車東西
作者 ｜ Janson
編輯 ｜ 志豪

汽車行業(yè)對(duì)算力的渴望，似乎正在變得越來(lái)越強(qiáng)烈。

在數(shù)據(jù)中心里，性能可以通過(guò)更高功耗、更大規(guī)模和更強(qiáng)散熱來(lái)堆出來(lái)，但在車上，每一份算力都要被放進(jìn)更嚴(yán)苛的約束里。

它必須足夠安全、足夠?qū)崟r(shí)，同時(shí)還必須控制重量體積功耗和成本并服務(wù)于一套生命周期長(zhǎng)達(dá)15年以上的長(zhǎng)期演進(jìn)的軟件平臺(tái)。

這也是汽車AI芯片競(jìng)爭(zhēng)正在發(fā)生變化的原因，一顆芯片不僅要完成AI推理，還要和實(shí)時(shí)控制、音頻處理、網(wǎng)絡(luò)通信、安全機(jī)制一起工作。

畢竟，汽車不是一個(gè)單純追求峰值性能的場(chǎng)景，而是一個(gè)不斷要求系統(tǒng)平衡的工程現(xiàn)場(chǎng)。

在這樣的變化中，老牌芯片公司德州儀器被放到了一個(gè)值得關(guān)注的位置。

作為一家長(zhǎng)期圍繞嵌入式處理、實(shí)時(shí)控制、DSP和車規(guī)級(jí)器件構(gòu)建能力的企業(yè)，德州儀器也正在給出其自己的思考。

換句話說(shuō)，當(dāng)汽車芯片的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)從單一TOPS性能指標(biāo)，轉(zhuǎn)向安全、實(shí)時(shí)性、功耗、軟件工具鏈和系統(tǒng)可擴(kuò)展性時(shí)，TI過(guò)去積累的那些看似廣泛分散的能力，開始被重新組織進(jìn)同一個(gè)敘事里。

▲德州儀器處理器業(yè)務(wù)副總裁兼總經(jīng)理Roland Sperlich

日前，車東西開展了一場(chǎng)與德州儀器處理器業(yè)務(wù)副總裁兼總經(jīng)理Roland Sperlich的專訪。

在這場(chǎng)訪談中，Roland圍繞邊緣AI的爆發(fā)邏輯、汽車客戶對(duì)可擴(kuò)展平臺(tái)的需求，以及芯片廠商如何把算力轉(zhuǎn)化為可開發(fā)、可驗(yàn)證、可量產(chǎn)的系統(tǒng)能力，系統(tǒng)闡述了TI對(duì)汽車芯片競(jìng)爭(zhēng)新階段的判斷。

一、邊緣AI上車之后 汽車芯片進(jìn)入系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代

在Roland Sperlich看來(lái)，邊緣AI之所以在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)快速升溫，是技術(shù)成熟，與市場(chǎng)需求拉動(dòng)的共同結(jié)果。

一方面，邊緣側(cè)已經(jīng)具備了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析的技術(shù)條件；另一方面，汽車、工業(yè)等場(chǎng)景也確實(shí)需要更低延遲、更靠近現(xiàn)場(chǎng)的本地計(jì)算能力。

換句話說(shuō)，邊緣AI不是一個(gè)被“造出來(lái)”的概念，而是技術(shù)能力和應(yīng)用需求共同走到臨界點(diǎn)后的結(jié)果。

這種變化放到汽車行業(yè)里，意義會(huì)更復(fù)雜。

畢竟，汽車天然不是一個(gè)只看算力的場(chǎng)景，它既有攝像頭、雷達(dá)、麥克風(fēng)、加速度計(jì)等多類傳感器，也有大量需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的控制鏈路。

Roland在采訪中提到，邊緣AI面臨的挑戰(zhàn)并不是單純的“芯片算力”問(wèn)題，而是傳感器、SoC、軟件開發(fā)環(huán)境和算法部署流程共同構(gòu)成的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。

▲汽車智能化下半場(chǎng)傳感器無(wú)處不在

這也解釋了為什么汽車AI芯片的競(jìng)爭(zhēng)，正在從單一TOPS參數(shù)競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能力競(jìng)爭(zhēng)。

過(guò)去討論AI處理器時(shí)，市場(chǎng)很容易把注意力集中在AI引擎或峰值算力上；但在真實(shí)的汽車系統(tǒng)里，AI引擎只是其中一部分。

數(shù)據(jù)如何從傳感器進(jìn)入SoC，如何在片上完成預(yù)處理，如何調(diào)用DSP、加速器和不同內(nèi)核，如何在成本、功耗和性能之間取得平衡，都會(huì)決定一顆芯片最終能否被車企真正用起來(lái)。

