下一代汽车半导体：通往L5级全自动驾驶的关键
重塑自动驾驶计算架构：更像移动数据中心而非轮上计算机
旧金山穿梭的无人驾驶Robotaxi，及今年售出新车超半数搭载高级驾驶辅助功能，展示自动驾驶技术进步。但专家称，实现L5级全自动驾驶（任何条件下任何地点自主驾驶），需要新一代半导体。
"汽车被视为轮上计算机已有一阵子，但实现完全自主，它们需要更像移动数据中心，"密歇根大学Mary Lou Dorf计算机科学与工程讲席教授Valeria Bertacco说，"为此，汽车行业需要新材料、架构、系统、制造工艺，打造更快、更便宜、更低功耗、更耐用的芯片。"
产学研合作与资金支持
密歇根大学研究人员与全球行业领导者合作重构AV计算系统。获密歇根州1000万美元支持Michigan Semiconductor Talent and Technology for Automotive Research（mstar）计划，合作方包括imec、KLA、密歇根经济发展公司、Washtenaw社区学院、通用汽车。
计算需求指数级增长
自动驾驶汽车所需计算随自主等级指数级增长。"这是约束嵌入式系统，"计算机科学与工程副教授Reetuparna Das说，"对更高效AI硬件需求众所周知。这是十亿美元级市场。"
神经形态芯片与脉冲神经网络
当今AV深度学习网络模型松散模仿生物大脑结构，但运行效率低得多。通过处理连续未过滤数据流工作。U-M研究人员开发模仿大脑行为而非结构的方法。键入对比度、运动、突发事件，如大脑和眼睛协作过滤聚焦注意力。
测试基于氧化钨忆阻器技术的更高效神经形态芯片和"脉冲神经网络"配套算法。"神经形态传感器不像传统相机捕捉帧，而是独立检测每个像素变化，"机械工程James R. Mellor工程讲席教授Wei Lu说。
Chiplet模块化架构
传统"片上系统"架构在单块硅上印刷所有组件，AV计算需求推至物理尺寸和复杂度极限。Chiplet方法涉及更小模块化组件，可在电路板上混合匹配构建更定制、耐用系统。U-M研究人员开发更稳健chiplet通信协议，可在行驶车辆中运行多年。"Chiplet通信不仅需稳健，还需能效和带宽高效，"电气与计算机工程Fawwaz T. Ulaby讲席教授Mike Flynn说，"我们致力于高速低功耗。"
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