스마트카의 발전 동향과 주류 기술을 살펴보는 기사

자동차의 전동화, 지능화, 네트워킹, 공유의 지속적인 발전으로 점점 더 많은 신기술과 신제품이 등장하고 있는 것이 지금 스마트카 분야에 백가지의 꽃이 피어나는 것을 볼 수 있는 이유입니다. 현상은 기술의 지속적인 발전이며, 이는 단순히 기술의 힘을 강화하는 것입니다.

자동차가 자율적으로 운전할 수 있는 이유를 알고 싶다면 먼저 융합 감지, 차량-도로 협업, 대형 컴퓨팅 성능 칩, 고정밀 지도 및 기타 기술의 의미를 이해해야 합니다. 전기차 배터리 수명 상한선, 다만 먼저 4680 배터리, 코발트프리 배터리, 전고체 배터리, CTP/CTC, 블레이드 배터리, 800V 플랫폼 등 배터리 기술이 어디까지 왔는지 살펴봐야 한다. 또한, 차량의 전자 및 전기 아키텍처, 정보 보안, 열 관리 시스템, 하이브리드 기술, 연료전지 기술 등 거대하고 복잡한 기술은 미래 스마트카의 상부 구조를 결정하는 기본 기반과 같습니다.

2022년 자동차 산업의 새로운 발전을 기대하면서 세 가지 핵심 기술에 대한 인벤토리 및 분석을 수행하는 것이 좋습니다. 첫 번째는 대형 컴퓨팅 전력 칩이고 두 번째는 800V 고전압 SiC 플랫폼입니다. 세 번째는 다중 도메인 통합 중앙 컴퓨팅 아키텍처입니다. 이 세 가지 콘텐츠는 2022년 강력한 개발과 대규모 출시를 이끌 핵심 기술입니다. 하나씩 이야기해 보겠습니다.

1 1000TOPS 대용량 컴퓨팅 파워 컴퓨팅 플랫폼, 양산 설치 첫해 맞이 제품의 지표를 살펴보면, 다양한 자동차 회사들도 자동차 전체보다 적은 컴퓨팅 파워로 성능을 달성할 수 있다고 끊임없이 과시하고 있습니다. 이제 마력만이 자동차의 성능을 설명하는 유일한 기준이 아닌 것 같습니다. 통제불능의 스마트카 시대, 무대 중앙에 도착하다. 그렇다면 컴퓨팅 파워란 정확히 무엇입니까?

사실 컴퓨팅 성능은 단순히 칩의 컴퓨팅 성능을 설명합니다. TOPS는 컴퓨팅 성능의 단위입니다. 1TOPS는 프로세서가 초당 1조(10^12) 작업을 수행할 수 있다는 의미입니다. 과장. 사실, 인간의 두뇌는 일반적으로 100억 개의 뉴런을 가지고 있습니다. 따라서 자동차가 인간의 사고를 대체하려면 더 강력한 컴퓨팅 능력이 있어야 합니다. 예측할 수 없는 도로 환경을 파악하고 예측하여 운전 안전성을 향상시킵니다. 따라서 칩의 컴퓨팅 성능이 커질수록 처리하고 대응할 수 있는 시나리오와 기능이 많아지고 긴급 상황과 복잡한 시나리오에서 우리를 도울 수 있는 능력이 더욱 강력해집니다.

지난해 말 광저우 모터쇼에서 출시된 살롱 메카 드래곤은 400TOPS의 컴퓨팅 성능을 가지고 있습니다.

NIO의 ET7/ET5에는 5개의 밀리미터파 레이더, 12개의 초음파 레이더, 1개의 초소형 레이더가 장착되어 있습니다. 4개의 NVIDIA Drive Orin 칩을 지원하는 고정밀 라이더를 포함한 장거리 33개의 고성능 센서는 최대 1016 TOPS의 컴퓨팅 성능을 제공합니다.

아직 끝나지 않았습니다, Great Wall WEY Mocha Haomo Zhixing과 Qualcomm이 공동 개발한 "Little Magic Box 3.0"의 축복으로 컴퓨팅 성능은 놀라운 1440 TOPS에 도달할 것입니다.

