AI浪潮下，如何卷汽車電子？

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2024-05-25 03:40:58 842

作者 | cao sir

出品 | 汽車電子與軟件

近些年來，汽車電子電氣架構(gòu)正在發(fā)生著翻天覆地的變革，從傳統(tǒng)的分布式電氣架構(gòu)到域集中電氣架構(gòu)，再到中央計(jì)算式架構(gòu)，短短幾年，汽車電子電氣架構(gòu)的發(fā)展是輕舟已過萬重山。網(wǎng)上關(guān)于電子電氣架構(gòu)介紹的文章也很多，cao sir不再贅述，本文著重談一下汽車電子迭代變革的時(shí)代背景以及發(fā)展方向。

#01

汽車變革的背景是人類社會(huì)進(jìn)入智能化時(shí)代

去年3月14日，大洋彼岸的OpenAI正式發(fā)布其里程碑之作GPT-4，引起了行業(yè)轟動(dòng)，今年過年期間，大洋彼岸的Open AI又扔出了另一款重磅級的科技產(chǎn)品SORA，代表著繼文字生成和圖片生成以后，視頻生成已經(jīng)成為可能。而在5月13號Open AI又發(fā)布了GPT-4o：能接受文本、音頻和圖像的任意組合輸入，還能生成文本、音頻和圖像的相關(guān)回應(yīng)。

以智能手機(jī)為代表，人類已經(jīng)*進(jìn)入智能化時(shí)代，在平常生活中也屢見不鮮各種智能化設(shè)備，如智能電視、平板，智能家居等等，汽車作為非常重要生活工具也無可避免地邁入智能化時(shí)代。

如果傳統(tǒng)汽車可以用四個(gè)輪子加一個(gè)沙發(fā)來概括，那么智能汽車將會(huì)是四個(gè)輪子加一個(gè)超級計(jì)算機(jī)。傳統(tǒng)汽車雖然也有電子功能，但更多的是簡單邏輯處理，功能固化無法升級迭代，而智能化時(shí)代汽車不僅有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，開放的API接口，可以支持軟件快遞開發(fā)和迭代，從而極大地提升了娛樂體驗(yàn)的維度。

汽車智能化集中在四大領(lǐng)域，分別是智能座艙、智能駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)和智能底盤。

智能座艙包括操控系統(tǒng)、娛樂系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、座椅系統(tǒng)、交互系統(tǒng)、感知系統(tǒng)等給駕駛員和乘客更加安全、舒適、智能的駕乘體驗(yàn)。目前幾乎所有車廠都在智能座艙領(lǐng)域發(fā)力，即使連以保守著稱的日系車，也開始在車內(nèi)使用了大屏。

智能駕駛更是智能汽車的當(dāng)紅C位，最近許多新勢力車企發(fā)布會(huì)上，必然會(huì)單獨(dú)開一個(gè)章節(jié)講自己的城市NOA體驗(yàn)以及開城計(jì)劃，可以說城市NOA儼然已經(jīng)成為代表汽車智能化水平的標(biāo)志。

智能網(wǎng)聯(lián)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)車與X（車、路、人、云端等）之間的智能信息交換、共享，且具備復(fù)雜環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制等功能。智能網(wǎng)聯(lián)的重要標(biāo)志是V2X，但是客觀地講目前V2X的應(yīng)用場景還不夠豐富，未來隨著道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷發(fā)力，在“智慧的路”上跑“聰明的車”將會(huì)成為新常態(tài)。除此之外，智能網(wǎng)聯(lián)還支持將車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)上傳到云端，并在云端重構(gòu)車輛運(yùn)行狀態(tài)，這種數(shù)字孿生技術(shù)在遠(yuǎn)程故障檢測和診斷都有著深刻的應(yīng)用。

智能底盤包括線控轉(zhuǎn)向，線控制動(dòng)和線控懸架，在智能化時(shí)代，利用感知、決策、執(zhí)行模型，通過如人類”小腦”般*調(diào)節(jié)車輛X、Y、Z三個(gè)方向運(yùn)動(dòng)維度，大大提升車輛運(yùn)動(dòng)姿態(tài)。市場上代表性產(chǎn)品有理想”魔毯”底盤，比亞迪“云輦”底盤以及實(shí)現(xiàn)車輛”橫著走”的智己L6”靈蜥”底盤。

