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Live回顧:軟件定義汽車時代,智能汽車電子構(gòu)架如何變革迎接數(shù)字化重塑?(深度)

本文作者: 新智駕 2019-04-10 11:58
導(dǎo)語:地平線李星宇詳解智能汽車電子架構(gòu)變革的行業(yè)趨勢。

Live回顧:軟件定義汽車時代,智能汽車電子構(gòu)架如何變革迎接數(shù)字化重塑?(深度)

雷鋒網(wǎng)新智駕按:本文為AI投研邦「大咖Live」第41講地平線李星宇帶來的關(guān)于《向超級中央計算機(jī)邁進(jìn)--智能汽車電子構(gòu)架變革迎接數(shù)字化重塑》的分享實錄,會員專享內(nèi)容,由新智駕整理。李星宇,地平線市場拓展與戰(zhàn)略規(guī)劃副總裁,自動駕駛行業(yè)資深專家;前恩智浦(飛思卡爾)汽車電子高級市場經(jīng)理。

目前,本期分享音頻及全文實錄已上線,「AI投研邦」會員可進(jìn)入【AI投研邦】頁面免費(fèi)查看。

以下為分享實錄:

日前,全球最大的汽車制造商大眾宣布,組建自己的軟件部門:數(shù)字汽車與服務(wù)部(Digital Car&Service),大眾CEO迪思在今年的達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇上表示:“在不遠(yuǎn)的將來,汽車將成為一個軟件產(chǎn)品,大眾也將會成為一家軟件驅(qū)動公司”。

在汽車行業(yè)向出行服務(wù)和智能化轉(zhuǎn)型的大趨勢下,新的智能功能和服務(wù)需求幾乎每個月都需要更新,大眾的組織變革表明軟件定義汽車已經(jīng)成為業(yè)界共識,傳統(tǒng)的分布式汽車電子電氣構(gòu)架(E/EA)越來越難以為繼。為了適應(yīng)行業(yè)智能化重塑的大趨勢,提升開發(fā)效率,一場深刻的構(gòu)架變革正在醞釀,汽車行業(yè)正在沿著當(dāng)年P(guān)C和手機(jī)行業(yè)走過的路邁向智能時代,這背后將折射出怎樣的技術(shù)挑戰(zhàn)、行業(yè)變局與應(yīng)對措施?本文將進(jìn)行深入探討。

以下是本文十個關(guān)鍵結(jié)論

1. 智能汽車E/E構(gòu)架設(shè)計面臨四大挑戰(zhàn):功能安全、實時性、帶寬瓶頸、算力黑洞。

2. 智能汽車E/E構(gòu)架四大趨勢:計算集中化、軟硬件解耦、平臺標(biāo)準(zhǔn)化以及功能定制化,商業(yè)化落地時間大約在2025年。

3. 智能汽車的新構(gòu)架將基于中央計算機(jī)-層-區(qū)的概念構(gòu)建。

4. 新的E/E構(gòu)架將使OEM在與領(lǐng)先的Tier1的博弈中重新贏得主動權(quán)。

5. OEM可能將只會擁有一個覆蓋了所有車型的電動汽車(EV)平臺。

6. AI芯片是中央計算機(jī)的核心,需要越過安全、成本和性能的臨界點。

7. 組織變革是OEM在這場技術(shù)革命中面臨的最大挑戰(zhàn)。

8. 蘋果、高通、三星和華為在這場變革的競爭中有先天的基因優(yōu)勢。

9. 智能汽車將是有史以來軟硬件開發(fā)量最大的單一產(chǎn)品,將誕生新的Wintel。

10. 智能汽車作為移動自主機(jī)器的第一形態(tài),將撬動比自身市場大得多的商業(yè)價值。

大趨勢:從分布式走向集中式

今天,E/E構(gòu)架設(shè)計面臨四大挑戰(zhàn):功能安全、實時性、帶寬瓶頸、算力黑洞。

1. 在功能復(fù)雜度持續(xù)提升的情況下滿足功能安全的要求,這里的功能安全是廣義的,不僅包括ISO26262,還包括SOTIF和RSS。

2. 復(fù)雜系統(tǒng)構(gòu)架下實時性的保證。

3. 爆炸式增長的傳感數(shù)據(jù)造成的帶寬瓶頸。

4. 支持持續(xù)的軟件升級所需要的指數(shù)級算力增長。

為此,智能汽車E/E構(gòu)架正從分布式走向集中式;其終極形態(tài)將是超級中央計算機(jī),這其中包括四個關(guān)鍵趨勢:計算集中化、軟硬件解耦、平臺標(biāo)準(zhǔn)化以及功能定制化。

