智能汽車電子電氣架構(gòu)技術(shù)研究

中圖分類號：U463.6 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）06-0032-07

Research on Intelligent Automotive Electronics and Electrical Architecture Technology

Wu Huixiao

（Technology Center of Great Wall Motor Co.，Ltd.，Baoding O71ooo，China）

【Abstract】The rapid development of automotive electrification，intellgence and networking has led toa sharp increaseinthecomplexityofon-board electronicand electrical systems.Thisarticleanalyzes theevolution processof automotive electronicand electrical architecture technology，andcombines theactual demand changes of intelligent vehicleapplicationscenarios todesignasetofmulti-compatibilityintellgentautomotiveelectronicandelectrical architecturewithcentral computingandregional control.Byintegratinganddeployingthevehicle-cloud integrated computing platform，equippedwitha high-performance HPC hardwareplatform，implementingnetwork security， functionalsafetyandreliabilitydesign，andbuildinga48Vinteligentpowerdistributionnetwork，thereal-time problemsofdata storageandcomputing，aswell as the balance between high computing powerrequirementsand high energyconsumption limitationsfacedbyintellgentconnectedvehiclesareeffectivelysolved.Andkeychallngessuchas thecybersecurityrisksofconnectedvehicles.Finall，thearticleconductsapreliminarydiscussionandoutlookonthe development trendsoffuture cockpit and driving integration，network topology evolution，and intelligent vehicles，etc.

【Key words】electronic and electrical architecture；high-performance HPC；48V intellgent power distribution; cybersecurity；vehicle-mountedcommunication

0 引言

增大。

近年來，汽車智能化、聯(lián)網(wǎng)化和電動化浪潮來襲。在人工智能技術(shù)的推動下，汽車技術(shù)與信息和通信技術(shù)逐漸趨同。大量新技術(shù)應(yīng)用于汽車，使得智能駕駛、多模態(tài)交互、智能導(dǎo)航等新型應(yīng)用成為現(xiàn)實。

汽車作為移動終端，承載著辦公、娛樂、情感等諸多功能。隨著交互、生態(tài)、服務(wù)化需求的變化，原本分布式的ECU更多被集成到整車上，電子部件數(shù)量持續(xù)增長，相互之間的通信關(guān)系愈發(fā)復(fù)雜。不同系統(tǒng)之間不僅需要相互協(xié)同配合，還需交換大量數(shù)據(jù)。與此同時，車云兩端大數(shù)據(jù)的應(yīng)用以及智能化AI上車等趨勢，既是汽車電子電氣架構(gòu)發(fā)展的源動力，也是其目標(biāo)指引。在這種形勢下，汽車行業(yè)競爭愈發(fā)激烈，車輛研發(fā)周期縮短，成本控制壓力

因此，依據(jù)行業(yè)現(xiàn)狀，設(shè)計合理的電子電氣架構(gòu)，以滿足產(chǎn)品在功能、性能、成本和上市時間等多方面的要求，成為汽車行業(yè)面臨的最為迫切的任務(wù)。E/E架構(gòu)發(fā)展的源動力和目標(biāo)指引如圖1所示。

1電子電氣架構(gòu)演進

電子電氣架構(gòu)的演進與半導(dǎo)體、通信技術(shù)的突破緊密相連。半導(dǎo)體工藝從微米級向納米級不斷演進，單芯片集成度呈指數(shù)級提升，這使得ECU從分布式向域控制器、中央計算平臺的躍遷成為可能。例如， 5nm 制程的SoC芯片可整合傳統(tǒng)數(shù)十個ECU的功能，算力密度的提升帶動架構(gòu)向集中式發(fā)展。同時，車載通信帶寬從CAN總線的 500kb/s 躍升至車載以太網(wǎng)的 1000Mb/s ，TSN時間敏感網(wǎng)絡(luò)和5G-V2X技術(shù)實現(xiàn)了毫秒級時延，有力支撐了域間數(shù)據(jù)實時交互的需求。半導(dǎo)體技術(shù)與高速通信協(xié)議的協(xié)同創(chuàng)新，推動電子電氣架構(gòu)向“中央計算 + 區(qū)域控制”的架構(gòu)轉(zhuǎn)型，并朝著車云一體、軟硬解耦的方向發(fā)展，為智能汽車領(lǐng)域的系統(tǒng)重構(gòu)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

