電動車(EV)市場正在以穩定的速度發展，專家預測，到2028年時，電動車的市場規模將從目前的2,460億美元提升至1.3兆美元。隨著製造商和消費者開始擁抱這種新型的汽車，車內體驗、自主性以及智慧特性也將是消費者選購車輛時的重點。
價值超過5,000億美元的汽車電子產業正引領類比汽車元件的數位化轉型，如儀表板、停車感測器等。人機介面(HMI)、人工智慧(AI)和聯網功能是塑造汽車產業未來的關鍵趨勢。隨著朝向電動車的轉向，製造商和一級供應商(Tier 1)更將汽車視為行動資料中心，其由軟體定義，並提供獨特的服務、先進駕駛輔助系統(ADAS)和自主性。
除了HMI，自動駕駛(AD)和先進駕駛輔助系統的推廣，意味著汽車將更加依賴人工智慧和資料管理來處理一系列汽車感測器所擷取的大量資訊。因此，半導體、軟體和技術將成為品牌差異化競爭的基礎，GPU、神經網路加速器(NNA)和資料管理晶片將有助於推動設計創新，最終為客戶帶來價值。
HMI大量導入3D圖形應用
儘管入門級智慧手機中，低功耗的嵌入式GPU也能提供高性能3D圖形及流暢介面，但消費者對車載的數位體驗期望卻特別高。此外，HMI正在成為OEM和一級供應商差異化的關鍵點，可以提升產品競爭優勢，並推動該技術的進一步發展。
汽車HMI不斷創新，將在更大、更高解析度的螢幕上顯示更清晰的圖像
HMI領域的不斷創新，將在更大、更高解析度的螢幕上顯示更清晰的圖像。多螢幕(4K/8K/儀表板等)逐漸成為電動車的常態，包括主駕駛顯示螢幕、中央控制台、後座娛樂等。
3D圖形已用於儀表板和顯示螢幕，同時相關技術亦不斷進步中。光線追蹤是一種渲染真實反射和陰影的處理技術，以前多用於遊戲和電影，它也為HMI視覺化提供了一個應用可能，尤其是在輔助停車時創造真實的環境環繞視圖。
廠商如Imagination的IMG BXS GPU系列現在已能為多個2~8K顯示螢幕提供6TFLops的性能，同時通過ISO 26262認證設計並提供功能安全。透過GPU固有的並行性，OEM可以利用HyperLane等技術向處理單元發出多達八個任務以實現完全安全的多工處理，確保關鍵流程的性能得到優先考量。
在更遙遠的未來，當全自動駕駛變得普遍時，汽車可以開始在駕駛艙中整合元宇宙式的解決方案。首次建置可能將重點放在改變車內環境上，乘客在前往目的地時，可透過更大、更沉浸式的螢幕，甚至是VR頭盔在元宇宙內互動。這將對性能更強大的GPU晶片，甚至是雲端解決方案產生更高的需求。
人工智慧助攻自動駕駛
隨著高效電動馬達取代內燃機，中央處理器從駕駛體驗中消除人為錯誤，同時實現安全的ADAS和AD解決方案。美國汽車工程師學會定義了六個自動化級別—從Level 0(完全沒有自動化系統)到Level 5(車輛在所有條件下執行所有駕駛任務，甚至不需方向盤)。通往Level 5的道路還很漫長，這需要結合先進的人工智慧、前端軟體和高效能運算協助處理來自多個感測器，包括攝影機、光達和雷達的大量資料。 除了自主性，人工智慧將在汽車的多個方面發揮越來越重要的作用—從監測駕駛員注意力和疲勞程度的車內監控，到語音命令的語言處理，人工智慧系統甚至可以掃描前方道路，相應地調整車輛懸吊系統以適應駕駛體驗。
然而，由於ADAS和AD是資料處理密集型解決方案，它們仍然是人工智慧最具挑戰的任務。Level 4自動駕駛的運算要求數百個TOPS(每秒一兆次操作)，而Level 5自動駕駛則需要1,000個TOPS的性能。
類似Imagination的神經網路加速器(NNA)系列專用晶片，可以透過省電和節省面積的方式來實現高算力。利用可擴展的多核心、多叢集群體系結構，OEM可以經由IMG 4Series NNA等解決方案來實現超過2000TOPS的性能。這是一個能在真實世界部署自動駕駛系統的平台。
同時，其關鍵優勢是，NNA可使用晶片上記憶體和共用SRAM及調度技術，使多個神經網路同時運行，在低延遲和有限的系統頻寬要求下提供高性能，這對於自動駕駛汽車的快速反應時間非常重要。
高速車用網路重要性提升
僅一個攝影機就需要超過1Gbps的資料傳輸速度，而許多配備ADAS的現代車輛的車頭和保險桿上就有多達16個攝影機。當與現代車輛中的大量其他潛在感測器相結合時，這導致需要在複雜系統中管理近TB的資料。為了實現這一點，製造商需要看得更遠，尋找控制器區域網路(CAN bus)以外的技術方案。控制器區域網路自1987年開始使用，其提供客製但低頻寬的設計，但目前已無法滿足業界的需求。
為了管理大規模的資料，OEM廠商需要考慮其他成熟的協定—乙太網路。僅僅透過一對IEEE標準乙太網路電纜就可在車輛內移動1TB的資料。有鑑於乙太網路的開放標準和通用性，它可以將車內連接的成本降低高達80%。
布線只是一方面。建立可靠的網路基礎設施，將資料傳送到CPU，對於系統的安全性和完整性至關重要。為了實現這一點，OEM廠商需要一個能夠處理資料輸送量並提供有效分發的交換器和路由器。Imagination的乙太網路資料封包處理器(EPP)是一個很好的例子，其說明了如何在低功耗和小面積的條件下實現這一點，同時保持高性能和最低CPU負載。它已按照ISO 26262流程部署在汽車市場的ASIL-D晶片中。
以晶片開啟未來
現代汽車的基本結構正產生變化。有三個領域仍然是推動電動汽車創新成功的關鍵：人機介面、人工智慧和資料管理。人機介面正在高速發展中，更新一代的GPU解鎖進階處理和光線追蹤，而AI仍然是功能安全的輔助或自動駕駛特性的基礎，乙太網路則支撐所有需要的資料傳輸。
很明顯的，晶片對未來的汽車發展具有重要的價值。製造商當下正尋求透過HMI實現產品差異化，同時在人工智慧特性(包括ADAS和AD)方面保持領先地位。由此推動的GPU、NNA和EPP技術創新將對整個產業產生深遠影響。
對於電動車和晶片產業而言，越來越多OEM廠商正利用電動車製造業進入門檻較低的優勢，來重塑汽車業的未來。隨著Level 3自駕法規生效，全自動駕駛汽車的時代已經越來越近，同時也帶來了激動人心的技術發展。
(本文作者為Imagination汽車市場行銷總監)