不再是手機(jī)芯片的天下，這些汽車半導(dǎo)體器件正侵占晶圓代工廠的產(chǎn)能？

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芯片代工廠正在加大汽車芯片的生產(chǎn)力度，以為將來輔助和自主駕駛系統(tǒng)普及造成的半導(dǎo)體使用激增做準(zhǔn)備。

所有主要代工廠商都正在為汽車客戶抓緊時(shí)間組裝零部件并擴(kuò)大生產(chǎn)工藝組合。在高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）、純電動(dòng) / 混合動(dòng)力汽車和具有更多連接特性的傳統(tǒng)汽車的推動(dòng)下，代工廠商來自汽車 IC 客戶的需求不斷增長(zhǎng)。代工廠商也比較喜歡汽車業(yè)務(wù)，因?yàn)樵S多器件不需要使用十分先進(jìn)的工藝，這意味著各種層次的代工廠商都可以參與。

對(duì)代工廠來說，汽車并不是一個(gè)新市場(chǎng)。很多代工廠已經(jīng)侵淫這個(gè)領(lǐng)域多年。無晶圓廠汽車芯片設(shè)計(jì)公司將其生產(chǎn)外包給代工廠。有的汽車 IDM 擁有自己的晶圓廠，也會(huì)將一些芯片生產(chǎn)外包給代工廠。

直到最近，汽車也不是大多數(shù)代工廠的高優(yōu)先級(jí)業(yè)務(wù)。Semico Research 公司總裁 Jim Feldhan 說：“過去，汽車業(yè)務(wù)并不被認(rèn)為能賺大錢。驗(yàn)證一個(gè)工藝需要花費(fèi)太長(zhǎng)時(shí)間，汽車客戶也不多，而且，與計(jì)算或通信芯片相比，汽車也不是一個(gè)大批量的市場(chǎng)?！?/p>

然而，代工業(yè)對(duì)汽車客戶的態(tài)度最近有所改變?！跋M(fèi)者近期對(duì) ADAS、AI、傳感器 hub 和聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等汽車電子產(chǎn)品的需求，已經(jīng)改變了代工廠商的觀點(diǎn)，”Feldhan 說?！?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/%E6%B1%BD%E8%BD%A6%E5%B8%82%E5%9C%BA/">汽車市場(chǎng)現(xiàn)在向代工廠敞開了大門。臺(tái)積電已經(jīng)對(duì)其汽車工藝進(jìn)行了認(rèn)證，其他代工廠商亦如是。汽車供應(yīng)商陣營(yíng)也發(fā)生了變化。為了應(yīng)對(duì)自主駕駛對(duì)人工智能和“大腦”的要求，英特爾、英偉達(dá)和高通等公司已經(jīng)推出了針對(duì)性的新設(shè)計(jì)。當(dāng)然，英偉達(dá)和高通之前也都是主要的代工客戶。”

汽車設(shè)備制造商和代工廠都由于汽車對(duì)各種器件（如模擬，內(nèi)存，MCU，傳感器等）的需求激增獲益匪淺。事實(shí)上，根據(jù) TI、IHS 等公司的數(shù)據(jù)顯示，每輛汽車的半導(dǎo)體產(chǎn)品平均含量從 1990 年的 62 美元增長(zhǎng)到 2013 年的 312 美元，現(xiàn)在更進(jìn)一步增長(zhǎng)至 350 美元。根據(jù) IHS，到 2022 年，該數(shù)字預(yù)計(jì)將達(dá)到 460 美元。麥肯錫表示，即使是今天，混合動(dòng)力汽車車中的芯片總價(jià)值也已經(jīng)達(dá)到 600 美元，豪華車型的芯片價(jià)值在 1000 美元左右。

據(jù) Semico 稱，汽車半導(dǎo)體市場(chǎng)預(yù)計(jì) 2017 年將達(dá)到 417 億美元，同比 2016 年上漲 11％。據(jù) Semico，2016 年汽車 IC 市場(chǎng)比 2015 年增長(zhǎng)了 8.1％。這個(gè)數(shù)字包括了功率分立器件、傳感器和光電元件。

盡管如此，與智能手機(jī)芯片市場(chǎng)相比，汽車 IC 市場(chǎng)只占整體 IC 市場(chǎng)的一小部分 - 約 10％。Feldhan 說：“請(qǐng)記住，汽車每年賣出 1 億臺(tái)，而手機(jī)的年銷量能達(dá)到 20 億部。 ”

