新一代整车E/E架构升级，正在带来产业链的新变革。
过去几年，随着整车智能化加速推进，尤其是算力SoC、下中央计算平台，以及整车控制功能集成化加持，对于传统车规级MCU也提出了更高的要求。
比如，传统的分布式ECU以及各种单一功能控制，MCU更多是作为控制节点，用于车身信号处理和控制。常见的包括照明、雨刷、车窗、座椅等车身控制，以及座舱娱乐（主要是仪表）、低阶辅助驾驶的低数据量处理和功能安全保障。
而随着HPC+ZCU这样的中央计算+区域控制对于数十个ECU的集成，以及座舱、智驾、底盘动力等关键模块的算力需求及功能处理复杂度几何级增长，对于MCU也提出了更高性能、高安全、更高带宽数据通讯及实时性计算的新需求。
按照高工智能汽车研究院的测算，从2024年开始，跨域集中计算平台（舱驾一体以及HPC+ZCU）将开始进入前装量产上车周期，预计到2030年，市场占比将突破30%。
其中，算力SoC部分，包括英伟达Thor、高通8775/8795、黑芝麻智能武当C1296等多款计算平台已经进入开发和量产阶段。而与之配套的下一代高性能MCU也已经蓄势待发。
一、AURIX? TC4x，开启新时代
目前，基于域控和区控的E/E架构，对于高性能MCU有两种发展路线，一种是偏向于MPU，通过导入更多的A核，代表性产品就是汽车网络处理器，强调应对服务型（SOA）网关需求提供实时网络性能以及数据包加速；
这种类型的产品在现有新车架构中，主要用于中央网关、座舱域集成网关、底盘中央域以及车云中央计算单元（偏基础车控）等应用，侧重点在于网络加速。
另一种，则是更平衡的性能优化，相比于上一代MCU，在CPU、虚拟化、片上闪存、OTA、网络安全、高效通信和数据处理以及多种高速数据传输接口等多个维度全面升级。
总结来说，就是面向下一代高性能、高集中度整车架构，MCU需要更高处理能力、更高安全性能、更完善的硬件虚拟化支持及隔离特性以及更丰富的网络连接。
两年前，为了适应市场的新需求，汽车芯片巨头英飞凌宣布推出采用28纳米工艺技术生产的新AURIX TC4x系列微控制器（MCU），新一代电动汽车、高级驾驶辅助系统、汽车电子/电气（E/E）架构以及人工智能（AI）应用被视为四大核心场景。
从产品定义来看，AURIX TC4x系列更偏向上述下一代MCU的第二种类型，并且更强调全新一代整车电子/电气架构对于功能集成的可靠性、安全高效的实时控制要求。
公开信息显示，和上一代AURIX TC3x系列相比，TC4x系列采用了新一代TriCore? 1.8 架构，主频高达500 MHz（上一代为300 MHz），并且支持虚拟化。而TriCore?相比于市面上采用Arm公版IP的MCU，特点就是满足汽车级高要求的深度优化。
公开资料显示，TriCore? 内核架构自从1999年诞生，先后经历了4代单核版本的单片机，AURIX? 是基于TriCore? 内核的多核架构单片机。
而TriCore?的核心设计思想，就是将应用处理器（AP）、微控制器（MCU），以及数字信号处理器（DSP）的功能整合在一个单一的处理器架构中。
其中，TriCore? 指令集架构 （ISA） 将微控制器的实时功能、DSP 的计算能力以及RISC加载/存储架构的高性价比特性结合在一个紧凑的可重复编程的内核中。
这套架构的特点之一，就是性能与能效的平衡。这种混合架构具有更强大的实时处理能力和可靠性，适用于处理汽车电子系统中的复杂任务和严格的实时要求。
这也是为什么从2014年推出第1代AURIX? TC2x开始，AURIX?系列一直是汽车动力系统、底盘控制以及驾驶辅助系统（ADAS）市场的「现象级」MCU。