그러나 수천 개의 TOPS의 컴퓨팅 성능은 단일 칩이 아니라 여러 칩으로 통합된 매우 큰 컴퓨팅 성능 플랫폼을 의미한다는 점을 분명히 해야 합니다. 위에서 NIO의 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 ADAM이 1016TOPS에 도달했다고 언급했습니다. 254TOPS의 단일 칩 컴퓨팅 성능을 갖춘 4개의 Orin 칩이 있습니다. 따라서 우리는 또한 각 칩이 어느 수준에 도달했는지 확인하기 위해 현재 주류 칩 분야의 칩 컴퓨팅 성능에 대한 통계 요약을 만들었습니다. 통계표에 따르면 자율주행 분야에서는 NVIDIA의 Orin 칩이 국내 브랜드 중 가장 큰 컴퓨팅 성능을 보유하고 있으며 Black Sesame의 Huashan 2 A1000Pro는 196TOPS의 단일 칩 컴퓨팅 성능을 달성했습니다. 지능형 COM Yang Yuxin은 다음과 같이 말했습니다. "소프트웨어 정의 자동차의 전제는 하드웨어가 우선이라는 것입니다. 하드웨어의 성능과 컴퓨팅 능력이 완전히 준비된 경우에만 후속 소프트웨어가 반복적인 업그레이드와 확장된 기능 적용을 신속하게 실현할 수 있습니다." 그러므로 Black Sesame의 개발 전략은 하드웨어를 최우선으로 생각하고 최대한 많은 컴퓨팅 파워를 확산시키는 것입니다. 많은 성능 매니아들이 실린더 수와 마력을 추구하는 것처럼, 마력은 가능하지 않을 수도 있지만 반드시 가능해야 합니다. 그러나 모든 것에는 양면이 있습니다. 비록 예약된 컴퓨팅 파워 공간이 충분하더라도 비용은 필연적으로 증가할 것입니다. 이는 자동차 제조업체와 소비자가 예약된 컴퓨팅 파워의 이 부분에 대해 기꺼이 지불할 의향이 있는지에 달려 있습니다.

물론 국내 칩 공장인 Horizon도 작년에 출시한 Journey 5 칩이 128TOPS에 도달했고 Horizon CEO Yu Kai는 Horizon이 단순히 물리적인 컴퓨팅 성능을 추구하는 것이 아니라 가치를 추구한다고 여러 번 말했습니다. ​심층 신경망의 칩 알고리즘, 즉 FPS(초당 프레임 수)의 컴퓨팅 효율성이 향상됩니다. 좀 더 경제적인 접근 방법인 것 같습니다.

또한 자율주행 칩 분야에서 외국 거대 기업인 NVIDIA, Qualcomm, Intel Mobileye의 강점은 과소평가할 수 없습니다. CES 2022 전시회에서 이 세 회사는 또한 특별한 기술을 선보였습니다. 이미 DRIVE Hyperion을 채택한 볼보의 고급 브랜드인 Polestar, NIO, Xpeng, Li Auto, R Auto 및 Zhiji Auto와 같은 기업들은 개방형 DRIVE Hyperion 플랫폼을 채택할 예정입니다.

플랫폼에는 완전 자율 차량의 안전 요구 사항을 충족하기 위한 고성능 컴퓨터와 센서 아키텍처가 포함되어 있습니다. 최신 세대의 DRIVE Hyperion 8은 중복된 NVIDIA DRIVE Orin 시스템 온 칩, 12개의 서라운드 카메라, 9개의 레이더, 12개의 초음파 모듈, 1개의 전면 라이더 및 3개의 내부 인식 카메라로 제작되었습니다.

이 시스템은 강력한 안전 이중성을 갖추고 있어 컴퓨터나 센서에 장애가 발생하는 경우에도 백업 장비를 통해 자율주행차가 승객을 목적지까지 안전하게 데려다줄 수 있습니다.

Qualcomm은 자율 주행 분야에서 L2+/L3 수준의 자율 주행 요구 사항을 충족할 수 있는 Snapdragon Ride 플랫폼을 출시했습니다. 또한 Qualcomm은 최근 General Motors의 Cadillac LYRIQ 구축 지원, BMW의 자율 주행 플랫폼 구축 지원 등 다양한 협력 개발 계획을 발표했습니다. 동시에 퀄컴은 이번 전시회에서 자율주행 분야의 변화하는 요구에 대응하기 위해 기술 포트폴리오를 확장하고 있다고 발표했습니다.