對(duì)代工廠來說，汽車業(yè)務(wù)規(guī)模雖小，但增長(zhǎng)性十足。一些代工廠的汽車業(yè)務(wù)從十年前的不存在增長(zhǎng)到目前占總體銷售額的 5％到 10％，有些代工廠的比例更大。

但代工廠在汽車行業(yè)面臨一些挑戰(zhàn)。汽車產(chǎn)品要求嚴(yán)格，產(chǎn)品認(rèn)證過程艱巨且昂貴。而且，競(jìng)爭(zhēng)也很激烈。

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汽車內(nèi)部窺析

一般來說，汽車分為五個(gè)主要系統(tǒng) - 車身、連接、信息融合 / 安全、信息娛樂和動(dòng)力傳動(dòng)。車身系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)基本的車身控制，如門禁、照明和車窗控制。連接系統(tǒng)包括蜂窩通信、WiFi 等相關(guān)功能。

圖 1：半導(dǎo)體廣泛應(yīng)用于汽車。資料來源：聯(lián)電

信息融合 / 安全系統(tǒng)由攝像機(jī)、LiDAR 和雷達(dá)組成。信息娛樂系統(tǒng)包括駕駛員信息和娛樂設(shè)備。動(dòng)力系統(tǒng)包括發(fā)動(dòng)機(jī)及其控制單元和變速箱。有的分類方法將底盤（如制動(dòng)器和轉(zhuǎn)向）歸類到動(dòng)力系統(tǒng)中。

圖 2：需要的各種半導(dǎo)體技術(shù)。資料來源：聯(lián)電

每輛汽車有數(shù)十種被稱為電子控制單元（ECU）專用嵌入式計(jì)算設(shè)備，分別控制車輛的各個(gè)部分。ECU 通過網(wǎng)絡(luò)連接到一些人稱之為分布式架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中。

一些高端車型在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/a>上正在發(fā)生一些根本性的變化，但許多車輛仍將繼續(xù)采用分布式架構(gòu)。汽車技術(shù)巨頭德爾福首席技術(shù)官 Glen De Vos 表示：“現(xiàn)在，我們正處于一個(gè)拐點(diǎn)上，當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)無法應(yīng)對(duì)日益增加的汽車信息。 我們必須做出改變，使得能夠以具備成本效益的方式繼續(xù)處理越來越多的信息?！?/p>

原始設(shè)備制造商們不再能夠簡(jiǎn)單地將更多電子零部件堆砌到汽車中。De Vos 在最近的一次活動(dòng)中表示，“如果仍然沿用現(xiàn)在的技術(shù)路線，現(xiàn)有架構(gòu)很快就吃不消了。每次增加新功能時(shí)，我們不能簡(jiǎn)單地添加更多的信息、更多的 ECU 和更多的布線?！逼嚨某杀窘Y(jié)構(gòu)吃不消，OEM 廠商也承擔(dān)不起這個(gè)成本。當(dāng)您根據(jù)特定的預(yù)算設(shè)計(jì)汽車時(shí)，要記住，ECU 及其網(wǎng)絡(luò)的成本是有限制的。

為了解決某些車型功能與成本相矛盾的問題，德爾福開發(fā)了域集中架構(gòu)。在這個(gè)架構(gòu)中，電子功能集成在較少的多域控制器中，這種方式既可以降低成本，也可以減輕重量。

圖 3：汽車計(jì)算的演進(jìn)。資料來源：德爾福

奧迪在其最近宣布的 A8 豪華車中使用了這一概念。A8 還集成了一些自動(dòng)駕駛能力。它可以在最高達(dá) 37.3 英里 / 小時(shí)的速度下在高速公路上自動(dòng)駕駛汽車。

圖 4：德爾福的智能架構(gòu)。資料來源：德爾福

A8 具有“Level 3”或者“有限的自動(dòng)駕駛”能力。在 ADAS 的世界中，“Level 1”是指汽車中一個(gè)或多個(gè)控制功能的自動(dòng)化，而“Level 2”是兩個(gè)或更多功能的自動(dòng)化。特斯拉目前處于“Level 2”，“Level 4”具有較強(qiáng)的自動(dòng)駕駛能力，而“Level 5”完全自主，方向盤可以作為一個(gè)選配件存在。

