这七大关键技术重塑2022年

半导体产业纵横 2022-01-22 18:00


人工智能边缘计算等是集成电路产业应用的基础,支撑和引领作用无能及者。

 

每到岁末年初,都会有各种媒体和机构发布各种预测和排名,我们也不能免俗,盘点了2022年最值得重点关注的七大核心技术,这些核心技术将广泛的应用在5G、元宇宙、智能座舱、物联网智能终端等多个领域,值得重点关注。

 

 第三代交互 

 

2021年可以说是元宇宙元年,有很多专家甚至认为元宇宙就是下一代的互联网,也有不少人认为元宇宙是一场炒作出来的骗局。

  

目前业内对于什么是元宇宙有一些基本的判断,一款元宇宙产品应该包括八大关键特征:身份(Identity)、朋友(Friends)、沉浸感(Immersive)、低延迟(Low Friction)、多元化(Variety)、随地(Anywhere)、经济系统(Economy)和文明(Civility)。

 

 元宇宙六大支撑技术

 

可以将元宇宙看作是一个游戏,但又不仅仅是一个游戏。空间计算、去中心化、人机接口和基础设施是构建元宇宙的技术基础。目前业界较为认可的是《元宇宙通证》一书提出的元宇宙BIGANT六大技术全景图,主要包括区块链技术、交互技术、电子游戏技术、人工智能技术、网络及运算技术和物联网技术。

 

虚拟现实技术成熟度曲线(2020)

  

如果说其它的技术都不仅仅用于元宇宙应用,那么交互技术是专属于元宇宙的核心技术,主要包括虚拟现实技术(VR)、增强现实技术(AR)、混合现实技术(MR)、全息影像技术、脑机交互技术、传感技术等。交互技术的持续迭代升级,为元宇宙用户提供沉浸式虚拟现实阶梯,不断深化感知交互。很多人认为基于高度沉浸式的扩展现实(XR)实现的虚拟游戏宇宙(如《头号玩家》中的“绿洲”)是元宇宙发展的终极形态。截止到去年年底,虚拟现实相关技术成熟度如上图所示,可以看出有相当多的关键技术发展至主流所需年限在5到10年内,甚至部分技术如智能隐形眼镜、全息显示等需要十年以上的发展年限。除了前述网络及运算技术外的发展外,交互技术还需在近眼显示、渲染计算、内容制作和感知交互等方面进一步发展突破。

 

多模交互的超现实体验,需要虚拟世界与真实世界的无缝融合,并能够准确感知、还原世界,在虚实结合的混合现实世界中理解用户的意图。此外,多模交互需要打通视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种感官体验,实现人与成千上万种边缘设备之间的交互。为实现这个目标,需要将用户所处的整体环境作为一个超级数字世界来对待,依托语言、肢体、触觉、光感、脑机、表情、意识等,进行信息采集和传输,并识别用户意图、再通过裸眼3D、全息投影、AR眼镜、数字嗅觉和数字触觉等科技呈现给用户,从而实现超现实的交互体验。

 

在超现实体验里,传统的鼠标、键盘和多点触摸交互已经无法满足XR设备的交互要求。简单的说,在没有实体屏幕和物理控制设备的前提下,人类无法在一个虚拟三维环境里,通过简单的键盘、鼠标或多点触摸来完成复杂的命令输出。以手势操控为例,终端设备需要捕捉到三维空间内手指的动作,同时完成对时间和空间的判断,并同步发出指令以完成用户的意图。终端设备还必须清晰判断出用户发出的语音指令,甚至根据用户的行为习惯来判断用户的下一步意图是什么。这种交互方式,就是我们常说的本能交互--最大化以用户心智模型出发,使用共识或易学、易用的操作,让用户少点思考、少点疑惑、少点反复。

  

