單顆的案例
應(yīng)用石墨烯材料的大功率LED散熱仿真
燈源為單顆5 W大功率燈珠，有效發(fā)光效率為 20%，發(fā)熱功率為 4 W，環(huán)境溫度為 25 ℃，散熱器采用鋁擠壓型材料，長寬均度為 6 cm，散熱器基底厚度為 2 mm，散熱翅片高度為 10 mm，厚度為 0.8 mm，共 24片肋片；石墨烯導(dǎo)熱介質(zhì)平鋪并緊貼在散熱器基底的上表面，在這里忽略了石墨烯和散熱器之間的接觸熱阻，水平導(dǎo)熱系數(shù)為 2 200 W/(m·K)，垂直導(dǎo)熱系數(shù)為25 W/(m·K)[6]。其中LED的基本傳熱路徑為：LED燈芯—散熱墊-銅板-石墨烯-散熱器-空氣。石墨烯具備優(yōu)良的導(dǎo)熱性能，可將LED結(jié)溫快速均勻地傳導(dǎo)到散熱器表面，經(jīng)過散熱器與空氣對流方式傳遞到空氣中。
圖3 新型單顆LED燈結(jié)構(gòu)
為了滿足大功率LED的光照要求，比如路燈、車燈、背光屏等都是采用多顆LED模型。因此，為了充分研究石墨烯對LED燈散熱的效果以及燈之間的相互影響。在單顆LED燈結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，增加燈珠個(gè)數(shù)、增大PCB板、散熱器尺寸以及散熱片數(shù)目，LED燈均勻排成陣列式，由四顆相同的LED燈均勻分布在PCB板上，其他的條件設(shè)置與單顆燈珠模型一致。模型如圖4所示。
展開 單顆磨粒加工單晶碳化硅對橫向裂紋的模擬
單顆磨粒加工單晶碳化硅對橫向裂紋的模擬
LS-DYNA參與計(jì)算的CPU數(shù)目與求解效率詳解 ￥1.99
在單顆8核16線程的CPU計(jì)算機(jī)上，SMP求解器建議在2、4、8時(shí)效率會(huì)提升，但是不建議超過8（不要超過物理核數(shù)，建議關(guān)閉超線程），超過物理核數(shù)8后，效率沒有任何提升！
問題2答案：
計(jì)算機(jī)上只有1個(gè)32核64線程的CPU，在計(jì)算LS-DYNA SMP版本的算例時(shí)，CPU數(shù)目分別使用8、16、32、64, 求解的效率會(huì)是線性增長嗎？
在單顆32核64線程的CPU計(jì)算機(jī)上，SMP求解器使用CPU數(shù)目分別為8、16、32、64時(shí)效率會(huì)提升，但是不建議超過16（極限不超過單顆CPU物理核數(shù)32），超過物理核數(shù)16后，效率幾乎沒有任何提升！
目前大部分個(gè)人使用DYNA時(shí)，一般都采用SMP版本，所以以上信息供大家參考，其實(shí)過程很簡答，只要用一個(gè)算例，提交不同的CPU數(shù)目，對比一下就知道，建議大家根據(jù)自己的硬件自行測試！
想要了解MPP以及兩顆CPU，綜合物理核數(shù)64，線程數(shù)128的測試結(jié)果的，看以下內(nèi)容：
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展開 微顯 | 技術(shù)突破！Porotech 公開全球首款一體化全彩Micro LED
據(jù)介紹，Porotech公司開創(chuàng)了下一代顯示器的先河——基于單顆Micro-LED芯片（像素）顯示紅綠藍(lán)三種原色，這種方案可以助力業(yè)界擺脫現(xiàn)有商業(yè)顯示技術(shù)中的紅-綠-藍(lán)獨(dú)立芯片方案的限制。
該公司表示，整個(gè)方案中，其創(chuàng)新之處在于一種稱作DPT（Dynamic Pixel Tuning，動(dòng)態(tài)像素調(diào)制）的技術(shù)。該技術(shù)使用PoroGaN材料，允許設(shè)計(jì)人員利用電流的調(diào)制，讓單顆Micro-LED芯片發(fā)射所有可見光光譜上的顏色。在其所有能發(fā)出的顏色光中，DPT驅(qū)動(dòng)型Micro-LED芯片能讓單顆像素發(fā)出純白光，這在目前的世界上還是無與倫比的存在。
