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長電科技車載芯片先進封裝方案推動BEV+Transformer擴大應用

長電科技 ? 來源:長電科技 ? 2024-05-17 17:37 ? 次閱讀

智能駕駛通過搭載先進傳感器控制器、執行器等裝置,融合信息通信物聯網、大數據、云計算人工智能等新技術,實現車內外以及車輛間的智能信息交換、共享、協同控制功能,與智能公路和輔助設施共同組成智能移動空間和應用終端的新一代智能出行系統。

隨著汽車智能駕駛的進一步普及和發展,相關技術迎來了快速發展期,尤其在環境感知領域,各種傳感器的使用以及如何優化、組合、處理傳感器給出的信息,成為各家駕駛芯片供應商競爭的焦點。目前主流智能駕駛芯片廠商相繼推出了攝像頭結合優化算法,搭載超聲波、毫米波雷達、激光雷達等感知硬件的解決方案,并開始逐步搭載到量產車上。

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智能駕駛系統分為感知、預測、規劃、決策等模塊,其中感知模塊主要負責車周信息感知和目標檢測。新型的智能駕駛數據采用基于感知大模型的方案,利用BEV(鳥瞰視圖)+Transformer(自然語言轉換)實現不同類傳感器特征級融合,更加靈活、高效地感知和處理數據。目前國內車企主流方案多采用多模態傳感器融合方案,普遍采用11~12個攝像頭以及多個超聲波雷達、毫米波雷達、1~3個激光雷達,而“BEV + Transformer”方案的應用可減少目前成本依然較高的激光雷達搭載數,將整體成本壓縮50%左右。因此,在當前價格敏感的市場競爭中,“BEV + Transformer”方案勢不可擋。

精簡傳感器配置的情況下,算法的可靠性和靈活性非常重要,“BEV + Transformer”方案對核心計算能力提出更高的要求,需要大算力芯片適配。算力的提升,要求更高的運算速度、更大的數據吞吐量、以及更大的數據存儲量,對封裝形式及性能也提出了更高的要求。目前高算力SoC由于其低電感及高散熱需求,通常采用FCBGA或FCCSP形式;Chiplet技術也逐步被一些企業采納,包括Si Interposer,Si Bridge等多種實現方式。未來迎合消費級產品的發展趨勢,混合鍵合及3D封裝也將逐步出現在高級別智能駕駛芯片封裝上。

除核心算力芯片外,毫米波雷達、激光雷達等傳感及處理芯片也起著非常重要的支撐作用。毫米波雷達的多收發天線集成,激光雷達的MEMS微振鏡以及光學器件結合都是目前對這類產品封裝的主要需求。在集成領域,系統級封裝(SiP)是主要的封裝解決方案,其中AiP(Antenna in Package)是專門針對集成天線控制、處理的封裝解決方案,在一些需要集成光學器件的封裝上,如何針對器件的特殊性,設計相應的工藝流程及條件,成為此類封裝必須要關注的部分。

長電科技在高性能運算芯片的FCBGA和FCCSP等先進封裝上擁有豐富的開發及生產經驗,專用于汽車領域的產品年產超1億顆。公司推出的Chiplet高性能封裝技術平臺XDFOI目前已實現穩定量產。同時長電科技也在硅轉接板、橋接及Hybrid-bonding進行技術布局,相關技術也將加速應用到車規級高性能計算產品上,為客戶提供多樣的解決方案。在傳感器領域,長電科技的集成天線AiP封裝產品也實現穩定量產;激光雷達收發產品已通過AEC Q100認證,并具備多年量產經驗。

面向不斷增長的市場需求,長電科技將持續創新,全力為客戶創造更多的價值,實現共贏。


審核編輯:劉清
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原文標題:長電科技車載芯片先進封裝方案推動BEV + Transformer擴大應用

文章出處:【微信號:gh_0837f8870e15,微信公眾號:長電科技】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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