0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

高通自动驾驶靠软件开发革新力压英伟达自动驾驶芯片

佐思汽车研究 来源:佐思汽车研究 2024-02-20 13:50 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

抛开价格不谈,英伟达自动驾驶芯片毫无疑问是最强的,设计范围在2019年底确定的Orin至今仍是量产最强的自动驾驶芯片,但除了奔驰外的欧美大厂更倾向于选择高通平台,这是因为高通的新软件开发体系更符合欧美大厂的需求,直白讲就是软件研发成本更低,周期更短,从以前的数年变为数周乃至数天。这就是高通和亚马逊AWS联合的CI/CD软件开发体系。软件越复杂,这种开发体系效率提升越明显。

传统汽车软件开发的V模式

13842e8c-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:KPIT

传统汽车软件开发的V模式,软件开发遵循僵化、迟钝的瀑布法,并使用高度离散的工具链。开发过程被分割为不同的阶段,只有前一个阶段结束,后一个阶段才会开始。许多开发过程都需要手动完成。从工具链的一个部分切换到下一个部分也是如此。采用这种方法,即使很微小的软件版本升级都需要耗时六到八个月。每换一个车型或一个SoC芯片,所有的工作都需要重复一遍,且软件上车后,基本就算完成了软件开发工作。

传统的瀑布式,分离软件开发体系

139bd1fe-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:EY

软件定义汽车如果采用这种传统方法,会带来天价开发费用和超过数年的开发周期,因此汽车行业借鉴IT行业的经验,导入了CI/CD,CI即Continuous Integration,CD即Continuous Deployment或Continuous Delivery,持续集成/持续部署(交付),高通和AWS合作最早将CI/CD代入汽车工业,应用得最为熟练。智能驾驶领域,软件异常复杂,需要大量的仿真测试,又牵涉到持续更新,还是数据驱动型,是CI/CD的最佳应用领域,反过来,智能驾驶领域必须用CI/CD,否则开发周期和成本都会很高。

软件定义汽车的标准化软件开发平台,即软件工厂架构

13a7f4ac-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:EY

当然不仅是智能驾驶领域,整个汽车软件领域都能推广CI/CD。

13b34dfc-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:CY

持续集成(CI)是指频繁地(每天至少一次)将代码集成到主干,其好处主要有:快速发现错误;每完成一点更新就集成到主干,可以快速发现、定位错误;防止分支大幅偏离主干。如果不是经常集成,主干又在不断更新,会导致以后集成的难度变大,甚至难以集成。

软件开发教父Martin Fowler说过:“持续集成并不能消除Bug,而是让它们非常容易被发现和改正。”持续集成(CI)开发人员将会频繁地向主干提交代码,这些新提交的代码在最终合并到主干前,需要经过自动化集成、静态代码解析和自动化测试流进行验证,目标是快速确认开发人员新提交的变更是正确且适合在代码库中进一步使用的,有助于降低总体构建成本,并在开发周期的早期发现缺陷。

CI持续集成架构

13c1a424-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:网络

在持续集成(CI)方法中,软件将实现自动化编译,软件开发的各个步骤都将包含在 “CI链” 中,因为一个环节的输出将成为下一个环节的输入。持续部署(CD)是指在车辆上市后自动部署新的软件版本。CI/CD以及持续测试(CT),现在都可以在汽车上实现,但在汽车行业,测试新的高级应用程序会造成独特的难题,原因是测试需要在实体车辆上或者在测试台上的复杂模拟环境中进行。例如,想象一下对特定软件进行测试有多复杂,该软件需要分析来自多个雷达和摄像头的输入信息,以便自主执行操控,如超过公路上慢速行驶的汽车,或者在车辆、行人及其它障碍物遍布的复杂城市环境中进行导航。

持续测试

13cc1fee-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:Aptiv

理想的方法是通过基于云的集中化平台,使开发人员能够在位于世界任何测试中心的相关测试台上执行任何测试,从而消除开发和测试过程中的瓶颈。这些测试可以安排软件在环(SIL)、硬件在环(HIL)甚至车辆在环(VIL),以便进行更真实的测试。此方法可以利用全球资源,达到处理当今艰巨挑战所需的规模。

