不想讓流片打水漂？做自動駕駛汽車晶元前你應該知道這五件要事！

科技 03-18

作者：Ann Steffora Mustchler

翻譯：張璽、四月

複雜多變的技術標準，嚴厲苛刻的技術要求，不斷融合交叉的技術發展趨勢，這一系列因素共同促成了汽車晶元市場難攻難克的現狀，本文將分享攻克這些因素的基本方法論。

近來，伴隨著汽車行業引入先進電子技術，供應鏈正經歷顛覆性變化，如同一輛飛馳的跑車。

自動駕駛的極速發展改變了一切。今年，L3級無人駕駛將開始出現在大眾視野中。大眾視線之外，針對L4級的SoC（System on chip，片上系統）設計也在進行中。然而，晶元如何構建，誰來構建，使用什麼IP？這些問題迷霧重重。

過去，汽車供應鏈一目了然。主機廠向一級供應商購買系統和配件。沿著供應鏈往上，一級供應商向晶元公司購買半導體。幾十年過去了，模式幾乎沒變。

Cadence IP營銷總監Tom Wong說：「食物鏈上的每個人都清楚地了解，設計要求是什麼，現有的技術局限性。汽車質量及可靠的重要性在行業內也是眾所周知。但如今情況完全不同了。」

Cadence是全球最大的電子設計自動化（EDA）軟體公司之一，Tom Wong繼續說道，「像是車載信息娛樂、無線連接及各式各樣的ADAS（高級駕駛輔助系統）與機器學習等需求，以及為圖像處理、目標檢測識別及感測器融合提供計算力的AI晶元市場，快速變化。我們看到主機廠開始組建SoC設計團隊，或是開始採用外包的ASIC（Application Specific Integrated Circuit，特定用途集成電路）設計服務，或是直接向IP供應商商採購CPU，GPU、DSP內核及安全解決方案。」

變革發生，新玩家進場。所有人都努力在這條正在洗牌的百年產業賽道上找到自己的位置。

明導國際（MentorGraphics）的無人駕駛汽車SoC高級負責人David Fritz認為，「為了找到位置，從初創公司到百年老店，都在謀劃創造屬於自己的IP或SoC。俯瞰整個行業，我們看到了對於複雜性完全無知的公司，也看到了認為新技術與三十多年前所嘗試的技術沒有差別的主機廠。」明導國際也是知名EDA供應商，曾經作為Cadence的競爭對手，在2016年以45億美元的價格被西門子收購。

除此之外，行業里還有層出不窮的技術方法及一系列複雜功能。

一些初創公司擁有晶元技術背景，運用敏捷方法開發知識產權，採取UVM（Universal Verification Methodology，通用驗證方法學）驗證。這些公司雖然還在惡補電子產品技術，卻對汽車製造業擁有深刻見解。

對於傳統汽車供應鏈來說，標準玩法通常是將整車拆分為許多容易解決的小問題，但是這個方法正在被迅速淘汰。

Fritz說「面對一輛汽車，你可以將它拆分成制動器和發動機。這方法的確有效。但當你面對ADAS，無人駕駛汽車，基於機器學習的人工智慧推理，這個思路就完全不行了。」

雖然OEM整機廠商在組建內部系統開發團隊方面已取得重大進步，但是關鍵的障礙仍然存在，這同時也是技術行業所面臨的普遍性挑戰。

Fritz強調技術公司有自己需要解決的難題，他表示，「OEM廠必須採取耦合度非常低的方法。因為它們無法讓新團隊與供應商合作方開發介面，否則就會因為侵犯知識產權而被起訴。矽谷的問題是，拆分成最小可用產品的思路只有在不涉及人生安全才有效。」