因此，TI并不把自身差異化簡(jiǎn)單定義為“提供一個(gè)AI引擎”。

Roland提到，即便假設(shè)不同廠商的AI加速能力接近，差異也不會(huì)只來(lái)自AI引擎本身，還會(huì)來(lái)自處理器周邊能力，例如數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器、傳感器接口、外設(shè)I/O、顯示、USB等系統(tǒng)級(jí)能力。

這些能力看起來(lái)并不如TOPS數(shù)字直觀，卻直接影響客戶能否把芯片放進(jìn)真實(shí)系統(tǒng)中，并完成穩(wěn)定量產(chǎn)。

軟件和工具鏈則是另一個(gè)關(guān)鍵變量。

邊緣AI真正落地，不只是模型能不能跑起來(lái)，還包括客戶如何開發(fā)、部署和優(yōu)化模型。

▲Roland講述具體案例

對(duì)此，Roland舉了一個(gè)例子：如果客戶購(gòu)買了一顆40 TOPS的MPU，但實(shí)際部署后只使用了20 TOPS，那么芯片供應(yīng)商能否幫助客戶識(shí)別資源利用率，并進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)配置，就會(huì)變得非常重要。

對(duì)TI而言，工具鏈、軟件生態(tài)以及對(duì)ONNX等主流模型和開放生態(tài)模型的支持，都是讓AI算力真正被用起來(lái)的重要組成部分。

與此同時(shí)，汽車電子架構(gòu)本身也沒(méi)有統(tǒng)一答案。

有些車企希望在中央ECU集中處理數(shù)據(jù)，有些則希望在邊緣側(cè)先做預(yù)處理；有些客戶偏好集成式MPU，有些則選擇外置MPU。

Roland表示，TI不會(huì)替客戶預(yù)設(shè)某一種架構(gòu)是唯一正確路徑，而是通過(guò)從入門級(jí)MCU到高性能TDA器件的產(chǎn)品組合，以及相對(duì)通用的軟件和開發(fā)工具，支持客戶在不同系統(tǒng)架構(gòu)之間遷移和復(fù)用。

從這樣的邏輯中不難看出，當(dāng)下汽車芯片供應(yīng)商角色的變化。

過(guò)去，芯片公司更多是在某個(gè)功能點(diǎn)上提供器件，但在邊緣AI上車之后，一個(gè)能夠把傳感、計(jì)算、軟件、功耗、成本和安全要求組織在一起的系統(tǒng)基礎(chǔ)變得相當(dāng)重要。

對(duì)于TI來(lái)說(shuō)，真正的競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)也不再只是“有沒(méi)有AI算力”，而是能否幫助客戶把這些算力變成可開發(fā)、可驗(yàn)證、可量產(chǎn)的工程能力。

二、汽車芯片的第一原則 安全優(yōu)先

如果說(shuō)邊緣AI讓汽車芯片進(jìn)入智能系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代，那么在Roland Sperlich看來(lái)，這套系統(tǒng)能力的第一原則并不是算力，而是安全。

他在采訪中明確提到，對(duì)TI來(lái)說(shuō)，安全永遠(yuǎn)是第一優(yōu)先級(jí)，尤其是在ADAS等汽車應(yīng)用場(chǎng)景中。

畢竟，汽車不是普通消費(fèi)電子產(chǎn)品，一顆芯片一旦進(jìn)入關(guān)鍵系統(tǒng)，就必須面對(duì)功能安全、長(zhǎng)期可靠性和極端環(huán)境適應(yīng)性的多重要求。

更高等級(jí)的安全通常也意味著更多安全硬件和軟件機(jī)制，這會(huì)帶來(lái)成本、芯片面積和系統(tǒng)復(fù)雜度的增加，但TI并不認(rèn)為安全是可以被輕易壓縮甚至刪減的部分。

這也是汽車處理器和工業(yè)處理器之間最重要的差異之一。

Roland提到，汽車設(shè)備通常有更嚴(yán)格的安全認(rèn)證流程，也需要支持更寬的工作溫度范圍，能夠在高溫、低溫等復(fù)雜環(huán)境下長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。

相比之下，工業(yè)設(shè)備雖然同樣重視可靠性和安全，但應(yīng)用環(huán)境和市場(chǎng)節(jié)奏都與汽車不同。汽車市場(chǎng)更垂直、更新速度更快，也越來(lái)越接近消費(fèi)電子，這要求汽車芯片既要滿足嚴(yán)格安全標(biāo)準(zhǔn)，又要跟上快速迭代的功能需求。