CI/CD的无穷循环

13d00334-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:MathWorks

CI/CD的具体执行就是DevOps

13da87f0-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:AWS

高通与AWS联合的云开发平台正是基于CI/CD的理念

13ed29dc-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:AWS

AWS基于云的自动驾驶数据驱动开发流程

14094f5e-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:AWS

AWS原生云汽车软件开发

1414638a-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:AWS

CI/CD环,省略很多目标搭建和基础测试

141f1c4e-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:AWS

高通数字底盘与软件定义汽车架构

142fe5ba-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:高通

云端的Digital Twin基本上可等同于物理SoC芯片,也有叫虚拟VECU,将SoC完全抽象化。当然英伟达也有Digital Twin,不过那是针对AI领域的,英伟达也有云端仿真测试,即NVIDIA DRIVE Sim,不过那主要还是依靠Omniverse的仿真,不是VECU。Omniverse主要瞄准游戏开发和工业AI领域,与VECU差别很大,顺便一提digital twin最早还是英伟达提出来的。

143e7f58-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:新思科技

144a3618-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:MathWorks

SiL软件在环环节必备VECU,当然这需要SoC芯片厂家配合,做中央计算软件定义汽车必备最高的4级虚拟ECU,即全二进制虚拟ECU,实际上这样需要ARM这样的内核架构供应商协助。

1457a046-cfa7-11ee-a297-92fbcf53809c.png

图片来源:TATA

高通自5G网络部署时期对DevOps已经具备非常深厚的基础,基本上高通把那一套搬到了汽车领域,而芯片从一开始就考虑原生云开发,就考虑了和AWS合作,这是高通足以抗衡英伟达的原因。不过在中国,软件开发人力资源充沛,软件开发成本低,且大多是全新开发项目,让基于原生云和CI/CD(DevOps)的软件开发优势不明显,但对老牌欧美厂家和大型Tier1来说,原生云和CI/CD(DevOps)的软件开发几乎是必备的,大众、宝马、奥迪、通用、三星哈曼、博世、法雷奥、马瑞利、松下、ZF、麦格纳、电装、黑莓、大陆汽车、LG基本都是如此。芯片厂家提供必要的支持,芯片厂家目前主要有高通和NXP。这些厂家和Tier1基本都选择了高通平台作为主力平台。




审核编辑:刘清

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • SoC芯片
    +关注

    关注

    2

    文章

    672

    浏览量

    37272
  • 智能驾驶
    +关注

    关注

    5

    文章

    3033

    浏览量

    51372
  • 英伟达
    +关注

    关注

    23

    文章

    4112

    浏览量

    99597
  • AWS
    AWS
    +关注

    关注

    0

    文章

    444

    浏览量

    26628
  • 自动驾驶芯片

    关注

    3

    文章

    48

    浏览量

    5454

原文标题:高通自动驾驶靠软件开发革新力压英伟达

文章出处:【微信号:zuosiqiche,微信公众号:佐思汽车研究】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    L4级自动驾驶提速,制造链可以提前做哪些升级?

    近日,英伟在GTC开发者大会上宣布扩大其自动驾驶汽车开发业务合作范围,现代、日产、五十铃以及比亚迪、吉利等车企正式加入NVIDIA DRI
    的头像 发表于 03-23 16:22 224次阅读

    如何构建适合自动驾驶的世界模型?

    [首发于智驾最前沿微信公众号]世界模型经历了系统动力学阶段(1960年~2000年)、认知科学阶段(2001年~2017年)、深度学习阶段(2018年至今),但将其应用到自动驾驶汽车上,还是近几年才
    的头像 发表于 02-18 08:14 1.1w次阅读
    如何构建适合<b class='flag-5'>自动驾驶</b>的世界模型?