当然,面向超现实体验的交互仍存在不少挑战。对移动位置的控制来说,设备需要完成用户在三维空间上的原始解放。置身于近乎无限的在虚拟空间中,用户可以在虚拟的三维空间中不受任何限制的移动。这种不受限的行动,虽然使用户的感官上已经从现实世界里脱离了出来,但自身仍然无法脱离物理世界。绝对的行动自由,是对环境规则的否定。所以物理世界与数字世界仍然需要进一步的融合,才能让用户摆脱现实世界的束缚真正进入虚拟世界里去。这种融合的前提是:通过一种外部的框架来实现的支撑和随动。

 

用户的手部操作一般占日常整体动作的八成以上,如果没有精准的手部动作捕捉、特征追踪、动作识别、空间定位系统,整个基于手部的操作环境都难以建立。手部操作的功能性体现在终端的业务执行;手部操作表达性体现在窗口文字内容输出;手部操作的社交性体现在肢体语言上,由手势和肢体动作共同构成。因此,手部交互设备除了要符合以上的基础条件之外还要遵循轻量级、可拓展、开放性强等特点。从某种程度上来说,XR是人类真正数据化自身的开始。在这个起点,用户的一切行为都可以被数据采集。同时,数据监测的范围也有效扩大了,可以预见,未来一定是行为心理学和统计学的胜利。除去用户肢体行为形成的数据,用户在任何位置的停留、视觉选择、手部操作,都可以成为用户个人数据的采集范畴。而当务之急,能否形成一套基于动作、语言的数据输入交互系统,对现阶段继续有效推进XR发展演进具有重要意义。有了高效的数据输入系统,用户才能提高表达效率,高效的输入意味着用户可以遵循更加可靠的输入交互逻辑。 

 

 RedCap

  

RedCap,全名是Reduced Capability,中文意思是“降低能力”。它是3GPP在5G R17阶段,专门立项研究的一种新技术标准。对于RedCap这个名字,大家可能觉得比较陌生。其实,它此前的名字,可能有读者听说过,就是NR light(NR lite)。

  

工信部数据显示,截至 2021年8月底,我国建成5G基站超过100 万个,占全球的70%以上,5G 终端连接数超过了4亿。文体娱乐、赛事直播、居住服务等消费领域5G 应用加快探索,制造、矿山、医疗、港口等垂直行业5G应用模式日渐清晰,在实体经济数字化、网络化、智能化转型升级进程中发挥了重要的作用。5G纵然有着广阔的前景,但其应用痛点也需直面:成本比4G/4G Cat-1高出很多,这是影响其广泛落地的重要因素。为此,3GPP R17 标准引入了5G Redcap(精简化芯片标准),并将其作为高性能eMBB和URLLC标准以及低端海量物联网(NB-IoT、LTE-M)标准共存的中速标准,没有 5G RedCap,5G NR 就缺少物联网的关键技术。

 

 

简单来说,如果NB-IoT/eMTC是轻量级的4G,那么RedCap就是轻量级的5G。从技术特性上来说,RedCap介于eMBB(超宽带)和LPWA(低功耗广域网,NB-IoT等)之间。RedCap主要针对的是带宽、功耗、成本等需求都基于eMBB和LPWA之间的应用。它的带宽和通信码率低于eMBB,但是远高于LPWA。它的功耗和成本高于LPWA,但是却又远低于eMBB。

  

2019年6月,在3GPP RAN #84会议上,RedCap被首次作为一个R17 Study Item(研究项目)出现在大家面前。2021年3月,3GPP正式通过了NR RedCap UE 标准化(即Work Item)项目的立项。按计划,3GPP R17冻结之时,就是RedCap标准化完成之日。

  