完全自主駕駛技術(shù)可能需要十年或更長(zhǎng)的時(shí)間才能成為主流。即使永遠(yuǎn)實(shí)現(xiàn)不了自主駕駛技術(shù)的大眾化，ADAS 依然在若干個(gè)方面推動(dòng)著新器件的發(fā)展。根據(jù) Semico，技術(shù)推動(dòng)力包括自適應(yīng)巡航控制、自動(dòng)停車和防撞、車道偏離警告和盲點(diǎn)檢測(cè)。

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外包趨勢(shì)

多年來，博世、恩智浦、安森美半導(dǎo)體、瑞薩、意法半導(dǎo)體、德州儀器和其它有自家晶圓廠的 IDM 廠商主導(dǎo)著汽車行業(yè)。

通常，汽車芯片都是在 200mm 和 300mm 晶圓上制造的?！捌囆袠I(yè)有 ADAS、遠(yuǎn)程信息處理和信息娛樂等系統(tǒng)。我們有 LiDAR 小型化等技術(shù)?！睉?yīng)用材料公司全球服務(wù)營(yíng)銷總監(jiān) Mike Rosa 表示。

十年前，X-Fab Silicon Foundries 是少數(shù)幾個(gè)為汽車行業(yè)服務(wù)的代工廠之一。其它代工廠有一些與汽車客戶有業(yè)務(wù)往來，有些則停留在旁觀者的身份上。

然而，這么多年來，有兩個(gè)主要事件改變了汽車芯片的代工業(yè)務(wù)。首先，許多 IDM 進(jìn)入“晶圓廠輕量化”或無晶圓模式。其次，汽車內(nèi)的芯片數(shù)量開始不斷增長(zhǎng)。

進(jìn)入 21 世紀(jì)以來，建造新晶圓廠和開發(fā)先進(jìn)工藝的成本對(duì)于許多 IDM 來說太昂貴了。許多公司因此停止了先進(jìn)工藝晶圓廠的建造。一般來說，他們會(huì)在內(nèi)部保留自己的專有工藝，并將一些生產(chǎn)外包給代工廠。

汽車只是外包給代工廠的產(chǎn)品領(lǐng)域之一。 “從汽車領(lǐng)域的發(fā)展歷史來看，焦點(diǎn)都是集中在 IDM 身上?！甭?lián)電公司業(yè)務(wù)管理副總裁吳坤表示，代工廠有一些業(yè)務(wù)。 “但是，隨著 IDM 向 fab 輕量化和無晶圓廠方向的轉(zhuǎn)變，越來越多的生產(chǎn)被外包出來?！?/p>

IDM 外包給代工廠的產(chǎn)品組合也在發(fā)生變化?！爸埃琁DM 廠商會(huì)把一些不太重要的汽車產(chǎn)品外包給代工廠生產(chǎn)，”聯(lián)電副總裁 Wenchi Ting 補(bǔ)充說。 “其中兩個(gè)例子是信息娛樂芯片和顯示驅(qū)動(dòng)芯片。 ”

IDM 還在一定程度上外包了模擬芯片、混合信號(hào) IC 和傳感器?！皞鹘y(tǒng)上，IDM 會(huì)自己生產(chǎn)功率系統(tǒng)或底盤控制組件這些更為關(guān)鍵的應(yīng)用 IC，”Ting 說。“這種情況將來可能會(huì)改變。我們看到計(jì)劃用于未來的發(fā)動(dòng)機(jī)控制芯片，這類芯片需要巨大的內(nèi)存帶寬，需要嵌入式閃存以及最先進(jìn)的邏輯器件工藝?！?/p>

事實(shí)上，IDM 已經(jīng)將一些關(guān)鍵應(yīng)用器件外包給代工廠。例如，ADAS 需要高級(jí)微控制器（MCU），而許多 IDM 沒有合適的邏輯工藝來生產(chǎn)它們?！袄?，他們正在使用 28nm 和 40nm 工藝制造 ADAS 的處理器，”Ting 說。“大多數(shù)汽車 IDM 廠商都不具備這種工藝生產(chǎn)能力。”

“還有另一個(gè)領(lǐng)域，即用于混合動(dòng)力和電動(dòng)汽車的功率分立器件。IDM 廠商還會(huì)生產(chǎn)一部分分立器件，但是由于其他原因，他們正在轉(zhuǎn)向代工廠?！彼f：“IDM 廠商漸漸無力生產(chǎn)功率分立器件了，所以這些產(chǎn)品正逐步轉(zhuǎn)移到代工廠生產(chǎn)?！?/p>

