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​虚拟化带来汽车行业四月天

2019-04-18
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第四次工业革命已经开始,又一次将刷新我们对科技的认知,重构人们的生活、学习和思维方式,也改变人与世界的关系,同样也为汽车行业带来一场重大变革。汽车产业和汽车产品的内涵和外延不断扩展,促使电动化、网联化、智能化、共享化的新趋势正在解构旧的格局,以满足个性化消费和出行服务为中心的新产业链正在形成。


4月18日,2019年第十一届全球汽车产业峰会已在上海国家会议中心盛大召开,新思科技董事长兼联席首席执行官Aart de Geus博士受邀出席并致主题演讲。



Aart de Geus博士在《虚拟化加速构建智能汽车新生态》中重点探讨,“新思科技虚拟原型开发技术把芯片、电路及元器件通过数字建模实现虚拟开发环境,使得车企可以提前6到9个月启动软件开发;并通过模拟在真实环境中很难呈现的各类软硬件故障,为功能安全认证提供更为可靠及全面的测试和验证手段。该技术为汽车行业带来了新的方法论,重新定义智能汽车的研发流程,大幅提升研发效率。”

 

附精彩全文演讲实录


大家早上好,汽车行业正处于一个高速转型过程中,今天准备了9个话题和大家分享。第一是电子元件或者说芯片,我们看到软件层面面临着更多的机遇。刚才梅博士已经介绍的非常好,现在万物智能,智能并不是一个新的概念,回顾一下历史会发现,第一个智能趋势是火的发现,接下来开始犁地耕作,对马进行驯化,轮子的发明,这个也是汽车行业的起点。


之后,我们看到蒸汽机、电力及编程。后来,到了人工智能阶段,每一年都有一次革新,这些指数级的发展有一个共性:首先要有一个很好的想法,很多的想法可能都没办法成型,要成型必须要有可行性及经济上的回归,有人使用,有人为之买单,有更多的投资注入。



接下来会发生一个巨大的变革,要求许多不同灵感的融合,汽车行业就处于这个阶段,企业将迎来指数级的发展速率。


在历史上,在物理层面、生物层面、智慧层面和社会层面,都有着创新带来的巨大影响。其中的一个案例印刷术,融合了很多不同的技术。26个英文字母,可以通过活字印刷术做成的金属模块对它们进行组合。同时,墨水干的很快,需要墨水、纸张,把它们按压在纸上。中国的文字非常多,相对来说,英文字母很少,所以简单一些。毕昇发明了活字印刷术,于是迎来了一个指数级的发展,50年的时间就有2000万本书被印刷出来。接下来的500年,发现了一种全新的印刷方式,把字模简化成两个数字:0、1,已经没有办法再简化,再把这个方式转化为计算机逻辑,平板印刷术就成了电子自动设计。接下来还有数字化时代的摩尔定律,这个指数级发展超越了我们史上任何一个技术的发展,也影响到如今汽车行业的发展,接下来为大家具体介绍一下。



电子元件实现自动化设计的步骤,首先对它进行建模,然后是模拟,接下去是分析和预测。如果可以实现预测,接下来就可以进行优化;如果能优化,接下来也许就可以实现自动化,这就叫电子自动化设计,可以循环使用我们现有IP来完成这样的设计回路。



在这个过程中我给大家建议一个非常简单的方法,只用从三个维度考虑,但它可以适用于各个方面:质量、时间、成本。我们当然希望能够更好、更快,同时成本更低,这个是非常简单的一个方法,但也很容易让我们评判优劣。如果需要设计,肯定需要一个工作流程,这个流程首先要基于一个非常棒的想法,但是有一些不确定性,最后在某一个时间点,把所有的设计搞定,想法就变成了现实。


但是过程往往不像你想的那么简单,有时候虽然我们设计的非常努力,但是还会遇到层出不穷的意外,于是又继续努力,结果还不尽如人意,最后做完了,好像还是有很多不确定性。这就要求我们开发出更好的工具和方法,让质量和结果都更上一层楼。同时也进行一系列的操作,把这个设计流程尽量往理想的状态发展,这个也是很多工程师和很多的工程项目结果希望能够达到的。