比如，以TC3x 系列为例，提供容量高达16 MB的闪存、集成超过6 MB的RAM和多达6个TriCore? 1.62 内核，每个内核的最快时钟频率可达300 MHz。此外，针对数据融合，还提供多达两个专用信号处理单元（SPU）。
尤其是底盘控制和辅助驾驶等应用，需要满足ASIL-D标准的域控制和数据融合，TC3x 系列除了本身满足ASIL-D，还通过带有非对称加密加速器和完全EVITA支持的第二代HSM提供更高的安全性支持。
而为了加快下游客户的开发，TC4x除了可重复使用现有的TC3x算法和生态系统，英飞凌的AURIX TC4x生态圈也已经提前进行布局。比如，MATLAB的支持，将用于自动代码生成，以快速实现原型创建。
此外，新思科技推出的支持TC4x的虚拟器开发套件（VDK）可以在设计阶段提升软件的开发速度。支持AURIX TC4x的新思科技DesignWare? ARC? MetaWare工具包可以为PPU的软件开发提供所需的编译器、调试器、库以及模拟器。
高工智能汽车研究院监测数据显示，以ADAS为例，从早期的Mobileye前视一体机，到近年来加速上车的智驾域控制器，英飞凌的AURIX?系列几乎是绝大部分量产方案选型的标配。
从公开数据来看，2023年，英飞凌的汽车级MCU销售额较上年增长近44%，约占全球市场份额的29%，首次在这一关键细分市场问鼎全球第一。
二、虚拟化+网络安全，MCU的新标配
而随着中央计算+区域架构以及舱驾一体域控融合方案的市场启动，下游客户也迫切需要更高性能的MCU提供支持。“一些方案商短期内可以采用多颗上一代MCU的方案进行过渡，但成本同样也是大幅增加。”
事实上，英飞凌全新推出的AURIX TC4x系列，正是瞄准下一阶段市场需求变化而生。其中，就包括首次支持的虚拟化功能，允许在单个MCU上并行执行多个操作系统和AUTOSAR协议栈，也就是「一芯多用」的能力。
尤其是，E/E架构正逐步转向以域和区域为基础，这一转变推动汽车制造商对多个ECU进行整合，同时增加了更多的功能和复杂应用。但，对于MCU也提出了多应用程序的安全分离运行的新需求。
而AURIX TC4x系列的诞生，则意味着英飞凌在业内首次完成MCU的软件架构也从单核到多核，再到多核的虚拟化的演进，并且支持单核启用/禁用虚拟化。这对于HPC+ZCU架构下，过去种类繁多的车控功能模块的集成和安全独立运行提供了可能。
此外，得益于AURIX TC4x架构的首次内置RRAM非易失存储介质（NVM），基础软件程序几乎一直处于待机状态，部分ADAS功能、空调、加热和悬挂等功能在1秒内便可准备就绪。
同时，AURIX? TC4x的MCAL是具备满足ASIL D安全等级的驱动程序，并且增强对multi-core, virtualization、ASIL partitioning的支持，从而提供更大的灵活性，简化客户的软件分区和系统级安全论证。
这意味着，对于下游客户来说，可以实现对MCU硬件资源的最大化利用，资源隔离的特性还可以降低软件开发和集成的难度，更好地满足功能安全和信息安全的要求。
同时，OTA和网络安全也正在成为车端各种类型处理器的标配模块。比如，AURIX TC4x系列微控制器完全按照ISO/SAE 21434认证流程开发，并且支持后量子加密，从而进一步增强对数据和信息的保护能力。
其中，特别要提到的是，内置专用存储器的网络安全实时模块（CSRM）以及CSS（Cyber Security Satellite/网络安全卫星)，后者相比传统的基于HSM的加密硬件加速实现了巨大的性能提升。
更关键的是，CSS提供的加密服务加速器还可以与外部的第三方HSM安全软件堆栈实现并行执行，并且基于虚拟化的配置，可以为不同的应用程序分配单独的ASIL级别。
