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随着软件定义汽车的普及，汽车正在加速向智能化转型，特别是汽车架构带来的变化，影响着上游芯片供应商在芯片设计上的思路。
作为全球最大的半导体公司之一，恩智浦也面临着这一变化带来的挑战，并提出了相应的解决方案。近日，恩智浦半导体高管副总裁和CTOLars·雷格尔在与搜狐科技等媒体的交流中分享了恩智浦的汽车标准化平台和技术思维。
作为微电子领域的高级工程师，Lars见证了西门子、英飞凌、大陆等半导体公司的技术创新和产品迭代。他于2008年加入恩智浦，并于2018年底全面负责恩智浦的技术工作。
目前，恩智浦与德州仪器、英飞凌、意法半导体等在全球汽车半导体领域占据中心地位。去年，恩智浦的收入达132亿美元，其中来自汽车芯片的收入占了一半以上。恩智浦的股价也随着汽车电动化、智能化浪潮上涨超过500亿美元。
对汽车领域的高度依赖意味着，如果跟不上汽车领域的变革步伐，这些半导体厂商可能会在新一轮的技术和市场竞争中失去原有的优势地位。这就是为什么需要发生改变。
Lars首先谈到了自动驾驶，这是近年来人们热议的话题。 “2016 年，许多人想知道全自动驾驶汽车何时才能实现。有报道称，到2020年，自动驾驶汽车的保有量将达到1000万辆。然后2020年到来了，每个人都觉得自动驾驶汽车没有达到宣传的效果。如果是这样，2020 年将不是自动驾驶汽车元年。”
Lars解释说，自动驾驶汽车之所以没有那么快落地，是因为当时人们对人工智能和机器学习抱有很高的期望，但仅靠人工智能和机器学习实际上是不够的。
“简单地说，ChatGPT 是一个非常好的工具，例如用于撰写新闻稿，但您很快就会注意到，要正确使用此工具是有先决条件的 - 您必须是该特定领域的专家，才能知道如何使用这个工具好用吗？”Lars举了这个例子。
他认为，一级供应商、原始设备制造商和半导体公司需要更多地思考如何构建安全、高效的智能机器。 “简单地将人工智能添加到汽车中是不可行的。从马车到内燃机车，再突然升级到有轮子的IT系统，这条路太贵、太复杂、太快。”
Lars对此的建议是，我们应该走生物学的道路，即使是一小步，但我们应该不断进化。具体来说，他认为我们需要改变我们对机器的看法，从机器的架构开始。“首先是感知环境，然后连接云端获取更多信息，然后利用智能设备进行计算，然后传输到机器人的腿和手臂上，再加上信息安全和功能安全，以确保设备能够使用。Lars表示，机器人的架构与汽车运营的架构类似，包括连接、信息娱乐系统、动力总成、车身电子、汽车气候控制、驾驶员替代系统和大数据网关等多种功能。 。
“这看起来很简单，但从汽车制造的角度来看，没有两家整车厂使用相同的架构。有些是传统汽车，有些是更先进的汽车。即使在同一 OEM 内也有不同的型号和不同的代次。技术上，有些架构是特定领域的，有些架构是区域性的。”Lars表示，现在汽车底层架构有上百种，即使是同一个系列，入门级和高端车也会有很大差异。更复杂的过程。
为了解决此类问题，恩智浦推出了汽车标准化平台。 “我们将为这些行业主机厂和一级供应商提供架构构建模块。通过标准化的模块，我们可以帮助他们实现不同的架构。”
Lars表示，平台建设的概念对于汽车行业来说并不新鲜，但当今汽车95%的创新是通过电子或软件完成的，只有5%是通过机械完成的。这就是为什么有必要制造电子产品。和软件平台。
这就是为什么Lars希望恩智浦能够率先生产业界可以信赖的机器人。 “我不在乎它最终是什么样子，也不在乎它是否有轮子，但我认为它应该看起来像一个人形机器人。”
这必须满足三个条件：第一，必须有正确的架构；其次，要有可靠、稳定的系统来保证功能安全和信息安全；第三，它必须是可扩展的，以便客户可以用它来创建小型机器人。还可以创建大型且复杂的人形机器人。Lars表示：“如果我们能做到这一点，我相信我们可以制造出我们未来需要的机器人。”
“我不仅是一个疯狂的梦想追逐者，我们所有的技术现在都走上了正轨。”Lars认为，未来世界将变得更加可预测和自动化，从“按需时代”转变为“安排时间”时代。例如，可以提前安排叫出租车或通过手机订购披萨。以后，或者喝杯咖啡都可以提前安排好，无论是步行去厨房还是开车去。
此外，能源消耗问题也需要解决。据分析师预测，到2030年，全球将有750亿台智能互联设备，这将对芯片带来很高的需求。Lars表示，基于目前的能源消耗，750亿台电器消耗的能源是地球年能源产量的三倍，因此创新必须通过芯片和软件来实现。因此，Lars强调，如果我们想要实现一个可预测、自动化的世界，就必须解决能源消耗挑战，实现高智能和高能源效率。 “我们需要人工智能和机器学习，但同时我们需要提高它们的能源效率或选择正确的。”
对于当前的生成式AI，Lars对搜狐科技等媒体表示，恩智浦正在与很多AI公司合作，生成式AI可以在开发自己的工具和芯片方面发挥作用。同时，也有与云的连接和解决方案的使用，亚马逊云等云服务提供商有生成系统，用于智能机器人的开发。
“我认为我们的主要合作和研究仍然集中在自动化系统和智能边缘领域。首先，我们希望找到中低端市场最好的人工智能加速器。在高端领域，我们也与很多软硬件领域的客户合作。Lars透露，恩智浦采用5nm工艺的S32系列下一代旗舰汽车处理器即将推出。
“我们应该在哪些领域下功夫，在哪些领域与合作伙伴合作，公司内部必须清楚，否则很容易在人工智能这个热门领域迷失方向。”Lars提醒道。
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