#02

智能化時(shí)代對汽車電子的核心訴求

汽車電子是實(shí)現(xiàn)汽車演化的重要載體，從1908年*上*個(gè)使用電池供電的汽車揚(yáng)聲器至今，汽車電子無論形態(tài)還是內(nèi)核都發(fā)生了深刻的變化，在智能化時(shí)代，各大車企主要圍繞“場景定義智能”，“數(shù)據(jù)定義體驗(yàn)”，“軟件定義汽車”三大主場、寸土必爭，因此，汽車電子要做到“兩高”、“兩底”、“兩可以”。

1、高集成

汽車已經(jīng)由一個(gè)移動(dòng)機(jī)械，擴(kuò)展為“超級移動(dòng)智能終端”和由軟件定義的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品、電子信息高科技產(chǎn)品。單一的機(jī)電一體系統(tǒng)已滿足不了汽車電子技術(shù)發(fā)展的需要，系統(tǒng)與系統(tǒng)之間的一體化集成逐漸被提上議程，汽車行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新越來越集中在跨界融合，高度集成上面。大疆最近推出了放在車內(nèi)前擋風(fēng)玻璃上的“激目”系統(tǒng)。該款產(chǎn)品不僅在成本降低30%~40%的前提下，實(shí)現(xiàn)100%性能表現(xiàn)和功能替代。而且由于攝像頭與激光雷達(dá)剛性連接，天然具備時(shí)間對齊和空間對齊的優(yōu)勢，減少了外參標(biāo)定成本。

2、高性能

智能化時(shí)代汽車需要處理大量數(shù)據(jù)，以前置攝像頭為例，每小時(shí)生成的數(shù)據(jù)可能在70 GB到300 GB之間，一輛車每天能產(chǎn)生64TB數(shù)據(jù)，整車“超級算力中心”已經(jīng)越來越成為智能汽車的“標(biāo)配”。當(dāng)前智艙領(lǐng)域高通SA8155P芯片的CPU算力105KDMIPS，更高端的SA8295P芯片的CPU算力達(dá)到200KDMIPS。智駕領(lǐng)域英偉達(dá)Orin X芯片的NPU算力達(dá)到254TOPS，即將量產(chǎn)的英偉達(dá)Thor芯片的NPU算力達(dá)到1000TOPS。

從上面可以看出，無論是智能座艙還是智能駕駛，智能網(wǎng)聯(lián)，都產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)處理的需求，整車“超級算力中心”已經(jīng)越來越成為智能汽車的“標(biāo)配”。

3、低能耗

在電動(dòng)化時(shí)代，緩解續(xù)航里程焦慮，除了發(fā)展快充技術(shù)以外，降低整車能耗也是有效途徑之一，比如現(xiàn)在許多高性能電機(jī)的逆變器使用了SiC功率模塊，可以使電動(dòng)汽車整體能效提高 5%，從而使續(xù)航里程延長 5%。也就是說配備 100kW 電池、續(xù)航里程為 500 公里的電動(dòng)汽車，如果使用SiC 功率模塊的主驅(qū)逆變器，那么它的行駛里程則可達(dá) 525 公里，相當(dāng)可觀。除了高壓汽車電子部件以外，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，新能源汽車的整車低壓功耗每降低50w，在一個(gè)放電循環(huán)周期內(nèi)可以增加續(xù)航里程10km，為此汽車電子要考慮降低功耗。

4、低成本

隨著汽車技術(shù)發(fā)展，汽車電子在整車中成本占比不斷提升，根據(jù)賽迪數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)2025年，所有車型中乘用車汽車電子成本在整車成本中占比有望達(dá)到60%。在價(jià)格戰(zhàn)白熱化的今天，要想在競爭獲得優(yōu)勢，汽車電子的零件成本要足夠有競爭力。

