IIC2015直击：入驻NXP阵营 飞思卡尔如何演绎汽车电子战略？

IIC2015春季研讨会汽车电子论坛上，飞思卡尔汽车电子微控制器市场经理黄熙在演讲中指出，在车联网时代，汽车电子的体验会有很好的提供，但是其安全性相比过往会有更多的风险，需要汽车电子的研发工程师更加重视与关注。 不能被忽视的车联网安全性 随着新的智能驾驶和自动驾驶的技术不断应用到汽车上，车联网时代越来越近，黄熙在论坛演讲中指出，以用户体验来说，消费电子的体验会比车载产品上要好，最明显的就是手机地图导航。眼下的趋势是尽快地将消费电子上好的用户体验带到车载设备上来，提升汽车消费者的用户体验。但是消费品安全性的标准比汽车电子要低，如何避免潜在的危险，这是一个要迫切解决的问题。

图文：在环球资源IIC2015春季汽车电子论坛上，飞思卡尔汽车电子微控制器市场经理黄熙认为汽车安全性在车联网的时代会遇到更多挑战
接下来几年内，汽车将跨入车联网时代。新的汽车能够连接到外部网络，就有可能被外部的黑客侵入，造成行车的人身安全问题。尤其是ECU（行车电脑）被人更换、损坏，如果我们不能杜绝这样的问题的话，系统的稳定可靠性会存在问题，不再安全。 此外也有可能是成本问题引起的。例如，车厂采购的零部件需要规范和认证，造成车辆的里程信息被人任意修改。或是二手市场维护时使用了没有被认证的零部件，也会形成安全风险。 还一点是个人的隐私问题。汽车的行车信息、驾驶员的个人信息（常用路线、行车习惯）等必须要得到保障。将来的车联网后，生成的大数据是否会泄|露个人信息？这些问题也会带来人身安全的风险。 有人在美国做了一个实验，黑客取得了车辆的TPMS（胎压监测）信号，就可以通过这个无线信号让车辆出现行车故障信号，造成车辆停驶。 黄熙说，车辆内部的蓝牙、无钥匙进入、TELEMATICS、GPS等，在提供安全与便利同时，也会增加潜在的风险。他表示，飞思卡尔作为一个汽车电子芯片供应商，从上世纪90年代开始，就在汽车的芯片中增加安全机制。新推出的产品都会满足汽车电子的安全的标准，例如HIS-SHE、EVITA标准的规范要求。 “汽车内的通信信息就先加密(Encryption)再发送，要求有管理员权限才能读取和修改，例如行车里程信息。这些信息在芯片内部完成加密(HSM/CSE/Trust Zone），” 黄熙说。此外，对于后装或维修市场，最好要有内部机制来保证，不安全的零配件不能被安装到车辆上。 本文下一页：被NXP并购后的汽车电子产品策略是什么？

{pagination} 被NXP收购合并后的飞思卡尔的汽车电子产品策略是什么？ TI是通过DSP，而Freescale是采用MCU+处理器来实现。前者是由工业消费类拓展到汽车领域，而飞思卡尔是从汽车电子不断演进。而采用FPGA的芯片则可能在成本上目前都会面临成本上的劣势。那么在今年NXP收购了Freescale之后，两家公司的汽车电子产品线会发生什么样的变化，体现出什么优势呢？ 黄熙认为，两家公司在合并后互补优势非常明显，飞思卡尔以MUC和处理器为主，而NXP公司的体现在收发芯片、RF和Tuner等，将来两家公司真正合并后，有望为客户提供完整的解决方案。不过，两家公司目前的合并工作尚未完成，据消息人士透露，合并完成至少要到下半年，因此具体到产品线的整合并推广到市场，估计至少要等到明年。“两家公司合并产品线确实是互补的，并且目标一致：车联网、IoT、安全。” 黄熙说。 谈到将来飞思卡尔的汽车处理器/MCU的产品线路线图，黄熙表示会保留目前的用于传统汽车电子的PowerPC系统，主要在动力总成、底盘控制、车身网关等；ARM内核的微控制器和处理器和混合信息的MCU。“将来要拓展到新的领域，例如基于视觉的自动驾驶、基于联网的以太网网关。通用性的芯片则会有更多的ARM M0、M4、A53、A57内核的微控制器和处理器，”他说。 本文下一页：汽车自动驾驶技术应用三步走 {pagination} 自动驾驶汽车的前景？ 谷歌等公司开发自动驾驶(Self-drive)的汽车，并在公路上不断地去验证。业界认为自动驾驶时代一定会来临，现在大家公认的时间点是2020年。但事实上，自动驾驶还面临一些技术和法律上的挑战。 飞思卡尔汽车电子微控制器市场经理黄熙认为，自动驾驶技术阶段分为三个步骤，首先是基本的智能化，其次是半自动驾驶，最后是全自动。现在大部分国内厂商在做智能化的过程，例如手刹将液压控制换成电子控制；而BMW、AUDI这些厂已经在做半自动化驾驶技术，比如自动泊车。最高阶段就是谷歌的全自动驾驶。 “抛开成本不说，单从技术上来说，全自动驾驶要处理的问题还比较多，电子化的装配率非常高，还要使用很多的传感器技术，例如毫米波雷达、超声雷达、激光传感器等，这么多传感器要在车上集成。另外还有通信技术，要与其他路面的车辆进行通信，反馈、识别等。现在不惜成本地作出车辆上路还不是很难，将来真正商业使用就要考虑到成本的问题。”他说，“在法律层面来说，最开始商业应用可能会在特定领域和特定路段，这就好比当初的新能源汽车。例如特定路线的公交、特定的探测与采集，这就像无人机一样。最后当然是立法一定要立，例如规定事故损失的赔付，车主、车厂、保险公司谁来赔。”此外，他表示，无人驾驶是否能在全路况上自动驾驶，可能还需要大数据来解决。

针对自动驾驶市场，飞思卡尔刚刚发布了一颗集成了4个ARM Cortex-A53内核、图像处理DSP、以太网等功能的S32V“视觉处理器”，将用于未来的半自动驾驶或全自动驾驶汽车。 产品的新闻稿中资料显示： 作为飞思卡尔SafeAssure功能安全计划的组成部分， S32V 微处理器在结构上符合最严格的ISO 26262功能安全标准，旨在实现测量单位为十亿分之几的汽车级质量指标。这种高可靠性再加上集成式第二代CogniVue APEX 图像识别处理技术的卓越性能功率比，还支持将S32V器件所捕捉的视觉数据与其他数据流（包括雷达、LiDAR和超声波信息等）进行融合，实现最佳的分辨率和图像识别精度。 S32V还具有安全启动、网络级加密引擎、安全密钥，并支持全球许多顶|级汽车制造商公布的安全硬件扩展规范。凭借无与伦比的安全水平，S32V有助于防止软件算法及其他IP被盗，同时抵御外部攻击和未经授权访问车辆对车辆通信，从而提高整车安全性。分离式加密域在汽车网络内增加了一个保护层。如果黑客获取了对汽车系统某个节点的访问，他们无法访问其他节点，因此这种方法能够有效地隔离和预防攻击。 S32V视觉微处理器集成了强韧的硬件，包括CogniVue APEX-642内核图像处理技术 ，还采用了4个ARM Cortex-A53内核。 S32V预计将于2015年7月投放市场，但量产可能会在2017年以后。 IIC2015现场图集 IIC电子工程盛会：智能家居论坛现场图集 IIC2015春季论坛专题 本文为《国际电子商情》原创，版权所有，谢绝转载