問起當今汽車電子產業的前五大半導體巨擘
，如果你能回答出恩智浦半導體(NXP Semiconductors)
、英飛淩科技(Infineon)、瑞薩電子(Renesas)、意法半導體(ST Microelectronics)和德州儀器(Texas Instrument)，表示你非常了解這個產業。

 

然而，諷刺地是，在一個以芯片業為主的展會上——如國際消費電子展(CES)
，與會者對於上述這些廠商卻所知不多。當談到汽車產業將朝人工智能(AI)與自動駕駛的方向邁進時，在CES上受到矚目的反而是英偉達(Nvidia)、Mobileye與英特爾(Intel)等擁有巨大芯片處理能力的芯片供應商。

 

老實說，消費者對於自動駕駛車的概念如此興奮
，原因就在於車輛中搭載了每秒兆次浮點運算(TFLOPS)效能的超級計算機。

 

然而
，英飛淩科技並無意加入TFLOPS超級運算性能的競賽。英飛淩首席執行官Reinhard Ploss直截了當地表示：“我們對這塊領域沒有興趣。”

 

在《EE Times》的專訪過程中，Ploss解jie釋shi，高gao效xiao能neng的de計ji算suan機ji運yun算suan平ping台tai隻zhi是shi發fa展zhan自zi動dong駕jia駛shi車che的de一yi部bu份fen。他ta並bing提ti及ji如ru何he以yi汽qi車che的de成cheng本ben達da到dao飛fei機ji等deng級ji的de百bai分fen之zhi百bai可ke靠kao性xing，以yi及ji如ru何he讓rang傳感器融合(sensor fusion)不至於出現混淆。

 

 

盡管近期全球芯片業界不斷發生整並，英飛淩首席執行官在受訪時指出，短時間內並沒有任何並購計劃。

 

英飛淩科技在近幾年成功並購國際整流器(International Rectifier，IR)與Wolfspeed後，Ploss相信該公司如今已有足夠的實力實現有機成長(organic growth)。

 

去年夏天，英飛淩以8.5億美元收購科銳(Cree)旗下的Wolfspeed功率與射頻(RF)部門，這筆交易包含功率與RF功率相關的碳化矽(SiC)晶圓基板業務，讓英飛淩得以快速掌握業內技術。

 

英飛淩也完成了兩年前以30億美元並購IR的行動。Ploss稱此行動為英飛淩奠定全球功率半導體龍頭地位的重要基石，“這項並購行動擴大了公司的規模。”

 

去年十月，英飛淩還收購了總部位於荷蘭奈梅亨(Nijmegen)的無晶圓廠半導體公司Innoluce
，期望藉由取得Innoluce的專精技術

，為高性能光達(LiDAR)係統開發芯片。Ploss並稱此舉為“進入市場前必要的技術性”收購。

 

英飛淩預估今年將有6%的成長

，優於整體產業表現

，並希望達成15%到17%的營業利潤目標。

 

英飛淩預見當前的汽車市場即將發生兩大變革：車輛電氣化，以及輔助/自動駕駛。

 

提到車用電力驅動係統，Ploss自豪地說：“英飛淩能提供最完善的解決方案。”他解釋
，收購Wolfspeed讓英飛淩能夠提供最廣泛的複合半導體
，並進一步在電動車(EV)與再生能源市場成為重要的功率與RF組件供應商。

 

全世界對於電動車的需求與日俱增，特別是中國
，這對於英飛淩來說相當有利。

 

然而，Ploss指出
，輔助/自動駕駛的發展趨勢則“可能更具有活力”。他解釋：“不容置疑地，消費者對於輔助駕駛功能的需求一直在成長
，他們希望能有一種技術讓開車變得更輕鬆。”

 

 

Ploss形容自動駕駛車在本質上可稱之為“駕駛機器人”(driving robot)。連網汽車固然重要，但他強調更重要的是在忽然失去連網能力時，自動駕駛車如何保持繼續行駛。

 

Ploss表示，讓機器人能順利駕駛的法寶為眼睛
、耳朵
、大腦和肌肉，但要讓自動駕駛車具備百分之百的可靠性並非全靠計算機係統。他解釋：“高度複雜的高效能處理器並非為了實現零缺陷技術而設計的。但自動駕駛車必須具有備援(fall-back)能力
，在遇到狀況時能讓監督者掌控這台車。”例如，當自動駕駛車的供電係統故障時。

 

Ploss強qiang調tiao
，為wei了le避bi免mian意yi外wai發fa生sheng，關guan鍵jian不bu在zai於yu自zi動dong駕jia駛shi車che的de連lian網wang能neng力li，而er是shi監jian測ce芯xin片pian必bi須xu能neng為wei車che輛liang重zhong新xin配pei置zhi電dian力li係xi統tong，保bao持chi繼ji續xu駕jia駛shi或huo安an全quan地di停ting車che。

 