隨著汽車網(wǎng)聯(lián)化的發(fā)展，云端數(shù)據(jù)應(yīng)用日益廣泛，其發(fā)展歷程可概括為以下階段：始于2000年初的車載信息娛樂系統(tǒng)和基礎(chǔ)遠程服務(wù)（如OnStar），依托2G/3G網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)車輛與云端的初步連接；隨后在2010年，隨著4G的普及及云計算技術(shù)的發(fā)展，衍生出預(yù)測性維護、車隊管理、OTA升級和車聯(lián)網(wǎng)平臺等實時數(shù)據(jù)應(yīng)用；近年來，則深度融合AI、V2X和邊緣計算，推動自動駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)字孿生及個性化服務(wù)（如語音助手、用戶偏好同步），并逐步向5G驅(qū)動的云-邊協(xié)同、按需訂閱模式和合規(guī)化數(shù)據(jù)生態(tài)演進。未來，6G技術(shù)、隱私保護強化及跨廠商標(biāo)準(zhǔn)化將成為關(guān)鍵方向，進一步推動“軟件定義汽車”的服務(wù)化轉(zhuǎn)型。

在車端方面，當(dāng)前行業(yè)E/E架構(gòu)設(shè)計方案，基本符合博世定義的分布式- 域集中-中央集中電子電氣架構(gòu)技術(shù)演進路線大方向，博世公司電子電氣架構(gòu)演進路線圖如圖2所示。同時，市場上汽車電子電氣架構(gòu)三代同堂的現(xiàn)象將長期存在。但有2個發(fā)展特點略有不同。

1）智能化的發(fā)展并沒有出現(xiàn)1個中央計算機取代所有域控制，或是功能云端化處理的情況。相反，多個域控制器都在向車載計算機規(guī)模升級，車端處理能力快速提升。

2）在域集中架構(gòu)形態(tài)下，跨域融合控制器在應(yīng)用中面臨眾多挑戰(zhàn)。如：艙駕融合方案配置靈活性明顯偏低，發(fā)展前景存疑。

2 問題提出

相較于傳統(tǒng)汽車，智能網(wǎng)聯(lián)汽車新增了更多功能場景和需求，例如OTA升級、手機遠程控車、語音/手勢控車、高等級自動駕駛、AI在車云兩端的應(yīng)用等。因此，在電子電氣架構(gòu)設(shè)計過程中，需要更多地考慮如下方面的挑戰(zhàn)。

1）數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用。首先，網(wǎng)絡(luò)依賴與實時性受限，偏遠地區(qū)信號覆蓋不足及云端反饋延遲（數(shù)十毫秒級）難以滿足自動駕駛等毫秒級決策需求。其次，車端資源受限，傳感器高頻產(chǎn)生的海量原始數(shù)據(jù)（如自動駕駛測試車每小時TB級）因存儲與算力不足，需通過采樣或壓縮簡化處理，導(dǎo)致精度下降且復(fù)雜算法難以直接部署。再者，云端成本高昂，單車日均數(shù)十至數(shù)百GB數(shù)據(jù)使存儲和實時分析費用劇增（如PB級數(shù)據(jù)的云服務(wù)成本），同時GDPR等隱私法規(guī)要求加劇了合規(guī)壓力，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險（如車內(nèi)影像、位置軌跡）與跨區(qū)域數(shù)據(jù)管理難題進一步放大風(fēng)險。

2）網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險。汽車網(wǎng)聯(lián)化（圖3）的快速發(fā)展，將汽車從信息孤島轉(zhuǎn)變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)中的1個節(jié)點，面臨來自網(wǎng)絡(luò)的攻擊。而汽車的智能化和共享化的逐步深入和開放，使得一旦發(fā)生網(wǎng)絡(luò)攻擊，可能導(dǎo)致的后果將愈發(fā)嚴(yán)重。從車云一體化及向駕乘人員開放的后裝設(shè)備、移動設(shè)備和可穿戴設(shè)備都與車輛建立通信鏈路，成為可被惡意攻擊者利用的攻擊途徑。同時，反向由車向云及后裝設(shè)備等也是潛在的攻擊途徑。