除外包趨勢(shì)外，代工廠近期又見證了另一個(gè)重大事件。GlobalFoundries 汽車副總裁 Mark Granger 表示：“過去幾年，我們開始看到一個(gè)真正的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。 汽車內(nèi)部的半導(dǎo)體元件日益增加，過去幾年，隨著 ADAS 的加入，半導(dǎo)體使用量激增?！?/p>

因此，代工廠商們繼續(xù)加大對(duì)汽車業(yè)務(wù)的投入，他們分別采取了不同的策略。有些公司向汽車客戶提供從其它市場(chǎng)照搬而來的工藝，其它公司則提供專門針對(duì)汽車業(yè)務(wù)特色而調(diào)整過的工藝。

但是，與其他市場(chǎng)相比，汽車的要求更為嚴(yán)格。Granger 說：“你要努力達(dá)到 0 ppm，或者每百萬(wàn)件也沒有一個(gè)缺陷零件。代工廠商和芯片制造商要不斷改進(jìn)，以達(dá)到最高水平的可靠性和最低水平的故障率?！?/p>

汽車芯片制造商和代工廠都必須遵守各種質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，如 AEC-Q100。這項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)涉及芯片的故障機(jī)理應(yīng)力測(cè)試，除此之外還有各種其他標(biāo)準(zhǔn)。 GlobalFoundries 的 IoT 副總裁 Rajeev Rajan 說：“這些標(biāo)準(zhǔn)要求都是有原因的，主要是為了保證功能安全。產(chǎn)品開發(fā)和制造階段必須遵守安全監(jiān)管規(guī)范，還必須保證零件發(fā)生故障時(shí)的可追溯性?！?/p>

這些要求造成了一些挑戰(zhàn)。例如，代工廠通常開發(fā)一種工藝技術(shù)，并采樣相對(duì)正常的數(shù)量來驗(yàn)證它。

對(duì)汽車業(yè)務(wù)，代工廠必須執(zhí)行更嚴(yán)格的檢查、測(cè)試和其他篩選步驟。 KLA-Tencor 營(yíng)銷高級(jí)總監(jiān) Robert Cappel 表示：“您不能因?yàn)榱慵霈F(xiàn)故障而影響安全性。 所以和其它行業(yè)相比，汽車業(yè)務(wù)對(duì)質(zhì)量和良率要求的差別很大。還有一個(gè)關(guān)注的重點(diǎn)是潛在的可靠性缺陷。部件可以通過一次測(cè)試，但是在整個(gè)汽車生命周期內(nèi)可能會(huì)隨著時(shí)間的推移而失效。需求正在變化?！?/p>

“這一點(diǎn)變得特別重要，因?yàn)槠囍圃焐涕_始使用最先進(jìn)的邏輯工藝生產(chǎn)自主和輔助駕駛系統(tǒng)的中心處理器，以使用最新技術(shù)實(shí)現(xiàn)性能改進(jìn)，但是在汽車的惡劣環(huán)境下，這些器件的長(zhǎng)期表現(xiàn)如何就不得而知了?！?/p>

臺(tái)積電董事湯權(quán)說，“可靠性至關(guān)重要?，F(xiàn)在我們?cè)?16nm FFC 工藝節(jié)點(diǎn)上，工藝尺寸最終將下降到 7nm，它將用于自主駕駛平臺(tái)。結(jié)溫 150?C 下，IP 和 SoC 都必須驗(yàn)證。有的 IP 還需要符合 ISO 26262，這更像是一個(gè)檢查清單，制造商必須進(jìn)行 IP 的認(rèn)證。”

“與此同時(shí)，客戶希望能夠確定芯片的潛在故障率。這就需要代工廠使用更多的采樣執(zhí)行更多的檢查、測(cè)試和模擬，所有這些都需要時(shí)間并增加工藝的成本?！?/p>

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MCU 工藝趨勢(shì)

同時(shí)，汽車芯片制造商將包括 MCU 在內(nèi)的大量產(chǎn)品外包給代工廠。 MCU 在系統(tǒng)中執(zhí)行中央處理功能。一輛汽車大概會(huì)使用 100 多顆 MCU。

