從萬物互聯(lián)到萬物智聯(lián)的機遇與挑戰(zhàn)

未來5年汽車將會走向何方？

在中國，“智能”已在很多領(lǐng)域得到實現(xiàn)。而在汽車領(lǐng)域，“智能”能讓汽車更好的連接起來，那在未來5年汽車將會走向何方？車聯(lián)網(wǎng)將如何發(fā)展？

現(xiàn)在中國的汽車保有量很高，非常有利于我們走向電動汽車時代。戴偉民表示：“在傳統(tǒng)的汽車方面還有很長的路要走，可能趕不上，但是電動汽車方面我們可以實現(xiàn)彎道超車。”

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

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

在研究自動駕駛的發(fā)展過程中，中國做了很多試驗，也取得了一些里程碑式的成績。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(guī)劃，連摩根斯坦利都曾說waymo的發(fā)展前景很好。在道路測試里程的排名中，表現(xiàn)最好的也證實waymo。

要實現(xiàn)無人駕駛，車上要有很多裝置，包括傳感器，汽車需要與周邊汽車進行溝通，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(jié)在一起的，我們不可能把所有裝置放在汽車上，要與汽車實現(xiàn)連接從而使用周圍的資源。

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(diào)整。

戴偉民表示：“我們是一家IP公司，我們生產(chǎn)GPU，GPU可以用在汽車上，我們的GPU在汽車上用得很好，我們是這個領(lǐng)域領(lǐng)先的公司。整車廠中最好的7家或者十大整車廠有7家都與我們有合作，我們還要實現(xiàn)低成本的儀表，這都是通過我們的GPU來支持的。”

據(jù)戴偉民介紹，這些儀表都是通過芯原的GPU來驅(qū)動的，成本少于10美元。

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

如何實現(xiàn)更高級的自動駕駛？

我們?nèi)绾尾拍苋绾巫呦騆4／L5呢？歐洲自動駕駛公司AImotive做了很多研究，他們的算法用于很多汽車并在拉斯維加斯做了測試，今年AiMotive已經(jīng)開始在更廣泛的道路上進行測試。他們的技術(shù)很好，功率達到1000瓦，性能也非常好，但我們?nèi)孕枳龈玫腟OI出來，也已有新的技術(shù)出現(xiàn)，從1000瓦大幅降低到200瓦，可以節(jié)省很多能源。如果將這樣的低能耗技術(shù)應(yīng)用到無人駕駛中，那無人駕駛的將來會更好。

戴偉民表示：“在AI引擎方面，我們想以非常廣泛的方式進行支持，包括通用接口。整個系統(tǒng)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，通過這樣的方式來提高效率。”

在過程中我們做了比較，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%。

在實現(xiàn)更高性能的同時，如何實現(xiàn)更快的處理速度呢？那就需要進行優(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(qū)動的安全攝像頭，這種攝像頭也可以用SOC。另外還有一個IOT的例子，第一個智能智慧系統(tǒng)——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，看到底實現(xiàn)什么樣的效果。”

對于IOT來說，射頻也是非常重要的。我們不僅需要好的射頻設(shè)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(shù)字的公方，單芯片NBLT射頻加上BB解決方案，也是基于SOI的。我們可以實現(xiàn)非常高的靈活性，有時候我們需要實現(xiàn)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(shù)字功放就可以實現(xiàn)更高的效率。”這樣的集成也可以省很多面積出來。

如何為智能設(shè)備設(shè)計更好的芯片和算法？

當下有很多揚聲器裝置在市場上非常受歡迎，但如何讓他們變得更智能，如何為他們設(shè)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納米以下每個節(jié)點的成本會更高，我們將此叫做摩爾壓力，28納米可以稱為一個門檻。

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。

那么晶圓廠如何發(fā)展、晶圓廠的生命周期是怎么樣的呢？

我們可以考慮晶圓廠到底生產(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，比如有些是時間周期比較長的，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似的研發(fā)，他們發(fā)現(xiàn)了同樣的問題，就是會泄露的問題，大家可以看到90度的旋轉(zhuǎn)，大家看到這個圖就可以理解。實際上對我們來說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。這是我們進行的一些研究。我們也用在汽車等行業(yè)，我們要兩條腿走路，要應(yīng)用FD-SOI，也要應(yīng)用FinFET，F(xiàn)inFET是大量數(shù)碼芯片，多數(shù)時候具有高性能。FD-SOI是小的混合型芯片，有時候性能比較高。

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

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