數(shù)據(jù)來源：中泰證券

5、可復(fù)用

在汽車智能化時(shí)代，OTA技術(shù)讓功能和體驗(yàn)不斷更新成為可能，為滿足快速頻繁迭代的需求，以AUTOSAR為代表的分層式軟件架構(gòu)，將中間RTE(Runtime Environment)作為虛擬功能總線VFB（Virtual Functional Bus）的實(shí)現(xiàn)，解耦了上層的應(yīng)用軟件層（Application Layer）與下層的基礎(chǔ)軟件（Basic Software）的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。并通過SOA服務(wù)軟件架構(gòu)，將汽車上一個(gè)一個(gè)原子化的功能服務(wù)化，通過定義*的接口和協(xié)議進(jìn)行隨意編排、組合從而實(shí)現(xiàn)不同智能化場景并大大降低了開發(fā)周期和成本。

6、可信可靠

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、4G/5G蜂窩通訊技術(shù)、V2X技術(shù)、智能駕駛技術(shù)、信息安全及芯片/攝像頭技術(shù)的蓬勃發(fā)展，帶動(dòng)了智能網(wǎng)聯(lián)體驗(yàn)的同時(shí)也伴隨著更高的安全風(fēng)險(xiǎn)及挑戰(zhàn)。根據(jù)Upstream的研究，2019年至2023年間，公開網(wǎng)絡(luò)披露的汽車網(wǎng)絡(luò)安全事件增加了超過50%，在2023年達(dá)到了295起報(bào)告事件。其中95%的攻擊是遠(yuǎn)程執(zhí)行的，64%的攻擊是黑帽行為。為此，網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)該是整個(gè)汽車生命周期的中心目標(biāo)。

#03

智能化時(shí)代如何卷汽車電子

前面講了汽車智能化上半場主要集中在智能座艙，智能駕駛，智能網(wǎng)聯(lián)，智能底盤四個(gè)領(lǐng)域發(fā)力，智能化下半場隨著AI大模型上車，L3加速落地，艙駕一體式中央大腦等標(biāo)志性事件已經(jīng)拉開序幕，將會(huì)對汽車電子發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

1、大模型上車

大模型是指具有數(shù)千億甚至百萬億個(gè)參數(shù)和復(fù)雜計(jì)算結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以處理自然語言識(shí)別，圖像識(shí)別，邏輯推理、演算等*認(rèn)知任務(wù)。大模型因?yàn)榫邆?的自我學(xué)習(xí)和泛化能力在汽車行業(yè)中具有廣闊的應(yīng)用前景。

首先，同樣采用Transformer作為底層技術(shù)的自動(dòng)駕駛成為汽車行業(yè)最先想到的大模型落地方向。例如這兩年在智駕領(lǐng)域大火的端到端自動(dòng)駕駛，就是使用大模型來做到感知決策一體化，而特斯拉的FSD Beta V12版本用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替換了33萬行C++代碼。放眼國內(nèi)，各大車企之間基于大模型能力開展的NOA開城戰(zhàn)正在如火如荼地進(jìn)行中。

其次，隨著以ChatGPT-4為代表的大語言模型成熟，語言大模型在智能座艙語言識(shí)別方面應(yīng)用方興未艾，去年以來，吉利、長城、紅旗、東風(fēng)日產(chǎn)、嵐圖等車企宣布與百度文心一言合作，廣汽、奇瑞將搭載科大訊飛的星火大模型，華為盤古大模型將上車問界M9，阿里通義千問在智己汽車首秀。在2024年的CES展上，奔馳發(fā)布的全新MB.OS車機(jī)系統(tǒng)搭載了全新虛擬助理，利用大型語言模型提供更自然的人機(jī)對話。

第三，AI大模型上車另一個(gè)重要應(yīng)用場景是允許車主成為智慧座艙開發(fā)者。在4月16日Create 2024百度AI開發(fā)者大會(huì)上，李彥宏提到“過去開發(fā)者用代碼改變*；未來自然語言將成為新的通用編程語言，你只要會(huì)說話，就可以成為一名開發(fā)者，用自己的創(chuàng)造力改變*“，也就是說，未來，每位車主都將享有在車內(nèi)自主創(chuàng)建AI原生智艙應(yīng)用的便利，這些應(yīng)用將能夠充分利用車輛的各種功能。相較于當(dāng)前基于SOA服務(wù)的自主開發(fā)模式，這一新方法將更為簡易，為車主帶來前所未有的個(gè)性化體驗(yàn)。另外，隨著AI大模型逐步上車，近期對AI 算力的總需求約 500~600TOPS ，中長期 1000TOPS 左右，在不同類型芯片算力發(fā)展方面，經(jīng)典的CPU“摩爾定律”增速放緩， GPU AI 算力的 “黃氏定律”和大模型算法的“規(guī)模法則” 共同推動(dòng) AI 芯片算力的“非線性”發(fā)展。