3）車載通信性能提升。隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的不斷演進，尤其是在智能駕駛、智能座艙、AI邊緣計算與SOA等領(lǐng)域，車內(nèi)網(wǎng)絡(luò)總線的交互數(shù)據(jù)需求呈現(xiàn)顯著增長。音視頻、大型文件、控制指令等各類信息均需通過網(wǎng)絡(luò)總線高效傳輸。這對車內(nèi)網(wǎng)絡(luò)總線的通信能力提出更高要求，不僅需提升數(shù)據(jù)傳輸速率，更要確保關(guān)鍵信息實時性和通信系統(tǒng)的可靠性。

4）功能安全及可靠性。針對L3及以上自動等級駕駛功能，以及線控底盤技術(shù)（比如線控制動/線控轉(zhuǎn)向），基于可用性的安全需求，需保證整車出現(xiàn)任意的EE單點故障后，架構(gòu)仍具備一定能力支持自動駕駛/線控底盤執(zhí)行MRC，確保整車安全可靠運行。

5）能耗與節(jié)電。伴隨著整車智能化普及、AI算力提升、線控底盤上車等新技術(shù)推廣應(yīng)用，整車用電量呈爆發(fā)式增長，當(dāng)前政策和電流消耗已達250A，12V配電系統(tǒng)已不堪重負(fù)。

3解決方案

根據(jù)以上智能化、AI、數(shù)據(jù)需求，汽車EE架構(gòu)發(fā)展趨勢正朝著中央 + 區(qū)域架構(gòu)方向演變，這一架構(gòu)結(jié)合了集中式與分布式架構(gòu)的優(yōu)點，以提升汽車電子系統(tǒng)的效率和靈活性。在中央架構(gòu)下，核心功能和數(shù)據(jù)通信由中央計算平臺統(tǒng)一處理，區(qū)域控制器整合整車分布式控制器，按區(qū)域就近驅(qū)動采集IO，從而實現(xiàn)線束優(yōu)化和更高效的數(shù)據(jù)管理共享。汽車架構(gòu)簡圖如圖4所示。

3.1數(shù)據(jù)采集與處理的架構(gòu)設(shè)計

就當(dāng)前情況而言，整車數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)應(yīng)用主要從以下3個階段進行數(shù)據(jù)架構(gòu)迭代。

1）云端集中化。核心特點為車端數(shù)據(jù)上云，云端提供核心計算與服務(wù)。通過CAN總線和以太網(wǎng)采集車輛運行數(shù)據(jù)，利用TCP/IP等協(xié)議實時上傳至云端。在云端，數(shù)據(jù)經(jīng)Kafka等工具構(gòu)建流式處理鏈路，實現(xiàn)故障報警、手機APP狀態(tài)顯示等實時分析，同時通過批處理分析駕駛行為、能耗模式等長期數(shù)據(jù)?；谠贫瞬渴鸬臋C器學(xué)習(xí)模型（如高壓電池健康預(yù)測、能耗優(yōu)化算法），支持遠程控制功能（如鎖車、空調(diào)預(yù)啟動）。安全方面，采用TLS加密傳輸及雙向認(rèn)證（車端證書驗證與云端鑒權(quán)），確保符合網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)隱私規(guī)范（如GDPR、《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定》）。

2）車端邊緣化。核心特點為車端成為數(shù)據(jù)與計算節(jié)點，實現(xiàn)“云-邊-端”協(xié)同。車端整合多總線信號并全量存儲原始數(shù)據(jù)，采用低功耗、高壓縮方案構(gòu)建“數(shù)據(jù)黑匣子”，支持事后事故分析或召回溯源。部署輕量化邊緣計算引擎，在車端智能篩選關(guān)鍵數(shù)據(jù)（如碰撞前10s的完整原始數(shù)據(jù)），結(jié)合高壓縮技術(shù)降低上云傳輸成本，并基于業(yè)務(wù)需求靈活配置數(shù)據(jù)傳輸模式（全量實時上云、事件觸發(fā)傳輸或本地緩存）。通過算力與存儲向車端下沉，顯著減少云端存算壓力與傳輸帶寬消耗，同時將時延壓縮至毫秒級，滿足本地實時決策需求（如緊急制動預(yù)判）。

