摘要：随着智能驾驶技术持续向高阶（L3+）阶段跃迁，作为系统“大脑”的智能驾驶芯片，其算力需求呈指数级增长，随之而来的功耗激增已成为产业发展的核心瓶颈。在此背景下，**热管理设计**已从传统的辅助性环节，跃升为决定芯片能否实现车规级稳定量产部署的**决定性因素**。
随着智能驾驶技术持续向高阶（L3+）阶段跃迁，作为系统“大脑”的智能驾驶芯片，其算力需求呈指数级增长，随之而来的功耗激增已成为产业发展的核心瓶颈。在此背景下，**热管理设计**已从传统的辅助性环节，跃升为决定芯片能否实现车规级稳定量产部署的**决定性因素**。本文将以地平线征程（Journey）J系列芯片的演进为脉络，从芯片封装选型、热路径优化、功耗模型构建到动态预控体系，深入剖析当前智能驾驶芯片热管理领域面临的核心挑战与创新应对策略。通过从芯片底层功耗分布出发，构建更贴近真实场景的热模型，这不仅是对热设计能力的严峻考验，更是衡量智能汽车硬件架构整体成熟度与工程落地能力的关键标尺。
Part 1 芯片家族演进：性能跃升驱动热管理范式变革
智能驾驶应用的爆发式增长，驱动着作为算力载体的智能驾驶芯片在短短数年间完成了从征程J2、J3到J5、J6的代际跨越。这一演进绝非简单的算力堆砌，其背后是**功耗结构**的深刻重构与**热密度**的急剧攀升。征程J6作为地平线面向规模化量产推出的家族化平台，其产品谱系覆盖了从基础辅助驾驶（ADAS）到全场景高阶智能驾驶（FSD）的广阔需求，形成了按算力梯度和应用场景精细划分的产品矩阵——从轻量高效的J6B、均衡适用的J6L，到面向极致性能需求的J6H与J6P。这种**芯片多样性**在满足主机厂差异化平台需求的同时，也带来了热设计在**跨平台、多车型**上的复杂适配挑战，要求热方案具备高度的灵活性与可扩展性。
征程J6系列芯片的TDP（热设计功耗）相较前代产品实现了显著跃升，峰值功耗场景下的散热负担急剧加重。过往适用于中低功耗芯片的被动散热或简单风冷逻辑已无法满足其苛刻的散热需求。为确保芯片在严苛车规环境（如-40°C至+125°C环境温度、高振动、长期可靠性）下实现
稳定可靠的大规模量产，地平线在芯片架构设计最早期阶段**便引入了热设计团队进行深度协同。双方围绕散热路径拓扑优化、先进封装形式选型（如带盖/裸Die、Forward/Center结构）、核心区域功耗密度控制**以及**与控制器结构的高效适配等多个维度，展开了系统性的**前置优化。在J6平台发布至今的三年实践中，地平线为合作伙伴提供了涵盖自然对流散热、强制风冷、单相/两相液冷**等多种经过充分验证的参考热设计方案库。这种模块化、平台化的热设计理念，本质上是芯片原厂向整车制造商提供的深度技术赋能，旨在显著降低系统集成复杂度，打通从芯片研发到最终车型量产的“最后一公里”，实现高效无缝衔接。
1.1 封装选型与热路径构建：车规可靠性的基石**
精准理解芯片的封装结构与核心热路径，是智能驾驶芯片热管理的**首要前提**。当前主流的高性能智能驾驶芯片普遍采用**FCBGA（倒装芯片球栅阵列）封装**。其核心热源（Die）产生的热量，主要经由以下关键路径传导：
1. Die -> TIM1（一级导热界面材料） -> Lid（金属盖板）
2. Lid -> TIM2（二级导热界面材料） -> 散热器（Heat Sink，风冷/液冷）
3. 散热器 -> 环境（通过空气/液体）
其中，**超过90%** 的总热量必须通过第一条路径（Die->TIM1->Lid）高效导出。这条路径上的任何环节（如TIM材料性能不足、界面接触不良、Lid导热能力弱）存在瓶颈，都将导致局部温升失控，直接威胁芯片的稳定运行和长期可靠性。
在车规级封装选型上，带Lid封装目前仍是主流选择。相较于数据中心或通信芯片中常见的**裸Die封装（Direct Die Attach, DDA），带Lid结构虽然在热阻优化上限上略有妥协（多了一层TIM1和Lid本身的热阻），但其在满足车规级**机械强度**（抗冲击、抗振动）、环境密封性（防尘、防潮）以及大规模量产装配的工艺鲁棒性**方面，具有不可替代的优势。特别是当控制器设计中TIM2层因公差或装配要求而相对较厚时，Lid的存在能有效充当热扩散的“中间层”，显著改善热量从Die向更大面积散热器的传递效率，在**热性能与结构可靠性之间取得更优平衡。