目前,由于新冠疫情的原因,3GPP陆续将R17的时间表推迟了9个月。根据最新的进展,3GPP R17将于2022年6月份冻结。而3GPP 正致力于在第 18 版本中添加新的 5G  RedCap NR 功能,并进一步扩展业务场景。除R17的三大场景外,Rel.18将扩展RedCap至智能电网等新应用场景。与R17相比,Rel.18将进一步降低RedCap的复杂度和所支持的数据传输速率(目标速率在10Mbps左右)。降低速率/复杂度的方法将在2022年Q2开始的SI阶段确定(SID已确定)。Rel.18 WI在SI结束后开展(WID目前待定),除SI确定的方案外,WI还可能进一步完善节能机制(在非激活态引入eDRX),并引入更低的功率等级。支持基于位置/定位的服务应用(例如资产跟踪)。Rel.18 RedCap将支持定位(或增强),SI阶段将进行性能评估和方案研究,必要的话将增强定位性能。(这部分的工作在Rel.18定位项目中开展)

  

在元宇宙里,智能穿戴设备作为最贴近人体的节点,是虚实转换中十分重要的角色。5G  RedCap的导入,将有效解决5G智能穿戴设备的通信需求和续航需求。和5G设备相比,5G Redcap设备成本更低、体积更小、能耗更低。而5G Redcap的网络速率(上下行50M/70Mbps)也能覆盖绝大部分的穿戴设备要求。

   

 网络切片

 

移动通信技术从1G发展到2/3/4G,再到今天举世瞩目的5G,经历着一次次的技术革命。无论从模拟到数字,从语音到数据,还是从小带宽、低速率到大带宽、高速率,每一次变革都给我们的生活带来了翻天覆地的变化。

 

根据香农公式,每一次移动通信技术的提升都围绕着信道容量(下图公式中等号左边的“C”,也就是通常我们所说的信息传输速率,单位bps)、带宽(B)、信噪比(信号功率S与噪声功率N的比值)大做文章。通过单载波带宽的提升,复用技术的提升,信道编码技术的升级等多种技术手段,将信息传输速率提升到现今的水平。

 

香农公式:克劳德·艾尔伍德·香农提出了信息熵的概念,为信息论和数字通信奠定了基础

  

不过,面对日益纷繁复杂的网络场景,对不同网络特性的不同需求(速率,时延,连接数量,能耗等方面),必然会出现相互矛盾的情形,一张物理网络显然无法同时满足5G所有的应用场景。于是,5G网络切片技术应运而生。网络切片是通过虚拟化技术NFV(Network Function virtualization)以及SDN(Software Defined Network)技术,把运营商的网络进行逻辑划分,实现逻辑意义上的统一管理跟灵活切割,进而将网络资源以及服务进行逻辑隔离。

 

  

具体来说,网络切片将为5G发展带来以下三大好处:

  

较低的成本使能行业应用,减低企业使用5G门槛

  

如果没有网络切片技术,运营商需要为每个企业或者每类业务单独部署一张网络,这种模式的缺点是部署周期长、建设成本高、调整不灵活。而网络切片可以基于已有的公网来建设虚拟专网,部署快、成本低、调整灵活,为5G进入行业市场提供了一种新的选项。

 

促进业务创新

  

网络切片可以为不同业务提供差异化的保障,5G应用提供商可以和运营商配合,可为所有人群或特定客户推出差异化的服务,使得5G业务更加丰富多彩。这样,运营商不仅能够进入更多ToB垂直行业,如果与游戏、视频等应用提供商合作、最终由应用提供商向消费者提供差异化服务,也带来“先ToB再ToC”的2B2C商业模式创新。

  

增加运营商收入

 

运营商提供差异化的业务保障后,可以进行差异化的收费,对于重点保障的业务,除了正常的流量费之外,可以按保障级别收取一定的增值服务费,提高整体的ARPU。例如,运营商部署的5G正在推动基于差异化“服务”的连接包套餐创新,包括游戏、音乐、体育、社交媒体、视频会议、教育和办公软件等方面的差异化网络连接服务。

  