因?yàn)榭梢匀∠麑Κ?dú)立三基色子像素的需求，DPT技術(shù)還能讓Micro-LED顯示器將整體像素密度提高四倍，從這個(gè)角度看，DPT技術(shù)可以大大提高M(jìn)icro-LED顯示器的分辨率、亮度和效率。這對于要求高分辨率的小尺寸顯示器應(yīng)用尤其有意義，例如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）應(yīng)用，以及可穿戴應(yīng)用等。
根據(jù)大視野研究公司（Grand View Research）的一份市場報(bào)告，2021全球AR市場為253.3億美元，預(yù)計(jì)2022年至2030年將以每年40.9%的速度增長。Porotech表示，其DPT技術(shù)已在2022年的顯示周行業(yè)聚會(huì)上獲得了“最佳原型器件”獎(jiǎng)。
對于未來的顯示應(yīng)用來說，Micro-LED技術(shù)具有提高亮度、光學(xué)效率、對比度、器件壽命、像素密度和分辨率等優(yōu)點(diǎn)。Porotech表示，其一體式像素技術(shù)可以支持Micro-LED實(shí)現(xiàn)無與倫比的商業(yè)可行性。這種技術(shù)可以完全消除業(yè)界對RGB獨(dú)立三基色方案的依賴，要知道，這是一種可追溯到陰極射線管（CRT）顯示器時(shí)代的一種繁瑣方法。
Porotech將在拉斯維加斯明年的消費(fèi)電子展（CES 2023）上公開推出其DPT技術(shù)。
展開 
基于FEM-SPH耦合算法的磨粒仿真研究
振動(dòng)輔助單顆磨粒劃擦碳化硅晶體的數(shù)值仿真研究[D].華僑大學(xué),2019.
[9] GAZONAS, G. A.. Implementation of the Johnson-Holmquist II (JH-2) Constitutive Model into DYNA3D[R].
[10] HALLQUIST, J.O. (2001) "LS-DYNA Keyword User’s Manual – Volume II (Version
960)", Livermore Software Technology Corp., Livermore.
[11] 史宇同. 基于SPH方法的K9玻璃加工損傷及裂紋擴(kuò)展研究[D]. 遼寧:大連理工大學(xué),2019.
[12] 賀勇. 單顆金剛石磨粒劃擦SiC的實(shí)驗(yàn)研究[D]. 福建:華僑大學(xué),2014.
展開 車燈從“百萬像素”到“萬級(jí)像素”下沉，OAS光學(xué)軟件如何守住成本紅線？
與動(dòng)輒百萬像素、單顆模組成本超過千元的DLP方案不同，這些新品將單顆模組成本壓到了300-500元區(qū)間，像素?cái)?shù)集中在2560到10240之間。
這不是技術(shù)路線的對決，而是市場選擇的必然。
根據(jù)高工智能汽車研究院的數(shù)據(jù)，2025年國內(nèi)乘用車ADB前大燈滲透率已突破38%，其中15-20萬元價(jià)格區(qū)間的車型貢獻(xiàn)了最大的增量。這意味著，車燈設(shè)計(jì)工程師正在面臨一個(gè)全新的命題：如何在有限的硬件成本下，交付滿足法規(guī)和用戶體驗(yàn)的ADB性能？
01/硬件能力有限，光學(xué)設(shè)計(jì)不能有短板
萬級(jí)像素Micro-LED方案的核心優(yōu)勢是成本，但這也意味著硬件本身不具備“冗余能力”。每一個(gè)像素的光學(xué)輸出質(zhì)量都直接決定了整燈的配光表現(xiàn)。如果光學(xué)設(shè)計(jì)不夠精準(zhǔn)，就會(huì)出現(xiàn)以下幾種典型的成本浪費(fèi)：
?光效損失導(dǎo)致被迫增加LED數(shù)量
光學(xué)設(shè)計(jì)未充分優(yōu)化，光效未達(dá)標(biāo)，為了滿足法規(guī)的遠(yuǎn)光照度要求，需要將LED顆粒數(shù)增加，僅此一項(xiàng)即會(huì)增加單車成本，造成大幅利潤損失。
