在当今动荡的汽车市场中，从纯电动车（BEV）/混合动力车（HEV）到高级驾驶辅助系统（ADAS）/自动驾驶（AD），以及如何盈利的激进观点，这些变革不仅影响着汽车制造商，还波及到整个供应链，促使供应商之间展开了一场音乐椅游戏，每个供应商都希望音乐停止时仍然有座位（并且是更大的座位）。

这种情况在位于汽车制造商之下的层（Tier1s）中尤为明显，他们供应完整的子系统——电子、机械和软件——可直接集成到汽车中。正如最近DEONSO的公告所示，他们正在努力提供更多高度集成的服务。

AI系统不可避免地分布在汽车周围，但随着能力的提升，培训和测试必须理解整个系统。这在零散的分布式系统中将变得越来越不切实际，可能会推动向统一的供应商平台发展。

以侧视镜为例。十年前，侧视镜的电子设备很简单；只需足够控制镜面方向即可。但后来我们添加了摄像头和AI来检测左右两侧接近的摩托车或汽车，最初只是在镜座上闪烁灯光来警告我们不要变道。现在，我们也许还希望在侧视镜或驾驶舱控制台上获得车辆轮廓的视觉确认。

有多少处理应在（或靠近）侧视镜中进行，有多少应在区域控制器或甚至中央控制器中进行？这类问题没有预先确定的答案，很大程度上取决于整个汽车系统架构、延迟/安全要求、通信速度以及该架构中的软件和AI模型。当不同供应商为镜面、区域控制器和中央控制器提供软件、模型和硬件时，是否能够构建一个安全系统？在这个有限的背景下，可以做到，但当这些输入是ADAS或自动驾驶依赖的多个输入之一，汽车发生碰撞或撞到行人时，责任在谁？

原始设备制造商（OEMs）已经依赖Tier1s提供集成和完全表征的子系统、硬件和软件的组合。也许现在他们的范围不应仅限于模块。分布式AI增加了一种新的复杂性，这最终必须在系统中得到证明。考虑一下，在数字孪生中必须经过数百万或数十亿次里程的培训和测试，以提供高度的信心和安全。当AI骨干组件（如传感器、边缘NPUs、融合和安全性系统）受多个供应商控制时，这是一个难以承诺的目标。当整个系统受一个供应商控制时，这似乎更容易实现。至少，我认为Tier1s会这样认为。

最近，DEONSO宣布将收购Quadric的通用神经网络处理器（GPNPU）的知识产权（IP）核心许可，两家公司将共同开发车载半导体的IP。这一公告有几个原因值得关注。首先，这是由DEONSO发起的，而不是由Quadric发起的。知识产权公司的新闻稿上关于许可协议的消息随处可见，但DEONSO有一个更大的目标，即表明他们现在正在进入半导体设计游戏。

其次，DEONSO已经投资了Quadric多年，以跟踪NPU技术的进展，以及其他几个竞争者。现在，从仅仅是投资者到成为许可方和共同开发者，这是一个对两家公司都具有重要意义的前进步骤。

新闻稿突出了DEONSO的期望，即他们将构建的车载系统芯片（SoCs）必须能够以高速处理大量信息。他们也被Quadric的Chimera GPNPU所吸引，该处理器支持DEONSO在将来添加自己的AI能力，需要支持广泛的各种通用操作。DEONSO认为这种配置对于支持车载产品和支持未来AI的进步至关重要。

这感觉是对Quadric的重要支持。您可以在此处阅读新闻稿。