爱立信《5G商业潜能》报告预测,到2030年全球数字化经济市场市值约3.8万亿美金,而5G技术使能的经济收入约1.49万亿美金,其中运营商能够取得的市场价值约7000亿美金。据IHS Markit报告预测:到2035年,5G将在全球创造12.3万亿美元经济产出。其中,5G网络切片被业界公认为是运营商进入垂直行业市场、使能行业数字化转型的巨大机会和重要抓手。可以说,网络切片重新定义了5G,使5G带来的不仅是无线技术的飞跃,更是面向服务的灵活网络架构的变革。正因为有了网络切片,才能支撑起5G三大应用场景的并发,才能实现5G承托起万物互联的伟大理想。

 

 边缘异构计算


边缘计算是在靠近物或者数据源头的边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能化方案,满足行业数字化在高实时性、低带宽能耗,高安全隐私保护,高可靠性等方面的关键需求。

  

由于边缘计算直接在靠近数据产生的地方进行计算,避免了数据的上传与下载过程,具有较高的实时性。而且,边缘端产生的大量数据不再全部传递到云端,对云端的带宽以及能耗都有显著的降低。

 

边缘计算将用户的个人敏感隐私信息存储在设备端,避免了传输带来的安全隐患。数据在边缘侧直接进行计算,减低了由于网络覆盖以及故障带来的影响,具有较高的可靠性。

 

随着5G时代物联网的持续发展,Gartner 预测到 2025 年企业产生的数据将有75%从传统的中心或者云平台转向边缘侧。5G 网络和边缘分布式计算结合在一起彼此增强,为行业新的产品与体验创造机遇。通过 5G 网络提供的高速率和低延迟,再加上在边缘处理数据的实时性与安全性,有望在汽车、媒体(VR/AR)、智慧城市、智慧医疗、智能制造等垂直领域有更大的发展空间。由于异构计算可全面适合AI和大数据时代处理海量数据的需求,近年来发展极为迅速,成为数据中心、智能手机、5G、智能驾驶等应用领域的主流芯片架构。 

 

围绕异构计算的底层架构,新一轮比拼已经展开,无论是通用处理器、FPGA、GPU等通用器件,还是有种xPU等领域专用处理器或加速器,各方势力的拼杀已在暗潮涌动。面向特定应用的优化,存在应用与架构相互匹配的问题。搭建一个统一架构不太现实。比较现实的是开发架构虚拟原型,由应用驱动得到一个架构,然后再去制造符合架构的计算平台,最后实现架构与应用的统一。这种技术未来有可能作为异构计算贯穿拉通的技术基础。

  

在中美贸易战背景下,沿着摩尔定律路线,我国工艺、制造等很容易被封锁,而异构计算则提供了一个弯道超车的可能性。异构计算实际上是从体系结构上另辟蹊径,因此,我国集成电路业可以尝试用各种体系结构匹配应用,得到性能、功耗、能量效率的平衡,以弥补摩尔定律所损失的战场。 

 

2020年,英特尔发布了独立显卡iRIS Xe Max。在一系列的收购行为后,英特尔弥补了PC产品线的关键零部件,也成功实现了XPU异构计算架构。AMD对赛灵思的收购,也释放出强化异构计算布局的信号。在具备“CPU+GPU”计算架构的基础上,FPGA的可编程特质,能进一步提升计算平台的灵活性,从而适应AI时代根据不同工作负载进行加速的需求。英伟达收购ARM,不仅弥补了缺乏CPU的短板,也将英伟达的AI计算平台拓展到移动生态。值得注意的是,ARM也在异构计算有所涉猎。在国内,紫光展锐为边缘计算产品开发设计者提供了一套通用的异构计算平台,帮助用户进行性能、功耗分析,并提供软硬件选型参考的工具。展锐的AI技术平台AIactiver,通过异构硬件、全栈软件和业务深度融合,不仅大幅优化了原生用户体验,同时也向客户提供了完整的二次开发平台和定制服务,助力生态合作伙伴高效便捷的开发丰富的AI应用。