Fritz談道，「在面對性命攸關的工作時，這個方法就行不通了。可能會出人命，特斯拉就發生過。因亞利桑那州無人駕駛汽車致死事故而被起訴的優步，也遇到了相同的問題──由於技術性問題，優步幾乎擱置無人駕駛項目。這恰恰是因為他們堅信，『先把東西做出來』。這與微軟模式異曲同工，『我們無法測試所有問題。它太複雜。讓我們先把東西做出來，再讓客戶去測試。』但我們現在所談論的東西，比槍支的殺傷力還要大。」

如何理解《ISO 26262》？

這片市場上還有其它動力在起作用，譬如7nm技術的蓄勢待發。汽車製造商希望設計出搭建著最先進位造工藝的車用SoC，用於人工智慧、車載信息娛樂與車載網路。

一部分原因在於，它是先進的FinFET（Fin Field-Effect Transistor，鰭式場效應晶體管）所具備的性能及電量優勢。

另外是考慮到設計周期的因素。與其採用五年後就會淘汰的28nm晶元，現在多數晶元設計就是技術最前沿出發。

在嚴苛路麵條件下，晶元的發展路徑不甚明朗。功能安全標準《ISO 26262（第二版）》即將發布，其第11部分明確提出半導體及IP需求。《ISO 26262（第二版）》對於晶元設計的影響難以估量。

Wong認為，挑戰在於實現質量、可靠性及功能安全性，這也是汽車設計的三大支柱。

1、晶元質量。

質量很大程度依賴於晶元製造工藝，這也是車輛的上市條件，其具體指標包括：

高溫SPICE（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis，高溫模擬電路模擬器）模型、ESD（Electro-Static discharge，靜電釋放）結構、電遷移分析與抵消及老化分析等等。

以及汽車設計規則，如最小間距、最小寬度、金屬厚度及雙車道與超大車道寬度的推薦規範。

2、晶元可靠性。

可靠性與高溫工作設計有關，即AEC-Q100（國際汽車電子協會關於集成電路晶元的車規檢驗標準）的工作溫度範圍。

2級要求環境工作溫度範圍在-40°C至105°C之間，1級要求環境工作溫度範圍在-40°C至125°C之間。

除此之外，耗電量、硅晶元溫度（結溫）的相對升高以及高溫工作壽命（腐蝕狀態），都必須考慮在內。

3、晶元功能安全性。

功能安全性需要符合《ISO 26262（第一版）》、《ISO 26262（第二版）》，其第11部分明確闡述IP及半導體要求。培訓設計團隊已成為必需，目的是使他們熟悉掌握功能安全性，並能夠與審核人員合作，獲得獲得FuSa認證的SoC。

如何應對要求變化？

這也只是個起點。由於汽車融入更多電子技術，相關技術要求也始終在變化。

比如，與廣泛應用於移動設備的LPDDR4內存相比，機器學習/人工智慧晶元未來可能向GDDR6顯存開放介面。

攝像頭可能一段時間內還是支持MIPI DPHY v1.2協議的介面，但可能在2021年或2022年升級最新版本MIPI A-PHY標準。

感測器融合可能意味著車載網路傳輸速度提升至1 Gbps，甚至千兆網卡性能可能已經無法滿足要求。一些設計採用40Gbps速率標準以支持L3級與L4級系統的帶寬要求。

此外，車用L4級與L5級SoC未來可能提升至7nm，而未來一段時間內，複雜度略低的ADAS子系統將持續採用16nm。信息娛樂應用將需要由28nm提升至7nm，尤其是未來的全4K顯示應用。

汽車工業的變革標誌著汽車半導體進入快速變化的新局面。

Wong認為，引擎控制單元、電子電力技術、制動防抱死系統及主動懸掛等傳統應用將需要偏向成熟的半導體工藝節點。

但是，視覺子系統（電子後視鏡、前視攝像頭、盲區檢測、自動停車等）、感測器融合及其它無人駕駛晶元等新一代應用則需要更加先進的工藝。

無人駕駛（機器學習/人工智慧）的晶元將需要最先進、最前沿的工藝節點，而且未來更加精細幾何形狀一旦出現，就會吸引設計人員的注意力。

這也意味著16nm設計IP被迫將比以前更快地遷移至7nm。較於過去，新一代IP通訊協議的部署速度也將更快。

「所有新型高性能機器學習/人工智慧SoC都將配備GDDR6內存介面或是HBM2介面。LPDDR4x將替代LPDDR4，而LPDDR5也很快就會面世。除此之外，車用SoC未來幾年將繼續量產，IP供貨商必須留存10年以上的基礎設計檔案資料及詳細文檔記錄，保持設計可追溯性。」

