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特斯拉“失控门”爆发,数据和芯片的锅?

文章来源: admin     时间: 2021-03-18

  

3月11日,美国底特律市,特斯拉Model Y又双叒叕撞上白色大卡车,车顶被削,现场十分惨烈。


看国内,近一个月,有记者采访全国各地近20位阅历严峻事端的特斯拉车主,发现事端大多类似:忽然加快,刹车失灵,车主重伤,不撞上强壮障碍物不泊车,更有的狂奔8公里之遥。特斯拉的回应不想也知:驾驭员一向踩加快踏板,并未刹车。这么先进的车,“黑匣子”数据一揭露不就结了?要么在那里扯皮,要么数据消失。一次两次也就算了,却是一而再再而三。

这些应该是“3.15”的事,咱们管不了。却是前不久一则“特斯拉5nm自动驾驭芯片将与三星协作开发”的音讯让人提问:不要说自动驾驭,现在用14nm“正常”行进都这样了!5nm莫非便是救命稻草?不是应战更大吗?

看看半导体职业一些头部公司高管对芯片和封装、体系和数据、牢靠与安全、ADAS和自动驾驭,特别是现场验证的评论,或许能够协助咱们悟出点什么。

5nm是一个不知道的国际

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国内关于特斯拉与三星的报导好像有误:“为其自动驾驭轿车的车载信息文娱或媒体操控单元开发一种5nm半导体。”

业界正在企图开发5nm轿车AI芯片,工艺改动、电搬迁、电磁搅扰、电力传输问题和检测的应战举目皆是。咱们曩昔从来没有把一个先进节点芯片放到轿车这样极点的环境中,是否真的了解前方“路况”以及怎样应对呢?

PDF Solutions先进解决方案副总裁Dennis Ciplickas说:“5nm芯片是一个全新的国际,咱们从未去过。获取、吸收和衔接全部数据都面临着应战。先进技能的要害实践上是要了解丢掉了哪些数据。例如,5nm的中心工序有三维的电彼此作用,你底子看不到物理检测。这是咱们一向寻求内联‘检测规划’的一个主要原因,为的是取得走漏的灵敏测量值,然后发现有或许转化为实践缺点的潜在缺点。要正确呼应,首要有必要知道缺点的存在,这意味着有必要创立新的数据。仅仅将数据作为制作进程的工件来养尊处优是不行的,需求区别数据。”

对轿车运用来说,先进封装也是新的东西。虽然多芯片模块现已存在了几十年,但其封装并不像咱们看到的传感器交融或一些7/5nm芯片那样。封装对牢靠性也有影响,这是有必要处理的另一层杂乱性。

yieldHUB事务开发司理Andre van de Geijn以为:“这取决于芯片用在轿车的哪个部分。假如用在文娱体系,能够运用与数百万部手机相同的组件,你能够信赖这些组件。假如你的手机故障率很高,能够换一个。许多公司说,这仅仅一个组件,我能够取出模块,放入一个新的模块来替换。这与轿车办理体系中的封装彻底不同。制作座椅前后移动按钮的公司会开宣布全新的技能,在这些按钮失效时能够替换。但假如是轿车办理单元,那就彻底不同了。”

proteanTecs轿车部分总司理Gal Carmel说:“先进封装增加了另一层杂乱性,由于它短少可见性,并且依赖于高密度架构,然后约束了冗余退路,而轿车体系需求冗余。此外,芯片的人工智能部分正在增加。它不只涉及到封装和先进节点,并且芯片架构是AI驱动的,并运用现场推理和练习来不断改进硬件架构。运用这个反响回路,就能够削减硬件冗余并优化杂乱性。”

OptimalPlus轿车事务部分副总裁兼总司理Uzi Baruch养尊处优:“封装确实增加了层次结构和拼装组件的杂乱性,需求在三个维度彼此相关。这自身就引入了数据的语义概念。它有多个向量,其间一个也是层次元素。它确实增加了杂乱性,由于一个组件不能看作一个独自的单元,有必要考虑组件的层次结构。假如你不这么做,你从剖析中得到的东西就会十分有限。可是,假如你做的对,就能够准确认位问题所在。”


软件是潜在的巨大风险

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图源 | The Drive

现在,整个职业都在讨论软件界说轿车,先进一点的轿车都用软件来操控某些功用,还有OTA。假如你更新了一个杂乱软件体系的一部分,就有或许影响到这个体系中的全部东西。假如你添加了许多软件,在硬件不支持的情况下,车辆功用就会下降,甚至会影响到路上的其他车辆。

Ciplickas说:“软件很有应战性,由于它不遵从任何物理规矩。硬件听起来很难,但它实践上遵从一些边界条件。有了软件,你能够改动全部,这或许会产生许多意想不到的结果。”是什么结果呢?

Carmel以为:“运用深度数据,咱们能够将硬件虚拟化,更好地感知软件操作的影响。经过这些虚拟化,你能够转向一种自适应软件模型,该模型针对车辆的ECU功用和现场退化进行定制。人工智能运用增加了芯片上AI的份额,以满意软件的需求。这将有助于削减冗余并保证优化功用。此外,实地揣度和练习将不断改进硬件和软件之间的彼此作用。”车辆中各体系,特别是传感器、雷达等的冗余关于安全至关重要,怎样优化确实是个逆坂走丸的工作。


最大应战是安全性

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图源 | ABC7 San Francisco

在规划方面,牢靠性和安全性密不可分。最大的应战是怎样在这些体系中树立安全机制?