现在出现了一个新的电子设计自动化,叫作人工智能。人工智能同时也需要去收集很多大数据,要用神经网络去学习,有的时候是采用计算机学习、云计算学习,直至实现数据消化后的预测,然后我们可以基于预测采取行动以期得到更好的结果。当然,在汽车行业的范畴,人工智能最后也可能实现人类安全的无人驾驶。


我们现在能够打造一个数字模型,叫做数字双胞胎。通过机器学习,可以有一些操作能够弥补一些数据裂缝,能进行预测。因为一旦具有预测的能力,就可以去改变业务模式。所以现在,车企在销售一些发动机的时候,会带一些预测的功能,能够提供及时反馈保养和维修信息,这样也能够带回一些收益。这些是电子自动化所带来的一些变革。


在计算方面,从单机到服务器,再上云计算的一个趋势,虽然经济领域可能曾经有过上上下下,但在技术应用上已经有很大的发展,包括从功能手机到智能手机,现在到广泛的社交媒体平台。



另外一点,我们看到人工智能、机器学习、大数据都在快速发展,5G和物联网也得到了广泛的支持,这些都是新的驱动因素。在整个大环境下,人工智能已经成为其中的核心,并在影响着计算和软件之间的关系。


人类已经实现超大规模的计算能力,计算可以通过人工智能变的更快。另外一点,我们看到机器学习也变成可能,这些循环不断推动技术发展。


大数据也是非常重要的,数据领域越来越专业化,我们也会得到更多的益处,特别是在垂直市场,特别是汽车市场。我们知道汽车市场非常大,会有非常多的变化。这些都是能够通过人工智能和机器学习获得的益处。



有一个概念,这个概念叫作复杂性,复杂性需要看两个维度:一个是技术复杂性,一个是经济复杂性。从技术的复杂性来看,我们知道技术数据先从1比特2比特12比特,现在已经达到了数百万比特,这是在人类历史上技术发展最快的一个情况。从经济复杂性看,现在的投资也是以一个指数级的速度在增长。已有数十亿美金的投入,但是很多年前,只不过是数千美金的投资。不同的维度都有不同的复杂性,所以就看到了一些挑战。如何能够去验证在不同的领域达到更优的结果,在供应链、价值链上,特别是在汽车行业,有一个非常好的例子,会看到很多的造车新势力。


所以,现在汽车行业处于所有大变革的中心。当然它也有很多的问题和挑战,同时也有很多的机会。另外一点,不仅仅受到车联网和人工智能的影响,其实还受到5G影响,还有绿色、环保的影响。现在都在说自动驾驶,并且有一些共享汽车,改变了车的所有权,无人驾驶也让汽车能够自行的去做一些行动,比如说自己去洗车、停车、提供服务。那么我们就会想:保险应该怎么样呢?自动驾驶的车出了问题谁的责任?人工智能的责任还是主机厂的责任?还是主人的责任?所以现在会有一些相关责任的认定和相关法律的规定。


同时也会有很多的转型,汽车越来越智能化,对于汽车来说,比起内燃机,它的电动更容易控制。另外还有些问题是充电怎么办,它的能源是不是清洁的?在哪里有充电桩?或者到其他的地方充电?其他充电的服务,还有钱应该是谁来付?


现在车企和能源、经销公司,包括一些金融服务公司,可能要加强合作了。有一些新的业务模式,有些是有效的,但有些是行不通的。


5G快要到来了,还有大数据,数据的传输;另外还有城市规划、政府规划,都会让这些技术成为现实。中国政府也做出了大力的举措,这些数据有很多的应用场景,有很多的服务,比如说要去看一场电影,去吃一次饭或者是见女朋友,车都能够自动导航去到那里,不需要花费太多的时间。


车更加智能化,会知道你的一切需求,比如说需要怎样的温度,能够让你感觉到更舒适。另外一点还有隐私的问题,在不同的国家有不同的意识,对于很多主机厂来说,是所有权,车的所有权会变成怎么样?以及有多少的车被卖掉?如果这个车被共享了,可能它的使用年限越来越短。但是,主机厂就是因为共享车多了,卖的车就少了,这个是摆在面前的现实问题。另外对于车队来说,在美国就曾讨论过:如果卡车都能够无人驾驶,那卡车司机们的工作就丢了,所以这些都是带来的不同挑战。另外,我们看到有很多的基础设施,都是需要通过被改变去满足汽车产业的,而这个汽车产业又是在不断变化的。


