将存储纳入未来自动驾驶汽车全面的整体格局中 使自动驾驶市场成为现实
“谁才是为汽车人工智能和自动驾驶应用提供计算平台的行业领导者？这一地位之争愈演愈烈。英特尔、高通、nvidia 和三星等相对较晚进入汽车市场的后起之秀已经对 nxp、德州仪器、瑞萨科技、赛灵思等老牌企业造成冲击。strategy analytics 最近与其他半导体处理器供应商进行了互动，发现这些供应商在自动驾驶方面的slogan发生了变化。在过去，他们的slogan似乎主要以自动驾驶问题的处理/大脑部分为核心内容，而现在已经转向了更加全面、整体的定位，涵盖传感、车载处理、通信和云。对于英特尔和高通之类的企业来说，这种新的汽车‘四重奏’可能是一种自然的转变，他们要么已经拥有其中许多领域的专业知识，要么正处于获得更多专业知识的过程中。”_1
然而，要完成自动驾驶的宏伟拼图，许多汽车半导体工艺供应商却缺少一个关键部分——存储。从主要提供驾驶辅助功能的第 2 级到提供完全自动驾驶功能的第 5 级，越来越多的自动驾驶功能已集成到汽车中，满足这些更高级别功能的带宽需求将让如今大多数存储解决方案身负重担。
目前，汽车需要带宽低于 60gb/s 的 dram存储解决方案。目前正在开发的，是针对 2020 车型系统所采用的 i/o 信号传递速度高达 4266mb/s 的 x32lpdram组件。目前正在设计的 2020 乃至 2023 车型都将使用 lpdram4。即便遵照摩尔定律，在过去几十年因循大体可预测的线性轨迹发展（即晶体管数量大约每两年增加一倍），我们仍可看到存储带宽的差距还是相当明显。这使得人们越来越需要新的系统架构或新的存储技术。
据估计，adas应用将需要 512gb/s – 1024 gb/s 的带宽来支持第 3 级和第 4 级自动驾驶功能。美光科技正在与汽车行业的合作伙伴紧密合作，制定和开发能够弥补这一关键差距的存储解决方案。能够满足这一带宽需求的产品有两种：gddr6和 hbm2。美光科技认为 gddr6 是解决汽车行业可靠性和温度范围限制问题的最佳产品。而 hbm2 高度集成（堆叠为 4 层或 8 层，封装在硅插入器中），可以减少解决方案的空间占用。但由于采用堆叠和硅插入器，hbm2 的成本预计更加高昂，而且还可能需要额外资源来确保其在恶劣汽车环境中的可靠性。gddr存储是基于 jedec 标准的存储，目前已实现量产，广泛用于游戏和视频图形应用。美光科技计划利用其在图形存储方面的强大优势和美光科技在汽车市场的领导地位，将这种新一代技术推向市场。
为了使自动驾驶市场成为现实，“四重奏”需要转变为“五重奏”，即，将存储纳入未来自动驾驶汽车全面的整体格局中。这首动人的音乐，你准备好聆听了吗？
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