Intel의 Mobileye는 EyeQ Ultra, EyeQ 6L 및 EyeQ 6H라는 세 가지 칩을 연속으로 출시했습니다. 반격을 촉구하는 나팔소리라고 볼 수 있다.

미래에는 칩의 컴퓨팅 파워가 스마트카 발전의 초석이 될 것입니다. 컴퓨팅 파워의 지속적인 혁신만이 스마트카의 지능의 한계를 더욱 높일 수 있습니다.

2 800V 고전압 SiC 플랫폼은 자동차 회사의 마법 무기가 될 것입니다

앞서 칩의 컴퓨팅 성능이 자동차의 지능 수준을 결정한다고 말씀드렸듯이, 우리가 이야기할 기술은 다음은 전기차를 결정짓는 기술 '빠르게, 느리게 충전하는 능력'이다.

느린 충전은 많은 전기 자동차 사용자에게 주요 문제점이 되었으며 많은 사용자가 전기 자동차를 사용하지 못하게 만드는 원인이기도 함을 알아야 합니다. 현재 에너지 보충 효율을 크게 향상시킬 수 있는 배터리 교환 기술이 있지만, 비용이 많이 들고 홍보가 어렵다는 이유로 개발이 제한됩니다. 따라서 고속 충전은 현재 개발 잠재력이 가장 크고 주류가 될 가능성이 가장 높은 솔루션입니다.

먼저 충전 속도는 충전 전력에 따라 결정된다는 점을 알아야 합니다. 그러면 고등학교 때 배운 물리학 지식인 전력 = 전압 × 전류, 즉 P = U*I를 떠올려 보겠습니다. 충전 전력을 높이는 방법은 전압을 높이거나 전류를 높이는 두 가지뿐입니다.

따라서 두 가지 기술 경로가 개발되었습니다. 하나는 Tesla와 Ji Krypton으로 대표되는 고전류 학교이고, 다른 하나는 Porsche가 대표하고 다른 많은 제조업체가 지원하는 고전압 학교입니다. 고전류 학교에 대해 간단히 이야기하자면, 이 학교의 가장 큰 어려움은 전류 증가로 인한 발열 문제입니다. Q=I^2Rt 와 같이 발열이 기하급수적으로 증가한다는 것을 알 수 있습니다. 전류가 증가하므로 어떻게 열을 발산할 것인가가 개발 문제가 되었습니다. Tesla를 예로 들면, 250Kw의 전력으로 V3 슈퍼차저로 충전할 경우 최대 전류는 600A까지 높아질 수 있습니다. 하지만 Tesla는 수냉식 충전 건을 사용하며 다양한 열 관리 솔루션을 통해 이 문제를 해결할 수 있습니다. 게다가 테슬라가 고전류를 개발 방향으로 선택한 이유는 비용 통제 문제 때문이다. 고전압 플랫폼의 부품이 차량 전체의 원가를 상승시키게 되기 때문이다. 현재 테슬라의 가격 하락세를 보면 고전압이 나타나고 있다. 분명히 반대 방향이다.

그럼 다시 고전압 플랫폼 주제로 돌아가겠습니다. 전통적인 전압 플랫폼은 일반적으로 400V입니다. 고전압 플랫폼은 현재 전압을 800V 이상으로 높입니다. 고전압은 대전류의 가열 문제를 효과적으로 해결할 수 있으며 고전압 충전 파일과 고전압이 필요합니다. 차량 끝의 적응 솔루션.

충전 단자: 충전 건, 접촉기, 배선 하니스, 퓨즈 및 기타 구성 요소를 교체하고 고전압 내성 재료로 업그레이드해야 합니다.

차량 끝: 차량의 자체 전원 배터리, 에어컨 압축기, 전기 드라이브, PTC, OBC, DC/DC 및 기타 고전압 플랫폼 지향 구성 요소는 새로운 고전압에 맞게 새로 설계되고 조정되어야 합니다. 플랫폼.

