在汽车电子中什么样的GPU才能走得更远

　　无论是新动力系统，车载信息娱乐系统，还是自动驾驶汽车，汽车技术都在以前所未有的速度迅猛发展。新的颠覆性技术和行业参与者正在向传统的汽车概念发起挑战。明天的驾驶体验将与今天大不相同。

　　目前在某些地区已经出现了自动驾驶汽车，预计到2030年，路面上四分之一的汽车将在一定程度上实现自动驾驶。未来的驾驶舱会有什么样的变化？汽车和驾驶员是怎么沟通的？ 驾驶员从驾驶责任中解脱出来，会给驾驶舱和信息娱乐系统的设计带来怎样的影响？

　　潜在的挑战

　　在2025年左右，汽车将实现完全的自动化，与今天的汽车相比会有很大的不同。它将在旅途中为乘客提供各种各样的功能：它可以成为办公室、起居室、休息场所和娱乐中心。汽车的设计将彻底颠覆当前的形式，没有方向盘和面向汽车内部的座椅。驾驶员无需看到汽车挡风玻璃外发生的一切事情。车窗会减少或消失，汽车将提供更多的私人空间。 尽管实现这些尚需时日，但一些主要趋势已经可以看到。

　　未来的汽车将装备大量的屏幕，这将对功能强大、功效高的GPU的需求大大增加，这些GPU可以处理海量像素，并支持增强现实（AR）、手势控制和先进的人机接口（HMI）。

　　有人建议，在下一代汽车中应当配备10个屏幕，提供高达72K的组合分辨率（通过多个4K分辨率屏幕）。 这包括当前已经开始部署在高端汽车中的平视显示器（HUD）。平视显示器通常投影到挡风玻璃上或具有无限深度的特定屏幕上，因此驾驶员无需像查看现在的传统仪表板那样重新调整视线，就可以在平视视野中看到信息。这些平视显示器将会变得更加丰富和复杂，基于挡风玻璃的分屏平视显示器分为乘客和驾驶员的部分，只有坐在驾驶员或乘客座位上的人才能看到其所对应的显示器。这一技术的核心是GPU技术，它不仅将图像展示到仪表板的屏幕上，而且还将它们展示在平视显示器上。

　　比如，注视跟踪这类的技术将与有驾驶员的汽车中的HUD结合，以将驾驶的相关信息显示在驾驶员视线的中心。凝视方向也可以用来判断驾驶员的注意力是否在道路上。如果驾驶员注意力不集中，通过 GPU上的算法可以进行计算并发出警示。

　　人机接口的重要性

　　随着自动驾驶从Level 1进展到Level 5，在控制需要传递给驾驶员的Level 2和Level 3中，HMI将变得越来越重要。此外，当汽车代替驾驶员采取动作时，需要给驾驶员发出通知，这样他们才不会被突如其来的操作吓到。

　　今天，人们与仪表板的互动在很大程度上是基于视觉的。而未来，语音交互、音频响应、振动警报、手势控制和预计的视觉警告将越来越多地被应用到平视显示器上。

　　在帮助用户适应自动驾驶汽车的新体验时，新的HMI将发挥重要的社会作用。在过渡期间，人们将不得不学会相信无人驾驶车辆。乘客应该随时了解车内发生的情况：为什么选择这条车道，周围有哪些车，哪条路很堵，路线是怎么计算的。 包含了图像和音频元素的精心设计的HMI将成为接受自动驾驶汽车的基础。人机界面应该通过自然的方式来显示汽车的决策过程，让乘客感觉更安全，更舒适。例如，汽车增强现实（AR）可以使用具有全息膜的组合玻璃，就像一个透镜，只反射特定波长。人们将透过挡风玻璃前面的组合玻璃看到投影视频或交互界面。

　　当然，挑战也会不断出现。例如，人们必须改掉过去先观察后视镜再进行操作的基本驾驶习惯。 而且研发人员还必须向人们证明HMI的新特点提供的体验比现在更好、更精确。

　　AR会给汽车带来哪些改变？

　　下一个十年AR将会给汽车带来什么？ AR是一种将虚拟世界对象放置在现实世界中的技术，通过图标、对象、信息等强化正在查看的内容。

　　有些公司已经将前屏用作AR HUD（抬头显示技术）的投影。 目前市场上有一些较小的不显眼的版本，但未来的版本有可能是包罗万象的。 AR视图在挡风玻璃上被分解成简化的驾驶员视图（仅向驾驶员提供关键信息，减少分心）。 在乘客侧，可以显示更丰富的内容，例如餐馆的位置、商店、最近的停车场和其他关注的信息。 AR HUD另外一个优点是可以通过车载摄像头以及投影到注视中心的关键驾驶信息来推断注视方向，以允许预期的头部移动量。

　　GPU为ADAS提供计算

　　随着迈向完全自主驾驶（Level 5），车内需要更多的驾驶辅助功能，包括紧急自动刹车、车道偏离警告、行人检测、驾驶员提醒、盲点检测、十字路口辅助等等。

　　先进的GPU是并行处理单元，可用于重复算法，如在ADAS的许多功能中使用的算法。 GPU的并行性和乘法/累加结构是实现卷积神经网络（CNN）完美解决方案。

　　CNN算法已经存在了30多年了，直到最近它们才为服务器群处理提供保护。 然而，随着SoC处理技术的进步、CNN算法效率的提高和GPU的进步，现在可以开始在网络边缘而不仅仅是在云端实现。

　　对于ADAS功能来说，任何需要某种程度的图像处理的功能，比如提取道路标志信息，都非常适合使用CNN来提高整体性能。 与标准的高端CPU相比，嵌入式高端PowerVR GPU提供的性能高20倍，而功耗更低。

　　最终，CNN在硬件方面将会加速，因为它们的功能已经被很好地理解，甚至已经是标准化的。 然而，在完全优化的解决方案出现之前，GPU计算可以支持新型神经网络和其他加速技术的原型化和部署。

　　为了提高安全性，硬件虚拟化可以被应用到汽车的各种应用程序和服务中。 PowerVR GPU是硬件虚拟化的，所以没有两个操作系统 /应用程序组合可以使用相同的内存空间。 这个核具有两级MMU（内存管理单元），以确保绝对符合这一基本要求。 如果出现下载恶意软件的情况，只有该容器（在安全管理程序上运行的操作系统 /应用程序）会崩溃。其他系统都不会受到影响，例如信息娱乐系统可能会崩溃，而在GPU上运行的ADAS系统和群集/ HUD部分不会受到影响。

　　展望未来

　　ImaginaTIon认为，必须提前看好自主驾驶市场的发展方向，并提前四到五年交付硅IP。 那么2018年设计的汽车将会在2023年出现在市场上。 而在2021年上市的汽车，现在基本上已经完成了硅片这个层面的设计了。所以Robotaxis今天使用的就是来自Intel，NVIDIA，Bosch，Renesas，TI等公司的芯片产品。

　　人类正在进入最激动人心的汽车设计革命时期。驾驶舱设计的变化是最关键的，随着向越来越高的自动驾驶水平迈进，这些革命终将实现。 为了在可接受的功耗范围内提供所需的丰富功能和ADAS，HMI及其各种组件会特别依赖于未来的高性能/低功耗GPU的处理能力。

　　ImaginaTIon Technologies拥有为全球五大汽车芯片供应商提供高端GPU的悠久历史，而这些厂商为全球知名汽车品牌提供基于PowerVR的解决方案。ImaginaTIon Technologies将充分利用这一竞争优势来实现自动驾驶的未来。