1.2 热路径关键要素的精细化设计
热路径的效能取决于多个关键要素的协同优化：
基板热设计与铺铜策略：基板（Substrate）内部的热过孔（Thermal Via）设计密度、分布拓扑以及**铺铜率（Copper Coverage）是底层散热能力的关键。优化设计的过孔网络能高效地将Die底部热点区域的热流“下沉”并横向扩散至基板内更大面积的铜层，形成有效的热“泄洪通道”，显著降低Die到基板底部的热阻（Θjb）。
TIM1材料的快速迭代： 作为紧贴Die表面的第一道导热关卡，TIM1的材料性能至关重要。其热导率（Thermal Conductivity）已从早期的~3 W/m·K快速提升，目前先进材料正向7 W/m·K乃至更高水平迈进。高导热率、低热阻、良好润湿性和长期可靠性的TIM1是降低Θjc（结到壳热阻）的核心。
Lid设计的权衡：Lid的面积、厚度、材质（通常为铜或铜合金）直接影响其热扩散能力。尤其在采用“**Forward结构**”（Lid面积显著大于Die尺寸）的封装中，Lid能更有效地将高功率密度Die产生的集中热流扩散，降低到达TIM2界面的热通量（Heat Flux），更适合J6H/J6P等高功耗芯片。然而，大尺寸Lid会显著增加封装成本和重量。因此，设计初期必须根据目标功耗等级和成本预算，在“Forward”和“**Center结构**”（Lid尺寸接近Die）之间做出精准选择，避免过度设计或性能不足。
Part 2 功耗与热的深度耦合：动态平衡与智能预控体系
2.1 超越理想模型：真实功耗分布驱动的热设计
传统热仿真往往基于“Die表面功耗均匀分布”的理想假设，推导出对称、平滑的温度场。然而，智能驾驶芯片在实际运行中，其功耗分布（Power Map）呈现**高度非均匀性**和**动态时变性**：
功能单元异构性：NPU（神经网络处理器）、CPU集群、GPU、ISP（图像信号处理器）、各类加速器等不同功能单元的位置固定，但其活跃程度随任务负载剧烈变化。
热点集中性：特定高负载任务（如复杂场景感知、大规模神经网络推理）会激活特定区域的计算单元，导致局部区域形成**高功率密度热点（Hot Spot）。
静态功耗的温度敏感性：芯片功耗不仅包含动态功耗（与开关活动、频率、电压平方成正比），还包含随温度呈**指数级增长**的静态功耗（泄漏电流）。热点温升会显著推高静态功耗，形成“**温升->静态功耗增加->进一步温升**”的**正反馈恶性循环（Thermal Runaway Risk）**，这是芯片热失控的最大隐患。
若仍采用均匀功耗模型进行热仿真，预测的结温（Junction Temperature, Tj）将严重低估实际运行风险。地平线在热设计中，**深度整合芯片前端设计数据与实测功耗分析**，构建高精度的**真实Power Map**作为热仿真的输入。通过仿真输出的**温度云图（Thermal Profile）** 与实测数据（如红外热成像、嵌入式温度传感器）进行比对分析，可以精准定位热点区域及其温升特性。这种“**功耗驱动热设计（Power-Driven Thermal Design）**”的方法论，其价值远超传统散热：
指导物理设计：为散热器鳍片布局优化（如针对性增强热点区域散热）、热管/均热板（Vapor Chamber）的嵌入位置与走向、导热路径（如基板铜层、过孔）的拓扑强化提供直接依据。
赋能系统调度：为芯片及系统级的**动态热管理（Dynamic Thermal Management, DTM）** 策略提供输入。系统可以根据预测或实测的热点温度，智能地**迁移计算负载（Workload Migration）、动态调频（DVFS） 或选择性降功耗（Power Capping），将热量从过热的区域引导至温度较低的区域，在系统层面实现**主动热平衡（Active Thermal Balancing），从而在维持整体性能的同时，有效抑制局部热点，规避热失控风险。
**2.2 构建闭环智能预控体系**
避免热失控风险，要求热设计超越静态的“散热能力达标”，构建动态的“**热平衡（Thermal Equilibrium）**”理念，并将系统初始状态严格控制在**热预算（Thermal Budget）** 范围内。地平线在J6系列芯片及配套系统中，着力构建了一套**闭环智能热预控体系**：