?均勻度差導(dǎo)致客戶抱怨和售后成本
萬級(jí)像素方案由于像素間距較大，如果自由曲面設(shè)計(jì)不當(dāng)，容易出現(xiàn)明暗條紋。這類問題在物理樣機(jī)階段才能發(fā)現(xiàn)，而一次樣機(jī)迭代的周期是4-6周，如果迭代兩次，僅時(shí)間成本就可能導(dǎo)致車型錯(cuò)過上市窗口期。
?雜散光導(dǎo)致的法規(guī)風(fēng)險(xiǎn)
ADB最核心的要求是在識(shí)別到對向車輛時(shí)，形成精準(zhǔn)的暗區(qū)遮蔽。如果光學(xué)設(shè)計(jì)存在雜散光“漏出”，輕則影響C-NCAP評(píng)分，重則引發(fā)安全事故和召回風(fēng)險(xiǎn)。
02/OAS光學(xué)軟件打贏“成本攻堅(jiān)戰(zhàn)”
OAS光學(xué)軟件可以針對中低像素ADB設(shè)計(jì)場景進(jìn)行功能優(yōu)化。這些功能不是為了炫技，而是為了幫工程師在每一個(gè)決策節(jié)點(diǎn)上“少犯一次錯(cuò)，少做一輪樣機(jī)”。
展開 對標(biāo)豐田，成本更低，4個(gè)月讓油車變混動(dòng)
馨聯(lián)動(dòng)力同時(shí)也做了增程的方案，特別是一些新勢力的造車企業(yè)，他們沒有燃油車的資質(zhì)，采用集成式的增程方案，對于馨聯(lián)動(dòng)力而言也是比較容易實(shí)現(xiàn)，因?yàn)檐奥?lián)動(dòng)力的功率分流主要是兩臺(tái)電機(jī)加上行星排，馨聯(lián)動(dòng)力把行星排去除，但是馨聯(lián)動(dòng)力可以共用一個(gè)箱體來做油冷的方案，電機(jī)控制器采用功率分流移植過來的，雙聯(lián)的電機(jī)控制器馨聯(lián)動(dòng)力用單顆芯片控制，達(dá)到降成本的目的。對于馨聯(lián)動(dòng)力供應(yīng)商而言，訴求和目標(biāo)就是把不管是功率分流還是增程式的做到集成化，把成本降下來。
多方驗(yàn)證，彰顯實(shí)力
馨聯(lián)動(dòng)力做了行星排的耐久實(shí)驗(yàn)、整箱的耐久、機(jī)械效率、電機(jī)的溫升、駐車機(jī)構(gòu)的耐久、冷卻潤滑、電機(jī)控制器耐久、冷電機(jī)性能等實(shí)驗(yàn)。同時(shí)馨聯(lián)動(dòng)力主要在國內(nèi)分布的幾個(gè)研發(fā)中心和生產(chǎn)基地的情況，在山東曲阜的生產(chǎn)基地，馨聯(lián)動(dòng)力的圓線電機(jī)，扁線電機(jī)的產(chǎn)線正在協(xié)商，即將落地。
馨聯(lián)動(dòng)力電機(jī)控制器的產(chǎn)線，電機(jī)控制器馨聯(lián)動(dòng)力的特點(diǎn)做到了單顆芯片控制兩個(gè)電機(jī)，這個(gè)目前是最新的技術(shù)，特別在最近缺芯的情況下，這是馨聯(lián)動(dòng)力的價(jià)格體系，馨聯(lián)動(dòng)力目標(biāo)就是把A級(jí)車做到1萬之內(nèi)，兩噸左右的車大概1.2萬左右。
上圖是馨聯(lián)動(dòng)力公司的一些開發(fā)周期和一些核心指標(biāo)，客戶給馨聯(lián)動(dòng)力開放前艙數(shù)據(jù)和發(fā)動(dòng)機(jī)的控制策略之后，馨聯(lián)動(dòng)力可以提供整套技術(shù)，4個(gè)月的時(shí)間就可以幫助主機(jī)廠實(shí)現(xiàn)燃油車到混動(dòng)車的轉(zhuǎn)變。此外，該項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)35%的節(jié)油率。
展開 GPU如何加速流體仿真分析？
