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ECU与扭矩传感器、电机和促动器
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北京海博华

时间 : 2018-01-02 13:12 浏览量 : 83

人工智能——高性能运算芯片百花齐放。人工智能产业链根据技术层级从上到下分为基础层、技术层和应用层。基础层分为计算能力层与数据层,以GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片为代表的计算芯片位于计算能力层。此外还包括传感器、存储器、大数据和云计算进行基础支撑。

在这条产业链中,以硬件和数据为代表的基础层是构建生态的基础,价值最高,需要长期大量投入进行战略布局;通用技术层是构建技术壁垒的基础,投入适中,需要在中长期进行布局;而应用层直戳行业痛点,相对来说具有低投入变现快的特点。

不同环节不同需求,催生专用计算芯片。深度学习主要分为训练和推断两个环节:在数据训练(training)阶段,大量的标记或者未标记的数据被输入深度神经网络中进行训练,随着深度神经网络模型层数的增多,与之相对应的权重参数成倍的增长,从而对硬件的计算能力有着越来越高的需求,此阶段(训练阶段)的设计目标是高并发高吞吐量;

推断(inference)则分为两大类——云侧推断与端侧推断,云侧推断推断不仅要求硬件有着高性能计算,更重要的是对于多指令数据的处理能力。就比如Bing搜索引擎同时要对数以万计的图片搜索要求进行识别推断从而给出搜索结果;端侧推断更强调在高性能计算和低功耗中寻找一个平衡点,设计目标是低延时低功耗。

我们认为“SoC+IP”模式有望成为主流。当深度神经网络加速功能做成IP时,它就成为SoC的一个模块,当SoC需要做深度学习相关运算时就交给该模块去做。因此对于深度学习加速领域的企业,能够更为灵活、更小投入地对深度学习加速产品进行开发和升级。近期发布的高通骁龙835与海思麒麟970均采用了这一模式。

汽车电子——核心驱动在于ECU量价齐升。我们认为汽车电子零部件及半导体器件含量提升的核心逻辑在于ECU数量及单体价值齐升。通过总线结构来看汽车ECU变化趋势,以CAN、LIN、FlexRsay为代表的串行通讯协议推行以来,汽车ECU(电控单元)数量和价值量显著提升,通过全车的海博华扭力传感器获得数据以满足用户在舒适性、安全性、电动化等方面的更高要求。

从Tesla Model S总线结构来看,总共有六条总线三十余种实现不同功能的单元,而实现某种功能的电控单元数量通常不止一个,如BMS、胎压监测、摄像头、电动助力转向等功能通常包含四到十多个单元。从组成上看,电子控制单元一般包括微处理器(MCUDSP)、电源管理芯片(PMIC)和通信模块,ECU与海博华传感器(气体、温度、湿度、速度、扭矩等)、电机和促动器(继电器、电磁阀)共同构成汽车电子关键功能单元。

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