多维度状态感知： 在芯片内部及关键散热路径上部署多点高精度温度传感器**（如位于不同功能区块的Digital Thermal Sensors - DTS），实时监控芯片核心及外壳温度（Tj, Tc）。同时，结合芯片功耗监控单元（PMU）数据，构建**动态功耗模型**。
协同预测与决策：** 主控芯片（或专用管理单元）综合实时温度、功耗、负载预测信息，结合预设的热管理策略（Policy），进行**超前预测（Proactive Prediction）**。一旦预测到某区域将超出安全温度阈值或热预算，系统立即触发预控动作。
精细化动态调控：** 调控动作并非简单的全局降频/降功耗，而是基于热模型和Power Map进行**精细化调控**：
热点优先抑制：针对性降低热点区域的计算单元频率/电压。
负载智能迁移：将热点区域的计算任务迁移至温度较低的同质或异构计算单元。
性能-功耗-温度优化（PPTO）：在满足功能安全（ASIL）和实时性要求的前提下，动态调整任务调度策略，实现性能、功耗、温度三者综合最优。
主动散热协同：调节风扇转速或液冷泵速/流量，提升散热系统响应速度。
持续验证与迭代：该体系在控制器开发阶段，通过热仿真（基于真实Power Map）- 物理验证（温度贴片、热电偶探针、红外热像仪）- 设计迭代**的闭环流程不断优化。工程师据此调整TIM材料选择与厚度、优化散热器接触面平整度与压力分布、改良基板热过孔设计及铺铜策略，最终固化出**高可靠、低成本、易量产**的热管理方案。
2.3 跨层级协同：芯片-封装-控制器-整车热环境**
智能驾驶芯片的热管理绝非孤立环节，而是一项**跨层级（Chip-Package-Board-System-Vehicle）的系统工程：
芯片级：优化微架构降低功耗密度，布局规划考虑热分布，集成高效温度传感器，支持精细功耗管理指令。
封装级：选择最优结构（带Lid/裸Die？Forward/Center？），优化基板热设计（过孔、铺铜），选用高性能TIM1，设计高效Lid。
控制器（板级）级：设计高效散热模组（风冷/液冷），确保与封装Lid的良好界面接触（TIM2应用工艺），优化PCB布局布线减少对散热路径阻碍，布置辅助温度监控点。
整车级：提供足够的“**热沉（Heat Sink）**”能力（如冷风进气条件、液冷回路流量与温度），控制器在车内的安装位置需考虑热环境（避免靠近发动机、排气等高温源），整车热管理系统（HVAC）的协同。
征程J6平台的热设计实践，正是这种协同理念的体现。芯片厂商提供的模块化热方案（如液冷参考设计），为整车厂集成提供了坚实基础，但最终的系统级热表现，仍需芯片厂、Tier1（控制器供应商）、整车厂在**热接口定义、热预算分配、控制策略协同**上深度合作。
小结：热管理——高阶智驾芯片系统工程的核心支柱
智能驾驶芯片的竞争格局，正经历从单纯追逐“**算力峰值（Peak TOPS）**”向构建“**功耗-热-可靠性-成本一体化（Power-Thermal-Reliability-Cost, PTRC Co-Design）**”的系统工程能力转变。芯片已不再是孤立的计算单元，而是整车复杂电子电气架构和热生态系统中的**核心能量节点（Power Hub）**。其热管理效能，直接决定了整车电子架构的**运行效率、使用寿命、功能安全等级以及最终的用户体验（如性能稳定性）**。
因此，热管理已从芯片设计流程末端的“**后验性补救措施**”，转变为贯穿产品定义、架构设计、实现、验证全周期的“**前置性底座逻辑（Foundational Logic）**”。只有在芯片诞生之初，便将热路径思维、功耗分布意识、动态平衡理念深度嵌入设计DNA，并构建起覆盖芯片-系统-整车的协同设计与验证体系，才能在智能驾驶不断攀升的算力需求与严苛的车规级可靠性要求之间，找到可持续的平衡点，确保这颗驱动汽车智能化的“超级大脑”，在任何复杂场景下都能**持续、稳定、高效地“冷静”思考与运行**。征程J系列芯片在热管理上的演进与突破，正是这一系统性思维在产业实践中落地的有力印证，也为行业迈向更高阶的智能驾驶奠定了坚实的热可靠性基础。
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来源：华远系统一点号