Live回顧:軟件定義汽車時代,智能汽車電子構(gòu)架如何變革迎接數(shù)字化重塑?(深度)

*智能汽車電子電氣構(gòu)架發(fā)展趨勢

下面我們將進(jìn)一步論述這幾個趨勢。

1、計算集中化(Computing centralization):服務(wù)導(dǎo)向的系統(tǒng)構(gòu)架(SOA)將成為主流,為軟件提供高性能實時計算平臺,在這樣一個大的理念下,計算集中化將催生真正的汽車大腦:超級中央計算機(jī)。目前各個玩家對這個概念的叫法五花八門,包括車載計算平臺、主機(jī)(Host)以及服務(wù)器(Server)等,但本質(zhì)都一樣。

為了滿足ASIL-D功能安全的要求,一臺汽車通常需要有兩臺相同的主機(jī)互為備份,目前領(lǐng)先的Tier1如安波福、大陸等都使用這樣的理念。

伴隨著計算集中化,產(chǎn)生了一個新的概念:區(qū)控制(zone control),與目前流行的域控制器概念不同的是,區(qū)控制模塊沒有高級功能決策權(quán),而是完成執(zhí)行器、傳感器、診斷以及傳統(tǒng)I/O的連接匯總,類似于PC中的南北橋。

拿軍事打個比方,域概念就像是按照職能劃分海陸空三軍(電源域、底盤域、娛樂域、安全域),并且有獨立的作戰(zhàn)權(quán),但不能彼此共享資源,而區(qū)概念則是按照戰(zhàn)區(qū)進(jìn)行組織劃分,與中央計算機(jī)形成了聯(lián)合作戰(zhàn)司令部+戰(zhàn)區(qū)的概念,協(xié)同性和執(zhí)行效率將得到質(zhì)的飛躍。

在這樣的構(gòu)架下,決策通常都是由中央計算機(jī)來發(fā)出,但是也有例外,比如AEB緊急制動的功能,是最重要的ADAS功能,一旦前向智能傳感器發(fā)現(xiàn)前方有障礙而且即將發(fā)生碰撞,可以不經(jīng)中央計算機(jī)決策指令,直接啟動執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行剎車,或者在兩臺中央計算機(jī)都出現(xiàn)故障的時候接管剎車執(zhí)行器,從而提供更高的安全冗余。

如果我們對照人的決策機(jī)制,會發(fā)現(xiàn)有高度類似的情況:假如我們在野外突然碰到一頭老虎,身體的第一反應(yīng)是僵住不動,這個決策并不是來自大腦的高級理性系統(tǒng)(即皮質(zhì)),而是來自非常原始的大腦邊緣系統(tǒng)(哺乳動物都有),它在緊急情況下會切斷大腦對軀干的控制,自動接管以保證能夠在瞬間完成必須的生存反應(yīng)。手碰到燙的東西立馬縮回去也是一樣的決策機(jī)制,這樣的例子不勝枚舉。

在未來,OEM交付的汽車將不是一個功能固化的產(chǎn)品,而是一個持續(xù)進(jìn)化的機(jī)器人,在汽車整個生命周期內(nèi),硬件平臺需要持續(xù)支持軟件迭代升級,這意味著,我們必須打造一個開放的、工具鏈完善的、擁有強(qiáng)大算力保障的計算平臺,提供高達(dá)1000TOPS的算力,為各種軟件功能提供充足的算力儲備。

目前業(yè)界還沒有一款處理器可以滿足如此高的算力需求,并且不同的處理器也有不同的性能維度,從實踐角度看,需要一個非常靈活、有彈性的主機(jī)構(gòu)架來應(yīng)對。這里面有三個要求:可擴(kuò)展、可配置、模塊化。一臺典型的主機(jī)使用PCI-e作為主干局域網(wǎng)(Backbone),提供很多卡槽,可以連接各種加速器(搭載GPU、FPGA、視覺ASIC等芯片的板卡)、安全MCU以及通用SoC。

似曾相識?沒錯,這個構(gòu)架跟當(dāng)年的PC幾乎一模一樣!

