如今的現(xiàn)代汽車配備了比以往更多的半導體，包括作為人類感官延伸的多模態(tài)傳感器。多模態(tài)傳感用于檢測車輛環(huán)境、識別潛在風險、觸發(fā)警報甚至啟動制動和轉向干預，以降低發(fā)生碰撞或事故的風險并提高道路安全性。

　　高級駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 技術是實現(xiàn)業(yè)界所期盼的“不會撞車的汽車”愿景的關鍵。實現(xiàn)這一愿景并非易事：汽車需要大量半導體和軟件創(chuàng)新，但在大眾市場汽車中實現(xiàn)這些功能將具有成本效益。

　　全球法規(guī)、新車驗收計劃和日益增強的消費者意識對于推動汽車制造商迅速采用 ADAS 技術至關重要。盡管歐洲經常引領汽車安全法規(guī)，但美國運輸部國家公路交通安全管理局 (NHTSA )最近提出的一項標準采用了全球法規(guī)的要素并進一步擴展了這一標準。

　　2024 年 4 月，NHTSA 最終確定了一項新的聯(lián)邦機動車安全標準，該標準將從 2029 年 9 月開始在所有乘用車和輕型卡車上實施自動緊急制動 (AEB)，包括行人 AEB，其中包括全球首創(chuàng)的夜間測試。NHTSA 預計，這項新標準每年將挽救至少 360 人的生命，并防止至少 24,000 起道路交通事故受傷。

　　ADAS 中的傳感器：了解其功能

　　ADAS 用例(例如 AEB、車道保持輔助 (LKA) 和其他應用)依賴多種傳感器模式來收集有關車輛外部和內部環(huán)境的數(shù)據(jù)。必須處理這些數(shù)據(jù)以促進快速決策并可能啟動自動安全響應操作，例如制動、轉向或駕駛員警報。

　　傳感模式(包括計算機視覺、雷達、激光雷達和超聲波)使車輛能夠感知周圍環(huán)境。然而，沒有任何一種模式或傳感器可以提供車輛以最高安全程度運行所需的所有環(huán)境信息。

　　攝像頭傳感器模仿人類視覺，是物體檢測和識別的理想選擇。LiDAR以其卓越的低光性能補充了攝像頭傳感器，并可以提供更高的深度精度和瞬時物體速度信息(在相干 LiDAR 檢測的情況下)。攝像頭傳感器和 LiDAR 的不足之處(也是雷達的優(yōu)勢)在于雷達對不利的照明和天氣條件(例如大雨、大霧和光線不足)不敏感。

　　鑒于每種模式的不同優(yōu)點和缺點，傳感器融合(結合來自不同傳感器模式的信息)對于增強感知和決策至關重要。

　　不同的傳感架構支持傳感器融合

　　麥肯錫預計，汽車電氣和電子 (E/E) 架構將繼續(xù)變得更加集中和整合。但是，雖然整合電子控制單元 (ECU) 是降低復雜性、成本和重量的可取和必要措施，但集中化可能不是所有車輛類別 ADAS 傳感的最佳架構方法。

　　在中央計算 E/E 架構中，原始傳感器數(shù)據(jù)從車輛邊緣傳輸并由中央片上系統(tǒng) (SoC) 處理器處理。這種方法非常適合那些不應對傳統(tǒng)車輛架構挑戰(zhàn)或只需支持少量純電動平臺的 OEM。然而，集中式計算也帶來了重大的技術和商業(yè)障礙，使其不適合主流部署。

　　將原始傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒胗嬎?SoC 需要高傳輸帶寬以及昂貴且繁重的布線，尤其是考慮到現(xiàn)代車輛可能擁有近 30 個 ADAS 傳感器，包括多個高分辨率攝像頭。此外，中央計算 SoC 本身現(xiàn)在必須支持非常高的數(shù)據(jù)處理能力。

　　這些因素都會導致大量功耗，從而迫使 OEM 解決與熱管理(可能需要液體冷卻)、布線和成本相關的問題。對于電動汽車而言，這種增加的功耗和重量會導致不必要的電池消耗和續(xù)航里程縮短，而這已經是消費者最關心的問題。

　　相反，分布式智能架構為需要支持多種車輛類別和平臺的 OEM 提供了可擴展的替代解決方案。在分布式智能架構中，一些傳感器數(shù)據(jù)在傳感器邊緣或附近進行分析(例如在區(qū)域控制器中)，從而減少了必須傳送到下游域控制器或中央計算處理器的原始傳感器數(shù)據(jù)的數(shù)量和速度。

　　這反過來又有助于克服整體系統(tǒng)設計問題，包括熱和功率集成以及解決方案成本。在傳感器邊緣執(zhí)行多少處理是每個汽車制造商的權衡，取決于他們的可擴展性需求、跨車型和目標價格點的傳感器可選性以及他們采用的傳感器感知方法。然而，分布式智能架構可以獨特地實現(xiàn)這種架構可擴展性。

　　分布式 E/E 架構是汽車行業(yè)的未來發(fā)展方向

　　雖然沒有一種萬能的解決方案能夠實現(xiàn)“防撞汽車”的愿景，但 OEM 可以依靠創(chuàng)新的半導體解決方案來快速改進 ADAS 技術，在邊緣提供更快、更高效的處理，并最終提高駕駛員和道路的安全。

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