這種“安全優(yōu)先”的邏輯，并不只存在于輔助駕駛等高算力場(chǎng)景，也正在滲透到更多傳統(tǒng)功能中。

車載音頻就是一個(gè)典型例子。過(guò)去，音頻系統(tǒng)更多被理解為體驗(yàn)功能，關(guān)注音質(zhì)、輸出功率和沉浸感。

但Roland在采訪中提到，高功率車載音頻也需要與安全功能結(jié)合。例如車輛在行駛過(guò)程中，如果系統(tǒng)檢測(cè)到救護(hù)車等外部環(huán)境音，可以自動(dòng)降低車內(nèi)音量，待風(fēng)險(xiǎn)解除后再恢復(fù)。

這意味著，音頻芯片承擔(dān)的角色正在擴(kuò)展。它不只是負(fù)責(zé)“把聲音做得更好”，也要參與車內(nèi)外聲音識(shí)別、降噪、個(gè)性化音區(qū)管理，以及與整車安全和交互系統(tǒng)的協(xié)同。

▲面向AM62x的嵌入式開發(fā)板

TI的AM275和AM62D處理器面向高質(zhì)量音頻處理，具備確定性的實(shí)時(shí)性能表現(xiàn)，可支持高端及車載音頻方案。隨著汽車電子電氣架構(gòu)向集中化、區(qū)域化演進(jìn)，音頻系統(tǒng)也在從單一功能升級(jí)走向系統(tǒng)級(jí)重構(gòu)。

同時(shí)，AVB技術(shù)正是這種趨勢(shì)下的重要支撐。通過(guò)音頻視頻橋接協(xié)議，車載音頻系統(tǒng)可以在提升帶寬和系統(tǒng)可擴(kuò)展性的同時(shí)，簡(jiǎn)化布線并降低整車成本。

對(duì)于車企來(lái)說(shuō)，這不僅是音頻架構(gòu)的變化，也是在區(qū)域架構(gòu)下重新組織數(shù)據(jù)傳輸、功能協(xié)同和成本結(jié)構(gòu)的一部分。

因此，音頻、感知、安全、功耗、成本和算力正在被放進(jìn)同一個(gè)系統(tǒng)框架中重新設(shè)計(jì)。

對(duì)汽車芯片供應(yīng)商來(lái)說(shuō)，真正的挑戰(zhàn)也不只是把某個(gè)單點(diǎn)功能做好，而是讓這些功能能夠在安全可靠的前提下協(xié)同工作，并最終進(jìn)入可量產(chǎn)的整車系統(tǒng)。

三、從實(shí)時(shí)控制到可擴(kuò)展AI TI要讓算力真正可用

在汽車AI芯片競(jìng)爭(zhēng)中，算力并非不重要，但Roland Sperlich更強(qiáng)調(diào)另一個(gè)關(guān)鍵詞——可擴(kuò)展性。

他的判斷是，TOPS到了一定量級(jí)后，并不需要無(wú)限追高。汽車不是云數(shù)據(jù)中心，車企真正關(guān)心的是在安全性、性價(jià)比和軟件開發(fā)成本之間取得平衡。

不同法規(guī)、不同市場(chǎng)、不同道路環(huán)境，以及不同客戶的軟件和算法能力，都會(huì)影響最終算力需求。

因此，芯片平臺(tái)不能只回答“最高能做到多少TOPS”，還要回答“能否覆蓋不同車型、不同功能等級(jí)，并讓軟件盡可能復(fù)用”。

這正是TDA5的產(chǎn)品邏輯。TDA5是一個(gè)可擴(kuò)展的高性能處理器系列，AI性能覆蓋從10 TOPS到最高1200 TOPS，用于應(yīng)對(duì)汽車對(duì)AI、功能安全和技術(shù)集成不斷增長(zhǎng)的需求。

Roland在采訪中也提到，TDA5系列中100 TOPS到400 TOPS產(chǎn)品具備引腳兼容性，客戶可以根據(jù)不同車型或功能需求，在不同算力平臺(tái)之間切換，同時(shí)盡可能保留既有軟件資產(chǎn)。

這種可擴(kuò)展性背后，對(duì)應(yīng)的是車企越來(lái)越高的軟件開發(fā)成本。

在汽車AI時(shí)代，每一次平臺(tái)切換都可能牽動(dòng)算法、工具鏈、驗(yàn)證流程和量產(chǎn)節(jié)奏。

如果一個(gè)平臺(tái)能夠支持從基礎(chǔ)功能到更高等級(jí)功能的平滑遷移，就意味著客戶可以在不同車型、不同價(jià)位和不同功能版本之間復(fù)用開發(fā)成果，降低重復(fù)投入。

