恩智浦?jǐn)y手COMPREDICT將邊緣AI帶入汽車應(yīng)用領(lǐng)域，降低車輛物料清單 (BoM) 成本，助力汽車制造商與一級(jí)供應(yīng)商加速邁向更智能、軟件驅(qū)動(dòng)出行的轉(zhuǎn)型。

COMPREDICT的虛擬傳感器提供了一種比傳統(tǒng)硬件傳感器更智能的替代方案?；诟哔|(zhì)量數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的AI模型能夠提供實(shí)時(shí)估算，并完全由軟件驅(qū)動(dòng)。它們不僅具備可擴(kuò)展性與成本效益，還能通過持續(xù)學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化。

恩智浦的S32處理器為邊緣AI性能提供了理想的硬件基礎(chǔ)：Arm Cortex內(nèi)核負(fù)責(zé)通用處理，AI/ML加速器實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理，低功耗設(shè)計(jì)則適應(yīng)嵌入式環(huán)境。邊緣AI不僅需要芯片，還需要專用軟件。恩智浦的eIQ Auto ML軟件開發(fā)套件支持整個(gè)模型流程：從模型準(zhǔn)備、優(yōu)化到部署，確保模型在受限的汽車設(shè)備上高效運(yùn)行。

此次合作簡(jiǎn)化了邊緣AI的落地流程，降低了車輛物料清單 (BoM) 成本，助力汽車制造商與一級(jí)供應(yīng)商加速邁向更智能、軟件驅(qū)動(dòng)出行的轉(zhuǎn)型。

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本圖示展示了基于恩智浦S32汽車處理平臺(tái)運(yùn)行的COMPREDICT模型。

AI增強(qiáng)型WFT解決方案

車輪力傳感器 (WFT) 是車輛測(cè)試的關(guān)鍵設(shè)備，用于采集力與扭矩?cái)?shù)據(jù)以指導(dǎo)懸架調(diào)校與安全驗(yàn)證。然而傳統(tǒng)車輪力傳感器體積笨重、成本高昂，難以大規(guī)模部署。

以AI增強(qiáng)型WFT解決方案為例：通過恩智浦S32網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品組合，車輛傳感器數(shù)據(jù)可傳輸至恩智浦邊緣微處理器與控制器。隨后，COMPREDICT模型將提供實(shí)時(shí)力估算與維護(hù)預(yù)警。這種結(jié)合為測(cè)試、自動(dòng)駕駛及車輛診斷領(lǐng)域帶來了變革性突破。此外，新思科技的虛擬開發(fā)套件 (VDK) 允許開發(fā)人員在虛擬硬件上部署和測(cè)試模型，可加速集成并降低風(fēng)險(xiǎn)，無需實(shí)體硬件。

本圖展示了AI增強(qiáng)型WFT的現(xiàn)場(chǎng)演示。

對(duì)汽車制造商與一級(jí)供應(yīng)商而言，該方案為實(shí)現(xiàn)跨車輛平臺(tái)的軟件定義傳感集成提供了可擴(kuò)展、高性價(jià)比的路徑。隨著汽車行業(yè)向軟件定義汽車 (SDV) 演進(jìn)，恩智浦與COMPREDICT聯(lián)合提供了面向未來的AI部署方案——以虛擬化、高效、規(guī)?；姆绞酵苿?dòng)AI落地。

應(yīng)用場(chǎng)景深度解析

COMPREDICT面向WFT的虛擬傳感器模型在恩智浦硬件上的部署，依托恩智浦eIQ Auto軟件開發(fā)環(huán)境實(shí)現(xiàn)。我們從經(jīng)過訓(xùn)練的模型出發(fā) (初始框架為TensorFlow，同時(shí)兼容PyTorch、MATLAB及其他開源框架)，首先以FP32精度針對(duì)Arm Cortex-R52內(nèi)核進(jìn)行編譯。

初始執(zhí)行階段采用新思科技虛擬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)硅片前驗(yàn)證?；贑OMPREDICT提供的數(shù)據(jù)集，模型隨后被量化為8位整數(shù)格式 (INT8)，在平衡推理精度的同時(shí)顯著縮減模型尺寸。該優(yōu)化步驟同時(shí)為模型在eIQ Neutron神經(jīng)處理單元 (NPU) 的部署做好準(zhǔn)備。

通過恩智浦eIQ Auto編譯器與S32K5 VDK，我們成功將量化模型部署于R52內(nèi)核，在區(qū)域微控制器上展示了高效的邊緣AI執(zhí)行能力，而這正是該應(yīng)用場(chǎng)景預(yù)設(shè)的量產(chǎn)部署位置。

本圖展示了AI增強(qiáng)型WFT的現(xiàn)場(chǎng)演示。

該方案在三種實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)負(fù)載場(chǎng)景中完成驗(yàn)證 (橫向、縱向、垂直方向)，力與扭矩?cái)?shù)據(jù)來自控制器局域網(wǎng) (CAN) 信號(hào) (15個(gè)信號(hào)@25-100Hz)。每種場(chǎng)景下，虛擬傳感器輸出均與硬件傳感器數(shù)據(jù)對(duì)比，凸顯出COMPREDICT WFT模型的卓越性能。

該解決方案的突出優(yōu)勢(shì)在于：

高適應(yīng)性：可無縫集成現(xiàn)有CAN總線架構(gòu)，最大限度地減少車輛基礎(chǔ)設(shè)施改動(dòng)。

全面的數(shù)據(jù)覆蓋：基于約3小時(shí)多樣化駕駛場(chǎng)景訓(xùn)練，涵蓋城市交通、高速行駛、坑洼路面、蛇形繞樁及制動(dòng)事件。

量產(chǎn)就緒：突破傳統(tǒng)基于硬件的WFT在公共道路上使用的限制，使量產(chǎn)車輛與先進(jìn)的原型車一樣智能。

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本文作者

Nathan Gil，恩智浦半導(dǎo)體電氣化系統(tǒng)市場(chǎng)營(yíng)銷。Nathan Gil負(fù)責(zé)恩智浦在美洲地區(qū)的電氣化系統(tǒng)市場(chǎng)推廣工作，涵蓋從電動(dòng)汽車牽引逆變器系統(tǒng)到軟件定義電動(dòng)汽車架構(gòu)等多個(gè)領(lǐng)域。他加入恩智浦近兩年，專注于合作伙伴業(yè)務(wù)拓展，擅長(zhǎng)攜手全球合作伙伴，在創(chuàng)新系統(tǒng)項(xiàng)目中應(yīng)用恩智浦器件，推動(dòng)項(xiàng)目落地。Nathan常駐美國(guó)得州奧斯汀市，畢業(yè)于得克薩斯農(nóng)工大學(xué)，獲得電氣工程學(xué)位。