英飛淩有信心能協助汽車製造商達到零缺陷(zero defect)的目標。英飛淩提供一係列的Aurix微控製器(MCU)，包含三顆獨立的32位TriCore CPU，符合ASIL-D安全標準。透過Aurix平台，汽車開發商就能利用單一MCU平台控製動力傳動
、車身
、安全與先進駕駛輔助係統(ADAS)等應用。

 

例如
，Intel GO自動駕駛車的車載開發平台有兩種處理器版本
，一是搭載Atom的雙核心處理器，另一種則是結合Arria 10 FPGA的28核心Xeon處理器。在這兩種版本中
，英飛淩的Aurix MCU都在符合ASIL-D安全要求方麵扮演重要作用。

 

同樣地
，Nvidia新推出的Xavier芯片
，能以30W功耗處理每秒30兆次指令周期
，號稱是自動駕駛車平台的超級計算機。其中
，也必須搭配像是Aurix MCU等芯片。雖然目前Xavier芯片僅達到ASIL-C標準，但Nvidia表示
，汽車OEM隻要加上經ASIL-D認證的MCU，一樣能符合ASIL-D安全標準。

 

那麼，Nvidia或英特爾是否會在其所謂的汽車大腦芯片中整合ASIL-D MCU？Ploss抱持懷疑的態度。盡管芯片廠的研發任務在於走向更高度的整合，但通過ASIL-D標準要求所需要的是完全不同的設計流程。Ploss解釋：“縮小芯片尺寸以及整合通過ASIL-D標準的MCU必須以完全不同的方式處理。”

 

 

再者，還有機器學習(machine learning)的問題。

 

無疑地，機器學習的發展神速，但測試卷積神經網絡(Convolutional Neural Network
，CNN)芯片的安全性仍是一大考驗。目前在汽車產業中還沒有人能解決這個問題，Ploss解釋，主要是因為卷積神經網絡具有不確定性。

 

Ploss相信自動駕駛車內的傳感器融合芯片將會維持雙架構，其一仍靠傳統計算機視覺算法來處理，例如方向梯度直方圖(HOG)，另一種架構則有賴於卷積神經網絡。Ploss說：“無論如何都不能導致傳感器融合的混淆。”

 

英飛淩預計
，Aurix MCU並不會隻運用在汽車大腦芯片中，也可能出現在其他相關的傳感器解決方案，像是雷達或是光達係統。Ploss說：“我們認為Aurix MCU也將運用在傳感器相關應用，適時協助實現預處理與實時行動。”他將Aurix MCU芯片比喻為人體中的自律神經係統
，即使在無意識的狀態下，也能控製調節身體機能。

 

 

除了電力電子與安全MCU，英飛淩還開發了專為高度自動駕駛量身打造的傳感器技術，包含雷達、光達，以及專用於監控駕駛人的飛時測距(ToF)成像器技術。

 

就像恩智浦和意法半導體等競爭對手一樣
，英飛淩也大幅受益於雷達芯片的市場成長需求。Ploss宣稱
，英飛淩光是在2016年就銷售出1千萬個雷達芯片；相形之下，該公司在2015年底以前所累積的雷達芯片銷售量同樣達到1千萬個。

 

目前英飛淩提供的是基於矽鍺(SiGe)的雷達芯片
，Ploss指出，利用CMOS工藝的芯片目前正在研發中。不過，Ploss強調，“對於雷達技術來說
，信號噪聲比(SNR)至關重要，基於矽鍺的雷達芯片在這方麵能提供更好的效能。”盡管如此，他指出，英飛淩仍會因應市場需求提供矽鍺與CMOS兩種雷達芯片。

 

針對CMOS雷達技術，英飛淩去年宣布與IMEC合作開發高度整合的CMOS 79GHz傳感器芯片，並承諾將在今年初推出基於CMOS雷達係統的展示方案。

 

此外
，英飛淩在並購由飛利浦(Royal Philips)獨立而出的Innoluce後
，也將光達技術導入ADAS產品組合中。英飛淩希望能善加利用Innoluce基於固態微機電係統(MEMS)微鏡技術的微型雷射掃描模塊，以提供更具成本效益、長距離且高效能的光達係統。

Innoluce為車用光達開發的MEMS鏡像技術

 

英飛淩在傳感器技術的第三大利器為影像傳感器芯片——Real3
，這是一種高度整合的3D ToF成像器芯片。英飛淩宣稱
，與PMD technologies連手開發這款ToF傳感器相機可提供完整的3D環境數據以及不需陽光的巨幅影像，能夠用於監測駕駛是否分心、有睡意、微睡眠(micro-sleep)，以及臉部表情及其情緒反應。

 

最後，Ploss強調：“自動駕駛車是一種整合了機械與電子功能的產品。”因此，電動車也可能發生短路問題；盡管如此
，自動駕駛車在目前功能不夠強大的情況仍得上路。因此
，這讓Ploss看見了其中的重要商機——英飛淩將致力於提供零缺陷的技術

，讓自動駕駛車能順利地行駛於現實世界中。