충전단말기의 업그레이드는 말은 쉽지만, 차량단말기의 부품 업그레이드가 실현되려면 새로운 기술 지원이 필요합니다. 앞서 고전류의 문제는 발열이라고 언급했는데, 고전압의 제한 요인은 현재 자동차용 부품인 IGBT(절연 게이트 바이폴라 트랜지스터), 즉 절연 게이트 바이폴라 트랜지스터이다.

내압성이 부족하여 기존 부품을 대체할 새로운 내압성 소재 선택이 필요한 신소재는 바로 SiC 탄화규소입니다.

SiC 장치의 작동 온도는 200℃ 이상, 작동 주파수는 100kHz 이상, 내전압은 20kV에 달할 수 있습니다. 이러한 성능은 SiC 장치의 용량보다 우수합니다. 전체 IGBT의 1/5, 무게는 IGBT의 40%-60%이며 전기 자동차의 다양한 작동 조건에서 SiC 장치는 60%-80% 더 적게 소비합니다. IGBT보다 전력이 높고 효율은 1%-3% 향상될 수 있습니다.

그러나 IGBT는 전기 자동차 비용의 약 7%-10%를 차지하여 전원 배터리 다음으로 두 번째로 비싼 전기 자동차 액세서리라는 점도 주목해야 합니다. SiC를 사용하면 같은 수준의 SiC MOSFET의 전류 비용은 IGBT의 약 8~12배이고 손실도 IGBT보다 큽니다. 따라서 고전압 플랫폼을 사용하게 되면 비용을 어떻게 관리할 것인지도 자동차 회사에게는 큰 문제가 될 것이다.

앞서 언급한 포르쉐 타이칸 외에도 이미 800V 고전압 플랫폼을 사용하는 많은 국내 브랜드도 레이아웃에 속도를 내고 있습니다. 예를 들어 새로 출시된 Xpeng G9에는 800V SiC 플랫폼과 480Kw 고전압 슈퍼차저 파일이 탑재될 예정이다.

The Great Wall Salon Mecha Dragon은 또한 고전압 플랫폼을 지원합니다. 또한 BYD, Dongfeng Lantu, Geely Automobile, GAC Aian, Li Auto, BAIC Jihu 및 기타 브랜드와 같은 많은 브랜드가 캠프에 합류할 것입니다. 고전압 플랫폼.

그래서 고전류와 고전압 모두 우리의 에너지 보충 효율성을 향상시키는 것이지만 현재는 800V SiC 고전압 플랫폼이 주류가 될 것으로 예상되며 많은 자동차 회사들도 이 플랫폼을 자동차 산업에 사용할 것입니다. 올해는 800V SiC 고전압 플랫폼 개발의 원년이기도 합니다. 아직 해결해야 할 어려움이 많지만 시장 전망은 매우 밝다는 것을 알 수 있습니다.

3 자동차 전자 및 전기 아키텍처는 분산 아키텍처에서 다중 도메인 통합으로 발전하고 있습니다.

이 주제에 대해 이야기할 때 먼저 E/E 아키텍처라고도 불리는 전자 및 전기 아키텍처가 무엇인지 이해해야 합니다. 이 아키텍처는 전체 차량의 전자 및 전기 시스템을 의미합니다. 일반 레이아웃 계획은 자동차의 다양한 센서, 프로세서, 배선 하니스 연결, 전자 및 전기 분배 시스템, 소프트웨어 및 하드웨어를 통합하여 기능, 컴퓨팅, 전력, 차량 전체의 에너지 분배.

일반적으로 우리 차량의 4륜 구동, 에어백, 잠김 방지 브레이크 시스템, 리프팅 윈도우 및 라디오 차량 내 엔터테인먼트 시스템의 구현은 모두 이 아키텍처에서 완료되어야 하며, 각 기능의 구현이 완료되어야 합니다. ECU라고 불리는 부품입니다. ECU는 "운전 컴퓨터"라고도 불리는 전자 제어 장치를 말합니다. ECU의 기능은 기본적으로 하나의 주요 기능을 구현하는 것입니다. 우리 자동차에는 수십 개의 ECU가 필요한 수많은 기능이 있다고 상상했는데, 초기 E/E 아키텍처에서는 각 ECU가 CAN과 LIN 버스를 통해 서로 연결되었습니다. 자율주행과 스마트 콕핏의 대중화, 분산형 ECU가 여전히 자동차에 사용된다면 제어를 위해서는 칩의 수, 차량 전체의 비용, 안전성 모두가 큰 문제를 야기합니다. 따라서 하나 또는 여러 개의 "브레인"이 필요합니다. 차량 전체의 ECU 및 센서 아키텍처를 제어하는 ​​데 사용되는 DCU(Domain Control Unit), 즉 자동차 도메인 컨트롤러가 탄생했습니다.