 

   

展锐通过AI技术重构了芯片的多个关键子系统,如CPU/GPU处理器子系统和多媒体子系统,为用户提供优异的用户体验。展锐正在将AI作为一项弥散型技术,全面融入到所有的产品规划中去。

  

 VoNR

 

5G新通话虽然名称是通话,实际上已经不再局限于通话功能,更多的将转向实时沉浸式互动体验。基于VoNR(5GNR)基础的实时通信网络架构,可以快速集成新的业务形态,以满足人们多元化的通信需求。承载实时交互信息的信道更宽,交互的内容类型也更多了,交互形式更加丰富。

 

 5G新通话

 

对C端的智能手机用户而言,5G新通话可以提升多媒体互动通话体验。比如,除了基本的通话功能,还将提供来电名片、内容共享、屏幕共享、 AR 趣通话、语音转文字等丰富的体验。对B端的企业用户来说,5G新通话进一步细分企业场景,高品质的语音作为一项关键功能,嵌入到基于5G的新服务里,比如增强现实、虚拟现实、远程机器人控制、网真应用以及各种支持物联网的服务。基于场景设计业务,企业主叫名片、智能客服、政务信息数字化等业务。除此之外,5G新通话框架还可以通过 5G 网络实时音视频通讯技术,再结合增强现实及混合现实技术,向远程维修、售后服务、设施巡检、医护诊疗、示范教学、监督检查、审核查验等创新业务延伸。

  

随着5G网络大规模部署,5G NR形成连续覆盖,5G语音就采用VoNR方案了。由于VoNR直接由5GS端到端承载IMS语音业务,语音呼叫建立时长更短,语音质量更好,且用户在语音通话的同时,能同时享受到畅快的5G网速,用户体验大幅提升。此外,随着VoNR规模部署,更多的语音业务向4G/5G网络迁移,这有利于老旧的2/3G CS语音加速退网,重耕2/3G优质频段。

  

R16定义了升级IMS支持5G核心网的SBA架构版本,是面向未来最理想的实现方式之一。该方案将IMS升级为基于云原生设计,采用SBA,这意味着IMS也与5GC一样灵活弹性,且具备参与网络切片的能力,从而将网络切片扩展到语音领域,支持更多的5G用例,比如VR协作、AR辅助、实时游戏、远程医疗、远程控制等应用,这些业务都需要IMS切片来保障语音体验。DC(Data Channel)方案就基于这个方案。

  

  

到了VONR+ 阶段,面向目标网络架构设计,需要从新通话平台设计、交互式能力提供、融合媒体面、可信身份认证四个关键技术点演进

  

3GPP在R16里完成了 5G 网络 IMS Data Channel 实时交互通道相关技术标准,于 2020 年 3 月写入并发布了 TS26.114 V16.5.0 版本,实现了5G VoNR业务能力的增强。中国移动计划在 SA1 R18 FS_MMTELin5G进一步推进可视菜单,屏幕共享,AR通信,第三方ID接入场景和需求讨论。3GPP R18将重启IMS切片、服务化等研究内容,纳入SA1新通话需求。

  

在5G R16定义的XR场景通信方面, 3GPP TR 26.928,将eXtended Reality(XR)引入到3GPP服务和网络,包括XR类型服务和应用程序的基线技术、媒体流的体系结构模型、QoE/QoS问题等。使能5G新通话,除了传统的服务类别外,将引入新的交互类别,提供了3D、XR视觉和音频等,丰富了通话的交互形式。 

 

3GPP正在研究基于IMS数据通道的交互式通话,基于VoLTE/VoNR高清语音和高清视频通话,与WebRTC技术相结合,通过扩展提供数据通道,让语音和视频通话与扩展的数据通道同步,从而能在高清视频通话中实现屏幕共享,叠加AR,甚至是听觉、视觉、触觉、动觉等同步的全沉浸式体验。 