但另一方面,車載中央計算平臺對功能安全和實時性要求毫不妥協(xié),在工程實現(xiàn)上,挑戰(zhàn)比傳統(tǒng)PC/服務(wù)器構(gòu)架要大得多,不能簡單照抄。

2、軟硬件解耦:SOA構(gòu)架還將產(chǎn)生硬件抽象層(HAL)的概念,硬件不再被某個功能獨享,而是被抽象成軟件/服務(wù)可以共享的資源。例如,一顆前視攝像頭過去可能只為AEB/ACC服務(wù),但現(xiàn)在,任何功能都能調(diào)用這顆攝像頭。

HAL可以看作支撐軟硬件解耦的資源池 。例如,隨著SOA構(gòu)架的發(fā)展,一個獨立的感知層將會出現(xiàn),將各個傳感器抽象為可被各種應(yīng)用(無論是人機(jī)交互還是ADAS/自動駕駛)調(diào)用的資源。而且將原始數(shù)據(jù)(比如攝像頭的每一幀圖像)轉(zhuǎn)化為語義信息的工作,相當(dāng)程度上在區(qū)(Zone)上就可以完成,從而減少對骨干網(wǎng)I/O帶寬的需求,降低對中央計算機(jī)的算力需求,并提升數(shù)據(jù)處理的實時性。

總結(jié)來講:就是在區(qū)上做感知智能,在中央計算機(jī)上做認(rèn)知智能。

今天,功能安全是智能汽車面臨的最大挑戰(zhàn)之一,如果按照分布式的構(gòu)架,為每個功能增加獨立的安全冗余硬件,簡直就是一場成本災(zāi)難,并且設(shè)計驗證也很難收斂,但基于SOA和HAL的新設(shè)計構(gòu)架,可以將所有的硬件資源與應(yīng)用打通,構(gòu)架師將有更多的安全路由選擇,并且可以擴(kuò)大安全冗余的資源縱深,充分復(fù)用各種硬件資源,為功能安全以經(jīng)濟(jì)成本實現(xiàn)開辟一條新的道路。

在供應(yīng)鏈管理方面,因為每種資源都有很多獨立供應(yīng)商,OEM將有更多的選擇,而不像選擇域控制器供應(yīng)商那樣打包購買。這種構(gòu)架可以讓OEM跟領(lǐng)先的Tier1的博弈之間重新贏得主動權(quán)。

3、平臺標(biāo)準(zhǔn)化:在未來,OEM可能只會開發(fā)一個電動汽車平臺,覆蓋低端車型、中端和高端車型。傳統(tǒng)的內(nèi)燃機(jī)受限于機(jī)械結(jié)構(gòu),需要有很多平臺,但是EV不一樣,底盤設(shè)計沒有太多限制,所以沿用一個統(tǒng)一的E/E構(gòu)架成為可能。主機(jī)廠將打造自己的硬件平臺,并滿足三個原則:通用性、標(biāo)準(zhǔn)化以及互操作性。

更重要的原因來自商業(yè)考慮:錢!開發(fā)這樣的智能平臺可能需要編寫超過3億行代碼,比Windows操作系統(tǒng)要高一個數(shù)量級,開發(fā)并維護(hù)多個平臺在經(jīng)濟(jì)上不可行。

大眾和福特已經(jīng)在電動汽車領(lǐng)域共享EMB平臺,以降低開發(fā)成本,隨著這一趨勢深入發(fā)展,很可能會出現(xiàn)類似PC行業(yè)的Wintel平臺,進(jìn)而形成一個面向智能汽車的生態(tài)系統(tǒng),這一通用平臺將被大多數(shù)OEM采用。類似的故事同樣曾在手機(jī)行業(yè)上演,從功能機(jī)時代向智能機(jī)時代轉(zhuǎn)變的過程中,先后涌現(xiàn)了塞班和安卓這樣的通用平臺。

4、功能定制化:智能化是未來品牌差異化的核心要素,主要是通過增加軟件功能來實現(xiàn)。軟件的后部署將是大勢所趨,這意味著,多數(shù)軟件功能將是在汽車出廠之后交付的,軟件迭代OTA將是新常態(tài)。這一趨勢對于出行服務(wù)運(yùn)營商來說尤其重要,各種不同的場景服務(wù)需求都需要通過現(xiàn)有車隊的大量升級來滿足。

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*未來的智能汽車將有一個開放的應(yīng)用平臺 

來自麥肯錫的分析顯示,軟件在D級車(或大型乘用車)的整車價值中占10%左右,預(yù)計將以每年11%的速度增長,到2030年將占整車內(nèi)容的30%。

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*麥肯錫:《軟件和整車電子構(gòu)架正重新定義汽車行業(yè)》