    自动驾驶汽车如何实现自动驾驶

    人类驾驶员而言是非常直观且有效的指令,但对于自动驾驶汽车来说,则意味着需要一套极其复杂的感知、理解与决策链路。 自动驾驶如何看清文字? 自动驾驶汽车感知汉字的第一步是场景文本识别技术,
    的头像 发表于 02-10 08:50 768次阅读
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b>汽车如何实现<b class='flag-5'>自动驾驶</b>

    如何设计好自动驾驶ODD?

    为确定自动驾驶的可使用范围,会给自动驾驶设置一个运行设计域(Operational Design Domain,ODD)。ODD的作用就是用来明确自动驾驶在什么情况下能工作,在什么情况下不能工作,给车设定“工作范围”。
    的头像 发表于 01-24 09:27 1720次阅读

    纯视觉自动驾驶的优势和劣势有哪些?

    [首发于智驾最前沿微信公众号]最近有很多小伙伴在后台询问纯视觉自动驾驶的优劣,纯视觉自动驾驶以其低成本、冗余的技术路径,正成为自动驾驶现阶段主要的一个发展方向。但它由于在多个场景下的
    的头像 发表于 01-18 09:50 2321次阅读
    纯视觉<b class='flag-5'>自动驾驶</b>的优势和劣势有哪些?

    黄仁勋:未来十年很多汽车是自动驾驶 英伟发布Alpamayo汽车大模型平台

    最看好的AI落地场景就是自动驾驶。在演讲中黄仁勋提到,未来十年,世界上很大一部分汽车将是自动驾驶或高度自动驾驶的。你期待吗? 英伟发布Al
    的头像 发表于 01-06 11:45 1383次阅读

    不同等级的自动驾驶技术要求上有何不同?

    谈到自动驾驶,不可避免地会涉及到自动驾驶分级,美国汽车工程师学会(SAE)根据自动驾驶系统与人类驾驶员参与驾驶行为程度的不同,将
    的头像 发表于 10-18 10:17 2841次阅读

    低速自动驾驶与乘用车自动驾驶在技术要求上有何不同?

    到我们生活的方方面面。与面向开放道路、高速巡航的乘用车自动驾驶系统相比,低速小车在技术实现、系统架构、硬件配置、软件算法及安全冗余等方面都存在显著差异和针对性优化。 从感知需求方面相比,低速小车的行驶环境通常
    的头像 发表于 07-14 09:10 1231次阅读
    低速<b class='flag-5'>自动驾驶</b>与乘用车<b class='flag-5'>自动驾驶</b>在技术要求上有何不同?

    卡车、矿车的自动驾驶和乘用车的自动驾驶在技术要求上有何不同?

    [首发于智驾最前沿微信公众号]自动驾驶技术的发展,让组合辅助驾驶得到大量应用,但现在对于自动驾驶技术的宣传,普遍是在乘用车领域,而对于卡车、矿车的自动驾驶发展,却鲜有提及。其实在卡车、
    的头像 发表于 06-28 11:38 1726次阅读
    卡车、矿车的<b class='flag-5'>自动驾驶</b>和乘用车的<b class='flag-5'>自动驾驶</b>在技术要求上有何不同?

    自动驾驶安全基石:ODD

    电子发烧友网综合报道 自动驾驶ODD(Operational Design Domain)即设计运行域,是指自动驾驶系统被设计为安全、有效运行的具体条件范围。它定义了自动驾驶汽车在哪些环境、场景
    的头像 发表于 05-19 03:52 6935次阅读

    新能源车软件单元测试深度解析:自动驾驶系统视角

    。 ‌自动驾驶软件的特殊性‌ ‌ 感知层: ‌激光雷达、摄像头等传感器数据处理算法的单元测试需覆盖极端场景。例如,激光雷达点云滤波算法在雨雪天气下的噪声抑制能力需通过边界测试验证。某厂商曾在测试中遗漏
    发表于 05-12 15:59

    AI将如何改变自动驾驶

    [首发于智驾最前沿微信公众号]五一假期继续闲聊一下,还欢迎大家随意留言,随着人工智能(AI)的发展,很多车企及自动驾驶供应商正尝试将AI融入自动驾驶系统,为何大家都在积极推动这一技术?AI会给
    的头像 发表于 05-04 09:58 1018次阅读