本文轉自：智能座艙產業聯盟

精確評估SoC算力的必要性

智能座艙的系統穩定性、用戶體驗和性能表現都依賴于SoC（系統級芯片）的計算能力。為了實現最佳性能，系統架構師需綜合考慮以下因素：

• 計算能力分配：合理分配算力資源，確保關鍵功能流暢運行。
• 實時性要求：滿足顯示、音頻和視覺系統等功能的延遲要求。

功耗限制與擴展空間：平衡當前需求與未來功能升級的可能性。

盡管理論上算力越強，功能支持越豐富，但實際選擇SoC時需權衡成本、市場成熟度、供貨穩定性等因素。此外，國際地緣政治可能限制SoC的選擇空間，即便選用性能最強的SoC，也需持續優化以應對不斷升級的需求。

多層次評估與優化策略為了精準評估SoC算力，架構師需采取多層次分析方法：

1. 了解算力單元：深入研究CPU、GPU、NPU等核心部件的性能特點，明確它們在顯示、視覺處理、音頻計算中的作用。2. 功能需求分解：將功能需求拆解成模塊，逐一分析算力需求和資源瓶頸。

3. 動態優化：結合實際場景，通過性能模擬和測試調整算力分配，同時兼顧功耗與熱管理。

4. 未來規劃：確保SoC具備擴展性和適配性，為長期競爭力奠定基礎。

SoC的集成化趨勢從計算機到智能座艙的發展中，SoC的集成化趨勢愈加明顯：

• 計算機領域：從“CPU+顯卡+聲卡”的多芯片架構演變為集成顯卡和聲卡的單芯片架構，滿足高性價比需求。
• 智能手機領域：SoC融合CPU、GPU、NPU等多個單元，支持多功能應用，同時實現低功耗和緊湊設計。

智能座艙領域：相比手機SoC，座艙SoC在算力配置和AI性能上更強大，以滿足多屏顯示、高品質音響、人機交互等需求。

智能座艙SoC的核心設計特點智能座艙SoC在架構設計上更注重算力的充裕性和功能拓展性，主要區別包括：

• 功耗設計：座艙SoC功耗限制寬松，強調高性能和多功能支持。
• 算力和接口：具備更強的AI性能和接口能力，支持多屏顯示和高級交互功能。

AI算力配置：AI算力是核心能力，用于語音識別、手勢交互和自動駕駛輔助等復雜功能。

SoC主要算力單元功能解析

• CPU：負責系統邏輯和應用管理，處理用戶輸入、應用邏輯等任務。
• GPU：圖形渲染及并行計算，支持多屏顯示和視覺特效。
• DSP：優化音頻和視頻信號，提升語音和音質表現。
• NPU：加速AI算法，支持語音識別、自然語言處理和圖像處理等。
• DPU：管理顯示接口，實現高效的圖像輸出。

VPU：專注視頻編解碼任務，支持實時視頻處理。

智能座艙SoC算力分解應用智能座艙的算力需求根據具體功能模塊細化：

• 中控娛樂屏：由CPU、GPU、DPU協作支持觸控響應、圖形渲染和顯示輸出。
• 多媒體音視頻播放：增加VPU以優化視頻編解碼性能。
• 流媒體后視鏡：由CPU、ISP、DPU協同處理圖像采集、優化和顯示。
• 抬頭顯示器：結合導航軟件，利用CPU、GPU、DPU生成道路航向信息。

智能座艙SoC通過高集成度和多算力單元協作，滿足復雜多樣的功能需求，并在性能、穩定性和擴展性上不斷優化，為汽車智能化奠定了基礎。未來，隨著技術和市場的快速發展，智能座艙SoC的處理能力和應用場景將持續拓展，為用戶提供更豐富的交互體驗。