總體來看,這場構(gòu)架變革是全面性的,還包括主干通信網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)、信息安全系統(tǒng)、以及虛擬開發(fā)驗證環(huán)境等非常大的話題,這里就不一一討論了。幾乎可以肯定的是,智能汽車是IT史上軟硬件開發(fā)量最大的單一產(chǎn)品。

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*智能汽車所需要的軟件代碼量遠(yuǎn)超IT史上任何一個產(chǎn)品 來源: NXP官網(wǎng)

來自PC史的啟示

歷史不會簡單重復(fù),但總會押韻,這體現(xiàn)的是一致的商業(yè)和技術(shù)邏輯。在PC剛剛出現(xiàn)的七十年代末,PC的種類也是五花八門,處于戰(zhàn)國時代,除了開創(chuàng)者Apple的PC,還有Commodore 的PET 2001機(jī)、Tandy的TRS-80機(jī)、PTC 的  Sol-20機(jī)等,這些PC使用的微處理器和操作系統(tǒng)也各不相同,結(jié)果是,各個公司不得不自己開發(fā)所有的應(yīng)用,效率和質(zhì)量都相當(dāng)糟糕。

1981年,IBM的5150 PC發(fā)布,這是一個具有里程碑意義的產(chǎn)品,它首度定義了PC內(nèi)部各個模塊間的技術(shù)規(guī)格如ISA等,并開放了除BIOS之外的所有技術(shù)資料,這一開源技術(shù)旋即形成了一個黑洞,牢牢地吸引了絕大部分公司的興趣。一個生態(tài)系統(tǒng)得以迅速形成,PC部件開發(fā)商和整機(jī)生產(chǎn)商都以該開放技術(shù)為基礎(chǔ)進(jìn)行開發(fā),從而形成了PC機(jī)事實上的標(biāo)準(zhǔn)。

對于PC這個當(dāng)時的新興產(chǎn)業(yè),IBM的通用平臺對創(chuàng)新效率的提升是決定性的,它使得兼容性和互操作性成為可能,任何一個單項技術(shù),都有眾多的公司在同時開發(fā)。表面上,這種開發(fā)模式充滿了冗余,但并行化開發(fā)可以有效規(guī)避整個生態(tài)系統(tǒng)被卡死在一個節(jié)點上的問題,大大提高了生態(tài)系統(tǒng)的整體開發(fā)成功率。其后的DOS/Windows軟件平臺則進(jìn)一步降提升了應(yīng)用和服務(wù)開發(fā)者的效率,提升了商業(yè)回報的杠桿率。

智能汽車與PC和手機(jī)的本質(zhì)不同在于:它對于安全性和實時性的要求不能有一點妥協(xié),所以在技術(shù)上的挑戰(zhàn)要大得多,因此通用平臺的意義更大,它使得智能汽車行業(yè)的協(xié)同進(jìn)化變得更加高效。

智能化重塑挑戰(zhàn)

面對數(shù)字化重塑的浪潮,IBM認(rèn)為,需要以客戶體驗為本,持續(xù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新,以效率和客戶為中心,建立快速的組織和數(shù)字化運(yùn)營模式。

對于OEM來說,這是一次徹底的顛覆,將帶來四個方面的巨大變化:

1. 組織變革:將所有汽車功能域進(jìn)行集成對組織機(jī)構(gòu)的沖擊空前;從根本上重塑主機(jī)廠的組織構(gòu)架,從面向功能的組織轉(zhuǎn)向平臺型開發(fā)組織。

2. 人才:從當(dāng)前的基于汽車產(chǎn)品的模式轉(zhuǎn)化為基于軟件產(chǎn)品的模式;從以機(jī)械和硬件人才為主轉(zhuǎn)向以軟件人才為主。

3. 行業(yè)格局:改變現(xiàn)有的整車廠和供應(yīng)商之間的生態(tài)系統(tǒng);從塔狀(Tier)供應(yīng)鏈走向環(huán)狀合作。

4. 核心技術(shù):重新定義智能化時代的核心技術(shù):計算平臺、操作系統(tǒng)和應(yīng)用軟件。Tesla的核心技術(shù)布局是芯片和軟件,可謂切中要害。

從技術(shù)角度看,最大的挑戰(zhàn)來自AI邊緣計算。

在過去的數(shù)年里,我們看到自動駕駛的等級每提高一級,算力差不多要提升一個數(shù)量級。如果要實現(xiàn)全自動駕駛,我們需要1000TOPS量級的算力,而人腦的算力大概也是一千個TOPs,所以自動駕駛?cè)绻脒_(dá)到人類的水平,首先要在算力方面達(dá)到人類的水平。