硬件環(huán)境介紹——CPU采用單顆Intel(R) Xeon(R) Gold 6126 CPU @ 2.60GH；GPU選用NVIDIA RTX8000，它采用了NVIDIA Turing架構(gòu)和NVIDIA RTX平臺(tái)支持，對于追求以高穩(wěn)健性、高精度為目標(biāo)的CFD仿真分析帶來了卓越的計(jì)算性能體驗(yàn)。
測試模型：在新能源汽車、醫(yī)療設(shè)備、軍工設(shè)備等大功率密度的應(yīng)用場合，設(shè)備運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的熱損耗，為保證設(shè)備的安全運(yùn)行，需要采用各種冷卻措施來對設(shè)備進(jìn)行冷卻，水冷是其中一種方式。以新能源車的水冷板為例，其設(shè)計(jì)直接影電池的溫度均勻性，進(jìn)而影響車輛的續(xù)航里程和安全性。本測試模型擁有網(wǎng)格數(shù)量4300萬，求解方程采用湍流+固體傳熱組合，湍流模型選擇基于SA一方程的模型，設(shè)置穩(wěn)態(tài)迭代步為200步，分別采用無GPU和1塊GPU加速進(jìn)行計(jì)算時(shí)間對比。
◎ 動(dòng)力電池水冷板模型
測試結(jié)果：數(shù)據(jù)表明，無GPU加速時(shí)，水冷板分析的計(jì)算時(shí)間需要21小時(shí)；采用單塊NVIDIA RTX8000加速，水冷板分析的計(jì)算時(shí)間只需要4小時(shí)。由此可見，采用Altair AcuSolve進(jìn)行水冷板仿真分析，并提供NVIDIA GPU的增強(qiáng)支持，計(jì)算速度與無GPU加速相比提高了4.25倍。顯然，這種方式對于CFD工程師快速探索水冷板的設(shè)計(jì)，并根據(jù)準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果做出決策非常有益。
◎ 計(jì)算時(shí)間對比
評(píng)測案例二：基于Altair nanoFluidX軟件的GPU加速
軟件介紹：窗體頂端
軟件環(huán)境介紹——AltairnanoFluidX是一款基于粒子的流體動(dòng)力學(xué) (SPH) 仿真工具，用于預(yù)測運(yùn)動(dòng)軌跡復(fù)雜的幾何結(jié)構(gòu)周圍的流體。
展開 2019年NAND Flash產(chǎn)業(yè)大洗牌
目前3D NAND已是各大原廠主要量產(chǎn)制程，其中，三星3D NAND約占85%、東芝與威騰為75%、美光達(dá)到90%，SK海力士也達(dá)到60%，2018年下半起，部分業(yè)者已轉(zhuǎn)向96層堆疊邁進(jìn)，單顆Die容量也邁入1Tb(128GB)。
各家NAND業(yè)者大舉進(jìn)攻新世代制程，2018年也是QLC(4bit/cell)架構(gòu)量產(chǎn)元年，相較目前TLC NAND，QLC NAND技術(shù)的位元密度高出了33%，將可發(fā)揮高容量優(yōu)勢。
其中美光搶得業(yè)界先發(fā)量產(chǎn)，首先將64層QLC產(chǎn)品推入企業(yè)級(jí)應(yīng)用，鎖定服務(wù)器市場，而三星也不甘示弱切入消費(fèi)性電子市場，并推出1Tb QLC SSD新品，后續(xù)再推出企業(yè)用QLC SSD。三星近期宣布QLC SSD產(chǎn)品價(jià)格，比起2018年1月上市相同容量的TLC SSD約便宜40%左右，儼然透露出積極價(jià)格攻勢的強(qiáng)烈企圖。
部分反應(yīng)較快的廠商早，已嗅到大容量價(jià)格戰(zhàn)的到來，從年中起陸續(xù)降價(jià)出清庫存的中小型容量SSD，試圖降低QLC帶來的沖擊，接下來SK海力士、威騰與東芝也將各自推出自家的QLC產(chǎn)品，容量最高可達(dá)單顆4TB的儲(chǔ)存量，TB級(jí)SSD時(shí)代即將來臨。
