因此，难怪在美光公司最近委托的报告中，比特、字节和联网汽车，” S&P Global Mobility估计，汽车内存和存储业务的收入将增长到11美元.到2026年将达到60亿美元，复合年增长率(CAGR)为20%至24%.
随着汽车增加数据丰富的功能，如车载信息娱乐(IVI)，, 自治, 订阅服务及更多, 我们可以预计，在未来七年内，内存和存储需求将增长近10倍. 以下是该报告的一些亮点:
- 今天，平均每辆车使用90GB的RAM + NAND. By 2026, 平均每辆车将使用大约278GB的DRAM和NAND, 在高端汽车上，这个数字更接近2tb. 到2030年，这一容量预计将增长到4TB.
- 联网汽车是当今最复杂的软件驱动机器, 8000万到1亿行代码，2.5亿到3亿行用于自动驾驶.
- 到2022年底，内存容量将从3.85亿GB(约38.5万TB)增加到2亿GB，增长约445%.10亿GB (~2,100,2026年先进驾驶辅助系统(ADAS), 电子控制单元(ecu)和模数转换器.
- 到2023年底，大约7300万辆新乘用车将配备信息娱乐系统. 到2026年，这一数字将增加到8200多万.
- IVI内存和存储容量预计将从2022年底的60亿GB增加到7亿GB.到2026年将达到20亿GB.3%的复合年增长率.
- 今年大约有300万辆新车将配备驾驶舱域控制器, 膨胀到16.到2026年将达到500万.
那么，我们所知道的重塑汽车的主要趋势是什么呢? 总的来说，这些趋势可以概括为以下几个大趋势:
大趋势1:自主化
汽车工程师协会将自动驾驶定义为六个级别, 从0级到5级, L0没有主动辅助系统，L5可以自动驾驶. By 2030, 预计将有近300万辆汽车完全自动驾驶, 超过1500万辆将支持L2+/L3自治，这已经需要更多的内存和存储空间.
最近, 在微米, 我们越来越多地听到生成式人工智能在自动驾驶汽车中的应用, 人工智能模型正在加速汽车的学习曲线，围绕车辆响应系统的智能进行更紧密的优化循环. 事实上，我们已经看到了 像Waze这样的导航系统使用生成式人工智能 实时提供高度个性化的路线推荐. 在美光与客户的谈话中, 我们注意到人们对理解需要多少内存和存储来支持语音处理非常感兴趣, 自然语言处理和海量语言模型——以及如何更快地将数据从内存和存储转移到芯片组和处理器.
生成式人工智能正在改变汽车行业 目前的市场规模为3.12亿美元，并将增长到2亿美元.到2032年将达到70亿. 随着它扩展到整个车辆的应用, 对更多更快的内存和存储的需求将呈指数级增长. 来启动他们的人工智能创新, 原始设备制造商需要确保车辆配备带宽和容量，为人工智能模型提供发展空间和动力. 作为这些变化的一部分, 拥有高性能和低功耗的内存和存储来支持高能耗的人工智能是至关重要的. 这只是冰山一角:汽车内存还需要严格的功能安全测试和认证，以确保道路上的自动驾驶汽车是安全的.
大趋势2:连通性
如今，互联技术已经在汽车中广泛应用. 想想把手机和汽车系统连接起来的能力是如何帮助简化驾驶体验的. 在未来, 连接还将实现车辆对车辆和车辆对基础设施通信等新技术, 允许汽车交换速度信息, 方向, 位置, 通过点对点网状网络的转向意图等因素. 这些功能将帮助车辆更好地相互协调，并智能基础设施，以避免碰撞，并有效地优化交通流量.
大多数新车型还提供无线(OTA)更新连接，以提高功能, 解决软件问题，上传诊断数据. 虽然OTA更新可能看起来微不足道, 它们通过允许汽车制造商添加新的软件更新来推动汽车创新, 功能，甚至安全补丁都超过了购买汽车的时间. 事实上, OTA更新是实现新的汽车订阅业务模式的基础，随着移动即服务(mobility-as-a-service)的兴起，我们看到这种模式正在飞速发展，因为OTA允许软件根据需要在硬件层面启用和禁用汽车的功能. 想象一下，一个司机在去滑雪的路上增加了加热座椅作为一项服务, 或者父母把车借给他们的孩子，让定位服务检查他们是否在宵禁前回家. 这些功能为原始设备制造商带来了更多的订阅收入，并为消费者提供了更大的灵活性，可以根据需要添加服务或在不需要时禁用服务.
面向未来的汽车硬件，并为OTA更新带来的新功能做好准备, oem厂商应该考虑选择具有高容量和更强大芯片组的存储器. 这样做将确保这一点, 因为在汽车的整个生命周期中，新的服务都会被激活, 关键的汽车硬件有足够的空间来满足这些不断增长的数据需求.
大趋势3:分区架构
随着这些趋势的兴起, 我们看到，汽车正在发生巨大的转变，从协调不同领域的简单子系统，到高度矩阵化的集中决策系统.
分区架构的特点是系统按物理区域分组，并位于受其控制的ecu附近. 这种方法比传统的领域方法要有效得多，在传统的领域方法中，系统是按功能分组的(例如, 信息娱乐, 发动机和变速器控制, 和其他人). 尽管这种方法曾经奏效, 随着汽车变得越来越复杂(传感器越来越多), cpu, 摄影机及系统), 领域架构需要更复杂的连接. 区域架构简化了所有这些电子设备的连接方式, 减少所需的布线数量，从而降低成本和重量. 结果是更好的里程数和洞察汽车的时间.
随着汽车走向中央决策, 我们看到，记忆本身实际上变得更加复杂，因为它需要同时处理这么多不同的系统. 在这里，我们可能最终会看到新的内存标准出现, 例如服务于不同域的虚拟化环境. 在接下来的几年里(想想2025-2028年), 我们可能会看到汽车走向完全的中心化, 这将需要更强大的内存和存储解决方案. 生态系统可能最终需要考虑高带宽解决方案，如计算快速链接或高带宽内存——曾经是为超级计算预留的——来为所有这些移动和边缘智能提供动力.
这些只是美光看到的几个大趋势 其他如强化小屋和电气化.
推动汽车创新
虽然曾经处于创新的前沿, 汽车行业已经扭转了局面，正在推动有可能影响其他科技行业的创新. 很明显，汽车行业正在经历自汽车发明以来最重大的变革之一.
随着汽车越来越多地被智能等特征所定义, 个性化和自主性而不是制造, 型号和扭矩, 汽车生态系统需要通过确保正确的架构来跟上步伐, 内存和存储将安全、大规模地推动这一创新. 汽车制造商可以通过直接与半导体供应商合作，更好地了解和满足不断发展的内存和存储需求，从而保持领先地位, 最终, 到面向未来的数据密集型架构, 颠覆性的汽车技术即将到来. 在这个新的汽车时代，随着汽车厂商重塑自我，用正确的构建模块奠定这个硬件基础，将为创新和新的商业模式打开更多的可能性.