這個等級的算力需要AI芯片突破成本、功耗和性能的瓶頸,就必須將處理器構(gòu)架的創(chuàng)新,與算法和工具鏈相結(jié)合,軟硬協(xié)同進(jìn)行設(shè)計。脫離算法和工具鏈,單純談芯片的絕對算力是沒有實際意義的。

當(dāng)前的業(yè)界存在一個很大的誤區(qū),往往會把絕對算力當(dāng)作衡量AI芯片的主要指標(biāo),但我們真正需要的是有效算力,需要從四個維度來衡量:算力的有效利用率,每瓦的有效算力,每美元的有效算力,以及算力轉(zhuǎn)化為AI結(jié)果的效能(目標(biāo)數(shù)量,幀率等)。

本質(zhì)上講,芯片和構(gòu)架是手段和載體,軟件是目的和靈魂。軟硬件一起做,可以讓手段和目的高度統(tǒng)一。

只有硬件俯下身來去適配軟件的時候,才能夠使晶體管所發(fā)揮的效能大幅度增加。處理器構(gòu)架的創(chuàng)新是一個非常高的壁壘,需要對軟件有深刻理解。

這樣的整體解決方案決定了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為決策/服務(wù)的效率和質(zhì)量,是時代真正呼喚的硬科技。谷歌是這個理念的實踐者,TPU的成功已經(jīng)證明了這一點,在國內(nèi),初創(chuàng)公司地平線基于這樣的理念,推出了極高效能的征程AI芯片,并即將推出第二代征程芯片。

可以說,未來的智能汽車就是一部移動的超級計算機(jī)兼數(shù)據(jù)中心,而邊緣的人工智能處理器是智能汽車競爭的主戰(zhàn)場,更是技術(shù)制高點。

谷歌是這個理念的實踐者,TPU的成功已經(jīng)證明了這一點,初創(chuàng)公司地平線也基于相同的理念,推出了極高效能的征程AI芯片,并即將推出第二代征程芯片。

邊云協(xié)同計算是另一個大趨勢,車載中央計算機(jī)、MEC(多接入邊緣計算)以及基于5G的云計算將組成的協(xié)同式計算方案,避免車端算力需求的無限增長。

應(yīng)對措施與行業(yè)實踐

預(yù)測未來的最好方法就是去創(chuàng)造它,特斯拉、安波福、GM以及寶馬等已經(jīng)開始實踐,我們接下來會分析幾個領(lǐng)先者的設(shè)計理念和路線圖。

(一)安波福

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*安波福的中央計算構(gòu)架定義

安波福將自己的中央計算平臺的構(gòu)架稱為智能汽車構(gòu)架(Smart Vehicle ArchitectureTM ,簡稱SVA),汽車將成為一個整體計算平臺,能夠執(zhí)行復(fù)雜的軟件功能,就像在服務(wù)器上運(yùn)行那樣。這可以讓OEM獨立于硬件來開發(fā)軟件功能,并且在不升級硬件的情況下升級軟件和安全功能。

如何實現(xiàn)這個構(gòu)架? 安波福提出了兩個關(guān)鍵概念:供電數(shù)據(jù)中心(Power Data Center,簡稱PDC) 以及 開放服務(wù)器平臺(Open Server Platform ,簡稱OSP)。

供電數(shù)據(jù)中心(PDC)的理念非常類似于筆記本電腦的基座,一個典型的筆記本電腦的基座有USB、HDMI、SATA、電源插口等一系列接口,可以連接各種我們可能用到的外部設(shè)備,基座作為橋梁將外設(shè)與筆記本電腦連接起來。

在智能汽車上,PDC將負(fù)責(zé)連接各種傳感器、分布式音響系統(tǒng)以及各種控制器/執(zhí)行器,為此,PDC將需要有Ethernet、CAN以及LVDS等總線接口。

PDC的另外一個關(guān)鍵作用是為自動駕駛系統(tǒng)提供可靠的備份電源(可以在電源出現(xiàn)故障時,數(shù)毫秒內(nèi)切換到備份電源),同時,它還起到了網(wǎng)關(guān)以及各種控制器集成整合的作用(PDC有一個強(qiáng)大的處理器來實現(xiàn)這些功能),從而實現(xiàn)區(qū)域控制,簡化了中央計算機(jī)所要完成的工作。