Wong說道，「這與消費者應用IP設計大相徑庭。我們的智能手機可能會使用2到4年，但是汽車起碼要使用10年以上。這車雖然可能不是你的，但最終還會是別人的。現在，美國汽車平均壽命是11.6年。」

如何購買合適的 IP ？

如何選擇IP，也會帶來一些問題。公司多如牛毛，既有正在開發晶元的百度、傳統半導體供貨商，也有一級供應商博世。

Arteris IP營銷副總監Kurt Shuler說，「所有公司都要處理的問題是，通過證據表明IP工藝設計是遵循某種規範的。然後，IP是否符合其所宣傳的技術安全要求？」

這需要IP客戶仔細甄選不同的供應商。

Arteris是著名的SoC晶元設計提供商，Shuler說，「如果我要購買一些IP，我會通過售前溝通了解這IP有什麼，如何實現？你有什麼證據和工作產品證明所言非虛？」

「要知道，如果不是進入到晶元設計項目的尾聲且開始進行常規性工作之前，IP並不會有太多顯性表現。比如計算診斷範圍、失效模式效應及影響分析，這些都是在付錢之後才知道的結果。」

IP購買者要確保合適的業務人員參與了售前溝通，這點極其重要。

「如果我們的客戶或潛在客戶中有某些人不理解功能性安全或其具體要求，只是盲目通過工作清單推進工作，這就事倍功半。所以，必須具備相關領域的專家。」

「此外，還需要願意共享驗證及預製過程中的診斷範圍信息。同時，IP集成商需要理解IP應用假設。因為除非定製，IP必須是獨立安全單元。」

「無論是Arm、Imagination、新思科技、Cadence還是Arteris IP，當我們交付某些具備功能安全性的IP時，我們通常會指定應用場景假設。」

「譬如，用戶場景假設是『你準備計算自己的FIT率（failures instance time，失效率）。』運用一組軟IP，類似NoC(片上網路，network on chip)，生成RTL（Register Transfer Level，寄存器轉換級電路）。雖然聽起來顯而易見，但是我們並不知道你將使用什麼半導體。」

所以，細節十分關鍵。

汽車主機廠希望了解關於購買系統的所有細節。新思科技乙太網產品線經理John Swanson說，「這貫穿整條食物鏈，控制抓手是《ISO 26262》。因為《ISO 26262》已經建立所有規則及規範文件。我最早參加汽車晶元設計時，甚至沒人提過《ISO 26262》。他們必須認證晶元，但不需要認證IP。現在，情況已經不同。你在晶元上灌注的IP將越來越多。」

如何理解軟硬IP不同？

儘管如此，主機廠的發展步伐仍然有限。例如，他們沒法區別軟硬IP的差異。

Swanson說，「這就是半導體公司的難題。他們向博世、Denso（日本電裝）及類似公司提出要求，這其中部分公司參與標準制定。以大陸集團為例，它一直在推動高速網路，但我不認為主機廠會在意這些。對於半導體供應商來說，很難驗證所有部分。」

然而，軟硬IP的技術要求完全不同。

Swanson說，「我認為硬IP相對簡單，因為它不是可配置的，但是製作一個ASIL D Ready 的PHY（物理介面收發器）也並不簡單。」

Shuler強調，對於IP供應商來說，這是關鍵問題。

「因為如果你提供硬IP，你必須選擇提供更加充足的信息，如適配率。軟IP就不可能做到。如果你提供的是硬IP，你還要提供這個特別模塊如何被替代的場景假設。」

「舉個例子吧，如果有個硬宏的矩形塊，有人打算複製它，我可以設定用戶場景，假如被複制，你只能得到兩個閹割版終端，一個只能由東至西，另一個只能由北至南。兩個終端結合在一起，才能符合用戶場景。」

