从大众、福特跟特斯拉的差距看智能电气架构落地的难点与破局点

如果说车辆智能化是未来，那么智能电气架构一定是其基础。

上篇文章我们也讲过，特斯拉的三个分布式区域控制器已基本实现了智能电气架构，但是你搞清楚了特斯拉怎么实现智能电气架构，就能指导大众和福特实现智能电气架构吗？答案显然是否定的。就像张笑宇老师说的，鸡蛋变成鸡的学问可以指导鸡，但是怎么能够帮助到鸭呢？

本文将从特斯拉、大众与福特3款新型SUV的电气架构对比开始分析，看特斯拉为何能领先业界6年实现智能电气架构，而传统车企的历史包袱是如何阻碍其新技术落地的，从车辆的系统设计，到对成本模式认知及技术模式的认知，最后到落地时要面临哪些技术难点，详细分析如何实现智能电气架构的落地。

本文对乘用车及商用车应用均有涉及，文中也将普及一些基础的车辆电气原理、传统方案器件成本、半导体方案及成本、线束基础知识、负载基础特性、HSD芯片基础、MOSFET基础、电流与成本的关系、相关的电子电气设计难点、芯片参数选型等，算是抛砖引玉，希望能和行业小伙伴们一起共同推动智能电气架构的落地。

正文

如今的汽车行业正在经历剧烈的电气化及智能化变革，这种变革必然导致车辆ECU数量增多及电气架构复杂度增加，传统车企在架构升级过程中会怎么做？有哪些考量？

刚好，有国外网站3IS基于特斯拉Model Y，对比了大众ID.4与福特Mach E的电子电气架构，这三款车均为纯电动SUV，量产时间相近；并且，大众与福特作为传统老牌大型车企，和特斯拉对比就非常具有代表性。

从下图的ECU及网络类型节点对比表我们可以看出，Model Y、ID.4、Mach E的ECU数量分别为26、52、51，特斯拉的集成度明显要高很多，这主要是因为特斯拉将众多小型ECU的功能全部集成到区域控制器中。前文我们讲过，比如特斯拉的 Model 3的FBCM，既负责配电，还负责一些左前灯控制、空调控制、热管理等功能，横跨了传统的车身、座舱、底盘及动力域。

之前我们就讲过，传统OEM是有很大历史包袱的，按以往的经验，基于现有成熟模块进行复用可以显著缩短车辆开发周期及降低开发成本，并保证车辆的可靠性。但如果步子迈得太大，一上来就搞大规模集成，就会牵一发而动全身。

所以，对传统车企来讲，任何的更改都需要很谨慎，因为制约因素很多，改起来就很困难，周期很长，涉及面很广，风险很大，成本也很高。

大家应该还都记得，ID.3在刚上市时，出现了众多软件bug，上万辆车停在大众工厂等待升级。大众尚且如此，其他家可想而知。所以我们可以看到，福特和大众尽管宣称是全新纯电架构，但是仍然复用了很多小型ECU。

但有一点不可否认的是，大众在电子电气架构的升级过程中已经做了很大的更新，大家有兴趣的话可以去看一下奥迪e-tron与ID.4的电子电气架构的对比，可以看出巨大的变化。

三款车模块数量及网络节点对比（来源：3IS）

从上图Lin总线数量也能看出，ID.4和Mach E的数量几乎是特斯拉的2倍，这也从侧面就说明他们复用了很多基于Lin通信的小型ECU，这是都是很典型的传统设计方式。

在上两篇文章中我们已经详细分析了特斯拉Model 3 的智能配电方案及电气架构，有兴趣的小伙伴们可以再去看一下“特斯拉为什么要“干掉”保险丝和继电器？”和“自动驾驶商用车需要什么样的电气架构？”。从下表我们刚好可以从另一个侧面了解一下智能电气架构对车辆带来的影响。

我们可以看到，ID.4和Mach E在这方面仍然是传统设计，有3个配电盒，前舱1个，驾驶舱2个，并且有大量的继电器和保险丝，而Model Y则沿用了Model 3的设计，全部采用半导体方案进行替代，传统继电器和保险丝的数量为0。

