU（Graphics Processing Unit）， 也称为图像处理器，是一种由大量运算单元组成的并行打算构架，比较于CPU而言，GPU能同时处理多重并行的打算任务，十分有利于处理图像。
DSP（Digital Signal Processer） ，称为数字旗子暗记处理器，它和CPU和GPU有很多相似的地方，最大的差异在于采取了哈佛构造，而非冯诺依曼构造，使得DSP能即时快速处理数字旗子暗记，不强调人机交互，不须要通信接口。
如果将CPU再往上发展一个级别，可以得到MCU。
MCU（Micro Control Unit），微掌握器，也称为单片机。在CPU的根本上，增加了存储器RAM和ROM、计数器/定时器及I/O接口，将它们集成在一块硅片，构成了小而完善的微型打算机系统，形成“芯片级别的芯片”，这是传统汽车最为常用的芯片。
CPU、GPU、DSP都是通用的芯片，随着打算需求越来越专业化，如果须要知足某一专门的需求，可以采取定制的办法，设计和制造出专用集成电路ASIC（Application Specific Integrated Circuit） 。
ASIC是针对特定算法定制的芯片，可以实现更高效率和更低的能耗，但是一旦算法改变，芯片就无法利用，而且生产本钱也很高。
在ASIC中，现场可编程逻辑阵列FPGA（Field Programmable Gate Array），是比较盛行的设计办法之一。
FPGA的基本事理是在芯片内集成大量的数字电路基本门电路及存储器，用户可以通过添加配置文件来定义这些门电路与存储器之间的连线，这种添加不是一次性的，可重复编写定义，重复配置。
FPGA实质上是一种半定制电路，它既办理了定制电路的灵巧性差的问题，又战胜了通用芯片算力不敷、能耗过大。但其本身半定制办法，决定了FPGA的算力还有提升空间，即进一步发展成为完备定制化的人工智能芯片。
谷歌公司为了加快神经网络运算能力，专门研发出了张量处理器TPU（Tensor Processing Unit），实在质上是一款基于神经网络打算的专用ASIC芯片。
除了TPU以外，还有类似的神经网络处理器，如NPU（Neural Network Processing Unit）芯片等。
无论是TPU还是NPU，它们都是根据人工智能打算需求定制出来的专用芯片。
如果将CPU、GPU、DSP、NPU平分歧类型的芯片，外加上接口、储存等电子元件，可以组成片上系统SOC（System on Chip），形成“系统级别的芯片”。
SOC较MCU集成程度更高，功能更加繁芜，资源利用效率更高。
如下图汇总了不同类型芯片的分类以及集成度：
核心：自动驾驶域掌握器
目前汽车的电子电气构架逐步从大量MCU的分布式，向域掌握器集中式构架转变，域掌握器大致可以分为驾驶、座舱、网关三大模块。
而卖力自动驾驶的域掌握器是核心，实在质便是一块SOC级别的芯片。
该掌握器硬件上连接摄像头、激光雷达等传感器，还有车联网OBU、导航IMU等模块，以及车辆线控单元。紧张的浸染是卖力对传感器感知到的环境信息进行领悟、识别和分类处理，结合舆图定位对车辆行驶进行路径方案和决策，从而实现对汽车的精确掌握和自动驾驶。
该域掌握器由硬件、软件、接口三大部分组成。
硬件部分硬件部分由三大类型芯片组成：
第一部分，紧张用于环境感知和信息领悟，须要适应深度学习算法超大算力需求，一样平常采取GPU或是人工智能芯片TPU，处理承担大规模浮点数并行打算，包括了摄像头、激光雷达等识别、领悟、分类。
第二部分，紧张卖力逻辑运算和决策掌握，大多为ARM架构，类似于CPU，处理高精度浮点数串行打算。
第三部分，紧张卖力功能安全、冗余监控、车辆掌握，不哀求很高的算力，但是必须担保可靠性，知足ISO26262功能安全ASIL-D的哀求，一样平常采取MCU，目前用的较多的是Infineon的TC297或者TC397。
软件部分
常用的软件构架包括了操作系统、中间件及运用层AI算法三个层次。
运用层AI算法一样平常由车企自行研发，常用的AI根本算法基于深度学习，包括了卷积神经网络CNN、递归神经网络RNN、以及由RNN衍生出的是非时影象算法LSTM、双向神经网络BRNN等，如下图所示汽车人参考汇总。
中间件一样平常由域掌握器开拓商供应，类似于ROS，紧张包含一些接口驱动和对付操作系统的优化支配。
操作系统方面，QNX是目前车规级的最佳也是唯一选择，但是本钱很高用度，而Linux和Autoware比较开源，特殊是基于Linux的内核，借助其强大的根本生态，加之ROS的多年运用，目前很受欢迎。
接口自动驾驶的域掌握器接口比较多，有摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达传感器，用于定位的IMU，用于车联网的V2X模块，用户底盘线控。
摄像头的接口类型有MIPI SI-2、LVDS、GMSL、FPDLink等；激光雷达采取以太网Ethernet接口；毫米波雷达是传统CAN总线传输；超声波雷达采取LIN总线就够了；用于导航定位常见接口为RS232串口；车联网V2X模块采取Ethernet接口传输；线控常用CAN总线。
核心中的核心，人工智能芯片
目前市情上可供选择车规级AI芯片并不多，尤其是达到量产状态的，只有特斯拉、NVIDIA英伟达、英特尔的Mobileye。
海内的初创公司地平线推出了车规级的人工智能芯片，以及配套相应的算法。
而华为的野心更大，其MDC智能驾驶打算平台，包括了硬件上包括了自研的AI芯片，软件上包括了算法和鸿蒙操作系统，打造了自动驾驶域掌握器全栈办理方案。
回到题目，当前汽车芯片缺的是什么，短期看缺的是MCU，长期看缺的因此人工智能芯片为硬件、辅以操作系统和算法为内核的自动驾驶域掌握器。
以上内容节选自《一本书读懂无人驾驶》，有删减，估量2021中旬出版，祝愿大家Happy Niu Year，2021肯定牛！
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