从自动驾驶细说汽车行业的现状

物联网正在彻底改变各行各业，这种说法並沒有夸大其辞。而汽车行业中的变化速度也确实惊人。

自动驾驶的转变正在改变设计工程师對解决方案的要求。灵活性和可扩展性是满足自动驾驶的各个阶段和等级要求所必须的。

不断更改要求并非行业唯一的特征。从不断变化的监管要求到 AI 型平台的扩充能力，工程师们需要应对多种因素，以便能运用现有的处理能力，在各种环境中应对不同应用和最终使用场景。

为什么? 因为汽车涵盖了各种应用：

自动驾驶和 ADAS

试想一下，在 2025 年之前预计有 800万辆自动驾驶或半自动驾驶车辆上路行驶。它们全都依赖各种技术，来实现从人工监控环境到使用自动化系统的转变

但是，发展的空间在于从当前的计算机视觉，逐渐发展到更广泛的技术 — 利用边缘传感器、摄像头、雷达和激光雷达，通过 AI 实现防撞、障碍检测和跟踪。

考虑所有推动自动驾驶的其他技术 — 从数据聚合和预处理到传感器融合、4D 雷达和后视镜替代系统 — 有条件的车辆自动化演变到全自动驾驶车辆，这会将驾驶改变成类似某种“汽车即服务 (TaaS)”。

随着戴姆勒公司选择 Xilinx 助力其新车系中的所有 AI，其业务潜能开始崭露头角。

车内 AI

对于未来的低延迟、高计算需要，普通算法没什么用处。因此，机器学习、神经网络和 AI 将会改变汽车行业。

AI 推动所有类型的功能发展 — 从通过定制舒适度等级提供个性化驾驶体验或识别面部表情变化以启动安全功能等。AI 可以通过驾驶员监控系统和手势识别之类的技术来彻底地改变驾驶体验。

同时，请记住，AI 还可以利用驾驶位之外的相似监控系统大幅地改变乘客体验。设计工程师和汽车创新者还在挡风玻璃显示及乘员监控系统方面取得突飞猛进。

从商业方面来说，汽车电子产品预计将成为技术市场下一个巨大的推动因素。主要因素：汽车半导体市场的增长超过市场整体增长的趋势，因为新增的特色和功能将促使半导体产品需求扩张。

由于汽车和卡车以及其他车辆连接到云端，车内 AI 有望掌控日益增加的电子功能，并且从高级车辆大量应用扩展到低价位、高销量车型。

仪表组、信息娱乐和显示

工程师们正在模拟汽车上其他设备给消费者带来的体验 — 到 2025 年它们的价值可达 370 亿美元。从语音控制和蓝牙连接到关于方向或交通情况的实时更新，显示功能非常丰富 — 同样丰富的还有用于信息娱乐显示和其他仪表盘的 SBC、LED、变压器、MCU、稳压器和收发器等。

随着信息娱乐系统成为大多数新车中可期待的配置，它大幅增加了对便携和监护类消费电子产品、音频播放器和视频显示屏幕的需求。目前，汽配市场对此领域贡献的份额正在超过汽车制造商自身 — 这意味着中档和豪华汽车的交通应用供应商，有机会争取价格敏感型消费者购买更高价位的车辆。

除了北美洲，在德国和英国以及中国也存在这种机会，使亚洲的 CAGR 超过 11%。

电气化

由于政府法规要求提高以及 OEM 意识增加，电动汽车的接受度提高，反过来推动技术进步，并更有助于提高客户接受度。

从复杂的电动机和/或牵引电机到某些外接电源和自给电源的组合（例如：电瓶、太阳能板、充电站基础设施或发电机），技术领先者一步步地攀登，为充电系统、电动马达控制和高能效计算提供所需的解决方案。

但是，为了让电动汽车被更广泛地接受，我们需要的不仅仅是宣布接下来几年中发布 340 个 BEV 和 PHEV 车型，也不是从欧洲到中国的各国立法机关制定更严格的排放目标，我们需要的是公司抓住机会，利用其功能完备的电气或牵引马达以及电瓶、太阳能板或发电机等，为多种汽车提供合适的解决方案。

此外，车辆电气化可能还涉及较不显眼的应用 — 包括空调系统、转向、制动、启动/停止系统和电力推动引擎，为推出创新的汽车应用提供更多机会。

技术推动汽车的未来

那么，设计工程师们将何去何从？

汽车行业将会取得深入的发展，但由此而需要的支持也会超过大多数工程师的预期。从帮助客户更快地进入市场的系统级设计服务，到帮助完成生产件审批流程、故障分析、国际材料数据系统考虑因素和其他工作的专家，各机构需要通过端到端合作伙伴获得推出创新所需的资源和网络 — 并接触到在其采用领域引领行业的技术。

这意味着从利用平台启动开发直到转向芯片设计采用同一种技术 — 而绝不会给工程师制造障碍 — 其提供的灵活性让业务部门经理能够说服高层相信，他们的技术选择将适合长期发展。

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