不過先前一度傳出64層QLC良率偏低，QLC晶粒良率僅約5成左右，以此估計(jì)，2019年上半恐怕將再度重演2018年市場次級(jí)品拖累價(jià)格的夢魘，且QLC制程更為困難，估計(jì)業(yè)界改善量產(chǎn)良率的時(shí)間可能會(huì)再拖長。
展開 GPU如何加速流體仿真分析？
硬件環(huán)境介紹——CPU采用單顆Intel(R) Xeon(R) Gold 6126 CPU @ 2.60GH；GPU選用NVIDIA RTX8000，它采用了NVIDIA Turing架構(gòu)和NVIDIA RTX平臺(tái)支持，對于追求以高穩(wěn)健性、高精度為目標(biāo)的CFD仿真分析帶來了卓越的計(jì)算性能體驗(yàn)。
測試模型：在新能源汽車、醫(yī)療設(shè)備、軍工設(shè)備等大功率密度的應(yīng)用場合，設(shè)備運(yùn)行時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的熱損耗，為保證設(shè)備的安全運(yùn)行，需要采用各種冷卻措施來對設(shè)備進(jìn)行冷卻，水冷是其中一種方式。以新能源車的水冷板為例，其設(shè)計(jì)直接影電池的溫度均勻性，進(jìn)而影響車輛的續(xù)航里程和安全性。本測試模型擁有網(wǎng)格數(shù)量4300萬，求解方程采用湍流+固體傳熱組合，湍流模型選擇基于SA一方程的模型，設(shè)置穩(wěn)態(tài)迭代步為200步，分別采用無GPU和1塊GPU加速進(jìn)行計(jì)算時(shí)間對比。
◎ 動(dòng)力電池水冷板模型
測試結(jié)果：數(shù)據(jù)表明，無GPU加速時(shí)，水冷板分析的計(jì)算時(shí)間需要21小時(shí)；采用單塊NVIDIA RTX8000加速，水冷板分析的計(jì)算時(shí)間只需要4小時(shí)。由此可見，采用Altair AcuSolve進(jìn)行水冷板仿真分析，并提供NVIDIA GPU的增強(qiáng)支持，計(jì)算速度與無GPU加速相比提高了4.25倍。顯然，這種方式對于CFD工程師快速探索水冷板的設(shè)計(jì)，并根據(jù)準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果做出決策非常有益。
◎ 計(jì)算時(shí)間對比
評(píng)測案例二：基于Altair nanoFluidX軟件的GPU加速
軟件介紹：窗體頂端
軟件環(huán)境介紹——AltairnanoFluidX是一款基于粒子的流體動(dòng)力學(xué) (SPH) 仿真工具，用于預(yù)測運(yùn)動(dòng)軌跡復(fù)雜的幾何結(jié)構(gòu)周圍的流體。
展開 技術(shù)鄰周報(bào)Q7：Ansys/離散元/ABAQUS/LS-Prepost/接觸問題/LS-DYNA/FEM-SPH/APDL
本文以單顆球形磨粒等切深劃擦碳化硅工件的FEM-SPH耦合模型為例，驗(yàn)證這一耦合算法的高效性、正確性。
12、LS-DYNA中的接觸問題：單面接觸，實(shí)體接觸，接觸剛度
作者：
趙旭文
鏈接：https://www.yqgqt.org.cn/content/post/1807376
在LS-DYNA中，單面接觸廣泛應(yīng)用于包括耐撞性問題在內(nèi)的各種問題中。單面接觸會(huì)將部件以part ID的形式設(shè)置為從面，而不會(huì)設(shè)置主面。程序會(huì)考慮所有部件之間的接觸，包括單個(gè)部件的自接觸情形。如果用戶建立的計(jì)算模型非常準(zhǔn)確，那么單面接觸的計(jì)算結(jié)果是是非常可靠和準(zhǔn)確的。但是如果初始模型中有許多相互穿透的問題，那么能量平衡將會(huì)明顯上升或衰減。
13、LS-Prepost中快捷鍵說明
作者：
CAE備忘錄
鏈接：https://www.yqgqt.org.cn/content/post/1807508
旋轉(zhuǎn)模型、移動(dòng)模型、放大和縮小模型（比較粗糙）、放大和縮小模型（比較精細(xì)）...
