#01 汽車(chē)變革的背景是人類(lèi)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(guò)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(zhù)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。
如果傳統汽車(chē)可以用四個(gè)輪子加一個(gè)沙發(fā)來(lái)概括，那么智能汽車(chē)將會(huì )是四個(gè)輪子加一個(gè)超級計算機。傳統汽車(chē)雖然也有電子功能，但更多的是簡(jiǎn)單邏輯處理，功能固化無(wú)法升級迭代，而智能化時(shí)代汽車(chē)不僅有強大的數據處理能力，開(kāi)放的API接口，可以支持軟件快遞開(kāi)發(fā)和迭代，從而極大地提升了娛樂(lè )體驗的維度。
智能座艙包括操控系統、娛樂(lè )系統、空調系統、通信系統、座椅系統、交互系統、感知系統等給駕駛員和乘客更加安全、舒適、智能的駕乘體驗。目前幾乎所有車(chē)廠(chǎng)都在智能座艙領(lǐng)域發(fā)力，即使連以保守著(zhù)稱(chēng)的日系車(chē)，也開(kāi)始在車(chē)內使用了大屏。
智能駕駛更是智能汽車(chē)的當紅C位，最近許多新勢力車(chē)企發(fā)布會(huì )上，必然會(huì )單獨開(kāi)一個(gè)章節講自己的城市NOA體驗以及開(kāi)城計劃，可以說(shuō)城市NOA儼然已經(jīng)成為代表汽車(chē)智能化水平的標志。
智能網(wǎng)聯(lián)的目標是實(shí)現車(chē)與X（車(chē)、路、人、云端等）之間的智能信息交換、共享，且具備復雜環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制等功能。智能網(wǎng)聯(lián)的重要標志是V2X，但是客觀(guān)地講目前V2X的應用場(chǎng)景還不夠豐富，未來(lái)隨著(zhù)道路基礎設施建設的不斷發(fā)力，在“智慧的路”上跑“聰明的車(chē)”將會(huì )成為新常態(tài)。除此之外，智能網(wǎng)聯(lián)還支持將車(chē)輛運行數據上傳到云端，并在云端重構車(chē)輛運行狀態(tài)，這種數字孿生技術(shù)在遠程故障檢測和診斷都有著(zhù)深刻的應用。
智能底盤(pán)包括線(xiàn)控轉向，線(xiàn)控制動(dòng)和線(xiàn)控懸架，在智能化時(shí)代，利用感知、決策、執行模型，通過(guò)如人類(lèi)”小腦”般精準調節車(chē)輛X、Y、Z三個(gè)方向運動(dòng)維度，大大提升車(chē)輛運動(dòng)姿態(tài)。市場(chǎng)上代表性產(chǎn)品有理想”魔毯”底盤(pán)，比亞迪“云輦”底盤(pán)以及實(shí)現車(chē)輛”橫著(zhù)走”的智己L6”靈蜥”底盤(pán)。
汽車(chē)電子是實(shí)現汽車(chē)演化的重要載體，從1908年世界上第一個(gè)使用電池供電的汽車(chē)揚聲器至今，汽車(chē)電子無(wú)論形態(tài)還是內核都發(fā)生了深刻的變化，在智能化時(shí)代，各大車(chē)企主要圍繞“場(chǎng)景定義智能”，“數據定義體驗”，“軟件定義汽車(chē)”三大主場(chǎng)、寸土必爭，因此，汽車(chē)電子要做到“兩高”、“兩底”、“兩可以”。
1、高集成
汽車(chē)已經(jīng)由一個(gè)移動(dòng)機械，擴展為“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。單一的機電一體系統已滿(mǎn)足不了汽車(chē)電子技術(shù)發(fā)展的需要，系統與系統之間的一體化集成逐漸被提上議程，汽車(chē)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng )新越來(lái)越集中在跨界融合，高度集成上面。大疆最近推出了放在車(chē)內前擋風(fēng)玻璃上的“激目”系統。該款產(chǎn)品不僅在成本降低30%~40%的前提下，實(shí)現100%性能表現和功能替代。而且由于攝像頭與激光雷達剛性連接，天然具備時(shí)間對齊和空間對齊的優(yōu)勢，減少了外參標定成本。
智能化時(shí)代汽車(chē)需要處理大量數據，以前置攝像頭為例，每小時(shí)生成的數據可能在70 GB到300 GB之間，一輛車(chē)每天能產(chǎn)生64TB數據，整車(chē)“超級算力中心”已經(jīng)越來(lái)越成為智能汽車(chē)的“標配”。當前智艙領(lǐng)域高通SA8155P芯片的CPU算力105KDMIPS，更高端的SA8295P芯片的CPU算力達到200KDMIPS。智駕領(lǐng)域英偉達Orin X芯片的NPU算力達到254TOPS，即將量產(chǎn)的英偉達Thor芯片的NPU算力達到1000TOPS。
