下一代汽车半导体：5 级无人驾驶汽车的关键
电子与传感器内幕
看看我们为明天的全自动驾驶汽车提供动力所需的下一代半导体。 （图片来源：研究人员）旧金山周围行驶的无人驾驶机器人出租车以及今年售出的一半以上新车都配备了先进的驾驶员辅助功能，这表明自动驾驶汽车技术已经取得了多么大的进步。但专家表示，为了实现 5 级自动驾驶汽车能够在任何条件下自动驾驶的承诺，我们需要新一代半导体。
玛丽·卢·多尔夫学院计算机科学与工程教授瓦莱里娅·贝尔塔科 (Valeria Bertacco) 表示：“汽车一度被视为带轮子的计算机，但为了实现完全自主，它们需要更像移动数据中心。” “为了实现这一飞跃，汽车行业将需要新的材料、架构、系统和制造工艺来制造更快、更便宜、更低功耗、更耐用的芯片。”
密歇根大学的研究人员正在与全球行业领导者合作，重新构想 AV 计算系统。这项工作得到了密歇根州向密歇根汽车研究半导体人才和技术 (mstar) 计划提供的 1000 万美元的支持，该计划还包括imec、KLA、密歇根经济发展公司、沃什特诺社区学院和通用汽车。
自动驾驶汽车需要巨大的计算能力，并且随着每个自主级别的增加而呈指数级增长。 “这是一个受限的嵌入式系统，”计算机科学与工程副教授 Reetuparna Das 说。 “对更高效的人工智能硬件的需求是众所周知的。这是一个价值数十亿美元的市场。”
去年，半导体行业代表参观了 Mcity 测试设施并展望了未来。 “很高兴看到人们齐心协力解决这些问题，”台湾台积电汽车业务开发部门负责人 Michael Sun 表示。 “我在这个领域工作了很长时间，我认为现在有很大的动力。”
当今自动驾驶汽车中的深度学习网络模型大致模仿了生物大脑的结构，但其运行效率却低得多。它们通过处理连续的未经过滤的数据流来工作。密歇根大学的研究人员正在开发一种模仿大脑行为而不是结构的方法。它关键在于对比度、运动和突发事件，就像我们的大脑和眼睛一起工作来过滤和集中我们的注意力一样。
他们正在测试一种更高效的处理器，称为神经形态芯片，基于氧化钨忆阻器技术和“尖峰神经网络”配套算法。 “神经形态传感器不像传统相机那样捕捉帧。相反，它们独立地检测每个像素的变化，”机械工程教授 James R. Mellor 卢伟说。
虽然传统的“片上系统”架构涉及将所有组件打印在一块硅片上，但自动驾驶汽车的计算需求在物理尺寸和复杂性方面突破了极限。小芯片方法涉及更小的模块化组件，这些组件可以在电路板上混合和匹配，以构建更定制、更耐用的系统。密歇根大学的研究人员正在开发一种更强大的小芯片通信协议，该协议可以在移动的车辆中运行数年。 Fawwaz T. Ulaby 学院电气与计算机工程教授 Mike Flynn 表示：“小芯片通信不仅需要稳健，而且还需要在能源和带宽方面高效。” “我们也在努力使其高速且低功耗。”
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