原標題：面向自動駕駛車輛高強度工作，Arm發(fā)布三款芯片

自動駕駛車輛對計算平臺的核心需求包括高性能、低功耗、高可靠性以及實時處理能力。為滿足這一需求，Arm于近年發(fā)布了三款專為自動駕駛設計的芯片架構或IP核（通?；谄銫ortex系列或定制化設計），旨在覆蓋從傳感器融合到決策控制的全棧計算需求。以下從技術背景、芯片特性、應用場景及行業(yè)影響展開分析。

一、Arm發(fā)布的自動駕駛芯片概覽

1. 三款芯片的核心定位

2. 技術背景與行業(yè)需求

• 自動駕駛分級挑戰(zhàn)：

• L2+及以下：依賴單一傳感器（如Mobileye EyeQ），對計算性能要求較低。

• L3/L4：需多傳感器融合（攝像頭+雷達+激光雷達）和實時決策，算力需求達100TOPS以上。

• Arm的差異化優(yōu)勢：

• 安全隔離：通過硬件分區(qū)（如Cortex-A78AE的Split-Lock）避免單點故障擴散。

• 能效比：相比x86架構，Arm在相同算力下功耗降低50%以上，適合車載環(huán)境。

二、三款芯片的技術細節(jié)與優(yōu)勢

1. Cortex-A78AE：高性能決策核心

• 關鍵特性：

• 支持2~6核配置，單核性能較前代提升30%，適合復雜路徑規(guī)劃與決策。

• 將多核處理器分為獨立分區(qū)（Split模式）或鎖步模式（Lock模式），實現ASIL-D級功能安全。

• 示例：在Lock模式下，雙核同步執(zhí)行相同指令，通過比較結果檢測故障。

• Split-Lock技術：

• 多核擴展性：

• 應用案例：

• 特斯拉FSD芯片（部分功能）、英偉達Orin芯片（集成Arm內核）的決策層。

2. Cortex-R52+：實時控制基石

• 關鍵特性：

• 支持雙核鎖步或三模冗余（TMR），確保系統(tǒng)在單核故障下仍能運行。

• 任務調度延遲<1μs，滿足剎車、轉向等安全關鍵操作。

• 對比：傳統(tǒng)MCU（如Infineon Aurix）響應時間約10μs。

• 硬實時響應：

• 冗余設計：

• 應用案例：

• 博世iBooster線控制動系統(tǒng)、采埃孚ProAI域控制器。

3. Mali-G78AE：視覺與傳感器融合引擎

• 關鍵特性：

• 可同時處理8路1080P攝像頭數據或4路激光雷達點云，滿足360°感知需求。

• 集成專用AI指令集，支持INT8/FP16混合精度計算，算力達1TOPS（每核）。

• 對比：傳統(tǒng)GPU（如Mali-G76）AI性能提升50%。

• AI加速能力：

• 多傳感器支持：

• 應用案例：

• 華為MDC 810平臺（集成Mali-G78AE）、Mobileye EyeQ6（部分視覺處理）。

三、自動駕駛芯片設計的核心挑戰(zhàn)與Arm的解決方案

1. 功能安全（ISO 26262）

• Arm的應對策略：

• 硬件級隔離：通過Split-Lock和內存保護單元（MPU）實現ASIL-D級分區(qū)。

• 錯誤檢測與糾正（EDC）：內置ECC內存、CRC校驗和看門狗定時器。

2. 實時性與確定性

• 挑戰(zhàn)：自動駕駛需在毫秒級時間內完成感知、決策與控制。

• Arm的解決方案：

• Cortex-R52+的硬實時調度：優(yōu)先級搶占式任務調度，避免任務阻塞。

• 時間敏感網絡（TSN）支持：與車載以太網配合，實現確定性數據傳輸。

3. 能效與散熱

• 挑戰(zhàn)：車載環(huán)境對功耗和散熱要求嚴苛。

• Arm的優(yōu)化：

• 動態(tài)電壓頻率調整（DVFS）：根據負載動態(tài)調節(jié)電壓和頻率。

• 先進制程工藝：采用5nm/7nm制程，降低靜態(tài)功耗。

四、行業(yè)影響與競品對比

1. 與競品的對比

2. 行業(yè)影響

• 推動L3/L4自動駕駛落地：

• Arm的高性能、低功耗方案降低了域控制器的散熱和成本門檻。

• 加速車規(guī)級芯片標準化：

• 通過與TI、NXP、華為等合作，Arm推動了車載計算架構的統(tǒng)一。

五、未來展望：Arm在自動駕駛領域的布局

1. 下一代架構演進：

• 計劃推出Cortex-X系列車載專用核，進一步提升AI算力（目標100TOPS/W）。

2. 異構計算整合：

• 結合CPU、GPU、NPU（如Ethos-U系列）實現單一芯片內的感知-決策-控制一體化。

3. 開放生態(tài)合作：

• 與Autosar、ROS 2等標準組織合作，推動軟件與硬件解耦。

六、總結與建議

1. 總結

• Arm通過Cortex-A78AE（決策）、Cortex-R52+（控制）和Mali-G78AE（感知）三款芯片，構建了覆蓋自動駕駛全棧的解決方案。

• 其核心優(yōu)勢在于能效比、功能安全和生態(tài)成熟度，適合中低端到高端自動駕駛車型。

2. 推薦應用場景

• L2+/L3車型：選擇Cortex-A78AE+Mali-G78AE組合，平衡性能與成本。

• L4/L5車型：需結合外部AI加速器（如英偉達Orin或地平線征程6），由Arm芯片負責實時控制。

3. 風險提示

• 技術迭代風險：需關注RISC-V和x86陣營的追趕（如Intel與Mobileye的合作）。

• 供應鏈風險：需確保車規(guī)級芯片的長期供貨能力（如與臺積電的產能綁定）。

通過持續(xù)的技術創(chuàng)新和生態(tài)合作，Arm有望在自動駕駛芯片市場占據重要份額，推動智能汽車向更高階自動駕駛演進。