瑞萨祭出“四大杀器”：看这家日本芯片巨头如何攻入自动驾驶市场

雷锋网(公众号：雷锋网)按：作为全球首屈一指的半导体供应商，瑞萨电子最近终于一改过去一段时间里的低调，开始信心满满的进攻起自动驾驶市场。

这家日本巨头的路线图中藏着自己的大杀器，那就是还没发布的下一代 R-CAR SoC。它专为深度学习而生，预计 2020 年开始搭载在 Level 4 自动驾驶汽车上。

“新款 SoC 将于 2019 年正式推出样品，其计算性能可达 5 万亿次每秒（5 TOPS），功耗却只有 1 瓦。”瑞萨执行副主席 Ryuji Omura 在接受采访时说，而现在的他已经是瑞萨电子车辆解决方案业务的大统领。

如果 Omura 所言非虚，瑞萨的 R-CAR SoC 将成为芯片行业的新标杆，其深度学习能效可达竞争对手 EyeQ5 SoC（英特尔/Mobileye）的两倍以上，后者计算能力虽然能达到 24 TOPS，但功耗也升到了 10 瓦。

与英伟达和英特尔这两大互相攻伐的竞敌不同，瑞萨对于自己的自动驾驶项目一直三缄其口。

一直以来，人们都觉得 R-CAR SoC 可能又是为车载信息娱乐或主动安全系统设计的。因此当它宣布要拿这款 SoC 在自动驾驶市场杀个回马枪时，引起了各方震动。

此前，瑞萨在自动驾驶上的沉默寡言让分析师有理由相信，日本巨头采用了更为保守的路线图，它们把主要精力放在了 ADAS 市场，而不是把枪口对准前途未卜的自动驾驶市场。

当时就有不少业内人士猜测，瑞萨不敢与处于食物链顶端的英伟达与英特尔正面一战，转而把德州仪器和恩智浦当成了直接竞争对手（这两家公司的营收主要来自于低级别的安全系统）。

不过，大家都猜错了。借着研发中的新一代 R-Car SoC，Omura 认为瑞萨完全有能力在自动驾驶汽车 SoC 市场与巨头们平起平坐。

瑞萨一直以来保持低调就是为了等一个好时机，现在它抛出 R-Car SoC，一下就让功耗较高的英伟达与英特尔竞品成了被碾压的对象，确实是棋高一着。

最新产品阵容

瑞萨相信，只用一款通用 GPU 来解决车辆计算任务肯定会在性能和功耗上遇到障碍，而 R-Car 自动驾驶平台就另辟蹊径，根据任务的不同整合多个核心，以帮助内部总线提升吞吐量。

眼下，瑞萨在市场上共有 R-Car H3 和 R-Car V3M 两款 SoC。

其中，R-Car H3 是为自动驾驶市场开发的车用计算平台。瑞萨指出，这款 SoC 有认知计算能力，能实时准确的处理车在传感器采集到的大量信息，非常适合驾驶安全支持系统。

有了这款 SoC，汽车厂商就能直接运行那些需要复杂计算的应用，如障碍探测、驾驶员状态识别、危险预报和危险规避。除此之外，R-Car H3 还能用在车载信息娱乐系统中。

R-Car V3M 则是一款高性能图像识别 SoC，主要用在前置摄像头上，可为环视系统或激光雷达提供支持。此外，它自己还内建有图像信号处理器，能为视觉处理提供低功率硬件加速。

如果进行详细剖析，你就会发现 R-Car V3M 其实是由两颗 ARM Cortex-A53 CPU，一颗双核心 ARM Cortex-R7 和 IMP-X5+（瑞萨的识别引擎）组成的。当然，也不能缺了提升计算视觉和深度学习算法的专用硬件。

在被问到 R-Car V3M 是否有应用在激光雷达中的前景时，Omura 提到了 LeddarTech 的名字，这家固态激光雷达公司已经成了瑞萨的合作伙伴。LeddarTech 选择 R-Car V3M 主要是为了让其帮忙处理 LeddarCore IC（专为固态 LiDAR 设计）生成的海量数据和高采样率。

R-Car V3M 还成了激光雷达的关键部件

上个月月初的 CES 上，瑞萨也带来了全自动驾驶测试车，这辆改装版林肯就搭载了 6 颗 R-Car V3M 芯片和两组 R-Car H3（其中一个负责冗余）。

CES 上的瑞萨自动驾驶汽车

自动驾驶之路

毫无疑问，英伟达是当下自动驾驶行业最有力的推动者，它的芯片被各家科技公司和汽车厂商广泛采用。但 Omura 表示，瑞萨希望通过及时切入市场，在量产型号上杀英伟达个措手不及。

作为自动驾驶汽车的认知来源，AI 相当重要。不过，Omura 强调称：“AI 单枪匹马也不能驱动车辆运转。缺了云服务、传感器和车辆控制等关键解决方案，自动驾驶汽车照样实现不了。”

瑞萨在全球有 200 多家合作伙伴

现在的瑞萨胃口可不小，它正在扩充 R-Car 平台以拿争夺 ADAS 和自动驾驶市场的双重设计机遇。

对瑞萨而言，自动驾驶和 ADAS 并非两个需要不同平台的市场。“它们在相同平台上，我们要同时拿下两个市场的需求。”Omura 说。

不过，想实现这一目标谈何容易。除了明年面世的深度学习 R-Car SoC，瑞萨还能拿出什么产品证明自己在竞争激烈的自动驾驶市场有实力与英伟达和英特尔双雄相抗衡呢？