2、L3加速落地

2023年11月17日，工業(yè)和信息化部、公安部、住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、交通運(yùn)輸部四部委聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和上路通行試點(diǎn)工作的通知》，這一舉措預(yù)示著L3智能駕駛技術(shù)的落地將加速推進(jìn)。

為滿足L3自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的需求，將對現(xiàn)有的汽車電子系統(tǒng)進(jìn)行顯著的變動(dòng)，包括提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性的冗余設(shè)計(jì)。

感知冗余：自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要依靠多種傳感器（如雷達(dá)、攝像頭、激光雷達(dá)等）來感知周圍環(huán)境。感知冗余意味著系統(tǒng)具有多個(gè)相同或不同類型的傳感器，以在其中一個(gè)傳感器失效時(shí)，其他傳感器仍然能夠正常工作，提供準(zhǔn)確的環(huán)境感知數(shù)據(jù)。

計(jì)算冗余：自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力來處理和分析來自傳感器的數(shù)據(jù)。計(jì)算冗余可以通過使用多個(gè)處理器或計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)，以確保在一個(gè)處理器或計(jì)算機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，其他處理器或計(jì)算機(jī)能夠繼續(xù)執(zhí)行關(guān)鍵任務(wù)。

制動(dòng)冗余：制動(dòng)系統(tǒng)是自動(dòng)駕駛汽車的重要組成部分，負(fù)責(zé)在必要時(shí)減速或停車。制動(dòng)冗余可以通過使用多個(gè)制動(dòng)系統(tǒng)或備用制動(dòng)系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，以確保在主要制動(dòng)系統(tǒng)失效時(shí)，車輛仍然能夠安全停車。

轉(zhuǎn)向冗余：轉(zhuǎn)向系統(tǒng)負(fù)責(zé)控制車輛的行駛方向。轉(zhuǎn)向冗余可以通過使用多個(gè)轉(zhuǎn)向執(zhí)行器或備用轉(zhuǎn)向系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，以確保在主要轉(zhuǎn)向系統(tǒng)失效時(shí)，車輛仍然能夠按照駕駛員或系統(tǒng)的指令進(jìn)行轉(zhuǎn)向。

通信冗余：自動(dòng)駕駛汽車需要與周圍環(huán)境和其他車輛進(jìn)行通信，以獲取實(shí)時(shí)交通信息和避免碰撞。通信冗余可以通過使用多種通信協(xié)議和備用通信通道來實(shí)現(xiàn)，以確保在主要通信通道失效時(shí)，車輛仍然能夠接收和發(fā)送關(guān)鍵信息。

電源冗余：配備主電源系統(tǒng)和備份電源系統(tǒng)，采用電源隔離設(shè)計(jì)，確保每個(gè)系統(tǒng)都能獨(dú)立供電。同時(shí)前面提到的傳感器、智駕控制器、制動(dòng)/轉(zhuǎn)向控制器要支持雙電源輸入，當(dāng)有一路輸入出現(xiàn)故障時(shí)，維持系統(tǒng)正常工作。

3、艙駕一體化中央大腦

艙駕一體化指的是將座艙域和智能駕駛域集成到一個(gè)高性能計(jì)算單元中，以同時(shí)支持智能駕駛和智能座艙功能。通過硬件和軟件的融合，艙駕一體化能夠顯著減少域控和芯片的投入，降低線束數(shù)量，從而節(jié)省成本，例如，通過共用一套冷卻系統(tǒng)，共享內(nèi)存，共享算力，可節(jié)省約30%的成本，另外由于艙駕場景的完全打通，不僅帶來了更多的功能，還提升了功能體驗(yàn)。