技術(shù)鄰鼓勵(lì)創(chuàng)作者發(fā)布優(yōu)質(zhì)的文章/視頻/問答/文檔，快來發(fā)布內(nèi)容上周報(bào)吧~
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自研車芯？我不同意
首先，根據(jù)第一行序列號(hào)，這是一顆 2018 年第二周生產(chǎn)的顆粒（8表示2018，B 表示第 4 周，鎂光只在雙數(shù)周進(jìn)行顆粒封裝），然后這是一顆 D-Die 顆粒（D 代表 D-Die，屬于鎂光產(chǎn)品線中性能相對一般的型號(hào)）， 77 分別代表芯片生產(chǎn)地和封裝地，7 代表中國臺(tái)灣（5 代表中國大陸）。
第二行序列號(hào)相對更復(fù)雜，我們登陸了鎂光的官網(wǎng)，輸入第二行序列號(hào)進(jìn)行解密，然后得到了顆粒的詳細(xì)編碼，根據(jù)這一行編碼，我們可以得知顆粒的詳細(xì)規(guī)格。
其中MT 代表 Micron Technology，鎂光科技的名稱；53 代表這是一顆 LPDDR4 顆粒；D 代表 1.1V 的工作電壓；512M 表示單顆顆粒的容量為 512MB；32 表示單顆粒位寬為 32bit，D2 表示這款顆粒是雙層封裝，也就是單顆體積里面有兩顆 512MB 的顆粒，總?cè)萘?1GB；DS 是包裝編號(hào)；046表示這款顆粒的工作頻率是 2133MHZ；第一個(gè) A 表示Automotive，車用顆粒；后面的 AT 表示 Automotive Temperature，符合車載工作溫度要求；最后一個(gè) D 依然表示這是一顆 D-Die 顆粒。
也就是說，特斯拉硬件 3.0 實(shí)際上是擁有 4GB（考慮雙系統(tǒng)冗余）128bit 2133MHZ運(yùn)行內(nèi)存的，這個(gè)技術(shù)規(guī)格并不算頂尖——但那是與消費(fèi)級(jí)電腦相比，與車載運(yùn)算系統(tǒng)比，其實(shí)可以算是頂尖級(jí)別的了。
在 FSD 芯片的左下角是一顆閃存芯片，上面沒有 LOGO，但是有一串序列號(hào)——這是東芝閃存顆粒特有的序列號(hào)。
展開 HS6621CM-C是一款集成32 bit CPU、Flash和Audio的BLE/2.4G 的多模無線SoC芯片
HS6621CM-C是一款集成32 bit CPU、Flash和Audio的BLE/2.4G 的多模無線SoC芯片，內(nèi)置64kB SRAM、512kB Flash以及GPIO、SPI、I2C、UART、語音ADC，SAR ADC等多種接口與設(shè)備，在單顆芯片上集成了各種2.4GHz物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)所需的所有特性和功能， 32pin 5x5 QFN封裝；
架構(gòu)特征如下：
1. 內(nèi)置32位ARM? Cortex?-M4F, 芯片主頻可達(dá)48MHz
2. 內(nèi)置64kB SRAM, 512kB Flash
3. BLE/2.4GHz RF收發(fā)器可配置工作在1Mbps標(biāo)準(zhǔn)兼容的BLE模式、2Mbps增強(qiáng)的BLE模式、125/500kbps BLE模式、和私有1Mbps、2Mbps模式，所有模式都支持FSK/GFSK/調(diào)制
4. BLE Mesh：支持128/256個(gè)節(jié)點(diǎn)組網(wǎng)，同時(shí)可控制8/16個(gè)分組，支持超過200個(gè)節(jié)點(diǎn)無延遲開關(guān)控制和實(shí)時(shí)狀態(tài)更新
5. 豐富的外設(shè)和接口：17個(gè)GPIO、2*SPI（Master/Slave）、I2C（Master/Slave）、I2S、UART、16bit語音ADC，12bit GPADC
6. 高性能數(shù)字麥克風(fēng)、Codec (I2S)、模擬麥克風(fēng)輸入，PWM聲音頻輸出;
芯片內(nèi)部框圖如下
應(yīng)用場景
適用于各種人機(jī)交互和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如可穿戴設(shè)備、智能遙控器、智能玩具以及智能家居設(shè)備等