3）端側(cè)智能化。核心特點為車端部署大模型，形成自主學(xué)習(xí)與服務(wù)化控制能力。依托異構(gòu)計算架構(gòu)（ CPU+GPU+NPU ）和液冷散熱技術(shù)，車端實現(xiàn)實時推理（延遲 lt;50ms ），支持超參數(shù)量（ gt;10 億）的大模型（如Transformer架構(gòu)）運行。通過持續(xù)學(xué)習(xí)用戶個性化數(shù)據(jù)（如駕駛偏好、交互習(xí)慣、環(huán)境適應(yīng)需求），模型動態(tài)優(yōu)化服務(wù)（如雨天制動距離調(diào)整）。車端與云端通過一體化技術(shù)同步：云端定期將更新的大模型知識遷移至車端輕量化模型，結(jié)合路側(cè)單元和云端超算中心形成混合智能決策系統(tǒng)（如暴雨場景的路徑規(guī)劃）。軟件故障日志數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計，結(jié)合故障碼共同實現(xiàn)整車各部件及應(yīng)用的故障監(jiān)控及實時分析。數(shù)據(jù)在車端本地處理，避免明文外傳以符合《智能汽車數(shù)據(jù)安全指南》要求。最終實現(xiàn)車輛在封閉園區(qū)等場景下的自主決策能力，并從“功能預(yù)設(shè)”轉(zhuǎn)向“按需進化”，基于用戶畫像提供個性化服務(wù)。

3.2 網(wǎng)絡(luò)安全

整車網(wǎng)絡(luò)安全采取縱深防御策略，秉承“進不來，看不懂，控不了，拿不到，走不脫，可恢復(fù)”的思想，從整車E/E架構(gòu)層面進行設(shè)計（圖5）。整車縱深防御可劃分為4個層級。

第1層為車外安全防護，采用身份認(rèn)證、權(quán)限控制、完整性保護機制保護車端外部設(shè)備或云平臺的訪問安全。應(yīng)用身份認(rèn)證措施，對期望與車輛建立通信鏈路的外部單位進行身份真實性驗證，只有通過認(rèn)證的可信單位才能建立和車輛的通信鏈路，如TLSv1.2協(xié)議、賬號密碼機制、TOKEN機制、UDS29服務(wù)。車輛需對外部設(shè)備的權(quán)限進行控制，滿足功能實現(xiàn)最小必要權(quán)限為準(zhǔn)，避免超范圍授權(quán)，如UDS27服務(wù)、挑戰(zhàn)應(yīng)答機制、TOKEN機制。各外部單元本身的安全也需要被關(guān)注，若外部單元本身存在可被利用的安全漏洞，則可能導(dǎo)致作為跳板發(fā)起對車輛的攻擊。

第2層是針對車內(nèi)帶有外部接口的控制器加強自身安全防護，例如權(quán)限控制、內(nèi)外網(wǎng)硬件隔離、安全存儲、安全刷寫等。

第3層是針對車內(nèi)總線進行安全通信保護，對關(guān)鍵信息進行完整性和防重放機制保護。

第4層是對車內(nèi)關(guān)鍵零部件，采用安全刷寫、訪問控制等手段進行防護。

3.3車載通信系統(tǒng)設(shè)計

引人以太網(wǎng)通信技術(shù)，以應(yīng)對車載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對

高帶寬的迫切需求，同時輔以TSN技術(shù)，確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡蜁r延和高可靠。

3.3.1 以太網(wǎng)通信技術(shù)

傳統(tǒng)車載網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，如CAN和LIN，雖然在控制和通信方面發(fā)揮了重要作用，但在處理高帶寬數(shù)據(jù)時顯得力不從心。因此，為了應(yīng)對當(dāng)前智能網(wǎng)聯(lián)汽車迫切的高帶寬需求，引入以太網(wǎng)通信技術(shù)到車載網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中成為必然的選擇。車載以太網(wǎng)通信技術(shù)具有如下特點。

