恩智浦攜手COMPREDICT將邊緣AI帶入汽車應用領域，降低車輛物料清單 (BoM) 成本，助力汽車制造商與一級供應商加速邁向更智能、軟件驅動出行的轉型。

COMPREDICT的虛擬傳感器提供了一種比傳統硬件傳感器更智能的替代方案。基于高質量數據集訓練的AI模型能夠提供實時估算，并完全由軟件驅動。它們不僅具備可擴展性與成本效益，還能通過持續學習不斷優化。

恩智浦的S32處理器為邊緣AI性能提供了理想的硬件基礎：Arm Cortex內核負責通用處理，AI/ML加速器實現實時推理，低功耗設計則適應嵌入式環境。邊緣AI不僅需要芯片，還需要專用軟件。恩智浦的eIQ Auto ML軟件開發套件支持整個模型流程：從模型準備、優化到部署，確保模型在受限的汽車設備上高效運行。

此次合作簡化了邊緣AI的落地流程，降低了車輛物料清單 (BoM) 成本，助力汽車制造商與一級供應商加速邁向更智能、軟件驅動出行的轉型。

即刻開啟邊緣AI之旅申請演示、探索合作機會，通過恩智浦邊緣AI解決方案解鎖更智能的軟件定義出行體驗，了解詳情>>

本圖示展示了基于恩智浦S32汽車處理平臺運行的COMPREDICT模型。

AI增強型WFT解決方案

車輪力傳感器 (WFT) 是車輛測試的關鍵設備，用于采集力與扭矩數據以指導懸架調校與安全驗證。然而傳統車輪力傳感器體積笨重、成本高昂，難以大規模部署。

以AI增強型WFT解決方案為例：通過恩智浦S32網絡產品組合，車輛傳感器數據可傳輸至恩智浦邊緣微處理器與控制器。隨后，COMPREDICT模型將提供實時力估算與維護預警。這種結合為測試、自動駕駛及車輛診斷領域帶來了變革性突破。此外，新思科技的虛擬開發套件 (VDK) 允許開發人員在虛擬硬件上部署和測試模型，可加速集成并降低風險，無需實體硬件。

本圖展示了AI增強型WFT的現場演示。

對汽車制造商與一級供應商而言，該方案為實現跨車輛平臺的軟件定義傳感集成提供了可擴展、高性價比的路徑。隨著汽車行業向軟件定義汽車 (SDV) 演進，恩智浦與COMPREDICT聯合提供了面向未來的AI部署方案——以虛擬化、高效、規模化的方式推動AI落地。

應用場景深度解析

COMPREDICT面向WFT的虛擬傳感器模型在恩智浦硬件上的部署，依托恩智浦eIQ Auto軟件開發環境實現。我們從經過訓練的模型出發 (初始框架為TensorFlow，同時兼容PyTorch、MATLAB及其他開源框架)，首先以FP32精度針對Arm Cortex-R52內核進行編譯。

初始執行階段采用新思科技虛擬開發套件實現硅片前驗證。基于COMPREDICT提供的數據集，模型隨后被量化為8位整數格式 (INT8)，在平衡推理精度的同時顯著縮減模型尺寸。該優化步驟同時為模型在eIQ Neutron神經處理單元 (NPU) 的部署做好準備。

通過恩智浦eIQ Auto編譯器與S32K5 VDK，我們成功將量化模型部署于R52內核，在區域微控制器上展示了高效的邊緣AI執行能力，而這正是該應用場景預設的量產部署位置。

本圖展示了AI增強型WFT的現場演示。

該方案在三種實時動態負載場景中完成驗證 (橫向、縱向、垂直方向)，力與扭矩數據來自控制器局域網 (CAN) 信號 (15個信號@25-100Hz)。每種場景下，虛擬傳感器輸出均與硬件傳感器數據對比，凸顯出COMPREDICT WFT模型的卓越性能。

該解決方案的突出優勢在于：

高適應性：可無縫集成現有CAN總線架構，最大限度地減少車輛基礎設施改動。

全面的數據覆蓋：基于約3小時多樣化駕駛場景訓練，涵蓋城市交通、高速行駛、坑洼路面、蛇形繞樁及制動事件。

量產就緒：突破傳統基于硬件的WFT在公共道路上使用的限制，使量產車輛與先進的原型車一樣智能。

即刻開啟邊緣AI之旅

準備好探索汽車智能化未來了嗎？申請演示或探索合作機會：請訪問COMPREDICT-恩智浦合作專題頁>>

了解恩智浦邊緣AI產品詳情

汽車邊緣AI解決方案，點擊訪問>>

eIQ Auto ML軟件開發套件，點擊訪問>>

S32汽車處理平臺，點擊訪問>>

本文作者

Nathan Gil，恩智浦半導體電氣化系統市場營銷。Nathan Gil負責恩智浦在美洲地區的電氣化系統市場推廣工作，涵蓋從電動汽車牽引逆變器系統到軟件定義電動汽車架構等多個領域。他加入恩智浦近兩年，專注于合作伙伴業務拓展，擅長攜手全球合作伙伴，在創新系統項目中應用恩智浦器件，推動項目落地。Nathan常駐美國得州奧斯汀市，畢業于得克薩斯農工大學，獲得電氣工程學位。