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2021年的科技高端領域相比過去幾年頗為不尋常,前段時間移動智能終端頭部廠商小米,再往前推,阿里巴巴、百度……這些互聯網領域的大佬們都相機宣布了進軍整車制造領域,在整個汽車行業掀起了一陣不小的“智能化汽車”浪潮,高科技賦能汽車制造業,正在一步步改變著傳統汽車的現有格局。其實關于“互聯網造車”一詞我們并不陌生,大概是五六年前就已經有大批造車勢力涌入,時光輾轉,到今天,互聯網造車逐步進入“軟件定義汽車”的智能造車時代,跨越式的發展,促使我們的時代越發的奇幻,我們的出行生活愈發的多姿多彩。此前,國內最大的綜合性集成電路企業紫光展銳針對新時代座駕提出:連接、智能和能源,是構成未來世界的三大要素。而連接能力、強大的智能計算能力以及安全可靠的能源控制能力,可以稱之為新時代智能汽車的“新三大件”。 而這里所說的智能汽車“新三大件”,其實核心都離不開智能芯片,但是令人遺憾的是,芯片生產是一個極其復雜的高精尖生產工藝流程,且需要一定的周期運轉,而2020年以來,受環境及市場的影響,芯片需求大幅度提升,在各行業產品本身對算力需求大幅增加的基礎上,又疊加了恐慌性囤積和疫情停工、原料漲價,芯片的缺貨就從2020年第四季度開始成為頑疾。 而在汽車行業亦是如此,從前的汽車芯片主要控制發動機和車內電子設備,但是2020年的新車都帶有輔助駕駛功能、智能網聯、智能控制、智慧座艙、還新增了電池管理、驅動力和制動力的控制、轉向控制、圖像處理、人工智能等。因此,新的汽車電子架構不僅需要芯片、配套技術和解決方案具有高數據吞吐量、高算力,更需要具備承載新場景、新服務、新生態的能力。 可以說,新勢力互聯網科技頭部廠商的入局,為新時代智能汽車帶來了巨大的活力。他們賦予智能汽車更高高標準的硬件配置和快速的軟件更新,但是這些都需要高算力的芯片,更要求技術和軟件才能夠跟上迭代需求。而可靠的連接、強大的算力/智能以及廣泛的延展性,是汽車芯片的必然要求,是實現電動化、網聯化的必然要求!在這樣的背景之下,智能汽車不再是過去冷冰冰的駕乘工具,而是成為了能夠和我們“交流”的高度智能的伙伴。 值得一提的是,紫光展銳發力智能汽車領域,其在其它領域多年的技術經驗累積能夠滿足汽車芯片對連接、智能和能源三方面的需求,是業內少數有能力構建智能汽車全生態鏈底層技術的廠商。比如在連接方面,紫光展銳全面掌握了2G/3G/4G/5G、Wi-Fi、藍牙、電視調頻、衛星通信等全場景通信技術,在5G方面,超百款和紫光展銳相關的5G芯片的垂直行業終端應用案例,覆蓋智慧物流、智慧電力、智慧采礦、智慧交通各行各業,其實力可見一斑。 新時代智能汽車,我們聽到最多的概念就是“無人駕駛”,而這一概念則需要芯片強大的算力和數據傳輸支撐,普通芯片無法滿足智能汽車高數據傳輸和無法帶來強大的AI算力支撐。目前該項技術只掌握在少數高端企業手中,紫光展銳就是其中之一,其在AI智能計算領域有著極為深遠的布局,2019年7月的黎世聯邦理工學院AI Benchmark AI性能跑分榜單,展銳AI芯片T710位列榜首1。另外,紫光展銳還聯合高校建立了人工智能聯合實驗室等,其推出的第二代人工智能引擎Aiactiver 2.0就擁有非常強大的AI算力,能夠滿足新時代智能汽車發展所需。 最后在延展性層面,紫光展銳同樣具備構建智能汽車全產業鏈底層技術的能力,涵蓋移動通信中央處理器、基帶芯片、藍牙芯片、Wi-Fi芯片、AI芯片、射頻前端芯片、射頻芯片、電源管理芯片等各類通信、計算及控制芯片,能提供高集成度的全套解決方案。能夠滿足智能汽車所設計的高度人機交互、圖像處理、決策規劃、萬物互聯等多種復雜性操作。不僅于汽車層面,展銳工業物聯網產品及智能物聯網解決方案,目前在各行各業都廣泛被應用,并且得到了非常好的反饋。 手機芯片、物聯網、汽車芯片、穿戴芯片……等多領域芯片市場,紫光展銳都讓我們看到了國產芯片崛起的新勢態。去年11月,紫光展銳又連發6款芯片滿足多種場景需求,這些芯片均擁有低功耗、高完整度等優點,以幫助相關企業加快產品開發速度、降低技術開發難度。在汽車芯片領域,紫光展銳通過智能汽車“新三大件”概念,一語中的道出汽車未來發展新趨勢,紫光展銳有能力憑借在通信、智能、能源領域的布局,為造車勢力提供優質的芯片產品、技術和解決方案,積極承擔產業責任,幫助合作伙伴構建智能汽車底層技術,為推進未來智能出行打造無限空間。 值得一提的是,在5G時代,全球芯片玩家只剩下高通、三星、聯發科、海思、展銳5家公司,而紫光展銳憑借著深遠的目光布局智能汽車領域,以“新大三件”開局,憑借5G和全場景連接能力、AI智能計算能力、先進工藝下的芯片設計能力、復雜系統的集成能力、安全可靠的技術及打通多元應用場景的能力,構建智能汽車底層技術。未來,伴隨著技術的滲透率不斷提升,或許智能汽車帶給我們的驚喜將遠超過飛機上天,亦或是手機的出現,紫光展銳正在為我們徐徐展開新時代智能出行的新藍圖! 注1:數據來自AI Benchmark https://ai-benchmark.com/ranking.html |