今天,主流的構(gòu)架是以功能劃分的邏輯域,但是,邏輯域的功能高度分散在不同的物理控制器中,結(jié)果是構(gòu)架非常復(fù)雜,在整合、測試以及可擴(kuò)展性方面面臨很大挑戰(zhàn)。PDC的出現(xiàn)將外部執(zhí)行單元與計算隔離,是典型的中央計算機(jī)+區(qū)控制的實現(xiàn)案例。

開放服務(wù)器平臺是一個非常靈活通用的計算平臺,能夠支持圖形運(yùn)算、AI計算、網(wǎng)絡(luò)處理以及功能安全。類似于我們調(diào)用云端的服務(wù)器算力做各種應(yīng)用一樣,它支持各種車載應(yīng)用的算力需求,從后備箱的自動控制,到人機(jī)交互,再到自動駕駛。

這個平臺不僅將計算的工作集中起來,而且提供了靈活的軟件框架和智能的硬件抽象層,從而使得邏輯域成為物理硬件的模擬。這種突破對軟件非常友好,因為硬件被整合成了資源,而軟件則從對于具體硬件的控制變成了在服務(wù)器上調(diào)用資源。軟硬件解耦,為未來的車載應(yīng)用創(chuàng)新解鎖了幾乎是不受限制的想象空間,就好像iPhone開啟的應(yīng)用程序市場模式一樣,在未來,各種新的車載功能將可能來自第三方的公司,而非車廠,但車廠將有功能驗證和發(fā)布流程認(rèn)證,確保安全性和兼容性。

根據(jù)安波福的規(guī)劃,這種轉(zhuǎn)變是分階段進(jìn)行的。2022年將會推出一個混合構(gòu)架,把PDC整合到傳統(tǒng)的車載E/E構(gòu)架中。到2025年,將實現(xiàn)全開放服務(wù)器平臺的構(gòu)架,我們將會看到一個基于服務(wù)器構(gòu)架的計算平臺,該平臺將整合PDC、安全冗余設(shè)計、以及一個標(biāo)準(zhǔn)的的軟件開發(fā)框架,對于安全應(yīng)用或非安全應(yīng)用都保持一致。

安波福認(rèn)為OEM客戶從傳統(tǒng)的E/E構(gòu)架到這一新構(gòu)架的過渡將會漸進(jìn)式的,但終局不會有懸念,那就是開放服務(wù)器平臺。

(二)特斯拉的實踐

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*特斯拉Model 3的E/E構(gòu)架

在Model 3的E/E構(gòu)架中,域控制器的概念被區(qū)控制替代,整個構(gòu)架分為三大模塊:第一個是自動駕駛(Autopilot)及娛樂控制模塊,相當(dāng)于中央計算機(jī),第二個是右車身控制器(BCM RH),第三個是左車身控制器(BCM LH)。

Autopilot與娛樂控制模塊掌控了所有的攝像頭和雷達(dá)傳感器。在模塊內(nèi)部,Autopilot系統(tǒng)和娛樂系統(tǒng)這兩大部分通過CAN和高速串行總線FPD-Link打通。這比起如今娛樂域和安全域老死不相往來的構(gòu)架設(shè)計,明顯高了一個層次。實際上,F(xiàn)PD-Link的存在表明,兩者之間甚至可以傳遞視頻數(shù)據(jù)。

自動駕駛及娛樂控制模塊Autopilot & Infotainment Control Module雖然是一個模塊,但是內(nèi)部還是分了2個硬件平臺和2個系統(tǒng),最大的變化是將全車攝像頭進(jìn)行了集中的接入和運(yùn)算,通過Drive PX2計算平臺集中整車所需的AI算力。兩個系統(tǒng)之間通過CAN和LVDS傳送數(shù)據(jù),攝像頭圖像可以由Autopilot系統(tǒng)接入后通過LVDS傳給娛樂系統(tǒng)。這一架構(gòu)讓基于車內(nèi)和車外圖像的AI應(yīng)用開發(fā)和更新迭代變得可實現(xiàn)。例如Tesla想在Model 3上升級當(dāng)下最熱的AR Navi功能,也許只需要軟件工程師動動手指頭就搞定了。