典型的应用场景就是整车OTA，要求从云端和车载网络内快速、安全、可靠地分发软件更新。而AURIX? TC4x的安全集群还提供身份验证和认证加密功能，正变得越来越重要。
三、PPU，为MCU注入AI能力
此外，过去几年，MCU的能力边界也在不断外延。
比如，更多的CPU算力（DMIPS）来进一步提升数据的运算和处理能力。而AURIX? TC4x的最大特点就是增加了AI能力，这得益于全新的并行处理单元（PPU）和可满足各种AI拓扑要求的SIMD矢量数字信号处理器（DSP）。
而首次新增的并行处理单元（PPU）承担协处理器的角色，用于卸载主CPU的信号处理、滤波和其他数学运算，从而为实时控制、传感器信号处理和轨迹规划提供高计算能力和缩短执行时间，并且能支持实现简单的神经网络算法。
其中，关键的向量核是PPU的一个重要功能模块，专门用于执行向量运算。向量核支持多种向量算术运算、逻辑运算和专用信号处理，支持整型数和浮点运算，从而实现更高的计算效率。
在具体的应用场景中，第一种是将时域信号转变为频域信号，以提取频率信息的快速傅里叶变换（FFT），尤其是大幅增加点云数据输出的4D毫米波雷达信号处理。
众所周知，第一代4D成像雷达大部分采用成本高昂的FPGA来进行点云数据大规模的并行处理；同时，由于性能高和灵活性强，适用于早期算法优化阶段。
而现在，基于AURIX? TC4x的PPU单元，就可以实现基于机器学习和神经网络算法的原始数据和噪声处理，同时还可以充分利用MCU的实时安全性能来保证感知数据处理的可靠性。
一方面，与传统CPU相比，PPU在矩阵运算加速、数据处理、基于神经网络的算法和高速控制实现方面具有优势。另一方面，搭配的矢量DSP架构，可帮助进行复杂的异构系统数学建模。
比如，除了上面提及的4D雷达甚至是激光雷达以及感知数据融合，TC4x的PPU还可以在车载充电器和DC/DC变换器、电机逆变器，或电池管理系统（BMS）上实现AI增强。
此前，Eatron Technologies就通过AURIX? TC4x的PPU单元，实现了基于人工智能的电池诊断，包括镀锂检测、健康状态（SoH）、老化轨迹和剩余使用寿命（RUL）预测等预报功能。
而在底盘控制方面，随着车企对于车辆XYZ方向运动控制的智能化、数字化也提出了新的要求。比如，底盘控制域需要调动转向、制动、电控减震器，统一协调，精准避让障碍物，从而实现稳定的操控性，并提供更高的舒适度和更好的安全性。
这就需要适配底盘域的高性能MCU，能够支持感知数据融合分析能力，需要复杂度更高的控制算法，并基于大量的数据来调整和优化模型参数，这些都离不开类似AURIX? TC4x的内嵌PPU单元的能力支持。
而反过来，PPU也为Tricore主核卸载了复杂的信号处理和数学运算，使得执行时间更快，而其高可配置性和专用硬件资源使其非常适用于各种应用程序。这意味着，用户有更多选择余地，使用不同核，构架实施不同性质的运算。
“MCU的高性能演进，并非仅仅是表面上的算力增加，核心还是综合性能指标的提升，”在英飞凌相关负责人看来，实际上，对于MCU的“小脑”角色，关键在于感知协调和运动控制的调节中枢作用。
而在关键的功能安全方面，PPU单元是由新思科技DesignWare ARC EV处理器IP提供支持，可基于人工智能实现最高满足ASIL-D等级的功能安全，这与目前市面上主流SoC的NPU（无法满足功能安全要求）有着本质的区别。
这也意味着，不仅仅是大算力的SoC，借助高性能MCU，车企也可以同样在一些特定场景实现高精度模型和简单神经网络AI算法的应用创新。这显然是对传统非算力需求型功能域的一次轻量化AI升级，从而实现整车智能的成本最优化。
实际上，去年比亚迪董事长王传福就直言，“对汽车智能的理解，已经不限于智能座舱和智能驾驶，而是智能和电动融合的整车智能。”
