隨著車輛內部、車輛之間以及車輛和基礎設施之間傳輸的資料量持續快速增長，未來車輛的頻寬需求將呈爆炸性增長。

這些資料將是各種功能所必需的，一些功能今天已經存在，許多功能仍在開發中。在安全方面，這包括從道路危險的早期預警系統，車輛之間的傳遞，或越來越多的自動駕駛，其中汽車將與基礎設施、其他汽車互動，並實時處理感測器的資料。

完全自動駕駛仍需數年時間。但汽車行業繼續朝著這個方向前進，即使最初的承諾被誇大了。為了實現這一目標，感測器資料需要被準確和即時地處理，以識別道路上的物體，並預測其他司機、行人和動物的意外行為並作出反應。這需要大量的資料，反過來也需要大量的頻寬。

Rambus的研究員和傑出發明家Steven Woo說：“我們還需要多少頻寬才能將安全性或預測精度提高1%或0。5%？這將推動未來的硬體要求。如果只是娛樂領域，影片等簡單的東西，頻寬要求是很好理解的。與自動駕駛能力所需的頻寬相比，這些都是很小的需求。另一個問題是什麼會被啟用？當網際網路出現的時候，我們看到的是，人們沒有預見到那種無處不在的流媒體，以及今天人們所開闢的各種商業模式，還有AI在平臺上的普遍性。現在的問題是，同樣的事情會在汽車內發生嗎？”

這方面的大部分內容仍在研究階段。Woo說：“我們需要多少AI？也許我們最終需要的不僅僅是自動駕駛方面的東西。我確信它將比人們今天所想的要大，因為事情總是這樣。世界上有很多聰明的人，他們會想出非常巧妙的辦法來使用頻寬。我們從來沒有建立過一個系統，人們會覺得頻寬太富餘了，從來沒有發生過這樣的事。而是工程團隊內部總是在擔心，離人們抱怨頻寬不足還剩多少時間。”

網路安全

更多的資料傳遞也增加了駭客的攻擊面，因為它提供了更多進入車輛和車輛內不同部件之間的途徑。

Synopsys的科學家Mike Borza說：“車輛內的頻寬正在不斷增加。我們現在預計攝像頭之間的傳輸速度為10-20Gbps。現在人們在一輛車上有多少個攝像頭？你會發現10個攝像頭已經很普遍了。如果你開始計算雷達源、鐳射雷達源，等等，這些基本上是在光譜的不同部分繪製3D影象。有了這些，絕對有大量的資料在汽車裡飛來飛去，而且隨著更多駕駛輔助裝置的加入，以及向自動駕駛的發展，這種情況只會越來越多。”

這給安全專家增加了新的擔憂，因為雖然黑進伺服器中的資料會造成重大的經濟損失，但黑進汽車會導致重大的責任問題。Borza說：“大量的問題（甚至是責任問題）又變成了安全問題，因為如果你能干擾別人的backup攝像頭，取代他們的後視鏡，你現在就有辦法造成事故或增加製造商的責任。”這些都是車內的問題。然後，隨著更多的智慧道路的建立，更多車輛之間的互動來溝通有關交通狀況或距離的資訊，

現在存在大量的非對稱加密，這意味著車輛和基礎設施之間需要進行大量的識別和授權才能互動。雖然與汽車內發生的事情相比，這些頻寬不是很高，但它們有很高的延遲問題，因為車輛彼此之間的移動非常快。你有幾毫秒，有時甚至是幾微秒的時間來進行談判，這些東西相互識別，交換它們需要交換的任何少量資訊，然後繼續前進。對於未來10年將推出的車型，我們認為這些問題需要在3-5年內解決。”

這類問題將繼續發展，而汽車架構正在改變，以儘量減少風險。西門子數字工業軟體公司產品管理和產品工程副總裁Jean-Marie Brunet說：“如果你有一箇中心位置，而且你能夠攻擊這個中心位置，那麼你的整個系統都會受到攻擊。在一個zonal架構中，有不同的zone執行不同的功能。有些可能是與AV或ADAS有關的，一切都非常原始融合，感測器型別的計算，並允許不同級別的自動駕駛認證。這是一種型別的zone。其他zone將與資訊娛樂等對頻寬要求很高的應用有關。”