右車身控制器集成了自動泊車、座椅控制、扭矩控制等功能;左車身控制器集成了內(nèi)部燈光、轉(zhuǎn)向柱控制等。兩個車身控制器也都和線控執(zhí)行單元、轉(zhuǎn)向控制、防抱死制動系統(tǒng)等執(zhí)行器相連,可以直接操作車輛。在Model 3新的EE架構(gòu)中,電池管理和充電控制和DCDC、車載充電機(jī)、PDU都被集成進(jìn)一個單一單元,縮減了整車的高壓線束成本和裝配成本。

通過EE架構(gòu)的集中化,Tesla將汽車的軟件開發(fā)內(nèi)化,將汽車底層硬件標(biāo)準(zhǔn)化和抽象化,此舉讓Tesla通過軟件定義汽車和創(chuàng)新變得更容易。以19年初Tesla發(fā)布的Sentry 模式和Dog模式,Twitter用戶喬希?阿奇利(Josh Atchley)問馬斯克,他能否實現(xiàn)一種“寵物狗模式”功能,即播放音樂,打開空調(diào),屏幕上顯示著“我很好,我的主人會回來的”。對此,馬斯克只是簡單地回答:“可以?!贝送?,另一位用戶也建議將車內(nèi)溫度也顯示在屏幕上,馬斯克似乎很喜歡這個想法,他在推特上回復(fù)說,“正是如此”。Elon Musk簡單回復(fù)后就可以內(nèi)部推動執(zhí)行了,換在以前,Tesla的工程師需要去找相關(guān)的供應(yīng)商逐一問一遍是否愿意接受變更,供應(yīng)商們或許迫于壓力,同意更改,但是需要長達(dá)半年的變更周期和天價的設(shè)變費(fèi)用,而這一切假設(shè)可能是最理想的。

特斯拉從Autopilot1.0到2.5的進(jìn)化,都是沿著功能集中化,資源共享化的道路前進(jìn),而軟件版本已經(jīng)迭代到V9,則體現(xiàn)了特斯拉軟硬件解耦,通過軟件定義汽車的實踐。對于消費(fèi)者來說,每一次OTA系統(tǒng)升級都會帶來新的體驗,就不會感覺到這輛車會過時。最近通過OTA升級發(fā)布的“哨兵模式”和“狗狗模式”非常生動地體現(xiàn)了這一點。

(三)寶馬

寶馬在E/E構(gòu)架方面的變化清晰地折射出計算集中化的趨勢。

Live回顧:軟件定義汽車時代,智能汽車電子構(gòu)架如何變革迎接數(shù)字化重塑?(深度)

*寶馬規(guī)劃的下一代E/E構(gòu)架

(四)博世

博世的漸進(jìn)式路線從域的集中化開始演進(jìn),終極目標(biāo)一樣是車載中央計算機(jī),并且進(jìn)一步擴(kuò)展了與云端配合的分布式計算能力。大陸的發(fā)展路徑也和博世非常類似。

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*博世的漸進(jìn)式路線

結(jié)語

從技術(shù)上總結(jié),中央計算機(jī)-層-區(qū)的概念將建立起智能汽車的新構(gòu)架。區(qū)是局部控制、感知與執(zhí)行單元,層是按照職能劃分的資源池,中央計算機(jī)是真正的決策大腦,面向應(yīng)用/服務(wù),調(diào)用各層資源,執(zhí)行高級決策,由區(qū)控制單元執(zhí)行決策或完成態(tài)勢感知任務(wù)。

對于車載E/E構(gòu)架來說,中央計算機(jī)構(gòu)架是全新的,但對于PC和手機(jī)行業(yè),無論是SOA還是HAL,中央計算機(jī)構(gòu)架都已經(jīng)是非常成熟的概念。當(dāng)智能化浪潮從IT行業(yè)延伸到汽車的時候,我們看到了相同的故事正在上演,汽車行業(yè)的基因正在發(fā)生改變。

從這個意義上講,無論是蘋果、英特爾、高通、三星還是華為,他們大舉進(jìn)軍汽車行業(yè)的邏輯,絕非簡單地復(fù)制,而是將自身的IT基因與汽車固有的基因進(jìn)行新的編輯,進(jìn)化出新物種,并引領(lǐng)計算行業(yè)從手機(jī)的TOPS時代走向POPS(1000TOPS)時代,在這一過程中,他們有先天的基因優(yōu)勢。

高度變化的需求、智能化的持續(xù)演進(jìn)、車載硬件和軟件系統(tǒng)復(fù)雜程度的提升對計算構(gòu)架的可擴(kuò)展性、易用性、系統(tǒng)可靠性提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),各大玩家殊途同歸,朝著中央計算機(jī)的構(gòu)架和服務(wù)導(dǎo)向的開發(fā)理念前進(jìn)。特斯拉、通用、寶馬、安波福、博世、偉世通以及地平線等正在引領(lǐng)這一潮流。