艙駕一體化的實(shí)現(xiàn)方式主要有三種：把座艙域PCB板和智駕域PCB板集成在一個(gè)控制器盒子的ONE Box方案，將座艙域芯片、駕駛域芯片以及高效的CPU進(jìn)行集成在一塊PCB板子上的ONE Board方案，用一塊芯片做智艙和智駕功能的ONE Chip方案。目前芯片巨頭英偉達(dá)、高通都官宣自己的艙駕一體芯片在2025年左右推出。

俗話說“理想很豐滿現(xiàn)實(shí)很骨感”，摘下艙駕一體化的桂冠并沒有想象中的容易，目前還存在許多挑戰(zhàn)：

1、SoC芯片的挑戰(zhàn)：座艙芯片主要承擔(dān)圖形處理等計(jì)算任務(wù)，對GPU算力要求高；而智駕芯片則主要負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)等任務(wù)，對NPU算力有特定要求。因此，在艙駕一體化中，需要找到能同時(shí)滿足這兩種不同計(jì)算需求的SoC芯片，這是一個(gè)技術(shù)上的挑戰(zhàn)。

2、軟件平臺(tái)的兼容性挑戰(zhàn)：智能座艙和智能駕駛的操作系統(tǒng)往往基于不同的開發(fā)語言和平臺(tái)，如智艙域可能使用QNX或Android，而智駕域則可能使用Linux或C++。由于智能座艙和智能駕駛的操作系統(tǒng)不同，如何實(shí)現(xiàn)兩者的無縫整合，確保數(shù)據(jù)和指令的順暢流通，是艙駕一體化需要解決的關(guān)鍵問題。

3、安全性和可靠性挑戰(zhàn)：艙駕一體化對系統(tǒng)的安全性和可靠性提出了更高的要求。因?yàn)槿魏我粋€(gè)域出現(xiàn)故障，都可能影響到整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

這一輪汽車“新四化”變革的上半場是電動(dòng)化，下半場是智能化。據(jù)最新數(shù)據(jù)顯示，今年4月上旬，中國乘用車市場零售51.6萬輛，新能源車市場零售26萬輛，新能源汽車零售滲透率已經(jīng)超過了50%，汽車電動(dòng)化已經(jīng)勝利在望，隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大模型等前沿技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，汽車智能化變革方興未艾，汽車電子主要圍繞AI大模型、L3智能駕駛落地和艙駕一體化三大核心點(diǎn)進(jìn)行突破與演進(jìn)。

AI大模型在汽車智能化中扮演著至關(guān)重要的角色。這些模型能夠處理海量的數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化，不斷提升對復(fù)雜路況和駕駛環(huán)境的感知與判斷能力。這使得汽車能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測和應(yīng)對各種駕駛情況，從而提高行車的安全性和舒適性。

L3智能駕駛的落地是汽車智能化進(jìn)程中的又一重要里程碑。L3級別的智能駕駛意味著車輛可以在特定情況下自主駕駛，減輕駕駛者的負(fù)擔(dān)，提高駕駛的便捷性。然而，這一技術(shù)的實(shí)現(xiàn)需要高精度地圖、傳感器以及強(qiáng)大的計(jì)算能力等支持，以確保車輛在各種路況下都能安全可靠地行駛。

艙駕一體化則是汽車智能化發(fā)展的另一大趨勢。它將駕駛艙與智能駕駛系統(tǒng)緊密結(jié)合，為駕駛者提供更加人性化、智能化的駕駛體驗(yàn)。通過艙駕一體化，駕駛者可以更加便捷地控制車輛的各種功能，同時(shí)享受更加豐富的娛樂和信息服務(wù)。

總的來說，隨著前沿技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，汽車智能化已成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。未來，隨著更多創(chuàng)新技術(shù)的涌現(xiàn)和應(yīng)用，我們有理由相信，人類的通勤方式將進(jìn)入一個(gè)更加智能、高效、安全的新時(shí)代。而汽車電子行業(yè)也將持續(xù)圍繞這三大核心點(diǎn)進(jìn)行技術(shù)突破與演進(jìn)，為人們創(chuàng)造更加美好的出行體驗(yàn)。

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