展開 2萬字一文帶你看懂汽車智能座艙的存儲(chǔ)DDR市場、技術(shù)
看得這里，你是不是想問，那為什么經(jīng)常拆板子，這么多顆DDR一起呢，一顆2GB的DDR不就可以了么，這里其實(shí)涉及到位寬的內(nèi)容，這里就不詳細(xì)講解了，可以看到IMX6Q CPU是支持64位的DDR3，此時(shí)我們就可以選擇4顆H5TQ4G83CFR-RDI 4Gb(512M*8)，這顆DDR3的容量大小就是512MByte=4Gb，4顆512MByte的DDR3容量就是2GByte。
咱們再來看看ISSI DDR在18-19年的時(shí)候車載DRAM的配合主控的型號(hào)，汽車電子當(dāng)時(shí)都還是比較單一的產(chǎn)品，沒有出現(xiàn)域控制器，DRAM的需求都比較小，下圖的容量是Gbit，單顆最大的才4Gbit，相當(dāng)于512MBbyte，基本上出貨的時(shí)候配置2顆就可以滿足一般的要求。
可以看到中控導(dǎo)航、T-box、360環(huán)視、儀表，ADAS控制器這些使用的都是DDR3為主，甚至部分都是DDR2，單顆的容量普遍不高，基本上是2Gbit和4Gbit，只有個(gè)別的采用了LPDDR3。
3、車載DDR龍頭老大鎂光布局
我們可以看車載DRAM龍頭老大鎂光的DDR3的布局，容量從1Gbit-8Gbit都有涵蓋，全系1-2Gbit的DDR主要采用的是30nm的工藝，部分4Gbit采用的是25nm工藝。
而且單顆8Gbit的DDR3在整個(gè)市場上基本上都很少見，目前已知的就鎂光和ISSI有單顆這樣的容量，可以滿足客戶有一些車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用需求在中控導(dǎo)航的時(shí)候，可以使用到大容量8Gbit的DDR3。
這里右邊大家可以看到芯片有不同位置，是尾綴有三種，IT是工業(yè)級(jí)，溫度是-40-85℃
AIT溫度是工業(yè)級(jí)溫度-40-85℃，性能是汽車級(jí)性能，價(jià)格比IT的可能還便宜。
展開 智能駕駛需求的智能座艙升級(jí)方案
其功能包括支持單通道4000+顆RGB，更小的LED封裝便于靈活布置，大規(guī)模LED部署，功能、效果設(shè)計(jì)空間極高，新交互性功能——?jiǎng)討B(tài)音樂隨動(dòng)、情緒識(shí)別融合等。
智能座艙在流媒體后視鏡上也在持續(xù)迭代更新，作為盲區(qū)示意、碰撞提醒、變道預(yù)警、透雨透霧、夜視增強(qiáng)等多個(gè)方向的不斷升級(jí)。通過功能擴(kuò)展與融合，流媒體后視鏡可以與行車記錄儀、ADAS系統(tǒng)、流媒體側(cè)后視鏡、倒車影像、座艙監(jiān)控系統(tǒng)等結(jié)合起來共同智能駕駛域提供相應(yīng)的服務(wù)。
此外，智能座艙系統(tǒng)還可以在智能座椅上提升舒適度，比如精準(zhǔn)、快捷、方便的實(shí)現(xiàn)座椅及后視鏡調(diào)節(jié)；具備記憶功能，快捷方便的獲取舒適的駕乘車位置；座椅通風(fēng)加熱功能可以提高駕乘舒適程度；迎賓和后視鏡自動(dòng)下傾功能，可以提升整車品質(zhì)。
總結(jié)
智能座艙的技術(shù)相當(dāng)于智能駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度低、成果易感知，有助于迅速提升產(chǎn)品差異化競爭力，自動(dòng)駕駛為駕駛員帶來了雙手雙腳解放，這就需要座艙功能從交互、環(huán)境、控制、空間、數(shù)據(jù)五大維度進(jìn)行智能化變革，提升體驗(yàn)。
如果無人駕駛真的實(shí)現(xiàn)了（L5，取消方向盤和踏板；區(qū)分L0-L2的ADAS和L3-L4的AD自動(dòng)駕駛），智能“座艙”的概念也就不復(fù)存在了。因?yàn)闊o人駕駛汽車的實(shí)體概念應(yīng)該已經(jīng)退化成為了一個(gè)“移動(dòng)底盤”。智能“座艙”的概念會(huì)真正轉(zhuǎn)化為“移動(dòng)休息室”。隨著技術(shù)逐步的成熟，可能會(huì)導(dǎo)致硬件架構(gòu)的進(jìn)一步集中，加速促成駕駛域與座艙域的融合，并最終形成車載中央計(jì)算機(jī)。
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