目標(biāo)往往是清晰的,但通往目標(biāo)的路徑卻大相徑庭,無論是IT新貴,還是汽車行業(yè)老兵,大家都是基于自己的優(yōu)勢積累,從不同的坡,爬同一座山。在這個過程中,對于產(chǎn)品路線圖、性能、安全性和成本的拿捏,各家都不盡相同,很難講哪條路更好,所以無論是大陸和博世的漸進(jìn)式域融合(domain fusion)路徑,還是特斯拉和安波福更激進(jìn)的實踐,都是面向未來的探索,都值得尊重。

從PC到手機(jī),再到機(jī)器人,每一代智能設(shè)備相比前代,都是十倍體量的增長。智能汽車作為移動自主機(jī)器的第一形態(tài),是機(jī)器人時代當(dāng)之無愧的殺手級應(yīng)用,更是技術(shù)旗艦,將催生無數(shù)種的移動機(jī)器人。正如蒸汽機(jī)開啟了工業(yè)革命時代,手機(jī)行業(yè)引領(lǐng)了整個移動設(shè)備時代一樣,智能汽車最終將撬動比自身市場大得多的商業(yè)價值。

只有把視野放在在機(jī)器人時代宏大的敘事背景下,我們才能看到智能汽車之于這個時代的全部意義。看到趨勢并不難,難的是自我革命,誰能更堅決地?fù)肀н@一趨勢,誰就能贏得百年汽車行業(yè)巨變時代的競爭。

會員問答

為更深入的解決聽眾在智能駕駛方面的困惑,「Live」在分享結(jié)束后照舊是問答環(huán)節(jié),李星宇對「AI投研邦」會員的疑問進(jìn)行了一一解答。摘錄部分如下:

問:從你的觀察看,主機(jī)廠在向軟件發(fā)力的過程中,還需解決哪些問題?

李星宇:核心還是人才和組織結(jié)構(gòu),從面向功能的組織轉(zhuǎn)向平臺型開發(fā)組織,堪稱是涅槃重生。

問:請問軟件大規(guī)模上車,如何保持開放性和安全性之間的平衡?

李星宇:首先這個問題不可能有一個終極答案,它是一個持續(xù)尋找最優(yōu)解的過程。其次,整個行業(yè)從各個維度上,包括法律、監(jiān)管、開發(fā)全流程、認(rèn)證測試準(zhǔn)入等方面都是加固籬笆,其間可能會有各種問題事故,但開放的大趨勢是不會變的,我們從過去的歷史里,從電力的發(fā)展、銀行、核電的發(fā)展里都看到了相同的脈絡(luò)。

問:智能汽車向超級中央計算機(jī)邁進(jìn),是否會像PC和手機(jī)行業(yè)一樣,出現(xiàn)一兩家獨大的局面?

李星宇:我認(rèn)為在行業(yè)的上游,比如高性能芯片和基礎(chǔ)操作系統(tǒng)方面,很有可能是這樣的局面。他們有可能占據(jù)這場變革的中心位置。

問:智能化大勢所趨,主機(jī)廠內(nèi)部、主機(jī)廠和一級供應(yīng)商、軟件公司之間的關(guān)系和各自的作用和地位會發(fā)生什么變化?

李星宇:從簡單的層狀供應(yīng)鏈模式轉(zhuǎn)向協(xié)同進(jìn)化的拼圖模式。每一個玩家都需要尋找并定位自己的核心地盤,很難再出現(xiàn)全棧都很強(qiáng)的玩家。

問:如果車載操作系統(tǒng)可以安裝第三方軟件,安全性這塊如何保證?

李星宇:車廠將有非常嚴(yán)格的功能驗證和發(fā)布流程認(rèn)證,確保安全性和兼容性。

問:智能汽車的發(fā)展推進(jìn)低于預(yù)期,站在二級供應(yīng)商角度,你覺得智能汽車還面臨哪些技術(shù)挑戰(zhàn)?

李星宇:這是一個用整篇PPT都無法圓滿回答的問題。在方法論上,協(xié)同進(jìn)化是解決之道。對與Tier1/OEM來說,不同的Tier2的組合可能是更好選擇,所以,你的競爭對手很可能也是你的神助攻。

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