随着智能汽车对AI/ML提出更高的需求，IC设计正在面临着更大的挑战。

随着芯片制造商将更多的智能功能应用集成到汽车芯片中，AI/ML在汽车中的作用正在扩大，这为加强汽车的安全性能、减少事故率以及搭建更加复杂的电子系统奠定了基础。

距离实现完全自动驾驶仍遥遥无期，而短期内的重点是确保驾驶者可以意识到周围的行人、物体或其他可能导致事故的车辆等情况，并确保他们可以集中注意力。据世界卫生组织（WHO）统计，每年约有130万人死于交通事故，其中2020年，仅在美国就有3.8万多人因此丧命。根据美国国家公路运输安全管理局（NHTSA）的数据，尽管疫情初期驾车出行的人减少了，但事故率比前一年仍增加了7.2%。

社会对安全问题的关注也让人们对智能技术提出更高的需求。“我们看到越来越多的智能功能被集成到芯片中，” Synopsys汽车集团汽车IP和子系统部门经理Ron DiGiuseppe表示，“现在SoC的功能有很多，包括ADAS、语音识别、内外部监控等，很快他们也将为电动汽车进行电池管理和预防性维护。机舱内监控的目的是减少交通事故，交通事故的主要原因之一就是驾驶员分心或困倦。通过监控和检测驾驶员行为，AI SoC将提供反馈和警报。当传感器检测到驾驶员点头或闭眼时，算法就会判断驾驶员不适合继续驾驶，并建议寻找一个安全的地方休息。此外，当方向盘传感器没有感知到足够的压力时，算法会提醒驾驶员将手放回方向盘上。”

智能技术将汽车设计推向经验更少的科技前沿。 “许多知名汽车厂商都有自己的晶圆厂，因此他们对自己的技术相当有信心。” 西门子EDA汽车IC测试解决方案经理Lee Harrison表示，“然而在过去三到五年情况发生了巨大变化，汽车芯片通常在120纳米，而手机芯片则在推进14纳米和7纳米工艺。现在，汽车行业正在挑战芯片制程的极限，而这是由所有这些汽车设备所要求更高端的功能所驱动的，比如现在他们都在追逐7纳米和5纳米的制程。”

在过去几年里，高端汽车集成了更多的AI功能，随着科技的进步，所需要的芯片也越来越复杂。AI系统通常在最先进的流程节点上开发，因为它们需要更多的计算元素来实时处理数据，这反过来又带来了一些更为艰巨的挑战。

“人工智能在汽车上的潜力是巨大的，我们才刚刚开始挖掘它的可能性，” Arm 汽车和物联网业务线GTM副总裁Dennis Laudick表示，“但在实现这一目标的过程中，人工智能对计算的需求是无法满足的。 汽车行业面临的最大挑战之一是如何在消费类汽车的硬件成本最低以及效率更高的基础下，实现 AI 的最大优势。”

“可靠的汽车技术和传感器的进步，包括外部雷达、摄像头和传感器融合，有助于推动ADAS、车辆连接和移动服务的发展，”英飞凌科技汽车自动化和底盘高级总监Bill Stewart表示，“这包括提供警告以防止碰撞的外部辅助系统。近年来，车内监控系统的增加进一步提高了驾驶安全。”

图1:包括摄像机、雷达和近红外在内的ICMS技术发展势头迅猛。来源:英飞凌

ICMS使用监视、监控和警报来提高汽车的安全性。它由驾驶员监控系统(DMS)、乘员监控系统(OMS)和其他物体检测技术组成，以确定是否有儿童、动物或诸如手机和钥匙等物品留在驾驶室内。虽然DMS面市已经有一段时间了，但OMS还是相对较新的。

“DMS的传感器只关注驾驶员，而OMS的一个或多个传感器则在监控车内的所有乘客。” Cadence公司Tensilica Vision和AI dsp产品管理和营销总监Amol Borkar表示，“这开辟了一系列用例和应用程序，通过结合摄像头、麦克风、温度和其他传感器，可以实现智能安全气囊部署等功能。根据事故中的碰撞点，并通过使用 AI 网络分析乘员的座位位置，可以最有效地部署安全气囊并减少受伤的几率。另一项安全措施可能是使用AI网络来检测儿童或宠物是否被意外留在被锁定的车辆中，如果检测到，可能会警告驾驶员，并发出警报。DMS和OMS结合在一起，可以通过检测车内的活动水平判断驾驶员是否分心。”