Swanson表示，獨立安全單元方法源於軟IP應用。

「不管博世還是電裝，抑或是任何想要發明具備軟體特徵的基礎信息娛樂系統公司，都想把系統嵌入儘可能多的各式各樣的汽車裡，這樣他們就可以將其作為系統的獨立安全單元來驗證。」

「『我們知道它基本就是這麼運轉的，但是我們不清楚細節，而你們製造商必須認證所有細節』。對於IP，同樣適用。我們認證IP，半導體公司認證晶元。一級供應商認證系統，主機廠認證汽車。ISO 26262記錄整套流程。因此，如果哪個環節出現問題，大家都可以追溯，查出錯在哪，也便於修正。」

與此相關的是，IP與車用SoC集成過程中所有環節的交互問題。

根據《ISO 26262》，每個單獨過程都需要通過認證，且當子系統集成時，子系統也同樣需要驗證。

幸運的是，《ISO 26262第二版》中已明確給出關於整套流程的精確描述。

「了解一下，你將從一堆不同的供應商中挑選IP，這還不是只屬於你的IP。從微觀上看，這就是個體IP供貨商的行為規範。從宏觀上看，集成商必須從系統地角度分析問題。他們需要確認，每一個IP都是根據具體用戶場景而實現。因為我們既不需要了解系統層面的事情，也不需要知道他們試圖實現何種功能。技術層最重要的事情只有一件，RTL層級（Register Transfer Level，暫存器轉移層次）IP會通過事務介面連接。」

如何應對複雜的流程？

上述所有這些都會增加成本及複雜度。

ClioSoft營銷副總監Ranjit Adhikary表示，「除了滿足不同的功能安全性方面及可靠性標準外，他們必須與主機廠嚴格的技術要求相匹配。主機廠位於供應商分層結構的最頂端。定位與汽車產業的公司必須為SoC及IP額外增加30%至40%的研發成本。」

除此之外，汽車IP開發商需要滿足有助於縮短SoC設計周期的要求，確保其可在子系統與主機廠提供的軟體中正常工作。這需要考慮延遲、功耗、面積、高可靠性與連續工作，以及高級節點的工藝方面設計問題。

Adhikary認為「專門為汽車行業定製開發的IP也需要經受極端工作條件，如更高的電壓、溫度、靜電釋放及測試覆蓋目標。」

SiFive企業發展戰略高級副總裁Keith Witek認為，IP及SoC都需要在每一個設計步驟及階段進行測試分析，包括架構、RTL、網路列表、物理設計、驗證、布局-路由及下線故障。如果出現故障，還需要判定其危險程度。

Witek說，「當發現設計缺陷時，必須重現、修正及記錄。這是獲得ASIL評級且達到ISO 26262標準的充分條件。這種驗證方式的問題是設計後驗證。通常不可能進行測設及合規檢查。整套流程應該由自動評估質量/批准/驗證開始，不能總是在零部件層級修復問題（儘管有時也能採取軟體或系統層兼容修復）。大家都知道，這些流程會將半導體設計流程延長兩年。」

從IP供貨商及消費者角度看，最重要的是必須追溯IP使用記錄且確保實物設計可持續。

Adhikary「說對於IP開發商來說，追溯IP及其衍生、所有衍生及解決方案的關聯問題、測試環境與結果，已成必須。對於IP消費者來說，他們需要追溯在哪裡使用IP，識別可供替換的等效IP，開發IP的工藝節點及任何開放問題。對於IP開發商及消費者來說，都需要擁有一套完整的IP生態系統，管理設計信息及特徵的複雜矩陣。」