Ciplickas以为:“安全性有许多方面,但一些用于优化牢靠性的技能和测验能够供给提高安全性的东西。例如,调试监视器或漂移和移位监视器能够检测某些类型的进犯,无论是在t = 0时检测到的,仍是在现场检测到的反常行为或漂移。这些监视器现已被用于体系运转和优化,两者之间有相关的基础设施,虽然它们的运用方法十分不同。”

Carmel说:“这是一个运用数据的时机,由于你供给的数据越有价值,芯片的签名就越好。终究,这些数据会协助你了解是否有反常。这对封闭有问题的车辆或许更为急迫。运用深度数据,你能够创立24/7车队可见性,并在问题产生时当即确认问题。”

现在,轿车体系中移动的数据量十分巨大,是否真的能够检测到一个十分细微的反常呢?

Carmel接着说:“根据通用芯片遥测的深层数据有助于深化了解实践芯片和体系的操作、功用、牢靠性裕度和功用退化。这种实在国际的数据并不依赖于触点的搬运,而是依赖于实地操作的输出。”

Ciplickas介绍说:“关于信号和噪声,业界已开宣布能够找到信号的技能。假如在加工晶圆或引线键合时调查设备上的传感器数据,就能得到的各式各样的信号。在这些信号中发现的反常有时是细小的光点。运用机器学习技能,在本来‘好’的噪声海洋中能够找到那些细小的斑驳。与其把它看作是一种制作晶圆的设备,不如把它看作是一个在现场运转的体系,了解这些细小的光点是有或许的。”

KLA战略协作先进总监Jay Rathert以为:“最大的应战不是看到缺点自身,而是了解哪些缺点是相关的,哪些或许成为潜在缺点。将规划和改进测验联系起来才价值。两者结合越严密,并具有一个迭代或协作、对齐的数据集,就越能更好地了解芯片上需求产生什么样的输入和输出。咱们需求架起规划与测验的桥梁,消除产品生命周期中存在的各种问题。”

运用上游数据了解下流信号是一种十分强壮的技能,它有助于猜测潜在的问题。

Baruch说:“人们往往倾向于研讨猜测模型,可是他们疏忽了这样一个现实:功用集——实践上对猜测事物的才能有很大奉献。它能够过滤噪声、发现什么重要什么不重要,以及任何问题的底子原因是什么。咱们常常运用左移形式。为防止难如登天,好的模型能够协助你发现什么是优先权问题,只需你决议从哪个视点来看即可。树立了这些模型,你就会猜测一些东西,你也需求一些人来修正那些模型中过错的特点。”


全自动驾驭轿车到来之前

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图源 | autonomous.ai/office/desks

ADAS和自动驾驭好像并不是一回事。进入彻底自动驾驭,有必要开端考虑体系之体系的协作。假如轿车运用不同代的芯片和软件,会产生什么呢?

Carmel说:“从ADAS到AV的根本含义是了解它们阅历了什么样的失利。终究,需求界说功用规模。每辆车都有自己的功用规模,由于它有不同的硬件,不同的软件,不同的等级。当你切当地知道怎样界说这个功用规模,并在牢靠性和安全性之间树立平衡时,你就能够操控车队了。运用深层数据,咱们能够界说每个模型和每个单元的独立功用,并勾勒出一个自动驾驭层次结构。”

National Instruments运送商场负责人Jeff Phillips指出:“环绕自动驾驭的要求、用例、希望和规范都与现在有很大改动,包含车辆的反响,以及当人的生命处于风险之中时,芯片是否能够做出决议。终究,咱们还要弄清楚怎样把体系整合在一起,然后从出产开端验证芯片的行为。最重要的是,咱们需求树立恰当的行为和自动驾驭功用,运用算法使轿车作出正确的决议。这傍边数据是要害。”

会不会有一天能够看到自动驾驭车辆出现在地舆围栏区域以外的当地,比如在高速公路上为其设置一条车道,在脱离高速公路时再由人来接收?

Geijn以为:“改进产品和组件并从中学习是需求时刻的。自动驾驭不是某一天敞开功用就能够完成的。在接下来的10年里,它会不断改进,直到真实具有一种你觉得舒适的东西,它能够做人类能做的80%或90%的工作。”

Carmel养尊处优:“让车辆逐步驶出地舆围栏区域的要害是掩盖规模和可扩展性。当在地舆围栏区域外运转时,牢靠性和可猜测性将保证能够遵从故障安全协议,这需求对ECU的操作才能和安全情况有肯定确实认性。这只能经过接连监测和非侵入式现场体系完整性验证来完成。”

Ciplickas弥补说:“这听起来像是一种十分天然的进化。从一个区域开端,根据学习体现杰出,然后不断扩大。这将给咱们带来许多的学习,然后完成下一等级的自动驾驭。”

Baruch以为:“在我国,从法规的视点看适当宽松,而欧洲国家远不是这样。彻底自动驾驭和彻底电气化是一个趋势堆叠,在向商场推出新车时,主机厂能够一起做许多工作。法规和罚款正在推进电气化,在这个方向动作很大,而制作全自动轿车并未火烧眉毛。”

写在最终

缺失的不是先进制程

咱们好像离拆开轿车方向盘还有很长的路要走。造车新势力现在短少的不是先进制程,而是车辆定型之前的各种安全验证。

丰田轿车2020年全球销量到达952万辆,排名榜首,特斯拉为49万辆,电动轿车老迈。假如前者也那样事端频发,真是太恐惧了。

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