驾驶员监控系统的复杂程度各不相同，例如，为了监测驾驶员的注意力分散、疲劳和情绪状态，算法可以检测一个或多个参数，如呼吸活动、面部表情、瞳孔扩张、眨眼模式，甚至心率活动。一些厂商已经开始将DMS和健康监测相结合，通过跟踪生命体征来确定驾驶员的健康状况是否良好。例如在几年后可以实现如果驾驶员心脏病发作，ADAS就可以接管并安全地把车辆开到路边。目前，DMS主要检测驾驶员的嗜睡、注意力分散，甚至驾驶时晕倒等突发疾病；OMS用于监控车内人员，以检测他们是否系安全带，在某些情况下，允许他们与OMS进行交互。

车里发生了什么？

用于车内传感的技术包括摄像机、近红外(NIR)、传感器、雷达和超声波。近红外技术是目前许多厂商使用的领先技术，包括奥迪、宝马、通用、福特、梅赛德斯-奔驰、日产、现代和马自达。特斯拉主要使用雷达，而丰田则结合使用雷达和相机。这些技术可以执行眼睛/凝视跟踪、手部运动/位置检测、面部识别、乘员/儿童在场以及转向手压力感知。

近红外光谱

近红外使用LED，光源范围从850到1050纳米。汽车行业倾向于使用940纳米左右的光源，它超出视觉光谱对人眼没有危害，并且不受阳光的影响。二极管发出的光从目标物体反射回LED收发器，通过计算飞行时间(ToF)来确定物体的距离，在收到数千束光束后，将生成像素格式的最终3D图像。这些3D图像模拟了机舱内的人，例如，如果驾驶员突然昏倒，近红外传感器将能够检测到驾驶员没有坐直，然后算法会将其判定为紧急情况。

开发人员不断为近红外技术添加新功能。例如，Radiant Vision Systems的近红外摄像机提供两个同步输出，以提高精度；Radiant Vision Systems的近红外强度透镜系统在850或940纳米下工作，每个图像传感器像素0.05度。为确保眼睛安全，近红外设备必须符合所有光源（包括近红外）的IEC 62471和IEC 60825-1标准。

芯片方面也有新的发展。例如，ASIC现在可以同步用于DMS和OMS应用程序。OMNIVISION将集成了RGB红外图像信号处理(ISP)的ASIC与两个AI神经处理单元(npu)和嵌入式DDR3内存(2gb)封装在一起。结合 Smart Eye 的 AI 算法，OMNIVISION 的 GS 传感器支持940纳米和2.2 微米小像素，符合通用安全法规(GSR)和欧洲新车评估计划(NCAP)。

Melexis的一款单芯片连续波飞行时间(cwToF)传感器现在支持850纳米和940纳米波长，MIPI CSI-2串行接口连接到主机ECU。

雷达

在ADAS应用中，不同于依靠光来探测目标物体的视觉相机和激光雷达可能会被非目标物体(如冰雹)阻挡，雷达具有提供高分辨率而不受天气条件(如雨)影响的优势。英飞凌、Vayyar、Gentex、ams OSRAM和Veoneer等多家公司都有这个领域的业务。

与ICMS类似，汽车60GHz雷达传感器(4GHz带宽)可以有效地提供高分辨率的近距离传感，其中一些应用程序包括检测车内儿童或宠物的存在。除了监控安全带的使用，它还可以跟踪车内人员的生物特征和生命体征。雷达也可用于外部传感器，如果车辆配备了自动停车功能，这些传感器可以检测到行人、动物或附近物体的存在，并应用紧急制动以避免碰撞。

安全问题

虽然更多的电子设备可以大大提高车辆行驶过程中的安全性，但它也为更多的网络攻击打开了大门，攻击率显著增加。有报道称，曾有救护车的车辆控制系统被黑客攻击，被控制送往错误的地点。