▲汽車也是數(shù)字化產(chǎn)品

不過(guò)，汽車AI并不只是AI推理本身。Roland在談到實(shí)時(shí)控制時(shí)指出，很多系統(tǒng)架構(gòu)本質(zhì)上是在數(shù)據(jù)和控制pipeline和延遲之間做平衡。

以電機(jī)控制為例，真正的核心控制環(huán)路要求極低延遲，AI通常不直接處在這個(gè)環(huán)路里，而是在外部調(diào)整控制參數(shù)；控制任務(wù)仍然依賴實(shí)時(shí)控制引擎、Arm內(nèi)核、C2000系列或?qū)Ｓ眉铀倨鱽?lái)完成。

這也是TI長(zhǎng)期積累能夠發(fā)揮作用的地方。TI在嵌入式處理領(lǐng)域深耕近50年，產(chǎn)品組合覆蓋MCU、處理器、無(wú)線連接和基于雷達(dá)的設(shè)備，并支持工業(yè)/汽車級(jí)溫度范圍、功能安全和多樣化封裝選項(xiàng)。

在汽車系統(tǒng)中，AI計(jì)算、DSP信號(hào)處理、實(shí)時(shí)控制和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換并不是彼此割裂的模塊，而是需要在同一套系統(tǒng)架構(gòu)中協(xié)同工作。

同時(shí)，ADAS場(chǎng)景進(jìn)一步放大了這種系統(tǒng)復(fù)雜度。Roland提到，ADAS與傳統(tǒng)實(shí)時(shí)控制架構(gòu)不同，原因在于傳感器尤其是圖像傳感器會(huì)產(chǎn)生大量視覺數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要快速流式傳輸?shù)紻SP和各類加速器中，同時(shí)也要求加速器與DDR內(nèi)存之間具備足夠帶寬，才能支撐復(fù)雜信號(hào)處理。

而VDK則把TI的這套思路進(jìn)一步延伸到軟件開發(fā)階段。TDA5配套的虛擬開發(fā)套件VDK支持開發(fā)團(tuán)隊(duì)在芯片量產(chǎn)前啟動(dòng)軟件開發(fā)，實(shí)現(xiàn)軟硬件并行開發(fā)，從而縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。

Roland在采訪中進(jìn)一步解釋，VDK不僅能讓客戶提前驗(yàn)證軟件，也能讓TI在硬件正式發(fā)布前獲得客戶反饋，提前優(yōu)化SDK，甚至發(fā)現(xiàn)潛在硬件瓶頸。

更重要的是，VDK可以把驗(yàn)證場(chǎng)景做得更前置、更并行。Roland提到，VDK可以部署在云端，同時(shí)運(yùn)行多個(gè)實(shí)例，模擬不同ECU、不同天氣、不同地區(qū)道路條件，也可以導(dǎo)入真實(shí)攝像頭數(shù)據(jù)測(cè)試算法表現(xiàn)，甚至用于構(gòu)建整車數(shù)字孿生。

對(duì)車企來(lái)說(shuō)，這意味著軟件開發(fā)不必完全等待硬件到位，驗(yàn)證工作也不必局限在線下單一環(huán)境中完成。

因此，TI在汽車芯片中的角色并不只是交付處理器本身了。

圍繞TDA5和VDK，它試圖解決的是更靠近車企工程現(xiàn)場(chǎng)的問(wèn)題，如何讓算力覆蓋不同需求，如何讓軟件跨平臺(tái)復(fù)用，如何讓開發(fā)和驗(yàn)證更早開始，如何讓AI能力最終進(jìn)入可量產(chǎn)的汽車系統(tǒng)。

結(jié)語(yǔ)：TI押注長(zhǎng)期系統(tǒng)能力的復(fù)利

汽車AI時(shí)代，芯片廠商的角色正在變化。

過(guò)去客戶購(gòu)買的是一顆芯片，現(xiàn)在客戶需要的是一個(gè)能夠支撐多年軟件演進(jìn)、安全驗(yàn)證和平臺(tái)擴(kuò)展的系統(tǒng)基礎(chǔ)。

對(duì)TI來(lái)說(shuō)，提供彈性算力，讓每一份算力都能在安全、實(shí)時(shí)和可驗(yàn)證的系統(tǒng)中真正發(fā)揮作用可能，才是一個(gè)共贏的解決方案。