從上面可以看出，無(wú)論是智能座艙還是智能駕駛，智能網(wǎng)聯(lián)，都產(chǎn)生大量數據處理的需求，整車(chē)“超級算力中心”已經(jīng)越來(lái)越成為智能汽車(chē)的“標配”。
3、低能耗
在電動(dòng)化時(shí)代，緩解續航里程焦慮，除了發(fā)展快充技術(shù)以外，降低整車(chē)能耗也是有效途徑之一，比如現在許多高性能電機的逆變器使用了SiC功率模塊，可以使電動(dòng)汽車(chē)整體能效提高 5%，從而使續航里程延長(cháng) 5%。也就是說(shuō)配備 100kW 電池、續航里程為 500 公里的電動(dòng)汽車(chē)，如果使用SiC 功率模塊的主驅逆變器，那么它的行駛里程則可達 525 公里，相當可觀(guān)。除了高壓汽車(chē)電子部件以外，統計數據顯示，新能源汽車(chē)的整車(chē)低壓功耗每降低50w，在一個(gè)放電循環(huán)周期內可以增加續航里程10km，為此汽車(chē)電子要考慮降低功耗。
4、低成本
隨著(zhù)汽車(chē)技術(shù)發(fā)展，汽車(chē)電子在整車(chē)中成本占比不斷提升，根據賽迪數據，預計2025年，所有車(chē)型中乘用車(chē)汽車(chē)電子成本在整車(chē)成本中占比有望達到60%。在價(jià)格戰白熱化的今天，要想在競爭獲得優(yōu)勢，汽車(chē)電子的零件成本要足夠有競爭力。
在汽車(chē)智能化時(shí)代，OTA技術(shù)讓功能和體驗不斷更新成為可能，為滿(mǎn)足快速頻繁迭代的需求，以AUTOSAR為代表的分層式軟件架構，將中間RTE(Runtime Environment)作為虛擬功能總線(xiàn)VFB（Virtual Functional Bus）的實(shí)現，解耦了上層的應用軟件層（Application Layer）與下層的基礎軟件（Basic Software）的強關(guān)聯(lián)性。并通過(guò)SOA服務(wù)軟件架構，將汽車(chē)上一個(gè)一個(gè)原子化的功能服務(wù)化，通過(guò)定義良好的接口和協(xié)議進(jìn)行隨意編排、組合從而實(shí)現不同智能化場(chǎng)景并大大降低了開(kāi)發(fā)周期和成本。
6、可信可靠
隨著(zhù)大數據、云計算、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)體驗的同時(shí)也伴隨著(zhù)更高的安全風(fēng)險及挑戰。根據Upstream的研究，2019年至2023年間，公開(kāi)網(wǎng)絡(luò )披露的汽車(chē)網(wǎng)絡(luò )安全事件增加了超過(guò)50%，在2023年達到了295起報告事件。其中95%的攻擊是遠程執行的，64%的攻擊是黑帽行為。為此，網(wǎng)絡(luò )安全應該是整個(gè)汽車(chē)生命周期的中心目標。
#03智能化時(shí)代如何卷汽車(chē)電子
前面講了汽車(chē)智能化上半場(chǎng)主要集中在智能座艙，智能駕駛，智能網(wǎng)聯(lián)，智能底盤(pán)四個(gè)領(lǐng)域發(fā)力，智能化下半場(chǎng)隨著(zhù)AI大模型上車(chē)，L3加速落地，艙駕一體式中央大腦等標志性事件已經(jīng)拉開(kāi)序幕，將會(huì )對汽車(chē)電子發(fā)展產(chǎn)生深遠影響。
1、大模型上車(chē)
大模型是指具有數千億甚至百萬(wàn)億個(gè)參數和復雜計算結構的機器學(xué)習模型，可以處理自然語(yǔ)言識別，圖像識別，邏輯推理、演算等高級認知任務(wù)。大模型因為具備出色的自我學(xué)習和泛化能力在汽車(chē)行業(yè)中具有廣闊的應用前景。
首先，同樣采用Transformer作為底層技術(shù)的自動(dòng)駕駛成為汽車(chē)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(lái)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(wàn)行C++代碼。放眼國內，各大車(chē)企之間基于大模型能力開(kāi)展的NOA開(kāi)城戰正在如火如荼地進(jìn)行中。