1）高速率。相比傳統(tǒng)CAN總線 500kb/s～2Mb/s 的傳輸速率，車載以太網(wǎng)技術(shù)支持 100Mb/s～1Gb/s 速率甚至更高，且為全雙工通信，能夠支撐車內(nèi)各類音視頻數(shù)據(jù)流、高清圖片以及大容量文件的傳輸。

2）可擴展。車載以太網(wǎng)可兼容現(xiàn)有IT行業(yè)以太網(wǎng)的上層協(xié)議，支持完整TCP/IP協(xié)議簇，從而消除了車云、車輛和外部設(shè)備之間的協(xié)議壁壘，具備更強的靈活性和擴展性。

3）兼容性。相較于傳統(tǒng)以太網(wǎng)，車載以太網(wǎng)技術(shù)針對汽車環(huán)境進行了適應(yīng)與優(yōu)化，提升了電磁兼容性（EMC）表現(xiàn)，并大幅減少了線纜的使用數(shù)量（減重），從而完美契合車載應(yīng)用。例如，100Mb/s車載以太網(wǎng)采用2根非屏蔽線即可實現(xiàn)全雙工傳輸，而傳統(tǒng)以太網(wǎng)則需使用4根屏蔽線。

3.3.2 TSN技術(shù)

TSN（時間敏感網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)依托于車載以太網(wǎng)系統(tǒng)進行部署，該技術(shù)能夠保證以太網(wǎng)通信系統(tǒng)中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)流（如基于SOA的車控指令）能夠被低延時、高可靠傳輸。

TSN技術(shù)包含多個協(xié)議，每個協(xié)議具備不同的功能和效果，可作用于不同的場景。典型的TSN協(xié)議及功能如表1所示，在系統(tǒng)設(shè)計過程中，需根據(jù)網(wǎng)絡(luò)特性和數(shù)據(jù)流需求選擇不同的協(xié)議進行搭配和部署。

1）低延時設(shè)計?；贗EEE802.1Qav/Qbv協(xié)議的數(shù)據(jù)流整形如圖6所示。利用“IEEE 802.1AS+ IEEE802.1Qav+IEEE802.1Qbv”的協(xié)議組合，構(gòu)建基于信用和門控的數(shù)據(jù)流整形算法，減少關(guān)鍵數(shù)據(jù)流的排隊時間，同時平衡Burst數(shù)據(jù)流的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，可在保證各類功能體驗的前提下，實現(xiàn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)流的低延時傳輸。

2）高可靠設(shè)計?；贗EEE802.1CB協(xié)議的環(huán)形組網(wǎng)如圖7所示。利用IEEE802.1CB協(xié)議，使關(guān)鍵數(shù)據(jù)流在多條鏈路中冗余傳輸，形成環(huán)形組網(wǎng)架構(gòu)，當(dāng)某條鏈路斷開時仍能正常通信，實現(xiàn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)流的高可靠傳輸。

3.4功能安全及可靠性

針對L3及以上自動等級駕駛功能，以及線控底盤技術(shù)（比如線控制動/線控轉(zhuǎn)向），基于可用性的安全需求，功能安全從架構(gòu)層面，采用故障避免、故障隔離和故障容忍策略，通過冗余技術(shù)保證整車出現(xiàn)任意的EE單點故障后，架構(gòu)仍具備一定能力支持自動駕駛/線控底盤執(zhí)行MRC，確保整車運行的安全。冗余設(shè)計覆蓋供電冗余、通信冗余、傳感器冗余、控制冗余和執(zhí)行冗余，具體架構(gòu)形態(tài)如下所述。

1）供電冗余。采用雙電源 + 隔離器 + 智能配電的供電架構(gòu)方案，實現(xiàn)獨立的雙回路供電。

2）通信冗余。采用獨立、冗余的通信鏈路，確保傳感器、控制器和執(zhí)行器之間的通信回路備份。同步通過增加數(shù)據(jù)冗余校驗位，比如通信E2E保護算法，確保數(shù)據(jù)傳輸完整性。