 

GSMA在2021年1月NG 5GJA启动virtual work task,制定Data Channel白皮书,纳入Data Channel典型应用场景、构建产业和生态。2021年2月IP COMMS启动Future of Voice Calling讨论,探讨话音业务的未来发展方向。2021年3月IP COMMS启动Business Voice Calling讨论,探讨面向2B的话音发展方向。 

 

国内CCSA方面,在TC3 WG1,2020年11月启动下一代实时通信网络技术研究,从传统业务的演进和体验增强,新型业务的构想和需求识别等方面,基于现有IMS系统研究构建下一代通信网络架构;TC3 WG4启动5G增强实时通信业务,面向通信网络和媒体技术的持续演进及人们多元化的通信需求等提出潜在的、高价值的增强实时通信业务场景,包括传统业务、企业通信、新型业务、特殊群体和安全通信等,探讨对网络架构和安全隐私等关键诉求,支撑下一代通信网络技术研究。最近TC3第35次全会也有相关议题的讨论。

 

在 2021 MWC 上海的新通话产业峰会上,中国移动和华为联合发布了 5G 新通话解决方案。紫光展锐也宣布,已携手华为打通5G SA网络下的VoNR通话,包括语音和视频。本次测试基于2.6GHz频段,采用基于紫光展锐首款5G多模调制解调器春藤510的移动测试终端,以及华为5G端到端解决方案。

  

 数字孪生

 

数字孪生(Digital Twin)是信息空间与物理空间的交互与融合,实现了物理世界与数字世界互联、互通、互操作。数字孪生的概念由迈克尔·格里夫(Michael Grieves)教授于2002年首先提出。数字孪生以数字化方式创建物理实体的虚拟实体,依托知识机理、数字化等技术构建数字模型,利用物联网等技术将物理世界中的数据及信息转换为通用数据,并且结合 AR、VR、MR、GIS 等技术将物理实体在数字世界完整复现出来,具有互操作性、可扩展性、实时性、保真性以及闭环性等特征。

  

Weir-McCall预测,数字孪生的快速增长现象将与元宇宙(Metaverse)融合在一起,元宇宙是一个不断发展的数字空间网络,包括视频游戏环境和虚拟现实世界。

  

数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各种数字化的手段,将物理设备的各种属性映射到虚拟空间里,形成可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可编辑的数字镜像。过去,没有数字化模型时,制造一件产品要经过多次迭代设计、打样、测试。现在,有了数字孪生技术,就可以在虚拟空间里修改产品的规格和配置,通过仿真预测产品性能,这大幅度减少了迭代过程中实体产品的制造次数、时间、成本。数字孪生技术可以应用在工业制造领域,比如汽车、电子制造等等,特别是在智能制造领域,数字孪生被认为是一种实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段。

 

目前,数字孪生已形成生态系统,主要分为基础支撑层、数据互动层、模型构建与仿真分析层、共性应用层以及行业应用层等,如下图:

 

 数字孪生生态系统示意图

来源:《数字孪生应用白皮书2020版》

 

数字孪生从物理世界到虚拟世界的感知接入、可靠传输、智能服务,不仅要支持跨接口、跨协议、跨平台的互联互通,还强调数字孪生不同维度(物理实体、虚拟实体、孪生数据、服务/应用)之间的双向连接、双向交互、双向驱动。因此数字孪生的落地,需要一个融合了多路高速并行、协同采样、大运算量协作算法、多路输出精准协同、强实时性(低延迟量+低延迟抖动量)等特性的高性能控制系统。

 

对物理世界的全面感知,是数字孪生落地的重要基础与前提。虚拟模型的精准映射与物理实体的快速反馈控制,是实现数字孪生的关键。物联网通过有线或无线网络,为孪生数据的实时、可靠、高效传输提供了支持。因此,满足超高可靠、超低时延以及连接海量设备的需求,对数字孪生的应用落地甚为重要。

