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“中枢神经”,智能汽车革命的“第三极”?

  

IT时报记者王昕
  2023上海车展上,新车之间的博弈进入白热化,市场则“红海化”,无限堆叠的算力、不断冲击极限的续航里程都挑战着车厂和行业的最上限。
  如何在同质化竞争中脱颖而出?新能源智能汽车领域会出现下一个“苹果”吗?汽车智能化的弯道超车机遇在哪里?
  如果说,算力是汽车的大脑,动力是四肢,智能座舱是躯体,那么有没有一个中枢神经系统可以将所有这些能力串联起来?这个汽车内部的数据交互中心会是又一个竞争关键点吗?
集中计算式架构车型首次量产
  广汽埃安,在上海车展的海量汽车品牌中,算不上有多耀眼,但其在电子电气架构上却已经跑在了行业的最前列。
  广汽埃安新能源汽车股份有限公司研发中心智能网联部副部长李敏介绍,广汽埃安的汽车电子电气架构已经由原来的分布式架构进化至现在的域控制器阶段,“也就是将座舱和智驾合在一个控制器中,这也是广汽的第三代电子电气架构”。
  广汽为这种全新一代“车云一体化集中计算式电子电气架构”取名“广汽星灵架构”。该架构于2021年在广州车展上正式发布,并首先应用于本次上海车展首次亮相的Hyper GT量产车型上。“星灵架构”是一种集中计算架构,也就是说由一个“神经中枢”系统汇聚整车,与中央计算、智能驾驶、信息娱乐以及汽车数字镜像云组成四域控制架构。更关键的是,该最新架构已经应用于量产车型。“星灵架构”目前的中央计算单元采用的是恩智浦S32G3芯片,其能力更多体现于强大的安全、通信能力,超强的可靠性、超低的时延都是其必备能力,当整车的所有数据和信息汇聚于此,这颗芯片必须极为高效。
  恩智浦半导体汽车网络处理器事业部总监Frank Kitzing解释,对于车辆的计算来说,自动驾驶和智能座舱的计算量要比中央计算来得更高。但对于中央控制器来说,其很重要的一项功能就是“唤醒”——毫秒级的快速唤醒和启动,并且在分析能力方面必须具备高吞吐量的信息搜集和及时处理,同时还必须要实现一些可预测性的诊断和分析等新功能。
  恩智浦大中华区汽车电子事业部高级市场经理余军苗介绍,作为新一代车辆网络控制器,S32G3在功能安全上,提供最高等级的ASIL-D等级的处理能力,可以应用在一些对安全非常苛刻的场景里,其还有强大的千兆以太网和PCI Express接口,高速响应越来越丰富的海量车载信息。“从扁平式演进到下一代中央计算形态,未来汽车会拥有一个汽车计算机、中央车控单元,这就是S32G3扮演的角色。”余军苗表示,在实现“软件定义汽车”这种新形态中,需要在车辆里通过区域网关收集来自各节点的信号,进行处理并送到云端,然后在云端进行未来应用和服务的迭代,再下载到车里,这都需要通过汽车中央计算机来承担这样的功能。
  李敏透露,新架构在算力方面提升了50倍,“例如现在的数据传输是采用10G即万兆以太网,传输速率比以往至少提升了10倍,具备15000个信号采集能力,同时线束回路减少了40%,控制器减少了20个”。“‘星灵架构’处于非常领先的地位,而集中计算式架构车型的量产,广汽埃安也是第一个。”李敏肯定地表示。
集中化、云化推动“软件定义汽车”
  如果说自动驾驶和智能座舱是新能源汽车竞争的“两极”,那么中央计算控制单元会成为“第三极”吗?
  广汽埃安新能源汽车股份有限公司副总经理张雄道出了自己对汽车智能进化路径的理解。
  毫无疑问,当前绝大多数产业人士和车主都意识到自动驾驶和智能座舱这两大博弈点。张雄分析,自动驾驶的真正普及和发展仍有赖于基础设置的不断完善,从“To B”到“To C”是自动驾驶循序渐进的演进路线;而在智能座舱领域的创新不能仍停留在现阶段的水平,否则很可能会陷入同质化竞争的尴尬境地。
  “先看数据,再驱动服务。”张雄明确表示,无论自动驾驶,还是智能座舱,都将由数据来驱动其未来的发展和创新,而数据的背后就是车主和用户,一切的变革创新必将由用户来指引。该理念与目前市场上绝大多数车厂的产品逻辑是不尽相同的。
  所以,在张雄看来,广汽埃安创新源动力中的很大一块将蕴藏在“数字镜像云”中,由中央计算架构采集全车数据上云,再通过“车云一体化”实现软件快速迭代,持续提升用户体验,这是“软件定义汽车”或者说“用户定义汽车”的基础逻辑。
  对此,Frank Kitzing表示,恩智浦在这方面的打算是——一切要尽可能集中化,“因为只有通过中央计算、中央控制器这样的集中化,才可以使得所有的传感器和设备等都能够更加高效地得到管理。”
  Frank Kitzing进一步解释,消费者或车主有的时候并不能够清晰地向整车厂或芯片公司指出其真实需求,所以这时候就可以通过中央控制单元,利用算法分析用户使用的信息,分析其真实和潜在需求,并在车辆下次升级时做出适当调整。
  对于车载中央控制处理器的升级迭代速度,Frank Kitzing表示:“该系统是整车数据交换的基础,是整车的基础平台,其迭代速度不会像自动驾驶和智能座舱芯片和平台那样快,否则就容易失控,它更多是一个渐进式的、更温和的性能提升需求。”