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发布时间:2022-08-17 16:50:09 来源:大农机械网

一场深刻的汽车电子电气(e/e)构架变革正在酝酿

本文作者李星宇,地平线市场拓展与战略规划副总裁,自动驾驶行业专家,前飞思卡尔应用处理器汽车业务高级市场经理、原士兰微电子安全技术专家,16年半导体行业经验。

在数字化重塑的浪潮下,一场深刻的汽车电子电气(e/e)构架变革正在酝酿,汽车行业正在沿着当年pc和行业走过的路迈向智能时代。这背后将折射出怎样的技术挑战、行业变局与应对措施?

只有把视野放在在机器人时代宏大的叙事背景下,我们才能看到这场智能汽车电子构架变革之于时代的全部意义。看到趋势并不难,难的是自我革命,谁能更坚决地拥抱这一趋势,谁就能赢得汽车行业百年巨变的竞争。

以下是本文几个关键结论:

1. 智能汽车将将成为一部移动的超级计算机兼数据中心,是it史上最复杂的单一产品,将诞生新的wintel。

2. 新的测 量 范 围: 最大实验力的2%—100%(可选择0.4%⑴00%FS)e/e构架商业化落地时间大约在2025年。

3. 组织变革是oem在这场技术革命中面临的最大挑战。

4. 智能汽车作为移动自主机器的第一形态,将撬动比自身市场大得多的商业价值。

5. e/e构架变革四大趋势:计算集中化、软硬件解耦、平台标准化以及功能定制化。

6. 新的e/e构架将基于中央计算机-层-区的概念构建,体现服务导向构架(soa)的理念。

7. 新的e/e构架将使oem在与领先的tier1的博弈中重新赢得主动权。

8. ai边缘计算芯片是技术制高点,需要越过成本、功耗和性能的临界点。

大趋势:从分布式走向集中式

今天,e/e构架设计面临四大挑战:功能安全、实时性、带宽瓶颈、算力黑洞。为此,智能汽车e/e构架正从分布式走向集中式;其终极形态将是超级中央计算机,这其中包括四个关键趋势:计算集中化、软硬件解耦、平台标准化以及功能定制化。

智能汽车,汽车电子架构,超级中央计算机

图 1 智能汽车电子电气构架发展趋势

1.计算集中化:服务导向的系统构架(soa)将成为主流,为软件提供高性能实时计算平台,在这样一个大的理念下,将催生真正的汽车大脑:超级中央计算机。并与mec(多接入边缘计算)以及云计算组成协同式解决方案,避免车端算力需求无限增长。

伴随着计算集中化,产生了一个新的概念:区控制(zone control),与目前流行的域控制器概念有本质不同。拿军事打个比方,域概念就像是按照职能划分海陆空三军(电源域、底盘域、娱乐域、安全域),并且有独立的作战权,但不能彼此共享资源,而区概念则是按照战区进行组织划分,与中央计算机形成了联合作战司令部+战区的概念,协同性和执行效率将得到质的飞跃。

2.软硬件解耦:soa构架还将产生硬件抽象层(hal)的概念,硬件不再被某个功能独享,例如,一颗前视摄像头过去可能被aeb/acc系统独占,但现在,任何咬胶系列车载功能都能调用这颗摄像头,这意味着一个独立的感知层会出现,成为一种公用资源。

今天,功能安全是智能汽车面临的最大挑战之一,如果按照分布式的构架,为每个功能增加独立的安全冗余硬件,简直就是一场成本灾难,但基于新设计构架,可以将所有的硬件资源与应用打通,将有更多的安全路由选择,为功能安全以经济成本实现开辟一条新的道路。

在供应链管理方面,因为每种资源都有很多独立供应商,oem将有更多的选择,而不像选择域控制器供应商那样打包购买,让oem跟领先的tier1的博弈之间重新赢得主动权。

3.平台标准化:在未来,oem可能只会开发一个电动汽车平台,覆盖低端车型、中端和高端车型。主机厂将打造自己的硬件平台,并满足三个原则:通用性、标准化以及互操作性,它使得智能汽车行业的协同进化变得更加高效。

更重要的原因来自商业考虑:钱!开发这样的智能平台可能需要编写超过3亿行代码,比windows操作系统要高一个数量级,开发并维护多个平台在经济上不可行。

大众和福特已经在电动汽车领域共享meb平台,以降低开发成本。近日,戴姆勒与宝马宣布合作,共同开发自动驾驶技术,以降低开发成本,并建立自动驾驶标准。

随着这一趋势深入发展,很可能会出现类似pc行业的wintel平台,进而形成一个面向智能汽车的生态系统,这一通用平台将被大多数oem采用,正如我们在pc和行业看到的那样。

4.功能定制化:智能化是未来品牌差异化的核心要素,主要是通过增加软件功能来实现。在未来,oem交付的汽车将不是一个功能固化的产品,而是一个持续进化的机器人,tesla最近通过ota升级发布的 哨兵模式 和 狗狗模式 非常生动地体现了这一点。