Brunet指出，在這些zone內，不同的車廠以不同的方式處理安全問題，但zonal架構本質上更有利於安全。“如果你有一個脆弱的點或被攻擊的點，如果它是一個zone中的一個什麼地方，你有多個閘道器並隔離一個zone與其他zone的能力。這意味著有可能不會將潛在的安全問題傳播到其他zone。因此，僅僅是OEM正在實施zonal架構這一事實，就對安全非常有幫助。”

這為保護關鍵功能提供了一個基礎，但隨著進出車輛的資料量的增加和變化，它需要被更新和調整。

Rambus的Woo說：“你擁有的連線越多，你收到的資訊流就越多（特別是你必須依賴進出汽車的更多不同的東西越多），安全要求就越高。然後，它將是一個軟體定義的車輛，你可以進行軟體OTA和類似的事情，這也增加了對安全的需求。”

建立一個安全的網路

與網路安全聯絡在一起的事實是，汽車內最廣泛使用的通訊匯流排協議，即CAN匯流排，歷史相當古老。雖然在操作上很強大，但今天卻遠遠不夠安全。

這為五年前可能無法想象的技術打開了大門，如汽車乙太網。但是，自動駕駛系統需要做出準確的預測，這就要求資料有很高的精度，而這又需要大量的資料。問題是，乙太網通常不被認為是一種低功耗的網路技術，而傳輸千兆位元組的資料需要大量的能量。

頻寬速度也影響到了功耗。Cadence的IP部門產品營銷副總裁Rishi Chugh說：“你執行這些線路的速度是多少？當你開始達到10和25Gbps的速度時，你開始在銅線上損耗更多的能量，這意味著銅損耗或插入損耗增加。在汽車行業，截至目前他們還沒有進入光學領域。由於可靠性的限制，光學器件沒有那麼可靠。與銅相比，它沒有那麼堅固。汽車中的所有線路都是銅線，這使得它更耗電，所以不會進行更遠的傳輸。今天，汽車內的乙太網幾乎沒有達到1Gbps，甚至沒有達到10Gbps。它將達到這一目標，但現在這還不是汽車連線的最先進水平。一旦他們改變了連線的媒介，因為他們提出了更多的汽車光學解決方案，這一目標就會達到，因為今天在飛機上已經開始使用這種技術，你會看到乙太網有很多力量。

在汽車領域，快速做出準確決定的能力不是可有可無的。它需要從各種型別的感測器收集大量的精確資料，以及一些非常快的管道來傳遞這些資料。Chugh說：”隨著攝像頭進入高畫質模式，車輛搭載更多的攝像頭，該系統變得更加智慧，頻寬也在增加。在這一點上，1Gbps是不夠的。看看家庭監控攝像頭就知道了。房子裡可能有多個攝像頭，但汽車的攝像頭將比你的房子裡的更多。你將需要大量的頻寬來與相鄰的車輛進行互動。處理你在車裡得到的資料也需要大量的頻寬。當我們達到一輛車有10個攝像頭的狀態時，將需要10Gbps的連線，以便這些攝像頭能夠處理並變得更加精確。隨著精度的提高，準確性也會提高很多。”

為安全而設計，但更快

Chugh說，對於試圖將所有這些問題考慮在內的系統架構師來說，最大的困難是上市時間。“如果你在為NASA的航空航天和國防進行設計，在那裡所有的東西都必須透過顯微鏡進行監控，那麼總是會有一個Plan B。一個是在可測試性方面，另一個是與高溫覆蓋有關。在可測試性方面，在監測功能方面，這些基本上要比普通設計更快。本身就有容錯覆蓋。除此之外，這些特定的裝置是在非常高的溫度下執行的，這意味著模擬、元件測試和電路測試必須在高PVT下非常嚴格地進行。”