현재 도메인 컨트롤러는 일반적으로 파워트레인, 섀시 제어, 차체 제어, 자율 주행 및 스마트 조종석의 5가지 주요 도메인으로 나뉩니다. 각 도메인에는 도메인 내에서 기능 처리 및 전달을 담당하는 주요 고성능 ECU가 있습니다. 일반적으로 도메인 내에서는 저속 버스가 사용되며, 도메인 간에는 일반적으로 사용되는 자동차 이더넷 상호 연결인 고속 버스가 사용됩니다.

이러한 도메인 제어 중에서 더욱 주목받는 것은 자율주행 도메인 제어입니다. 과거에는 ADAS 시스템을 구현하려면 여러 개의 독립적인 ECU가 필요했습니다. 예를 들어 차선 이탈 및 교통 인식 ECU, 전방 충돌 경고 ECU, 주차 보조 ECU, 사각지대 감지 ECU 등이 있습니다. 일부에는 파노라마 뷰 ECU, 후방 충돌 경고 ECU 등도 있습니다. 이제 자율 주행을 위한 도메인 컨트롤러가 있으므로 하나의 도메인이 모든 기능을 실현할 수 있어 섀시 통합 및 기능의 중앙 집중식 제어가 크게 향상됩니다.

E/E 아키텍처의 향후 개발은 분산 도메인 중앙 집중식 중앙 컴퓨팅 방향으로 발전할 것입니다.

분산 아키텍처: 이 아키텍처에서는 ECU와 구현된 기능 간에 상응하는 관계가 있습니다. .

도메인 중앙 집중식 아키텍처: 이 아키텍처는 ECU를 더욱 통합하고 DCU(도메인 컨트롤러 장치, 도메인 컨트롤러)를 도입합니다.

중앙 컴퓨팅 아키텍처: 이 아키텍처는 DCU를 더욱 통합하며 모든 DCU는 중앙 컴퓨터에 통합됩니다. 기능과 구성요소 간에는 일치하는 부분이 없습니다. 중앙 컴퓨터가 필요에 따라 액추에이터를 지시합니다.

도메인 중앙화를 중앙 컴퓨팅으로 진행하는 과정에서 현재 많은 자동차 회사들이 시도하고 있는 또 다른 과도한 형태의 도메인 통합이 있습니다. 현재 두 가지 주요 도메인 간 통합 솔루션이 있습니다. 1. 기능별 융합 2. 위치별 융합.

기능별 통합: 3개 도메인 아키텍처. 3-도메인 아키텍처는 차량 전체를 차량 제어(Vehicle Domain Controller, VDC), 지능형 주행(ADAS 도메인 컨트롤러, ADC), 스마트 콕핏(Cockpit Domain Controller, CDC)의 세 가지 기능 영역으로 나누어 차량 주행과 자율성을 구현합니다. 각각 운전, 인포테인먼트 및 기타 기능. 예를 들어 폭스바겐 MEB 플랫폼의 E3 아키텍처, BMW의 iNEXT 모델 아키텍처, 화웨이의 CC 아키텍처가 모두 이 범주에 속합니다.

위치별 융합: 자동차의 물리적 공간에 따라 자동차 전체가 왼쪽 차체 영역, 오른쪽 차체 영역 등 여러 영역으로 구분됩니다. 와이어 하니스의 수를 크게 줄여 물리적 공간을 더 많이 확보할 수 있습니다. Tesla, Toyota 등이 모두 이 범주에 속합니다.

요컨대, 향후 개발 방향은 엔트로피를 줄이는 방향이어야 합니다. 분산은 복잡성과 높은 혼란을 의미하며, 결국 통합 관리는 엔트로피 값을 감소시켜 비용 절감과 효율성 향상을 의미합니다. 더 많은 기능을 확장합니다.

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