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车规级UFS 4.0将变得愈发重要

2024-12-04 11:36 · 稿源: 站长之家用户

车载中控屏幕智能驾驶的不断升级,已经成为影响我们智能出行的重要因素。流畅的车载智能系统交互与功能扩展已经成为基本盘。就目前而言,车辆平均存储数据大约在35GB左右,但随着智能体验、高阶辅助驾驶实装,数百GB到上TB的存储势在必行。可以看到,一个巨大的车规级存储市场需求正在蓄势待发,大容量、高性能、高可靠的车规级存储已然成为标准配置,并且会随着需求增长不断升级。

但相对于消费级存储,车规级存储更为苛刻,它对工作温度范围、工作稳定性、不良率、使用寿命、车规级安全规范都有着明确的要求,以确保车辆高速行驶过程中的可靠性。而在这个基础上,才是更高的传输效率,因此车规级UFS 4. 0 从符合标准、验证,再到量产推出,是一件非常不容易的工作。

严苛的车规级认证

推进车规级存储,意味着需要通过众多认证门槛。手机可以严苛的使用环境中死机或者变慢,兴许可以通过重启或者暂缓使用来解决。但如果是一辆高速行驶或是正在跋山涉水的汽车,系统忽然死机那可就是拿命在开玩笑了。如何让车辆电子系统能够在寒冷或者高温的环境中流畅运行,宽温工作成为了硬性条件。

而车规认证门槛都不是厂商按照自行意愿定制的,满足车规就必须要经过海量的测试和验证,也就是我们常说的车辆规范和标准认证。其中常见的有AEC-Q100、IATF16949 等等。

AEC-Q100 是由汽车电子理事会(Automotive Electronics Council)制定的标准之一,用于评估和验证汽车电子元件的可靠性和性能。它是一个非常严苛的认证,需要在极端温度、振动、湿度以及其他恶劣环境下都能正常工作。例如存储芯片如果想要达到车规级,要通过温度应力测试(Temperature Stress Test),温度循环测试(Temperature Cycling Test),湿热应力测试(Humidity Stress Test),高温存储测试(High Temperature Storage Test),振动和冲击测试(Vibration and Shock Test)等等,光是听起来就已经让人头疼了。

IATF 16949(International Automotive Task Force 16949)则是我们熟知的ISO9001 质量管理体系标准针对汽车行业的特别扩展版。顾名思义,标准是确保在汽车供应链中能够维持稳定高质量、一致性和安全性的产品,对供应链质量和流程控制有着极 高的要求,特别对于汽车制造商与供应商而言,这个标准是不可缺少的。而存储芯片如果想要进入车规领域,IATF16949 也是必经之路。

如果打开铠侠UFS 4. 0 介绍页面,就可以看到针对车规应用设计的认真标准,包括前面提到的IATF 16949,AEC-Q100 应力测试质量标准,PPAP,工作温度符合 2 级-40℃到+105℃等更大范围。

为智能出行做足铺垫

在满足安全标准的前提下,让产品具有竞争力,更高的效能成了制胜法宝。特别是随着车载处理性能提升,汽车电子电气架构(EEA, Electrical/Electronic Architecture)发生转变的环境下,如何提升高 级辅助驾驶系统、信息娱乐系统,如何为车载网络通讯、车载ECU提供性能保障都将成为新的问题。

特别是ADA与L3 级别自动驾驶开始大行其道,传统的单一功能的集成式ECU已经无法满足响应需求,域类型架构和未来的中央集成式架构成为新的趋势。类似于个人电脑,车载ECU要在扮演中央处理的角色,要快速获取摄像头、激光雷达传感器、高精度数据地图、V2X数据,也要快速运行大模型、人工智能算法,大量的读取和写入,也注定了车载数据存储要可靠、大容量且有效率。

相对e-MMC,UFS在传输速率上更具备优势,它使用串行接口,支持全双工通信,即可以同时执行数据读取和写入。早在 2020 年,UFS 3. 1 就实现了2,320MB/s的传输速度,UFS 4. 0 更是将这一数值提升到4,640MB/s。这意味着UFS更适合用来实现诸如ADAS等高阶智能驾驶辅助系统的应用。

不仅如此。铠侠还积极参与了UFS 4. 0 的M-PHY和UniPro规范制定,能够更好的结合设备以有效、可靠的方式实现数据传输,进而提升存储性能与系统整体响应速度,也从而推进了整个行业的技术发展进程。事实上,L3 级别以上的车型已经将UFS 3. 1 存储作为主流选择,随着车载传感器、算力的不断提升,更高规格的数据传输方案势在必行,铠侠UFS 4. 0 产品将成为未来理想的选择之一。

铠侠车规级UFS 4. 0 作为首 款向市场推出的产品之一,在行业上填补了车规级UFS 4. 0 没有实际产品的空白,它更重要的意义在于解决了应该先更新车载SoC还是先有车载UFS 4. 0 成了一个“鸡生蛋,还是蛋生鸡”困境,并为未来的智能出行提供了更好的硬件基础。

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