例如，在車身控制系統(tǒng)中使用的 MCU。恩智浦應(yīng)用處理器副總裁 Ron Martino 表示：“車身控制器一般采用 8 位和 16 位微控制器，它們具有一定容量的集成非易失性存儲(chǔ)器，并結(jié)合高壓模擬模塊與電源接口?！?/p>

其他領(lǐng)域則需要高端 MCU?！半S著時(shí)間的推移，不同的要求已經(jīng)催生了 32 位 - 現(xiàn)在是 64 位 - 計(jì)算（功能），”Martino 說。

例如，恩智浦去年推出了 i.MX 8 系列 64 位應(yīng)用處理器。這些設(shè)備旨在增強(qiáng)汽車儀表板的圖形表現(xiàn)，如儀表盤、信息娛樂設(shè)備、平視顯示器和后座屏幕。i.MX 8 基于三星的 28nm FD-SOI 工藝制造，包含六個(gè) 64 位 ARM v8-A 內(nèi)核、DSP 和內(nèi)存。雖然恩智浦的許多 MCU 使用的是 bulk CMOS 工藝，但是 FD-SOI 對(duì)于 i.MX 8 和相關(guān)芯片是很合適的選擇。

“（FD-SOI）在設(shè)備能力調(diào)整方面具有更大的動(dòng)態(tài)范圍，”Martino 說?！斑@使我們能夠在單個(gè)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)范圍更廣泛的功率 / 性能優(yōu)化?！?/p>

然而，并不是所有器件都適合 FD-SOI。許多人認(rèn)為 bulk CMOS 適用于大多數(shù)應(yīng)用。但是，這兩個(gè)陣營(yíng)都需要注意 MCU 的其他集成趨勢(shì)?！坝械钠嚳蛻粢笪覀儗⑶度胧介W存與 BCD 工藝相結(jié)合，”聯(lián)電的 Ting 說。“這是一個(gè)基于 BCD 工藝集成了嵌入式閃存的 MCU。它正在取代現(xiàn)有的解決方案，這些解決方案需要一個(gè)外部獨(dú)立內(nèi)存來記錄汽車的某些參數(shù)。”

在汽車中，雙極 CMOS-DMOS（BCD）是用于后視鏡定位和座椅調(diào)節(jié)燈電機(jī)控制應(yīng)用的專用工藝。BCD 結(jié)合了雙極型模擬、CMOS 數(shù)字和 DMOS 功率和高電壓的優(yōu)勢(shì)。

MCU 也集成了 NOR 閃存或 EEPROM。目前，嵌入式 NOR 閃存的主流工藝是 40nm 及以上，但是它正在向 28nm 過渡。

然而，NOR 閃存的數(shù)據(jù)可能會(huì)隨著時(shí)間的推移而丟失。因此，汽車行業(yè)正在對(duì)下一代內(nèi)存類型（如 MRAM 和 ReRAM）進(jìn)行更加深入的研究。這些內(nèi)存技術(shù)具有無限長(zhǎng)時(shí)間的非易失性特征。

“MRAM 和 ReRAM 這些新興的存儲(chǔ)器技術(shù)非常有吸引力，”Ting 說。.“它們有傳統(tǒng)存儲(chǔ)器技術(shù)無法比擬的優(yōu)勢(shì)，只是它們現(xiàn)在還處于小規(guī)模生產(chǎn)階段，業(yè)界需要加快積累經(jīng)驗(yàn)并消除各種潛在問題，不過這需要一定的時(shí)間?！?/p>

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無人駕駛汽車

自動(dòng)駕駛目前顯然受到很多關(guān)注，無論是不是炒作，不可否認(rèn)的是，自動(dòng)駕駛技術(shù)和相關(guān)芯片還處于起步階段。

例如，奧迪最新發(fā)布的 A8 配有一個(gè)被稱為 zFAS 的中央駕駛員輔助控制器，它可實(shí)現(xiàn) Level 2/3 自動(dòng)駕駛。由德爾福開發(fā)的 zFAS 主板集成了一些老一代芯片。德爾福幾年前開始開發(fā)這個(gè)項(xiàng)目時(shí)，還沒有現(xiàn)在最新的芯片。