上市時間的壓力在汽車領域是一個新現象，汽車行業5-7年的設計週期曾經是常態。但隨著車廠越來越多地將其設計數字化，這些設計視窗正在縮小。

Arteris IP的CMO Michal Siwinski說：“我們的底層系統仍在努力應對，因為有些底層系統並不是為此設計的。如果我們看一下ISO 26262標準，其出發點是不同的。它將隨著人們探索可能性的發展而發展，我們在一些系統中看到了這一點。有非常有趣的系統正在建立，所有這些都是絕對推動基礎計算的要求。對於片上網路，這包括底層連線要求。這絕對是越來越複雜，它既是高階的東西，也是底層的應用。

有正確的視覺資訊流動，或來自多個微處理器的正確計算是很好的，但你仍然需要處理電源網路，特別是當你的安全島出現中斷時，你需要處理時鐘網路。這方面的基本複雜性正在增加，而且每個人都希望更快。沒有人希望設計週期是三年。因此，對於這種潛在的連線，任何其他可以以最佳化方式完成的開箱即用的東西，無論是IP還是用於整合的軟體，自動化都是非常關鍵的，因為上市時間非常長。”

管理碎片

在某些方面，汽車領域的技術演變與IP公司在晶片領域所走的道路相似。這些元件不再是電路板上的獨立元件，而是被融合到一個更小的SoC中。

西門子的Brunet說：“在1994-1995年期間，矽谷的人們開始談論SoC。在那之前，有處理器，有儲存器，所有東西都是板上的獨立元件。然後，突然間，我們開始談論SoC，我們有IP，有處理器，我們正在整合這個SoC。這與汽車領域的做法類似。汽車OEM正在轉向系統視角，並儘可能多地從某些系統或zone類別中轉移到單個或多晶片。這是非常好的，因為它比PCB上的多個元件的進出要快得多。

由於這種軌跡，要有更多的晶片和系統驗證，模擬和硬體輔助是需要的，因為他們現在在汽車上處理的大小是一個非微不足道的工作，以使其正確。因此，20或30年前發生在半導體行業的概念是非常相似的。我們正在談論SoC，將盡可能多的ECU按zone組合起來，並建立在晶片層面進行通訊的晶片。它不一定是單一的晶片。它可以是一個3D或2。5D封裝，但更優雅。它的佔地面積要小得多，而且仍然必須放在汽車裡。”

其他人也表示同意。Cadence解決方案和生態系統高階團隊總監Frank Schirrmeister說，汽車設計的這些系統級方面開始類似於分層邊緣裝置。“討論的是有多少個攝像頭，有多精確？如何傳輸資料？然後，在哪裡處理這些資料？在車外做多少處理？在車內，有一層邊緣處理的考慮要透過。有一個層次結構。這個開發的系統級方面，以及這個的測試場景，絕對足夠複雜，可以做這些評估。你可以在模擬器中執行這些，以獲得適當的吞吐量，因為這些測試案例在核心層面很複雜。很多東西都歸結於分析和測試生成。當你想加快測試的執行時，仿真確實發揮了作用，但同樣重要的是生成正確的測試，向模擬器提出正確的問題，然後在上面做正確的分析，看看系統級VIP在哪裡適合。”

未來更多的工作

Borza指出，在所有這些方面，系統層面的一個缺點是，資料的安全性越高，移動速度就越慢。“同時，我們正在進入一個開始從非對稱加密轉換的時代，所以很多我們從70年代就知道和喜愛的東西（RSA和橢圓曲線密碼學）在我們進入後量子時代時變得過時了。”

Borza說，NIST現在正進行下一代密碼學的標準化。“我們只是在向後量子密碼學邁進，在未來兩到三年內，將實現這些。在它被完全採用之前還需要一段時間。但如果你看一下像汽車這樣的東西，它的設計壽命至少是10年，現實中還可能是20-25年。OEM需要考慮，當密碼學發展到後量子世界時，該怎麼做才能適應這個世界？因此，加密的靈活性，即更新演算法的能力變得更加重要。”

在通往完全自動駕駛的道路上，安全、頻寬、精度、準確性和系統級問題如何在zonal架構內得到解決，還有待觀察。但同時發生的各種因素的組合，預計將使整個汽車設計界在未來幾年內非常忙碌。