汽車電子技術(shù)發(fā)展成了啥樣？要怎么玩兒轉(zhuǎn)它？從先進的傳感器到人工智能，汽車正在快速成為的電子技術(shù)與產(chǎn)品的樂園……汽車應用領域已經(jīng)出現(xiàn)了一系列新技術(shù)，包括電力系統(tǒng)的改進、非常復雜的遠程信息處理，還有自動駕駛。今天的汽車有更多的電子產(chǎn)品。然而，隨著諸如駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）等功能成為標準配置，而不是昂貴的選項，更多的先進功能模塊將會進入尋常百姓家的汽車當中。
　　通過改進傳感器、處理器和內(nèi)存、軟件，甚至是需要實時集成的人機接口，使得一些變化正在悄然實現(xiàn)（見圖1）。下面介紹一些技術(shù)，以及他們與其它技術(shù)的關(guān)系如何使其在汽車應用環(huán)境中更為重要。

　　圖1. 需要多個重疊的傳感器來提供系統(tǒng)建立情境意識的信息，以實施安全的ADAS支持1、車用傳感器的進展
　　汽車應用受益于可以流式傳輸4K視頻的相機，與人工智能（AI）中的機器學習（ML）軟件一起，高清晰度攝像機正用于先進ADAS應用的障礙物和物體識別。這里，更高的分辨率是至關(guān)重要的，它也對備份相機有用。
　　多個攝像機組合使用可以用來提供汽車周圍的鳥瞰圖瑞薩電子的，例如R-Car開發(fā)套件將來自4個攝像機的視頻流編組成360度視圖（見圖2）。當在狹窄的地方停車或?qū)Ш綍r，這是非常有用的。更先進的ADAS系統(tǒng)突出了可能遇到的沖突的區(qū)域。

　　圖2.瑞薩的R-Car SoC能夠通過將來自4臺攝像機的視頻流編織在一起，在車輛周圍產(chǎn)生360度的鳥瞰圖近，有兩種量程傳感器呈現(xiàn)出顯顯著的改進，他們是LiDAR和相控陣雷達。這些都不是什么新技術(shù)，但小型化和成本降低的重大進步將影響這些系統(tǒng)的使用時間和地點。
　　例如，Innoviz （見圖3），LeddarTech，Quanergy和Velodyne是提供3D固態(tài)LiDAR系統(tǒng)的公司。這些系統(tǒng)適用于機器人等領域，這些系統(tǒng)越來越小，將有多個單元被隱藏在汽車周圍。

　　圖3. Innoviz只是提供3D LiDAR技術(shù)的許多廠商之一InnovizOne具有200米的深度優(yōu)于2厘米的范圍。它保持100度~25度的視場，0.1~0.1度的空間分辨率。該設備以超過6 Mpixels/s的3D分辨率提供25幀/秒。
　　相控陣雷達克服了LiDAR的許多局限性，允許它在雨雪中操作，否則可能會誤導光學系統(tǒng)。雷達可用于補償LiDAR和圖像系統(tǒng)。一些公司正在努力在這一領域提供技術(shù)。例如，德州儀器（TI）單芯片毫米波傳感器mmWave可處理傳感器和ADAS應用的76~81 GHz傳感器陣列。
　　所有這些技術(shù)都在多個領域得到了應用，從制造到安全，甚至是3D掃描和打印。
　　2、軟件進展
　　目前，AI和ML正在引起興起，因為它們能為ADAS帶來高效的圖像識別，這對于安全的自駕駕駛或增強的駕駛體驗至關(guān)重要。AI和ML的基礎技術(shù)基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）。
　　即使在汽車應用環(huán)境中，神經(jīng)網(wǎng)絡也不會取代常規(guī)的軟件應用，而只是解決一些較為困難的問題。結(jié)合新的硬件，他們也可以實現(xiàn)實時執(zhí)行，這在對安全性要求較高的應用程序（如自動駕駛）中是必需的。在這種情況下，多核處理器會發(fā)揮重要作用，但GPU能實現(xiàn)更好的工作效果（見圖4）。定制硬件，如專門的數(shù)字信號處理器（DSP）可以處理機器學習任務。

　　圖4. 來自Nvidia的Drive PX2是針對汽車應用的多核CPU/GPU解決方案這些解決方案的并行處理性能在設計中的多核和晶體管數(shù)增長方面表現(xiàn)良好，即使上級時鐘頻率達到峰值。與更傳統(tǒng)的處理器解決方案相比，定制的解決方案具有較低的功耗。

　　車載信息娛樂（IVI）系統(tǒng)的進步正在改變司機和乘客的可視化方式，以及如何將智能設備和基于云的應用程序連接到他們的車上。所有汽車制造商均提供基于蜂窩的Wi-Fi汽車熱點。更多的選擇需要更強大和開放的方法。在這方面，GENIVI聯(lián)盟促進了與操作系統(tǒng)無關(guān)的開放標準。
　　例如，Linux基金會的汽車級Linux（AGL）是已經(jīng)得到了廣泛廠商支持的IVI系統(tǒng)。豐田的2018款凱美瑞（見圖5）以及未來的豐田汽車將使用AGL 。