智能汽车,汽车电子架构,超级中央计算机

图 2 未来的智能汽车将有一个开放的应用平台

几乎可以肯定的是,智能汽车是it史上软硬件开发量最大的单一产品,将引领it工业迈入亿级代码+千t级算力的时代。

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图 3 智能汽车所需要的软件代码量远超it史上任何一个产品

智能化重塑挑战

对于oem来说,这是一次彻底的颠覆,将带来四个方面的巨大变化:组织、人才、供应链和核心技术。

组根据市场研究的最新报告织变革最具挑战性,将所有汽车功能域进行集成对组织机构的冲击空前;从根本上重塑主机厂的组织构架,从面向功能的组织转向平台型开发组织。

重新定义智能化主板时代的核心技术:计算平台、操作系统和应用软件。tesla的核心技术布局是芯片和软件,可谓切中要害。

从技术角度看,最大的挑战来自ai边缘计算。

在过去的数年里,我们看到自动驾驶的等级每提高一级,ai算力差不多要提升一个数量级。如果要实现全自动驾驶,我们需要1000tops量级的算力,这已经达到人脑的算力。

这个等级的算力需要ai芯片突破成本、功耗和性能的瓶颈,就必须将处理器构架的创新,与算法和工具链相结合,软硬协同进行设计。脱离算法和工具链,单纯谈芯片的绝对算力是没有实际意义的。

当前的业界存在一个很大的误区,往往会把绝对算力当作衡量ai芯片的主要指标,但我们真正需要直放站的是有效算力,需要从四个维度来衡量:算力的有效利用率,每瓦的有效算力,每美元的有效算力,以及算力转化为ai结果的效能(目标数量,帧率等)。

这样的整体解决方案决定了数据梯形丝杠转化为决策/服务的效率和质量,是时代真正呼唤的硬科技。谷歌是这个理念的实践者,tpu的成功已经证明了这一点,在国内,初创公司地平线基于这样的理念,推出了极高效能的征程ai芯片,2017年发布的第一代征程芯片已经获得了行业的广泛认可,并即将推出第二代征程芯片。

可以说,未来的智能汽车就是一部移动的超级计算机兼数据中心,而边缘的人工智能处理器是智能汽车竞争的主战场,更是技术制高点。

应对措施与行业实践

预测未来的最好方法就是去创造它,特斯拉、安波福、gm以及宝马等是这场变革的先行者。

根据安波福的规划,这种转变是分阶段进行的。2022年将会推出一个混合构架,把pdc(电源数据中心)整合到传统的车载e/e构架中。到2025年,将实现开放式中央计算机的构架。

智能汽车,汽车电子架构,超级中央计算机

图 4 安波福的中央计算构架定义

最激进的车厂非特斯拉莫属,在model 3的e/e构架中,域控制器的概念被区控制替代,整个构架仅由三大模块构成。

博世的渐进式路线从域的集中化开始演进,终极目标一样是车载中央计算机。

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图 56博世的渐进式路线

宝马在e/e构架方面的变化清晰地折射出计算集中化的趋势。

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图 6 宝马规划的下一代e/e构架

结语

从技术上总结,中央计算机-层-区的概念将建立起智能汽车的新构架。区是局部控制、感知与执行单元,层是按照职能划分的资源池,中央计算机是真正的决策大脑,面向应用/服务,调用各层资源,执行高级决策,由区控制单元执行决策或完成态势感知任务。

对于车载e/e构架来说,中央计算机概念是全新的,但对于pc和行业,都已经是非常成熟的概念。当智能化浪潮从it行业延伸到汽车的时候,我们看到了相同的故事正在上演,汽车行业的基因正在发生改变。

从这个意义上讲,无论是苹果、英特尔、高通、三星还是华为,他们大举进军汽车行业的逻辑,绝非简单地复制,而是将自身的it基因与汽车固有塑料辅机的基因进行新的,进化出新物种,并引领计算行业从的tops时代走向pops(1000tops)时代,在这一过程中,他们有先天的基因优势。

目标往往是清晰的,但通往目标的路径却大相径庭,无论是it新贵,还是汽车行业老兵,大家都是基于自己的优势积累,从不同的坡,爬同一座山。在这个过程中,对于产品路线图、性能、安全性和成本的拿捏,各家都不尽相同,很难讲哪条路更好,所以无论是大陆和博世的渐进式域融合(domain fusion)路径,还是特斯拉和安波福更激进的实践,都是面向未来的探索,都值得尊重。

从pc到,再到机器人,每一代智能设备相比前代,都是十倍体量的增长。智能汽车作为移动自主机器的第一形态,是机器人时代当之无愧的杀手级应用,更是技术旗舰,将催生无此次收购在巩固拜耳聚氨酯行业领先地位的同时还将促使公司更好地满足日趋增长的需求数种的移动机器人。正如蒸汽机开启了工业革命时代,行业引领了整个移动设备时代一样,智能汽车最终将撬动比自身市场大得多的商业价值。

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