其次，隨著(zhù)以ChatGPT-4為代表的大語(yǔ)言模型成熟，語(yǔ)言大模型在智能座艙語(yǔ)言識別方面應用方興未艾，去年以來(lái)，吉利、長(cháng)城、紅旗、東風(fēng)日產(chǎn)、嵐圖等車(chē)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(pán)古大模型將上車(chē)問(wèn)界M9，阿里通義千問(wèn)在智己汽車(chē)首秀。在2024年的CES展上，奔馳發(fā)布的全新MB.OS車(chē)機系統搭載了全新虛擬助理，利用大型語(yǔ)言模型提供更自然的人機對話(huà)。
第三，AI大模型上車(chē)另一個(gè)重要應用場(chǎng)景是允許車(chē)主成為智慧座艙開(kāi)發(fā)者。在4月16日Create 2024百度AI開(kāi)發(fā)者大會(huì )上，李彥宏提到“過(guò)去開(kāi)發(fā)者用代碼改變世界；未來(lái)自然語(yǔ)言將成為新的通用編程語(yǔ)言，你只要會(huì )說(shuō)話(huà)，就可以成為一名開(kāi)發(fā)者，用自己的創(chuàng )造力改變世界“，也就是說(shuō)，未來(lái)，每位車(chē)主都將享有在車(chē)內自主創(chuàng )建AI原生智艙應用的便利，這些應用將能夠充分利用車(chē)輛的各種功能。相較于當前基于SOA服務(wù)的自主開(kāi)發(fā)模式，這一新方法將更為簡(jiǎn)易，為車(chē)主帶來(lái)前所未有的個(gè)性化體驗。另外，隨著(zhù)AI大模型逐步上車(chē)，近期對AI 算力的總需求約 500~600TOPS ，中長(cháng)期 1000TOPS 左右，在不同類(lèi)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“規模法則” 共同推動(dòng) AI 芯片算力的“非線(xiàn)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、住房和城鄉建設部、交通運輸部四部委聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于開(kāi)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)準入和上路通行試點(diǎn)工作的通知》，這一舉措預示著(zhù)L3智能駕駛技術(shù)的落地將加速推進(jìn)。
為滿(mǎn)足L3自動(dòng)駕駛系統的需求，將對現有的汽車(chē)電子系統進(jìn)行顯著(zhù)的變動(dòng)，包括提高自動(dòng)駕駛系統的安全性和可靠性的冗余設計。
感知冗余：自動(dòng)駕駛系統需要依靠多種傳感器（如雷達、攝像頭、激光雷達等）來(lái)感知周?chē)h(huán)境。感知冗余意味著(zhù)系統具有多個(gè)相同或不同類(lèi)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，提供準確的環(huán)境感知數據。
計算冗余：自動(dòng)駕駛系統需要強大的計算能力來(lái)處理和分析來(lái)自傳感器的數據。計算冗余可以通過(guò)使用多個(gè)處理器或計算機來(lái)實(shí)現，以確保在一個(gè)處理器或計算機出現故障時(shí)，其他處理器或計算機能夠繼續執行關(guān)鍵任務(wù)。
制動(dòng)冗余：制動(dòng)系統是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的重要組成部分，負責在必要時(shí)減速或停車(chē)。制動(dòng)冗余可以通過(guò)使用多個(gè)制動(dòng)系統或備用制動(dòng)系統來(lái)實(shí)現，以確保在主要制動(dòng)系統失效時(shí)，車(chē)輛仍然能夠安全停車(chē)。
轉向冗余：轉向系統負責控制車(chē)輛的行駛方向。轉向冗余可以通過(guò)使用多個(gè)轉向執行器或備用轉向系統來(lái)實(shí)現，以確保在主要轉向系統失效時(shí)，車(chē)輛仍然能夠按照駕駛員或系統的指令進(jìn)行轉向。
通信冗余：自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要與周?chē)h(huán)境和其他車(chē)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(guò)使用多種通信協(xié)議和備用通信通道來(lái)實(shí)現，以確保在主要通信通道失效時(shí)，車(chē)輛仍然能夠接收和發(fā)送關(guān)鍵信息。