三款车配电模块、保险丝及继电器数量对比（来源：3IS）

这种设计差异就导致大众和福特虽然也都采用了域控架构理念，但是三者的电子电气架构还是有较大差异的。

特斯拉的架构更接近于区控制架构，这个可以从Model S内部线束长度长达3 km，到Model 3只有 1.5 km的进步得到印证，因为区域架构对线束的节省具有明显价值。Aptiv也曾测算过使用区域架构后可以降低25%线束成本，而Visteon则认为区架构可以节省50%或更多的线束长度。

区控制器对线束的节省（来源：Visteon）

另外Visteon还专门阐述了区域智能配电的价值，包括：

1. 双电源分级供电；

2. 推动配电技术电子化，取消传统保险丝；

3. 中央配电盒虚拟化，保护特性优化；

4. 智能电源管理，基于电流及电压诊断的故障预测；

5. 保险丝及负载优化带来的其它价值。

区域智能配电的价值（来源：Visteon）

其实这些东西我们在上两篇文章都已进行过多角度的深入分析，你总不能说大众和福特不了解区域架构，或者没有分析过区域智能配电带来的价值吧？Model 3是2017年9月下线的，大众和福特是2020和2021年量产的，中间有三四年的时间，但特斯拉至今仍是全球唯一采用区域智能配电的OEM，这足以说明问题。

另外，3IS最后给的结论也很有意思——3IS说：“很难简单地说谁的架构是最好的，这取决于目的和约束条件。传统OEM使用沿用技术可以降低研发成本，虽然这并不是最好的。特斯拉别无选择地必须从零开始，所以可以走一条完全不同的路，它没有任何约束。”

架构对比结论（来源：3IS）

实际上，特斯拉针对旧车型，也是有约束的。针对2012年推出的Model S和2015年推出的Model X，特斯拉直到2022年才能在所有新车上采用这种技术，从model 3开始第一次用智能配电方案算起，这中间已相隔5年时间，所以针对旧车型的升级改造难度可见一斑，这还是在特斯拉拥有成熟的区域智能配电架构的基础上。

特斯拉将在2022年全线切换电子保险丝（来源：teslatap）

另外，通过对特斯拉老款车型Model X (2015-2020)及Model s (2016-2020)的分析我们也能看出来，即使传统配电盒方案，特斯拉的设计也异于传统OEM。

特斯拉Model S/X前舱配电盒（来源：teslatap）

特斯拉Model S/X座舱配电盒（来源：网络）

从上图我们可以看出，特斯拉整车使用的Plug-in继电器数量极少，仅有5个（传统车接近20个），座舱配电盒上仅有保险丝，没有继电器，这为特斯拉在model 3上采用区域智能配电的创新架构埋下了伏笔；相比之下，5年后量产的ID.4和Mach E分别为7和22。

那么，大众、福特跟特斯拉在电气架构上的差距为何如此之大呢？接下来，我们将从系统角度、成本角度、认知角度、技术角度对智能电气架构落地中的难点进行详细的分析。

一. 整车系统角度

上一章我们也讲过，汽车上很多设计其实是牵一发而动全身的，因为汽车是一个很复杂的集成系统，一台车有上万个零部件，很多系统是相互关联的。比如我们就拿特斯拉的“高压不下电”策略来说，这一点牵涉到了非常多的具体设计：

1. 特斯拉Model 3停车后高压动力电池会一直保持连接，高压电池以约每天1%的放电速度放电；

2. Model 3的“静态”工作电流为2.6A，而传统高压下电的车辆静态电流在15mA～20mA左右，以保证蓄电池不亏电，下次能正常启动（低压没电是上不了高压的，因为BMS、VCU都是用的12V蓄电池的电）；

3. 如此大的电流会导致铅酸蓄电池很快耗光，据估计是一天时间，所以特斯拉又首创了BMS集成小型DC-DC的设计，在停车后为整车提供12V电源，防止蓄电池亏电；

4. 这个设计的初衷是为了支持所有的Online服务，比如哨兵模式；

5. 这种设计进而推动特斯拉直接取消了高压预充电路，这估计也是全球首创的了；

6.特斯拉采用了大家闻所未闻的低压蓄电池DC-DC逆变进行高压预充，这种设计也不支持频繁的高压上下电，所以相对应的设计就是特斯拉的高压在首次上电后，一般就不下电了。

