從萬(wàn)物互聯(lián)到萬(wàn)物智聯(lián)的機遇與挑戰

未來(lái)5年汽車(chē)將會(huì )走向何方？

在中國，“智能”已在很多領(lǐng)域得到實(shí)現。而在汽車(chē)領(lǐng)域，“智能”能讓汽車(chē)更好的連接起來(lái)，那在未來(lái)5年汽車(chē)將會(huì )走向何方？車(chē)聯(lián)網(wǎng)將如何發(fā)展？

現在中國的汽車(chē)保有量很高，非常有利于我們走向電動(dòng)汽車(chē)時(shí)代。戴偉民表示：“在傳統的汽車(chē)方面還有很長(cháng)的路要走，可能趕不上，但是電動(dòng)汽車(chē)方面我們可以實(shí)現彎道超車(chē)。”

眾所周知，二級自動(dòng)駕駛的汽車(chē)在出現事故的時(shí)候，是需要人來(lái)做出快速響應的，但在更高級的自動(dòng)駕駛（L3、L4）中，人們基本可以不參與。那我們到底該如何發(fā)展、如何更好做自動(dòng)駕駛？

如今已有些公司已經(jīng)做出L4和L5級自動(dòng)駕駛，但在當前，只有在某些場(chǎng)景下，如倉庫、農業(yè)以及貨物搬運，在機場(chǎng)的穿梭巴士、礦山和其他比較固定的線(xiàn)路上才能實(shí)現更高的自動(dòng)駕駛程度。

在研究自動(dòng)駕駛的發(fā)展過(guò)程中，中國做了很多試驗，也取得了一些里程碑式的成績(jì)。在美國也有很多研究院做了很多工作，如waymo在2009年就已制定了他們的發(fā)展規劃，連摩根斯坦利都曾說(shuō)waymo的發(fā)展前景很好。在道路測試里程的排名中，表現最好的也證實(shí)waymo。

要實(shí)現無(wú)人駕駛，車(chē)上要有很多裝置，包括傳感器，汽車(chē)需要與周邊汽車(chē)進(jìn)行溝通，需要有5G通信、需要與智慧城市有很好的連接。這一切都是聯(lián)結在一起的，我們不可能把所有裝置放在汽車(chē)上，要與汽車(chē)實(shí)現連接從而使用周?chē)馁Y源。

另外成本是非常重要的因素，大家可以看到電子器件占汽車(chē)總成本的比例在逐漸上升，這使得我們行業(yè)的發(fā)展方向需要調整。

戴偉民表示：“我們是一家IP公司，我們生產(chǎn)GPU，GPU可以用在汽車(chē)上，我們的GPU在汽車(chē)上用得很好，我們是這個(gè)領(lǐng)域領(lǐng)先的公司。整車(chē)廠(chǎng)中最好的7家或者十大整車(chē)廠(chǎng)有7家都與我們有合作，我們還要實(shí)現低成本的儀表，這都是通過(guò)我們的GPU來(lái)支持的。”

據戴偉民介紹，這些儀表都是通過(guò)芯原的GPU來(lái)驅動(dòng)的，成本少于10美元。

值得注意的是，在未來(lái)2、3年中或許只有一些特殊的場(chǎng)景才需要對無(wú)人駕駛系統進(jìn)行訓練，這些系統仍然是可編程的，成本可能會(huì )大幅度上升，另外能耗方面也可能會(huì )上升。

如何實(shí)現更高級的自動(dòng)駕駛？

我們如何才能如何走向L4／L5呢？歐洲自動(dòng)駕駛公司AImotive做了很多研究，他們的算法用于很多汽車(chē)并在拉斯維加斯做了測試，今年AiMotive已經(jīng)開(kāi)始在更廣泛的道路上進(jìn)行測試。他們的技術(shù)很好，功率達到1000瓦，性能也非常好，但我們仍需做更好的SOI出來(lái)，也已有新的技術(shù)出現，從1000瓦大幅降低到200瓦，可以節省很多能源。如果將這樣的低能耗技術(shù)應用到無(wú)人駕駛中，那無(wú)人駕駛的將來(lái)會(huì )更好。