3）傳感冗余。比如針對L3及以上自動駕駛環(huán)境態(tài)勢感知方面，采用毫米波雷達技術(shù) + 激光雷達技術(shù) + 視覺技術(shù)，實現(xiàn)多源異構(gòu)傳感器融合，實現(xiàn)任一傳感器故障，依靠剩余的感知能力，可實現(xiàn)安全停車。

4）控制冗余。采用2個獨立的控制器/雙控制芯片，實現(xiàn)算法獨立、硬件獨立和軟件獨立。

5）執(zhí)行器冗余。采用2個獨立的執(zhí)行器，確保任一路執(zhí)行器都可獨立執(zhí)行MRC。

一種典型冗余架構(gòu)示意如圖8所示。圖中黑色和紅色箭頭指示分別代表互為冗余的能量流或通信路徑，不代表實際拓?fù)溥B接關(guān)系。

3.5 48V智能配電網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

低壓配電升級至 48V ，在負(fù)載功率不變的情況下，工作電流降低至原來的1/4，低壓損耗理論上可降低至原來的1/16；這不僅能有效減小低壓配電線束直徑，降低整車質(zhì)量，還能夠承載更大功率的低壓電器負(fù)載。

整車切換48V后，需采用全智能配電技術(shù)。當(dāng)前12V主流的物理熔斷絲不再適用，需全部切換為電源芯片，用以控制回路通斷并保護回路線纜，使整車配電更安全?；诖?，優(yōu)化低壓配電架構(gòu)，將電池和DC/DC設(shè)計在主配電回路兩端，配電域控串入主配電回路上，并在配電域控內(nèi)部集成隔離電路，從不同的域控取電，可形成冗余配電，滿足高階智駕和線控底盤等負(fù)載的安全配電需求。串行配電架構(gòu)如圖9所示。

目前，車規(guī)級芯片技術(shù)日益成熟，各大芯片廠均在積極研發(fā)布局，但產(chǎn)業(yè)鏈尚未完全激活，導(dǎo)致整車切換48V配電成本有所上升。然而，整車升級48V配電是汽車行業(yè)的發(fā)展趨勢。從長遠來看，待48V產(chǎn)業(yè)鏈成熟后，整車的成本和質(zhì)量有望實現(xiàn)雙降。因此，現(xiàn)在需要跟進48V技術(shù)，并提前開展預(yù)研工作，為48V上車做好前期準(zhǔn)備。

4智能汽車電子電氣架構(gòu)未來發(fā)展方向

中央計算平臺將演變?yōu)檐囕d“超級計算機”，整合車上大部分以上算力并支持OTA持續(xù)升級；將AI加速單元與功能安全核同時封裝于同一芯片；MCU則專注于區(qū)域化執(zhí)行，通過低功耗設(shè)計與ASIL-D功能安全認(rèn)證保障關(guān)鍵控制鏈路的可靠性。在通信層面，時間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）與5G-V2X將進一步融合，支撐車云協(xié)同與邊緣計算。未來的挑戰(zhàn)在于平衡算力集中化與實時性需求，同時解決多供應(yīng)商協(xié)議兼容性難題，推動行業(yè)向標(biāo)準(zhǔn)化、平臺化加速發(fā)展。

4.1中央計算發(fā)展的特點

4.1.1 中央算力的集成化演進

隨著硬件處理能力不斷提升，尤其是CPU算力和AI算力的增強，艙駕融合會按照以下3個階段逐步實現(xiàn)。第1階段為One-Box控制器級融合，如圖10a所示，將原本相互獨立的智駕域和座艙域控制器（2個“盒子”）集成到一個物理單元當(dāng)中，但內(nèi)部依然保留多塊電路板和多顆芯片，此階段屬于初步集成。第2階段為OneBoard板級融合，如圖10b所示，把原來智能座艙和智能駕駛的MCU與SoC集成到同一塊PCB上。采用PCIe和以太網(wǎng)RGMII等高速接口，極大地擴展了通信通道的帶寬，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。第3階段為OneChip芯片級融合，如圖10c所示，將原來分別歸屬于智能座艙SoC和智能駕駛SoC的功能整合到單一SoC上。隨著芯片技術(shù)的持續(xù)進步，SoC的CPU數(shù)量、DDR帶寬、外設(shè)接口數(shù)量以及AI算力不斷提升，OneChip芯片需要處理智能駕駛和智能座艙領(lǐng)域的所有數(shù)據(jù)與運算。

