在數(shù)字化重塑的浪潮下,一場深刻的汽車電子電氣(E/E)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(shí)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?
只有把視野放在在機(jī)器人時(shí)代宏大的敘事背景下,我們才能看到這場智能汽車電子構(gòu)架變革之于時(shí)代的全部意義。看到趨勢并不難,難的是自我革命,誰能更堅(jiān)決地?fù)肀н@一趨勢,誰就能贏得汽車行業(yè)百年巨變的競爭。
以下是本文幾個(gè)關(guān)鍵結(jié)論:
1. 智能汽車將將成為一部移動的超級計(jì)算機(jī)兼數(shù)據(jù)中心,是IT史上最復(fù)雜的單一產(chǎn)品,將誕生新的Wintel。
2. 新的E/E構(gòu)架商業(yè)化落地時(shí)間大約在2025年。
3. 組織變革是OEM在這場技術(shù)革命中面臨的最大挑戰(zhàn)。
4. 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(jià)值。
5. E/E構(gòu)架變革四大趨勢:計(jì)算集中化、軟硬件解耦、平臺標(biāo)準(zhǔn)化以及功能定制化。
6. 新的E/E構(gòu)架將基于中央計(jì)算機(jī)-層-區(qū)的概念構(gòu)建,體現(xiàn)服務(wù)導(dǎo)向構(gòu)架(SOA)的理念。
7. 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)。
8. AI邊緣計(jì)算芯片是技術(shù)制高點(diǎn),需要越過成本、功耗和性能的臨界點(diǎn)。
大趨勢:從分布式走向集中式
今天,E/E構(gòu)架設(shè)計(jì)面臨四大挑戰(zhàn):功能安全、實(shí)時(shí)性、帶寬瓶頸、算力黑洞。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(jì)算機(jī),這其中包括四個(gè)關(guān)鍵趨勢:計(jì)算集中化、軟硬件解耦、平臺標(biāo)準(zhǔn)化以及功能定制化。
圖 1 智能汽車電子電氣構(gòu)架發(fā)展趨勢
1.計(jì)算集中化: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(shí)時(shí)計(jì)算平臺,在這樣一個(gè)大的理念下,將催生真正的汽車大腦:超級中央計(jì)算機(jī)。并與MEC(多接入邊緣計(jì)算)以及云計(jì)算組成協(xié)同式解決方案,避免車端算力需求無限增長。
伴隨著計(jì)算集中化,產(chǎn)生了一個(gè)新的概念:區(qū)控制(zonecontrol),與目前流行的域控制器概念有本質(zhì)不同。拿軍事打個(gè)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(dú)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(jì)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。
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(gè)功能獨(dú)享,例如,一顆前視攝像頭過去可能被AEB/ACC系統(tǒng)獨(dú)占,但現(xiàn)在,任何車載功能都能調(diào)用這顆攝像頭,這意味著一個(gè)獨(dú)立的感知層會出現(xiàn),成為一種公用資源。
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(gè)功能增加獨(dú)立的安全冗余硬件,簡直就是一場成本災(zāi)難,但基于新設(shè)計(jì)構(gòu)架,可以將所有的硬件資源與應(yīng)用打通,將有更多的安全路由選擇,為功能安全以經(jīng)濟(jì)成本實(shí)現(xiàn)開辟一條新的道路。
在供應(yīng)鏈管理方面,因?yàn)槊糠N資源都有很多獨(dú)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,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(gè)電動汽車平臺,覆蓋低端車型、中端和高端車型。主機(jī)廠將打造自己的硬件平臺,并滿足三個(gè)原則:通用性、標(biāo)準(zhǔn)化以及互操作性,它使得智能汽車行業(yè)的協(xié)同進(jìn)化變得更加高效。
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(gè)數(shù)量級,開發(fā)并維護(hù)多個(gè)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MEB平臺,以降低開發(fā)成本。近日,戴姆勒與寶馬宣布合作,共同開發(fā)自動駕駛技術(shù),以降低開發(fā)成本,并建立自動駕駛標(biāo)準(zhǔn)。
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(gè)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,正如我們在PC和手機(jī)行業(yè)看到的那樣。
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(shí)現(xiàn)。在未來,OEM交付的汽車將不是一個(gè)功能固化的產(chǎn)品,而是一個(gè)持續(xù)進(jìn)化的機(jī)器人,Tesla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(diǎn)。
圖 2 未來的智能汽車將有一個(gè)開放的應(yīng)用平臺
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,將引領(lǐng)IT工業(yè)邁入億級代碼+千T級算力的時(shí)代。
圖 3 智能汽車所需要的軟件代碼量遠(yuǎn)超IT史上任何一個(gè)產(chǎn)品
智能化重塑挑戰(zhàn)
對于OEM來說,這是一次徹底的顛覆,將帶來四個(gè)方面的巨大變化:組織、人才、供應(yīng)鏈和核心技術(shù)。
組織變革最具挑戰(zhàn)性,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。
重新定義智能化時(shí)代的核心技術(shù):計(jì)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(jì)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,AI算力差不多要提升一個(gè)數(shù)量級。如果要實(shí)現(xiàn)全自動駕駛,我們需要1000TOPS量級的算力,這已經(jīng)達(dá)到人腦的算力。
這個(gè)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(jì)。脫離算法和工具鏈,單純談芯片的絕對算力是沒有實(shí)際意義的。
當(dāng)前的業(yè)界存在一個(gè)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(gè)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)。
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(shí)代真正呼喚的硬科技。谷歌是這個(gè)理念的實(shí)踐者,TPU的成功已經(jīng)證明了這一點(diǎn),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,2017年發(fā)布的第一代征程芯片已經(jīng)獲得了行業(yè)的廣泛認(rèn)可,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(jì)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(diǎn)。
應(yīng)對措施與行業(yè)實(shí)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以及寶馬等是這場變革的先行者。
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(gè)混合構(gòu)架,把PDC(電源數(shù)據(jù)中心)整合到傳統(tǒng)的車載E/E構(gòu)架中。到2025年,將實(shí)現(xiàn)開放式中央計(jì)算機(jī)的構(gòu)架。
圖 4 安波福的中央計(jì)算構(gòu)架定義
最激進(jìn)的車廠非特斯拉莫屬,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(gè)構(gòu)架僅由三大模塊構(gòu)成。
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(jì)算機(jī)。
圖 56博世的漸進(jìn)式路線
寶馬在E/E構(gòu)架方面的變化清晰地折射出計(jì)算集中化的趨勢。
圖 6 寶馬規(guī)劃的下一代E/E構(gòu)架
結(jié)語
從技術(shù)上總結(jié),中央計(jì)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(jì)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(jì)算機(jī)概念是全新的,但對于PC和手機(jī)行業(yè),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(shí)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(gè)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(jì)算行業(yè)從手機(jī)的TOPS時(shí)代走向POPS(1000TOPS)時(shí)代,在這一過程中,他們有先天的基因優(yōu)勢。
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(gè)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(shí)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(shí)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(shí)代,手機(jī)行業(yè)引領(lǐng)了整個(gè)移動設(shè)備時(shí)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(jià)值。
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機(jī)器人
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原文標(biāo)題:向超級中央計(jì)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
文章出處:【微信號:zuosiqiche,微信公眾號:佐思汽車研究】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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