现在有很多经济与技术上的融合,同时系统复杂性越来越大,有很多机会,这些机会是前所未有的。再看融合,有一个融合是数据的融合。现在的一辆车上已经有相当多的传感器,未来会装上越来越多的传感器,传感器会产生很多的数据,可能达到了百万级的数据。这些数据在使用时,一定要经过数据收集和压缩,然后进行计算、分析,分析之后进行学习,最后转化到自动驾驶的车上。



这个结果是什么呢?汽车里的电子元器件数量越来越多,而且增长也越来越快。放到100多年的汽车历史来看,汽车都是大同小异,过去20年有越来越多的电子元器件,现在会看到越来越多的软件,并且在未来几年持续增长。所有这些都会带来经济上的影响,比如一辆车的成本是14000美金,1999年和2005年的成本就不一样了,这个汽车有一半的成本都是与电子元器件和软件相关的,所以现在汽车已经是带轮子的智能硬件了。


我们需要一些合并,把传统的汽车软件和新的软件结合起来,这些技术很难彼此匹配。让我们看一看,从28纳米到7纳米其实是非常难的,对于汽车升级来说,更像是要从180纳米到7纳米一样的飞跃。

   

电池电量方面,手机可能是0.5伏到1.8伏,但是在电压上汽车就需要60伏。另外,汽车的行驶温度也是比手机的温度范围更高。还有它的生命周期,大家使用手机不会超过三年,但是对于汽车来说,需要10到15年。还有故障率,我们希望汽车的故障率是零,现在已经可以看到这个趋势,全新的架构是一系列的电子元件子系统,彼此之间相互连接,有各中央网关,可以和外部世界进行互动,这带来重重挑战。


我们回到之前提出的质量、时间和成本,什么时候可以实现?这个是一个很难回答的问题。展望未来,必须考虑到开发周期,因为一个汽车的底层架构里包含很多系统,一个车的开发经过三个阶段,概念阶段、开发阶段、生产阶段,需要实时更新。传统来说,需要60个月,现在可能更快一些。开发前期,接下来进入流水线的开发,并接入各个系统。我们看到A样品时可能还不完美,只是个大概的雏形,接下来有B、C系列的样本,都是调整之后才可以投入市场。

  

在市场中,每年还需要进行调整和更新,随着软件不断更新,未来更新频次应该会更高,和开发芯片的挑战一样,因为概念始于一个很好的想法,接下来进行调整,和专家进行合作进行大量的优化。然后第一次打样,把所有系统整合在一起,放进软件里试运行,又会发现很多意料之外的状况,因为系统复杂性仍然存在,问题更多了。之后每一次更新还会有预料之外的状况,我想在座各位对这种情况非常熟悉了。

  

那么我们能做什么呢?和芯片设计一样,要去思考的是:能不能加快这个步骤?通过虚拟开发,将这样一个流程开发周期提前。在推出子系统之前对它进行虚拟开发,通过我们的虚拟技术来对产品进行测试,这种虚拟开发,将会成为快速开发的核心要素,贯彻在车辆生产的整个生产周期中,虚拟开发到底是什么?我来给大家解释一下。

   

有一个系统通过ABC版的虚拟开发,同时有一系列的芯片,开发的方式就是采用这个技术,把它建立出一个虚拟的模型。这个模型可以用来模拟真实的情况,如果在电脑上进行模拟的话,就可以对这个模型做出很多的拷贝,把它发给你的软件供应商,他们就可以在有主板之前开发软件了,如果做的好就能加快所有环节的速度。最后的效果和我们通过真实产品去做调试的效果是一样的,现在我们已经和许多合作伙伴进行这样的合作。

   

我们有一个控制器,可以用来加快系统开发速率,与此同时,把软件开发提前,也就是把所有步骤向左移动。还有一些更加复杂的情况适用于汽车行业,首先,汽车本身是有危险因素存在,这是最为重要的一个要素,也是长期存在的一个挑战。

   