電源冗余：配備主電源系統和備份電源系統，采用電源隔離設計，確保每個(gè)系統都能獨立供電。同時(shí)前面提到的傳感器、智駕控制器、制動(dòng)/轉向控制器要支持雙電源輸入，當有一路輸入出現故障時(shí)，維持系統正常工作。
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)高性能計算單元中，以同時(shí)支持智能駕駛和智能座艙功能。通過(guò)硬件和軟件的融合，艙駕一體化能夠顯著(zhù)減少域控和芯片的投入，降低線(xiàn)束數量，從而節省成本，例如，通過(guò)共用一套冷卻系統，共享內存，共享算力，可節省約30%的成本，另外由于艙駕場(chǎng)景的完全打通，不僅帶來(lái)了更多的功能，還提升了功能體驗。
艙駕一體化的實(shí)現方式主要有三種：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、高通都官宣自己的艙駕一體芯片在2025年左右推出。
俗話(huà)說(shuō)“理想很豐滿(mǎn)現實(shí)很骨感”，摘下艙駕一體化的桂冠并沒(méi)有想象中的容易，目前還存在許多挑戰：
1、SoC芯片的挑戰：座艙芯片主要承擔圖形處理等計算任務(wù)，對GPU算力要求高；而智駕芯片則主要負責深度學(xué)習等任務(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(mǎn)足這兩種不同計算需求的SoC芯片，這是一個(gè)技術(shù)上的挑戰。
2、軟件平臺的兼容性挑戰：智能座艙和智能駕駛的操作系統往往基于不同的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言和平臺，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不同，如何實(shí)現兩者的無(wú)縫整合，確保數據和指令的順暢流通，是艙駕一體化需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。
3、安全性和可靠性挑戰：艙駕一體化對系統的安全性和可靠性提出了更高的要求。因為任何一個(gè)域出現故障，都可能影響到整個(gè)系統的正常運行。
這一輪汽車(chē)“新四化”變革的上半場(chǎng)是電動(dòng)化，下半場(chǎng)是智能化。據最新數據顯示，今年4月上旬，中國乘用車(chē)市場(chǎng)零售51.6萬(wàn)輛，新能源車(chē)市場(chǎng)零售26萬(wàn)輛，新能源汽車(chē)零售滲透率已經(jīng)超過(guò)了50%，汽車(chē)電動(dòng)化已經(jīng)勝利在望，隨著(zhù)人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大模型等前沿技術(shù)的持續發(fā)展，汽車(chē)智能化變革方興未艾，汽車(chē)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(chē)智能化中扮演著(zhù)至關(guān)重要的角色。這些模型能夠處理海量的數據，通過(guò)深度學(xué)習和自我優(yōu)化，不斷提升對復雜路況和駕駛環(huán)境的感知與判斷能力。這使得汽車(chē)能夠更準確地預測和應對各種駕駛情況，從而提高行車(chē)的安全性和舒適性。
L3智能駕駛的落地是汽車(chē)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(zhù)車(chē)輛可以在特定情況下自主駕駛，減輕駕駛者的負擔，提高駕駛的便捷性。然而，這一技術(shù)的實(shí)現需要高精度地圖、傳感器以及強大的計算能力等支持，以確保車(chē)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(chē)智能化發(fā)展的另一大趨勢。它將駕駛艙與智能駕駛系統緊密結合，為駕駛者提供更加人性化、智能化的駕駛體驗。通過(guò)艙駕一體化，駕駛者可以更加便捷地控制車(chē)輛的各種功能，同時(shí)享受更加豐富的娛樂(lè )和信息服務(wù)。
總的來(lái)說(shuō)，隨著(zhù)前沿技術(shù)的不斷發(fā)展和應用，汽車(chē)智能化已成為不可逆轉的趨勢。未來(lái)，隨著(zhù)更多創(chuàng )新技術(shù)的涌現和應用，我們有理由相信，人類(lèi)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(chē)電子行業(yè)也將持續圍繞這三大核心點(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。
轉自汽車(chē)電子與軟件