说起来比较绕，我做了一个脑图，大家看一下：

特斯拉高压不下电设计（来源：左成钢）

从这里就能看出来，一项功能的实现需要整个系统设计进行配合。这里还仅仅是高压部分的，就涉及到了预充方案、BMS、DC-DC等模块及策略的全新设计；实际上，低压电源分配及控制方面特斯拉也有相应的设计来支撑。

所以说，如果不站在整车系统角度对一个功能的实现进行深入分析，步子迈得太大，一上来就搞很多新功能，做很多集成设计，就会牵一发而动全身，改了A就会导致B有问题，动了B才发现C又不行了。制约因素很多，改起来就很困难，周期很长，涉及面很广，风险就会很大，成本也很高。

上万辆ID.3停在大众工厂等待升级的画面还历历在目，甚至连特斯拉也要花好几年来升级老款车型，因此，传统OEM不得不谨慎，沿用设计就成了不得不用的“最好选择”。

二. 成本角度

从传统车辆设计角度来看，成本是第一位的，智能电气架构大家都知道很好，但是OEM一看成本，项目肯定就黄了，连和你往下讨论的冲动都没有了。

笔者曾针对商用车电气架构和几大OEM进行过成本分析，整车电气零部件部分（不包含线束），升级到智能电气架构后，成本至少翻一番，即使对成本没那么敏感的商用车，这也是绝对不可接受的，对成本极敏感的乘用车，就更不用说了。

下面这张图片我们在前面的文章中分享过，我再贴出来大家看下，对于12V系统，半导体方案是比目前的30A继电器要贵的，更不用说在配电盒中占比最大的保险丝，整车全部采用半导体方案后，成本增加是非常大的，特别是大电流回路。

下面我们大概列了一下各种方案的成本对比，大家可以感受一下。

HSD/继电器电流-成本与替代速度（来源：英飞凌）

12V系统方案成本对比（来源：左成钢）

车辆保险丝及继电器数量对比（来源：左成钢）

举例来讲，对于一个10A回路，采用保险丝是一毛钱，芯片就要七八块钱。但是芯片成本随电流等级增加并不是线性的，比如30A的保险丝还是一毛钱，芯片就得二十几块钱了。电流再大，就没有HSD了，只能用MOS方案。整车那么多保险丝，尤其对于一级配电盒，大电流特别多，智能配电盒成本对比简直就不忍直视，你要是Tier 1都不好意思和OEM提成本。

那怎么办？

智能电气架构作为一种颠覆式的技术创新，在其带来创新价值的同时，也带来了成本的大幅增加，技术要落地，要应用，就需要有人为创新的成本买单，但OEM又不想直接大幅增加成本，这会直接影响利润，对靠卖车赚钱的传统OEM来说，这是不能接受的。

一般来说，如果技术带来的成本增加在20%～30%之间，这个技术就比较容易落地，而对于智能电气架构，就需要从系统层面来考虑线束的成本降低、研发的成本降低等，但整个系统成本很难估算，你告诉OEM是降低的，即使OEM认可，具体也不好算，这就导致成本这一关很难过，OEM的领导很难拍板说上这个技术。

半导体方案的系统成本是降低的（来源：Philippe Dupuy）

NXP的Philippe Dupuy认为OEM是了解半导体解决方案的价值的，同时也是车辆电气化的主要推动者，并且经过计算，系统级及整车级的成本是节省的。但同时他也承认，时至今日，半导体解决方案并未获得显著进展。

何帆老师说过，你不可能在同一时间，同一场合，解决所以的问题，你要改变约束条件，换一种思路去解决。这就是我们经常说的，不能头痛医头，脚痛医脚，而是说，治头痛最好的办法，很可能是打一盆热水来泡脚。对智能电气架构而言，成本的增加带来的问题是一样的，我们需要去找到破局点。

“硬件预埋+软件付费”这种创新模式便是智能电气架构落地的一个破局点。前文我们分析过特斯拉引领了“硬件预埋+软件付费”的创新模式，把硬件成本作为价值预埋的一部分，硬件的成本后期可以通过软件付费模式进行回收了。