戴偉民表示：“在A(yíng)I引擎方面，我們想以非常廣泛的方式進(jìn)行支持，包括通用接口。整個(gè)系統是比較封閉或者比較關(guān)閉的，是不可兼容的，我們提供私有API，通過(guò)這樣的方式來(lái)提高效率。”

在過(guò)程中我們做了比較，在功耗方面可以降低45與28納米相比，計算容量比28納米的工藝高15%，在成本方面可以降低50%。

在實(shí)現更高性能的同時(shí)，如何實(shí)現更快的處理速度呢？那就需要進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化加速器的種種劃分，另外優(yōu)化PE和P&R的流動(dòng)等。

在電池發(fā)展方面也有很多公司做了研究，有一家公司是亞馬遜支持的。有電池驅動(dòng)的安全攝像頭，這種攝像頭也可以用SOC。另外還有一個(gè)IOT的例子，第一個(gè)智能智慧系統——智慧視頻DeepEye 1000，在全球AI芯片方面有很高的排名，排第21位，這是交鑰匙工程，他們做了很多，有很多公司已經(jīng)使用FPGA。戴偉民表示：“我們將很多技術(shù)整合起來(lái)，看到底實(shí)現什么樣的效果。”

對于IOT來(lái)說(shuō)，射頻也是非常重要的。我們不僅需要好的射頻設計，還需要獨特的模擬性能。

戴偉民表示：“另外NBLT也是很重要的，我們使用了數字的公方，單芯片NBLT射頻加上BB解決方案，也是基于SOI的。我們可以實(shí)現非常高的靈活性，有時(shí)候我們需要實(shí)現非常好的平衡，看到底哪方面更重要一些。在功耗方面或者功放方面我們有集成的數字功放就可以實(shí)現更高的效率。”這樣的集成也可以省很多面積出來(lái)。

如何為智能設備設計更好的芯片和算法？

當下有很多揚聲器裝置在市場(chǎng)上非常受歡迎，但如何讓他們變得更智能，如何為他們設計更好的芯片和算法呢？

在28納米之前一切都是非常美好的，28納米之后一切都發(fā)生了變化。在成本方面，28納米以下每個(gè)節點(diǎn)的成本會(huì )更高，我們將此叫做摩爾壓力，28納米可以稱(chēng)為一個(gè)門(mén)檻。

上圖展示了成本的變化，成本在28納米之前是大幅度下降的，在28納米之后卻又逐漸上升。

那么晶圓廠(chǎng)如何發(fā)展、晶圓廠(chǎng)的生命周期是怎么樣的呢？

我們可以考慮晶圓廠(chǎng)到底生產(chǎn)什么樣的產(chǎn)品，他們的形式各不相同、生命周期也各不相同，比如有些是時(shí)間周期比較長(cháng)的，有些周期比較短。

FinFET和FD-SOI的歷史是2001年，胡教授還有劉教授及杰弗瑞做了類(lèi)似的研發(fā)，他們發(fā)現了同樣的問(wèn)題，就是會(huì )泄露的問(wèn)題，大家可以看到90度的旋轉，大家看到這個(gè)圖就可以理解。實(shí)際上對我們來(lái)說(shuō)我們重新定義了晶圓和硅相關(guān)不一致性的東西。

大家可以從圖中看到具體的差別，最高的硅的厚度是不一致的，基本上是由不同原子層所造成的，大家可以看到不同的厚度。這是我們進(jìn)行的一些研究。我們也用在汽車(chē)等行業(yè)，我們要兩條腿走路，要應用FD-SOI，也要應用FinFET，FinFET是大量數碼芯片，多數時(shí)候具有高性能。FD-SOI是小的混合型芯片，有時(shí)候性能比較高。

戴偉民認為：“FD-SOI可以幫助我們開(kāi)發(fā)出更多更好的產(chǎn)品來(lái)。在未來(lái)很多年FD-SOI將是繼續非常受歡迎的。”

最后，戴偉民提出：“當我們提出促進(jìn)研發(fā)和創(chuàng )新的時(shí)候，我們必須有有利的工具保護它，才能不斷的真實(shí)促進(jìn)創(chuàng )新。我認為這一點(diǎn)是非常重要的。我相信我們國外友人同樣贊同我的觀(guān)點(diǎn)，當他們與中國同僚見(jiàn)面的時(shí)候，他們也非常贊同中國的機制來(lái)保護知識產(chǎn)權。”