“安全和隐私不仅对智能汽车的实现至关重要，而且对任何使用任何计算系统的现代设备都至关重要。” Arm的Laudick表示，“这是我们投入大量精力关注并不断发展的领域，未来也会是我们发展的重点。”

汽车智能的集中化和高性能SoC取代电子控制单元也为黑客提供了控制整车的单一目标。随着5G、V2X和智能基础设施连接的增长，攻击面将会扩大，访问中央SoC的可能性将增加。车辆连接数量的增加也使设计效率和低延迟成为保障数据安全的关键因素。

“AI推理任务需要另一层的保护。” Rambus产品营销高级总监巴特•史蒂文斯(Bart Stevens)表示，“AI边缘处理必须安全地管理其AI模型，因为它们代表着高价值。汽车也在通过监测驾驶员的状态来检测乘客(和驾驶员)的安全方面变得越来越智能。但监视期间收集的数据可能会导致隐私问题，因此需要保护这些数据点的隐私。当车对车或车对基础设施(即车对一切)成为主流时，需要高效且标准化的低延迟安全协议来处理V2X通信会话。在任何给定的时间，车辆可能需要安全地设置和拆除与周围车辆和周围基础设施(如道路探测器、灯柱等)之间的数百个这样的会话，这就要求系统能够处理高性能、低延迟的安全协议。

它们还需要可追溯。 “AI的开发和集成到汽车SoC中是一个复杂的过程。” Arteris IP高级技术营销经理Paul Graykowski表示，“除了实现功耗、性能和面积(PPA)目标外，设计团队还必须平衡架构规范和物理约束之间的设计权衡，同时还需要保障功能安全和内部安全。为了确保符合ISO 26262，必须保持设计工件的需求可追踪性，以及对上述需求的经过验证和确认。”

为了防止这类攻击，汽车电子的芯片设计必须从头开始考虑安全性，ECU需要有内置的安全性，SoC也应该包含安全构建块或安全IP。此外，还需要进行大量的设计模拟、验证和测试。

2022年9月，NHTSA更新并发布了《现代车辆安全网络安全最佳实践》。新发布的版本是协调机构研究、自愿性的行业标准以及从多年来机动车网络安全研究中收集的经验教训的产物。虽然不具有约束力，但它提供了一系列行业的学习成果和最佳实践。

其它挑战

为ICMS选择合适的技术，有效地平衡性能、功率和成本，仍然是汽车设计的关键问题。

英飞凌的Stewart指出了其他设计考虑。 “ICMS架构可能包括具有中央处理单元或多个MCU和独立传感器的独立系统。”他说，“在为DMS设计2D和3D相机以满足Euro NCAP 2025的要求时，OEM将需要考虑便利性和安全性的功能。其中一些功能可能包括防止驾驶员分心，在允许调整座椅位置的情况下确保安全，或在紧急情况下解锁汽车。此外，对于OMS设计，60GHz雷达传感器可用于开启座椅加热、安全带报警检测或智能安全气囊部署。其潜在的救生功能更为重要，如儿童存在检测、对车辆后部乘客遗忘的宠物或物体的警报，以及监控乘客健康状况的乘客状态监测，都将非常有用。”

结论

智能车内监控系统技术使车辆能够避免各类交通事故。目前，近红外技术是ICMS使用的领先技术，其次是雷达和视觉相机。通用安全条例 (GSR) 和欧洲新车评估计划 (NCAP) 等，监管机构越来越多地要求汽车制造商通过使用包括 ICMS 在内的技术来提高安全性。未来的立法可能将建议汽车制造商在车内安装儿童存在检测(CPD)、后排乘员报警(ROA)和乘员状态监测(OSM)等功能，这将进一步推动汽车设计对ICMS的需求，并提高车辆的安全性。

但这一切都是有代价的，随着越来越多的系统相互连接和集中管理，对于控制成本，减少这些系统使用的电量以及确保一切安全将是一个持续的挑战。

（文章来源：半导体产业纵横）