  

随着5G和AI技术的飞速发展,数字孪生落地需要集成和融合的跨领域、跨专业技术已经逐渐成熟,数字孪生作为万物互联时代的重要一环,将由缓慢发展走向发展的快车道。

   

 硬件虚拟化 

 

随着汽车行业电气化和自动化程度的提高,汽车内部ECU的合并,更严格的安全性标准,汽车生态系统参与者正在以多种方式寻求虚拟化概念,以应对系统的复杂性,实现未来汽车。

 

  

全息影像、车辆控制、导航、娱乐、社交联动、人机交互,这些应用都将基于GPU以及硬件虚拟化技术,成为未来汽车驾乘的全新体验。现在一部智能手机,集成了通信工具,照相机,DV,PDA,办公,导航仪、等等需求。同样未来智能汽车的“中心计算单元”也会逐步的集成ADAS域,车身域,娱乐域等等这些功能。

  

社会行为的角度看,把资源先集中化管理,再动态按需分配,已经是当下社会行为的普遍公认方式。不论是电力,水利,还是现在科技上的云技术,云储存等等。这样的社会行为会“惯性”到社会每个角落,当然也会包括汽车电子的开发。我们会通过虚拟化技术整合车内的计算资源,按需分配。 

 

信息处理的角度看,车上的信息和数据,随着自动驾驶的发展指数级的增长。信息数据的交互的效率和成本,会成为未来汽车电子电气架构重点的考虑因素但是通过虚拟化技术可以在多个OS间可以做到跨OS的地址直接访问,实现信息、数据的零拷贝。

 

按照上述分析 虚拟化技术会演化成汽车电子行业的基础技术。和“云”技术是一样的,有了云技术,不代表什么计算都要用“云计算”去解决。它会成为一个趋势,一种基础能力。按需求使用。 

 

目前国内外主要的tier1,都有基于虚拟化的智能座舱方案。也有公司把虚拟化技术用到动力域。高通,intel,NXP,瑞萨,TI,imagination主流的车载芯片厂商都会推自己的SOC虚拟化解决方案。 

 

同时提供虚拟化技术的公司变的多样化,商业也不在只是QNX,Mentor Green Hills等, SYSGO、open synergy、 风河等公司都推出自己的车载虚拟化平台。开源社区除了老牌的KVM,XEN外,intel推出了ACRN平台,而近几年Github上各种版本的虚拟化平台突然猛增几十个。 

 

目前比较热车载平台中:阿里巴巴的“斑马智能座舱系统”、华为的鸿蒙OS、英伟达的自动驾驶平台,都是基于虚拟化技术构建。特斯拉也在自己网站上开始招聘具有虚拟化技术的嵌入式软件工程师。这些公司都意识到虚拟化技术会是未来汽车行业基础技术,都有了布局。 

 

汽车开发过程中要求将ISO26262覆盖在汽车开发的V模型上。在开发周期的每个阶段,甚至都要解决一些没有出现在开发工具中的开发步骤,并且这些步骤必须是可追溯和可测试的,虚拟化在这里也可以发挥作用。

  

汽车OEM厂商们正在努力磨练其软件专业知识,解决以硬件为中心的思维方式。虚拟化,数字化和数字双胞胎确实可以为他们提供帮助,满足在物理上无法验证真实硬件上的所有内容。测试从设计到验证都是断开的,使用数字孪生和虚拟化的抽象是帮助他们突破障碍的一种方法。如果他们在整个过程中都接受这一点,将可以极大地加快和改善更多自动驾驶汽车的开发过程。 

 

总结来看,虚拟化技术未来会成为汽车电子软件开发的基础技术和能力。但是当下,虚拟化只是一种应用技术,不是产品形态,产品中是否使用虚拟化技术应该看产品需求,而不能脱离需求为了用虚拟化而用。


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