OneChip方案是汽車智能化深度集成的關(guān)鍵路徑。盡管面臨技術(shù)復(fù)雜性與成本方面的挑戰(zhàn)，但其在性能與效率上具備的優(yōu)勢將推動行業(yè)朝著中央計算架構(gòu)快速演進。未來，隨著芯片工藝升級（如3nm/2nm ）以及Chiplet技術(shù)的成熟，OneChip或許會成為智能汽車的標(biāo)準(zhǔn)配置。艙駕融合既可以采用傳統(tǒng)的單片式SoC，也能夠基于Chiplet技術(shù)的SoC。這種技術(shù)將分別為智能座艙和智能駕駛設(shè)計的Die連接后封裝為一顆SoC。Chiplet技術(shù)也是汽車行業(yè)需要重點關(guān)注的技術(shù)發(fā)展方向。

4.1.2 AI算力的增長及其廣泛應(yīng)用

隨著AI的迅猛發(fā)展，算法從RNN/CNN向Trans-former架構(gòu)重構(gòu)，實現(xiàn)了并行計算與跨模態(tài)生成的突破，進而朝著Diffusion+AR協(xié)同進化的方向發(fā)展。大模型則從億級參數(shù)單模態(tài)（如BERT）向萬億級多模態(tài)（如GPT-4）爆發(fā)式增長，通過MoE架構(gòu)與行業(yè)精調(diào)，推動AI從感知理解階段邁向自主創(chuàng)造階段。這種“大模型 + 算法矩陣”的協(xié)同創(chuàng)新模式，正在重塑金融、制造、醫(yī)療、教育等行業(yè)的智能基礎(chǔ)設(shè)施。

AI在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用正沿著“交互智能一決策智能一系統(tǒng)智能”的路徑不斷深入發(fā)展。從基礎(chǔ)的語音控制（如車窗開關(guān)指令識別）到具備場景理解能力的智能語音助手，再到融合情緒識別的認(rèn)知型AI，交互維度已經(jīng)從單模態(tài)擴展至視覺、觸覺、生物信號的六維融合。在決策層面，智駕系統(tǒng)歷經(jīng)規(guī)則驅(qū)動（MobileyeEyeQ4）、數(shù)據(jù)驅(qū)動（特斯拉 BEV+ Transformer模型）向世界模型驅(qū)動（Waymo知識圖譜）的演進，使得復(fù)雜路口通過率從 82% 大幅提升至 97% 。系統(tǒng)級AI更是滲透到三電管理領(lǐng)域，例如寧德時代AI拆解系統(tǒng)實現(xiàn)電池材料 99.3% 的回收純度，充分彰顯出AI正在重構(gòu)汽車研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)的全價值鏈。

汽車不僅擁有高價值的軟硬件系統(tǒng)，還與用戶存在密切聯(lián)系，這使其成為理想的AI載體。長城汽車將AI產(chǎn)品定位為“新的智能體（AIAgent）”，致力于推動智能駕駛與智能座艙的深度融合。隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，智能駕駛和智慧空間的AI范式日益趨同。因此，長城汽車提出了關(guān)于AI發(fā)展的新思路，即空間語言智能體大模型（Agentof Spaceamp;Language，ASL）。ASL建立在空間智能的基礎(chǔ)之上，采用人類自然語言作為附加輸入和輸出。配備ASL的汽車，基于多維數(shù)據(jù)，能夠更加以人為本，為每一趟旅途量身定制方案。這將開啟智能進化的全新階段。在ASL階段，基于空間智能，將智駕、智能座艙乃至整個底盤的多維數(shù)據(jù)融合在一起，車輛能夠?qū)崿F(xiàn)全方位、立體化的信息處理和智能決策，真正獨立地依據(jù)目的地特點、乘客的需求和偏好，以及沿途的交通和環(huán)境信息，打造獨一無二的出行體驗，讓智能汽車成為一輛真正的AI智能體。