1、为车辆装上更多的 MCU（微控制器单元）和 SoC

首先，瑞萨认为自己最大的优势就是车辆架构中无处在的 MCU 和 SoC。

“我们了解汽车。”瑞萨汽车解决方案业务高级工程师 Katsuhiko Itagaki 说。瑞萨的产品线囊括了视觉芯片、认知处理器和用于刹车、转向和油门的 ECU，几乎是无所不包。

瑞萨在汽车市场的地位

2、新的车辆结构划分

随着电动化和自动驾驶潮流的到来，整个车辆系统正在发生巨变。“我们清楚地知道该怎样变革车辆结构中的各个区块。”Itagaki 说。

鉴于新的车辆结构中有 80% 都由电子元器件决定，“因此瑞萨处在有利位置，因为我们知道如何在不同功能间划线并找到功能间不可突破的那根红线。”

3、开放架构和全新生态

瑞萨一直在力推开放架构。Omura 这里所说的“开放”，指的是在 R-Car 平台上与瑞萨合作的 200 多家合作伙伴。“我们的生态系统相当庞大。我们的客户，无论是 OEM 商还是一级供应商，还都有自由选择的权利，它们可以自己挑选特定的伙伴。”Omura 强调道。“我们可不玩‘黑盒’那一套（暗指 Mobileye）。”

瑞萨在自动驾驶上的合作伙伴包括 TTTech、恩智浦、Hella Aglaia、滑铁卢大学和 Neusoft。

Okumura 指出，瑞萨与 TTTech 已经建立了长期合作伙伴关系。TTTech 正利用 R-Car H3 SoCs 和 RH850/P1H-C MCU 平台为客户提供“高度自动驾驶平台（HADP）”。

在 R-Car 芯片运行的软件方面，瑞萨也相当开放。

眼下，它正与 Codeplay 软将公司合作，该公司擅长搭载高性能编译工具和为多核心处理做软件优化。两家公司的合作将那些正为英伟达 SoC 编写 CUDA 的开发者转投到 R-Car 的怀抱，用起了 Codeplay 的 OpenCL 开放标准软件框架。

这一框架最初以概念验证的形式出现在 R-Car H3 上，但现在已经用在了 R-Car V3M 和其他 R-Car SoC 上（同时面向 ADAS 和自动驾驶）。

IMP-X5 上的 OpenCL 与SYCL 解决方案

瑞萨的生态系统还结成了一张大网，其中囊括了从地图公司到网络安全公司的广阔天地。

举例来说，底特律的高精地图公司 Usher 就是瑞萨的合作伙伴，它能通过结合远程传感技术与公司自己的地理空间和机器学习技术来生成高精地图。可以想见，Usher 的软件可精确展示道路细节，帮助自动驾驶汽车做出智能的控制决策。

加州桑尼韦尔的 Fortinet 也是瑞萨的合作伙伴之一，们是 IT 架构安全技术供应商。Fortinet 将自家的 FortiOS 安全操作系统整合进了瑞萨的 R-Car H3 SoC，以保证车辆网络域、云基础服务和应用的安全，为自动驾驶汽车保驾护航。

4、ASIL-D ECU

瑞萨还宣称，自家的 ASIL-D 安全 ECU 至少领先自己最有力的竞争者英飞凌 2 代。“我们最新的安全 ECU 已经打样，它用上了 16nm FinFET 制程技术。”Omura 解释。

“对我们来说，安全是瑞萨的关键力量所在。”他强调。除了弄清楚达到 ASIL-D 的要求需要付出什么，他还表示瑞萨一直在试图找寻系统稳健性的最佳解决方案。“瑞萨研发团队的目标是采用系统级的安全方案。”Omura 说道。

汽车业务已是瑞萨支柱

一年前 Semicast Research 发布的一份数据显示，瑞萨 2016 年时是世界第三大车用芯片供应商，仅次于恩智浦和英飞凌。不过，现在的瑞萨已经不再是典型的日本半导体企业了。 

经过几年快刀斩乱麻的重组，现在的瑞萨已经再次“重塑金身”，其营收从 2012 财年的 7440 亿日元增至 去年的 7720 亿日元，虽然看似增幅不大，但毛利润却从 31% 升至 46%。

在这期间瑞萨精兵简政，直接裁掉 40% 的员工，将员工数控制在 20000 人左右。与此同时，瑞萨还在 2016 年完成了对 Intersil 的收购。

如今瑞萨 50% 的营收都来自汽车业务

如今，瑞萨一半的营收都来自汽车行业，MCU 业务几乎全部面向汽车市场。最为关键的是，瑞萨的汽车业务有 70% 都来自日本之外。 

眼下，瑞萨的团队遍布欧洲、美国和日本。其美国团队吸纳了不少 Magna 公司（一级供应商，主攻 ADAS 和自动驾驶系统设计）的核心成员，而欧洲团队则负责开发自动驾驶汽车架构。

雷锋网推荐阅读：

日本芯片商巨头瑞萨电子推出ADAS/自动驾驶平台，野心布局与Mobileye抗衡

P.S.：看遍这一年中国与全球智能驾驶领域的技术前沿与商业探索，雷锋网新智驾年度推荐，扫描下图二维码或点击 https://www.leiphone.com/special/custom/AIdrive.html  了解更多信息。

。