现在,加入了软件的成分,不仅有物理安全(safety),还有信息安全(security),在德国这两个概念用个词:Sicherheit,有物理安全也有信息安全。在中国有两个字概括:安全,安全是研发的核心。另外还有一个要素,就是可靠性,长期范围内的物理和信息安全。


现行市场上有很多标准,有一些是中国特有的标准。我们看到一个汽车的子系统会有很多的要求,比如说早期软件开发、继续学习、低能耗等等,这些诉求在很多场合都会出现。结合在一起,对我们的技术水准就有很高要求。我们公司会提供很多IP把它结合到芯片中,也在不断研究如何在研发过程中满足标准和规章的要求。


这些是我们正在研发的工具,大家可以了解到,这背后有大量的工作要满足日益复杂和严苛的标准、要求。但我们和合作伙伴不断的展开密切的配合,在中国,我们和中国汽车技术研究中心,一家非常优秀的认证公司,正在密切合作。我有幸几次去拜访了他们的公司,印象深刻。我们帮助他们通过虚拟模型,用虚拟故障注入来判断软件中的回路,来完成认证工作。我们在系统层面和整车架构层面的合作是非常有进展。

 

最后我还想要分享一个话题,大家也听我提了很多次“软件”。软件和机械、电子元件,对于汽车厂商来说同样重要,软件的开发,需要这样一个过程,开始后还需要不断试错和调整。通常编程的时候会用到大量的开源信息,帮助我们技术人员完成设计,这种信息和资源是免费的,会有什么问题呢?现在有软件对它进行质量和安全的监测,出现问题解决问题,再出现问题再解决,问题会越来越少。最后再做一次检查,会去看开源的代码,会发现开源的代码有许多的漏洞,这很吓人。


我们应该怎么应对呢?我们公司在开发过程中同步完成测试,就像虚拟开发,在设计软件的时候,不断的去检测可能存在的漏洞,马上做出调整。同时开发中发生了哪些错误,该怎么样避免这个错误,这里有一个视频可以作为解决问题的参考。同时,我们也可以有一个自动化的开源代码检查,可能会发现有一个代码块问题特别多,或者有的代码可能是竞品或其他公司持有版权。


再一次会看到软件开发中检测的步骤向时间轴的左端去推移,我们发现如果使用这样的工具,来进行设计,会极大的提升产品开发速率。



总结一下,今天给大家介绍了9个概念。首先是指数级的影响发展;通过不同领域的融合,能够实现这样的高速率指数级的发展;所有的成功都有三大因素:质量、时间、成本,都向着这三大因素优化而不断努力;既有技术复杂性,也有经济复杂性;技术和经济的复杂性,汽车行业就处于所有的复杂性之中;我们发现一个新的元素发展特别快:软件,与此同时我们发现有一系列的挑战需要去应对;在电脑上完成虚拟开发,已经成为一种可能,也将成为未来开发的趋势;同时还有很多的维度,让我们汽车行业迎来未来的发展机遇;左移的概念帮助我们提升开发速率。


新思科技(Synopsys, Inc.,纳斯达克股票市场代码:SNPS)致力于创新改变世界,在芯片到软件的众多领域,新思科技始终引领技术趋势,与全球科技公司紧密合作,共同开发人们所依赖的电子产品和软件应用。新思科技是全球排名第一的芯片自动化设计解决方案提供商,全球排名第一的芯片接口IP供应商,同时也是信息安全和软件质量的全球领导者。作为半导体、人工智能、汽车电子及软件安全等产业的核心技术驱动者,新思科技的技术一直深刻影响着当前全球五大新兴科技创新应用:智能汽车、物联网、人工智能、云计算和信息安全。

新思科技成立于1986年,总部位于美国硅谷,目前拥有13200多名员工,分布在全球120多个分支机构。2018财年营业额逾31亿美元,拥有3100多项已批准专利。

自1995年在中国成立新思科技以来,新思科技已在北京、上海、深圳、厦门、武汉、西安、南京、香港、澳门九大城市设立机构,员工人数超过1200人,建立了完善的技术研发和支持服务体系,秉持“加速创新、推动产业、成就客户”的理念,与产业共同发展,成为中国半导体产业快速发展的优秀伙伴和坚实支撑。新思科技携手合作伙伴共创未来,让明天更有新思!


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