奧迪稱，這塊主板上使用了 Mobileye 的 EyeQ3 處理器和英偉達(dá)的 Tegra K1。Tegra K1 是一個(gè) 28nm 的 GPU，進(jìn)行視覺識(shí)別和檢測(cè)的 EyeQ3 則是使用 40nm 工藝制造的。最近被英特爾收購(gòu)的 Mobileye 還正在開發(fā)基于 28nm FD-SOI 和 10nm 及以下尺寸 finFET 的芯片。

根據(jù)德爾福的 De Vos 的說法，今天擁有自動(dòng)駕駛功能的汽車一般包括 6-8 個(gè)攝像頭、6-8 臺(tái) LiDAR 和 6-8 臺(tái)雷達(dá)。有了這些設(shè)備，車輛每小時(shí)收集 50 TB 的數(shù)據(jù)，但這對(duì)于全自動(dòng)駕駛技術(shù)來說還不夠。

圖 5：ADAS 集中融合 / 控制。資料來源：德爾福

De Vos 說：“即使有了這些數(shù)據(jù)，感知系統(tǒng)仍然是自動(dòng)駕駛的限制因素。 我們的傳感器系統(tǒng)還達(dá)不到全自動(dòng)駕駛的要求?！?/p>

對(duì)于 Level 5 自動(dòng)駕駛，車輛可能需要每小時(shí)收集 150 TB 的數(shù)據(jù)，這意味著行業(yè)需要一些新的突破，才能使傳統(tǒng)車升級(jí)和自動(dòng)駕駛汽車的下一波浪潮成為現(xiàn)實(shí)。

那么下一步呢？“ADAS 和自動(dòng)駕駛需要大量傳感器，”GlobalFoundries 的 Granger 說。“您還必須處理所有這些數(shù)據(jù)。行業(yè)對(duì)此有兩個(gè)趨勢(shì)。一個(gè)是使傳感器變得智能，每個(gè)傳感器都具備一定的處理能力。”

另外一個(gè)手段是開發(fā)更強(qiáng)大的 MCU/MPU 處理數(shù)據(jù)。 “當(dāng)自動(dòng)駕駛開始進(jìn)入 Level 3、4 和 5 時(shí)，您需要先進(jìn)的節(jié)點(diǎn)才能在一個(gè)整體視圖中處理所有傳感器數(shù)據(jù)，以使汽車能夠做出最佳決策?！盙ranger 說。

LiDAR 和雷達(dá)的研究工作也在進(jìn)行中。雷達(dá)可以檢測(cè)到一個(gè)對(duì)象，但它不能將它與另一個(gè)對(duì)象分辨出來。LiDAR 能夠以更精確的方式測(cè)量與目標(biāo)的距離。在某些情況下，LiDAR 器件可以使用氮化鎵（GaN）、III-V 工藝。

雷達(dá)設(shè)備可以集成 MCU、DSP 以及基于硅鍺（SiGe）的 77GHz RF 模塊。為了降低雷達(dá)的成本，GlobalFoundries 及其合作伙伴正在開發(fā)基于 CMOS 的毫米波雷達(dá)芯片。該器件使用 22nm FD-SOI 工藝，包括 MCU、短程雷達(dá)和遠(yuǎn)程雷達(dá)，而且它也不需要使用 SiGe。

他說：“這種工藝和集成方式使得您可以快速處理數(shù)據(jù)，這樣人們便可以實(shí)現(xiàn)一種能夠改進(jìn)功能并挑戰(zhàn) LiDAR 的雷達(dá)。LiDAR 是一種非常有趣的技術(shù)，但同時(shí)也很昂貴?！?/p>

自動(dòng)駕駛當(dāng)然也需要軟件組件。例如，初創(chuàng)公司 AImotive 最近推出了面向汽車行業(yè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。 “所有這些傳感器都很棒，”GlobalFoundries 的 Rajan 說。 “但是它們完成的主要工作是將來自不同輸入點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行三角化。您需要有一個(gè)后臺(tái)，無論是在汽車內(nèi)還是在云端都可以，它有能力處理這些數(shù)據(jù)，過濾或者壓縮，然后給出有意義和可行的決定，并將重點(diǎn)回復(fù)給從任務(wù)關(guān)鍵角度來講控制汽車的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)或者司機(jī)。”

顯然，汽車正在為代工廠帶來新的機(jī)會(huì)。為了贏得汽車客戶，代工廠可能需要投入更多的時(shí)間，但這是一個(gè)更穩(wěn)定和可預(yù)測(cè)的業(yè)務(wù)，至少現(xiàn)在來看如此。

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