4.2 光通信技術(shù)

隨著汽車智能化與電動化進程的加速，以及集中式電子電氣架構(gòu)的部署，未來車載通信網(wǎng)絡(luò)仍將面臨數(shù)據(jù)傳輸帶寬、電磁兼容性以及輕量化設(shè)計等多重挑戰(zhàn)。銅纜在高頻信號傳輸時容易受到電磁干擾，導(dǎo)致系統(tǒng)穩(wěn)定性下降，而且高通信速率會使銅纜直徑增大，這與電動車輛續(xù)航優(yōu)化的目標(biāo)之間的矛盾愈發(fā)突出。

當(dāng)速率達到 10Gb/s 以上時，基于銅纜的車載以太網(wǎng)傳輸瓶頸將逐漸顯現(xiàn)，參考現(xiàn)在民用和工業(yè)領(lǐng)域，高帶寬以太網(wǎng)呈現(xiàn)“光進銅退”的趨勢。光通信相比銅纜通信優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下3方面。

1）EMC。光通信通過光纖傳輸光信號而非電流，天然具備對電磁場干擾的免疫能力。這一特性使其在高壓設(shè)備、高開關(guān)頻率等復(fù)雜電磁環(huán)境中仍能保持穩(wěn)定的信號傳輸，避免了銅線網(wǎng)絡(luò)中常見的串?dāng)_問題。

2）質(zhì)量。在速率達到 10Gb/s 以上時，光纜質(zhì)量僅為銅纜的1/20，能夠顯著降低整車線束質(zhì)量。

3）速率。由于解決了EMC和串?dāng)_等問題，車載光通信很容易就能達到 10Gb/s ，未來將出現(xiàn) 50Gb/s 的車載光通信系統(tǒng)，而銅纜目前上限被限制到 10Gb/s 以內(nèi)，未來很難實現(xiàn)速率的進一步提升。車載高速網(wǎng)絡(luò)技術(shù)演進如圖11所示。

隨著IEEE802.3.cz等車載光通信標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布，車載光通信已經(jīng)逐步走向成熟，未來將成為構(gòu)建整車電子電氣架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)之一。

技術(shù)，即利用智能駕駛前視攝像頭實時監(jiān)控路面狀況，在通過起伏路面時，自動調(diào)整車輛懸架的高度和硬度，降低因路面起伏導(dǎo)致的顛簸感。車輛還可以根據(jù)前方道路曲率的變化，調(diào)節(jié)懸架的高度和傾斜度，實現(xiàn)更加平穩(wěn)順暢的轉(zhuǎn)彎。

在動力領(lǐng)域，車輛能夠從智能駕駛攝像頭的檢測結(jié)果中提取道路坡度和彎度的變化信息，相應(yīng)地提前調(diào)整車速或者開啟能量回收系統(tǒng)，從而降低車輛的能耗。

以上在底盤領(lǐng)域和動力領(lǐng)域的創(chuàng)新，都源于車載前視攝像頭對路面的監(jiān)控和識別，其對應(yīng)的人工智能模型部署在自動駕駛或者中央控制器上，無需增加額外的處理器，即可實現(xiàn)整車智能化。

5結(jié)束語

汽車電子電氣架構(gòu)處于持續(xù)演進之中，需要依據(jù)實際情況，解決開發(fā)過程中遇到的各類問題，設(shè)計出合理的解決方案，不斷提升車輛性能，持續(xù)增加新功能，降低成本，實現(xiàn)技術(shù)的廣泛普及。同時，我們也要緊跟業(yè)界發(fā)展潮流，積極接納新技術(shù)和新變化，運用新技術(shù)升級智能汽車，持續(xù)提升用戶體驗，為用戶提供更安全、更高效、更舒適的智能汽車產(chǎn)品。

4.3 整車智能化

在智能化的大潮下，底盤控制和動力系統(tǒng)也發(fā)生了諸多新變化。在底盤領(lǐng)域，典型的應(yīng)用是魔毯

參考文獻

[1] Bosch.Whitepaper：The next step in E/E architectures[Z].

（編輯凌波）