传统的车辆设计，需求在一开始就是被明确定义了的，整车在生命周期内是不更新的，所以可以采用高度定制化的低成本硬件，够用就行，不需要强大。但如果硬件不够强大，软硬件就很难解耦，软硬件无法分离，就无法应对新的需求的变化，硬件无法被软件重新定义，因而也很难实现“硬件预埋+软件付费”。

如果没有软件付费这种模式，OEM靠卖车是不可能有这种硬件预埋的创新做法的，甚至连想法都不会有。因为虽然创新产生了新的价值，但是这种价值当前并未体现在消费端，或者体现得不直接，那么就没有人愿意为创新的成本买单，创新的步伐就会被拉慢下来。

在上一篇文章中我们也讲过，智能电气架构的建设，可以与目前OEM软件能力建设的内在需求相呼应，同时还可以提升OEM的品牌溢价，延伸价值链条，也为OEM从车辆生产商到服务商的转变提供了可能。

在这里想到何帆老师举的另外一个例子，比如非洲国家债务问题，西方国家的思路是，降低利率，或者减免一部分。而中国人可能会说，咱们讨论一下修路的问题吧。我们从小就知道，要想富，先修路。修了路，经济增长了，债务问题不就解决了吗。西方人考虑的是如何直接解决问题，而中国人考虑的是迂回解决，因为直接根本就解决不了嘛！

所以，基于目前阶段，针对智能电气架构的成本问题，我们惟一的办法可能只有迂回，而在未来，智能电气架构将作为区域架构的一部分，是支撑未来新能源卡车及高阶无人驾驶技术的基础设施。

三. 认知角度

除了成本，另一个阻碍新技术或新事物发展的，应该就是人们的认知了吧。就像最初手机集成了分辨率只有30万像素的拍照功能时，谁也不认为这玩意儿有啥真正的价值，拍照时该用相机还是用相机。后来的事情大家都知道了，手机拍照的价值慢慢得到了认可，消费者也愿意为一亿像素的镜头付费了，甚至生产商还能以此为卖点进行宣传了，这个放到过去你敢信？

01成本模式认知

对现在以卖车为老本行的OEM来说，车辆售价必须按配置进行区分，因为材料成本就不一样。消费者想要更多的功能，买车时就得把钱给到位，如果买车的时候没有钱，这个配置没有买，后来想加装，基本上加不上的。

比如动力底盘部分，你买了1.5T的，买完了觉着动力不行，你和4S店说想换2.0T的，这就离谱了，你不可能换个发动机啊，但电动车就可以在硬件有裕量的基础上，通过软件来实现部分的动力提升。

另外就是对产量和成本的认知，在特斯拉最初研究电动汽车时，电池成本大概600美元每千瓦时，而马斯克通过第一性原理分析后认为未来可以降到80美元，后来的趋势大家也都看到了，电池成本随着电动车产量的上升，的确是不断降低的，据估计到2029年，锂离子电池的价格可以降到每千瓦时60美元左右。

到这里就不得不提一个在汽车领域里预测价格走势非常准确的定律——莱特定律，即产量每累计增加一倍，成本价格就会下降15％，而且会持续降低，你再翻一倍又降15%。汽车行业从1900年就遵循这一规律。

基于莱特定律进行分析，一种新产品或技术，在产量翻四番后，成本即可下降到原来的一半。但如果不具备这一认知，就会面对高成本的时候“知难而退”。

基于莱特定律的成本走势（来源：左成钢）

前文我们专门分析过智能电气架构对成本的影响，包括线束设计、电气设计、EMC、车辆运营维护。

举个例子，比如利用能量管理算法就可以实现智能节能节油，博世研究表明，发电机输出100W电功率，相当于100km油耗0.17L，在24V系统也就3.7A电流，比一个70W大灯灯泡多一点。所以电能管理策略是可以提高整车电气系统的经济性的。

来源：BOSCH汽车电气与电子第338页

然而，很多决策者都过于关注直接成本，却对间接成本关注不多。所以，对成本模式的认知，也会阻碍很多技术的推广和应用。