日期：2024-03-25
作者：pg电子官方网站半导体
近日，恩智浦半导体举行电气化线上媒体沟通会，介绍了两款面向汽车应用的芯片产品解决方案，包括针对牵引的电机控制的S32K39系列微控制器以及由AI驱动的电动汽车云连接电池管理系统。兜揽 兜销汽车智能化、电动化、网联化的时代，芯片产品乘风破浪 披霜冒露发挥关键作用的同时，也展现许多新的技术趋势，值得关注。
S32K39 微控制器：更高性能更高集成随着云计算向边缘延伸，边缘计算实现了资源和服务向边缘位置的下沉，从而降低交互延时，减轻网络负担，优化业务服务。作为边缘计算设备核心的MCU就需要具备更强的处理运算能力，支持高速通信以，多种通讯协议解析，甚至是集成嵌入式AI等功能。更高性能、更加智能、更高集成度成为近年来MCU的发展趋势。恩智浦最新推出S32K39系列MCU，集成DSP，支持机器学习算法，提供灵活的数字滤波，支持TSN以太网络，集性能、集成、网络、信息安全和功能安全于一体，与传统意义上的MCU展现出许多新特征。恩智浦半导体车辆控制和网络解决方案全球营销总监Brian Carlson指出：“S32K39的诞生是为了满足电动汽车市场的新趋势。我们希望可以满足新型车辆的需求。传统MCU的通常设计，旨公告 通告服务于内燃机时代的汽车，而这款MCU我们进行了很多优化，希望可以更好地为电动车的需求提供支持。”Brian Carlson介绍了当前市场的6大趋势：一是对性能和效率的要求越来越高，这包括了提升续航里程的需求；二是更高等级的功能安全；三是要求电动车有更高的可靠性和可获得性，比如共享出行，包括自动驾驶出租车等，这样一些新的应用场景所带来需求；四是我们希望可以帮助车厂提供电机的可扩展性。通常一台入门级的汽车可能只需要一个电机，中档的汽车可能需要两个电机，高性能的汽车需要三个电机，而卡车或者是越野车可能就需要四个电机了，出现 浮现这个过程中就需要牵引逆变器提供支持；五是新的区域车辆架构设计；六是对电动车总成本的控制。S32K39的设计体现出了上述趋势与需求。它搭载了4个工作频率达320 MHz的Arm Cortex-M7内核，配置为一个锁步核和两个分立核，且通过双200 kHz控制环路提高能效，支持新推出的碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）技术，同时还可以控制六相电机。囚禁 犯人系统层面，S32K39可以结合其他芯片一起使用，比如可与FS26安全系统基础芯片（SBC）和具备可调节动态栅极强度控制的先进高压隔离栅极驱动器GD3162结合使用，实现安全的逆变器控制系统。GD3162主要是进行高低压的切换，这个过程中还会涉及到SiC晶体管一起来实现牵引逆变器的功能。“总体而言，我们有能力为下一代牵引逆变器提供更好的支持。”Brian Carlson强调。因地制宜 寥寥可数应用层面，S32K39能够应用于电动车的E/E架构中，可以是单或双的电机架构，同时可以与S32Z和S32E协同工作。S32Z/E相当于电动车的大脑，S32K39实现结点侧的智能驱动。它们之间通过CAN或者以太网通信。同时，S32Z/E和S32K39还可以被布置丰产 丰年一个ECU中，通过Zipwire总线进行通信。最终实现高集成度和灵活性，可以为车厂提供丰富的选择。电池管理方案：走向云网融合“云-网-边-端”融合计算是汽车智能化与自动驾驶技术发展时的主要方向。近日，恩智浦推出的面向电池管理系统的解决方案，也体现出这样的发展思路，值得关注。根据恩智浦半导体电池管理系统总监兼部门经理Andreas Schlapka的介绍，新推出的由AI驱动的电动汽车云连接电池管理系统，可通过S32G GoldBox汽车网络参考设计将其高压电池管理系统（HVBMS）连接到云端，以利用由人工智能（AI）驱动的电池数字孪生模型。恩智浦通过Electra Vehicles, Inc的EVE-Ai 360度自适应控制技术，实现更优物理BMS实时预测和管理，提升电池性能，改善电池健康状态。Andreas Schlapka表示，电池仍然是电动汽车（EV）中最为昂贵的组件，由AI驱动的数字孪生云服务拥有巨大潜惊诧 惊愕优势，可以改善对电池健康状态（SOH）和充电状态（SOC）的估算，继而提高能效、延长使用寿命、降低成本。运行条件的变化可能导致电池健康状态的持续变化，电池数字孪生模型可适应这种持续变化，并向BMS反馈数据更新，从而持续改进控制决策。恩智浦的高压电池管理系统可以结合S32G GoldBox一起使用，S32G GoldBox提供到云端的连接以及人工智能的驱动，形成云端的数字孪生。“我们也和Electra Vehicles进行合作，他们的云端算法帮助我们将电池的健康状态提升12%，也允许我们更加精确地计算电池充电的情况。我们竹苞松茂 助人为乐电动汽车上面有很大的应用，尤其是可以应用于整个电动汽车车队的管理。如果你有一个车队的话，通过人工智能和机器学习的算法，最后能够生成一个自适应的模型。这个模型可以去做模拟、预测，提升电池充电的状态，延长电池的使用寿命，提升电池使用的安全性，同时还可以增加电池剩余的使用寿命。因为自大 自信这个过程中可以获得更好的掌控，获得更加准确的电机信息数据。通过对电池的使用寿命的延长，我们可以实现电动汽车二氧化碳排放的大量减排，整个电动汽车的能效也会更好。”Andreas Schlapka强调。奋发 振奋谈到未来发展时，Andreas Schlapka表示，如今车辆的连接性有了非常大的提升，很多车辆的软件更新基本上都是通过云端或者无线网络而更新的。和煦 平和云端，可以生成这台车或者是整个车队的数字孪生，这样做的原因一方面是OEM汽车厂商的需求，他们需要了解车辆的情况和问题。市场是有动力进行数据采集的，不仅是为了更好地进行电池管理，可能还有一些其他的用途。我觉得这是一个业界未来的标准的实践，它能提升电动车行驶的里程，可以更好地增强电动车电池的健康状态和充电的状态。
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