智能汽车电子构架变革:从ECU到域控制器,再到超级计算机
本文为地平线市场拓展与战略规划副总裁李星宇在雷锋网大咖live上的演讲,智车科技整理,内容有改动。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。
以下是本文几个关键结论:
智能汽车E/E构架所面临的挑战与发展趋势
在整个汽车智能化浪潮下,汽车电子软件开发量增长惊人,目前先进的智能汽车的代码量达到了2亿行,已经超越了IT史上任何一件产品,预计未来L5自动驾驶软件代码量将突破10亿行。汽车电子软件爆炸式增长,对电子电气构架带来了巨大的挑战。
90年代初,一辆汽车上平均MCU个数不足10个,而现在一辆车的MCU超过了100个,高端汽车的MCU甚至达到了300个。MCU数量迅速增长下,会带来很多问题。智能汽车ADAS功能越来越复杂,ECU性能面临瓶颈。封闭式的网络成为传感器数据传输天然的障碍,ECU功能协同困难,系统互斥的情况。
博世、德尔福等领先的Tier1提出“域控制器”的概念,对ECU框架进行优化, 根据汽车电子部件功能将整车划分为动力总成,车辆安全,车身电子,智能座舱和智能驾驶等几个域,利用处理能力更强的多核CPU/GPU芯片相对集中的去控制每个域,以取代目前的分布式汽车电子电气架构(EEA)。
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。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(zonecontrol),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。
丰田提出“区概念”(Central& Zone)方案,通过ECU集成降低成本,具有空间优势、轻量化、车型覆盖多、可扩展性特点,其目标是设计简单的软件插件和实现物理层变化的本地化。
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。
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和手机行业看到的那样。
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。
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。
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。
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。
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。
根据麦肯锡的预测,未来汽车品牌差异化要素主要体现在信息娱乐功能、自动驾驶能力以及功能安全方面。而宝马也同样认为下一代E/E架构越往上层,差异化潜力越大。因此,未来软件将是差异化竞争的核心。车厂可以通过软件提供差异化体验,而这些软件应用可以来自第三方开发,比如智能交互、语音等。汽车电子软件的开发与发布模式,与现在的移动设备APP有高度类同,渐渐地从封闭开发走向生态协同进化。
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。
结语
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到手机,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,将催生无数种的移动机器人。正如蒸汽机开启了工业革命时代,手机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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