汽车信息数据激增 美光发现了哪些新机遇?

编者按

在愉快的“吃鸡”时,电脑出现卡顿,可能不仅是显卡的问题,内存与存储也非常重要。同样的道理,随着智能汽车的发展,高清地图、ADAS、车载娱乐系统等所产生的海量数据,使得大容量、超稳定的汽车存储成刚性需求。

数据显示,受终端需求增长和市场规模扩大,2017年全球存储市场总规模达到1,350亿美元,同比增长60%。其中,DRAM(易失性存储)和NAND(非易失性存储)的年同比增幅分别为67%和52%。而随着工业物联网、智能汽车的发展,存储市场将进一步扩大。

作为全球最大的半导体解决方案供应商——美光科技,如何预见智能汽车存储技术发展的新趋势与新要求?美光科技嵌入式产品事业部市场副总裁Kris Baxter同《汽车财经》讲述其独到见解。

汽车智能运算:“云”向“边缘(汽车)”转移

目前,人工智能运算在智能汽车中的整个流程是:通过汽车设备收集数据信息,传送云端通过深度学习等对数据进行分析、更新,然后把更新的数据再传回汽车中作出决策。为了保证自动驾驶作出实时的反应和足够的安全,Kris Baxter认为,智能汽车将出现人工智能运算从“云”向“边缘”转移的技术趋势。

所谓的“边缘计算”,就是通过增加智能网关类产品,在网络边缘的节点上就近处理采集到的数据。而这些边缘设备主要是汽车、工业物联网和工业系统内的网关等。Kris Baxter表示:“将原来涉及整个全网的计算部分转移到边缘设备上处理,这样可以平衡网络数据流量过载问题,也可以减少网络的数据传输量和运算量(云计算),确保系统有更快的处理效率和响应速度,降低网络延时度。而‘高带宽、低功耗’是解决能否在边缘设备中进行更多边缘计算关键。美光也一直在为推动高性能、低功耗的技术而努力。”

当然,在Kris Baxter看来,汽车深度学习依赖于规模庞大的数据库做基础,将这么大规模的数据全部存储在车上不太现实。所以现在所面临的挑战是,边缘计算和云端集中计算的平衡问题,深度学习如何合理分配到两种计算当中,迅速做出及时的决策,这将面临着资源分配和如何取舍的问题。

智能汽车存储新要求 NAND、DRAM齐头并进

随着自动驾驶的发展,对存储需求主要体现在以下几大方面:一是传感器端对信息进行存储和传输,便于车辆最终做出决定控制,这个过程对于存储和内存产品需求都有大幅度上升;二是车内驾驶体验要求有更快的存储和写入速度,例如未来语音识别、手势识别、驾驶员监控等功能提升;三是车内数据仪表盘未来对于存储产生很高的要求,分辨率可能会涨到4K。

同时,在具体的技术规格上,自动驾驶L1-L5不同阶段对于内存和存储产品需求不同。L1级自动驾驶大多停留在可提供一些独立功能的层面,L2可以实现独立功能的协同,例如图像识别、紧急制动预警、自适应巡航等。L1和L2级对存储器的内存和存储容量的需求大致为10Gb和10GB。L3级可以在有限路况上实现自动驾驶,其存储需求量有爆发式增长,内存和存储容量分别达到了100Gb和100GB。未来的L4/L5级自动驾驶,车内甚至没有方向盘,势必有更多人工智能AI技术的介入,车内电子系统的存储容量预计最高可达到TB级别,对存储器的密度和性能的要求也更高。

Kris Baxter认为,L1、L2级别的自动驾驶的大多数需求能够由LPDDR4内存来满足,而随着技术要求越来越高,这个需求未来更多将会由LPDDR5和GDDR6产品来满足更高的计算性能。未来对于存储的尤其写入速率、容量要求和性能的要求越来越高,产品选择会从e.MMC转到UFS再转到PCle。所以美光科技在汽车领域是两条腿走路,NAND、DRAM齐头并进。

工业商数:降低工业物联网中总体拥有成本

无论工业、零售还是个人领域,Kris Baxter表示主要考虑的是产品和技术总体持有成本,不仅仅购买产品成本,还涉及产品技术、评估验证、认证、更换、退换货等。美光科技提出“工业商数(IQ)”的概念,一般来说,在汽车领域,车内使用的某项技术要保证5-7年之内有不间断的供应支持。所以,美光对于存储相关产品做了广泛的质量测试,保证产品的相应使用年限,以及周期内不间断的出货能力,以此降低工业物联网中总体拥有成本。

在中国的汽车领域,美光科技与国内众多知名汽车品牌展开合作。自动驾驶汽车商业化的前提之一是相关技术的大规模量产,美光科技致力于调整技术发展路线,在技术上进行创新,有效降低成本,实现高效应用,以应对自动驾驶汽车商业化的到来。

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