智能汽车技术发展这么快，现在买了会后悔吗？

后不后悔要看硬件的可拓展性和前瞻性

其实我们现在所经历的汽车智能化进程和几年前的智能手机非常类似。类比手机，现在很少再有人因为几年前的硬件而觉得手机不够用，反之大家更看重的是软件生态。
智能手机对应上电动汽车，在软件定义汽车的时代，现在买车并不代表会很快过时，重要的是我们所买产品的硬件前瞻程度（或者说预留的拓展空间）以及搭载的软件生态环境。对应于手机上的核心SOC芯片架构和软件OS系统，我们在车上应该关注的是就是整车电子电气架构的前瞻性、控制器的硬件算力以及软件架构的可拓展性。
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什么样的电子电气架构（EEA）能保证电动车不易过时？

# ?0 K& r! j* l8 k7 E& N/ I汽车因为硬件的复杂程度，在电子电气部分也要比手机或者PC复杂无数倍。传统汽车的EEA是由几十上百个车载控制器（ECU）组成的，大到发动机变速器小到车门车窗车灯都有控制器作为“大脑”来提供自动化功能。这些控制器之间又彼此关联互通，比如发动机和变速器需要配合完成换挡，又比如最简单的安全带检测会和车辆是否行驶相关。众多的信息需要在不同的ECU之间交互，于是这些ECU通过复杂的通讯网络连成整体。
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+ w; ?0 i' g; U+ c! Y+ D+ H: @6 JECU们组成的电子电气架构

8 b5 I$ |2 J* h: J8 |8 dECU在汽车上的分布和通讯方式就形成了我们常说的整车电子电气架构（EEA）。为什么说EEA的前瞻性会决定智能汽车购车之后的功能拓展性？因为EEA本身就好像我们的城市规划一样。众多的ECU就好像一个个城市，而ECU之间的通讯网络就好像城市之间的高速公路。高速公路的流量设计和城市群的规划会直接决定未来该地区的经济发展潜力，EEA设计的前瞻性同样也会直接决定整车通过软件升级的潜力。
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: w9 @2 k+ i1 L什么样的EEA才是最前瞻的？
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答案是集中度越高则越好。用博世对目前EEA的定义来聊，行业趋势正在从分散式的控制器构型向集中化的域控制器发展，终极目标是实现完全集成的中央车载电脑。



EEA从分散式向集中式的发展路径
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6 i! l" d% R0 a. c这种“中央化”可以极大降低未来软件升级的难度。软件功能集中，车企只需要保证中央核心控制器的算力和核心控制器之间的高速通讯就可以预留足够的空间给未来软件拓展。这种“中央化”的结构就好像人体，中央处理器就是大脑而这些核心控制器之间的高速通讯网络就好像是脊柱这条神经大中枢。
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中央化的软件架构
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; n* @) u9 ^3 s$ C$ x& t! B为什么EEA的前瞻性对于未来智能化功能的拓展如此重要？一个典型的例子是智能车上流行的OTA功能（软件隔空推送升级）。如果要实现整车软件OTA，那么最新的百兆甚至千兆以太网就是必须的，可以保证整车软件在一个小时左右完成升级。传统的分散式EEA大多使用CAN通讯，带宽只有kb级，整车软件升级需要十几甚至几十个小时，这在OTA背景下是不可能被消费者接受的。
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围绕中央集成式的电子电气架构，我们需要什么样的算力支持？

前面谈到了如果想要买车不会很快过时，那么EEA是否够前瞻（例如高集成度，高速网络）是一个重要的选择指标。但如果仅仅设计了具有前瞻性的EEA，没有强大的算力控制器以及与之搭配的软件架构也无法实现未来高阶功能的。
/ D3 X/ m( J7 r" \9 b) c. M/ C其中一个例子是自动驾驶。很多主机厂在出售自动驾驶“期货“的时候，最常见的一个说法是硬件已经具备，只待软件升级。但是我们需要注意已经搭载的控制器算力是否足够？从L2辅助自动驾驶到L4/L5的自动驾驶，控制器的算力要求指数级上升。
1 t/ P1 y# P" z$ j, C: A8 Z自动驾驶中最耗费算力的就是机器视觉感知和多种传感器信息融合这部分，下图是小鹏在P5车型上推出的激光雷达感知并构建的车辆周围3D环境。不算激光雷达的使用，仅仅是今天市面上搭配了摄像头和雷达的L2辅助驾驶系统，就会在30秒的周期内生成超过6GB的数据，如果添加激光雷达和其他冗余的传感器那么这个数据量还会翻倍增加，对这些数据进行实时处理，直接挑战的是ADAS控制器的算力以及算力对应的能耗。


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小鹏ADAS传感器融合后的世界
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目前大厂所争相部署的都是几何级数增长的算力平台。2019年特斯拉开始量产以自研 FSD 芯片为核心的 Hardware3.0 硬件，算力达到 144Tops（1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作）。据报道，2022年特斯拉还将量产 下一代Hardware4.0 ，算力将是上一代的4倍[1]。Nvidia规划的下一代自动驾驶芯片系统，甚至通过多个芯片组合将达到2000Tops的算力，在满足L5等级自动驾驶算力需求的同时功耗只有800W，相对比之前动辄几千瓦功耗的测试工控机。



1 H. p: t6 X6 l  X/ sNVIDIA ADAS平台的算力进化

' _6 A$ L! ?7 M同样在国内，小鹏作为主打智能的新能源品牌，去年发布的自动驾驶算法平台从上一代Xavier 30Tops的算力进化为508Tops的集成化芯片系统，实现了十倍以上的算力提升，用来满足包括激光雷达在内的32个ADAS传感器融合，同时能耗只有100W左右。

市场上哪些电动车的EEA叠加算力更具有前瞻性？
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, |0 E) N& {' z$ H0 ?EEA作为车企的核心机密很少对外公布，但是我们依旧可以根据一些公开的宣传信息以及车型的实际OTA功能升级体验来得到一些启示。
特斯拉是最早将EEA从分散式升级为区域控的车企，从一定程度上也是特斯拉引领了行业EEA的升级。 在Model3 的架构中整车被分割成左车身、右车身、前车身三大域和自动驾驶/娱乐这个中央模块，之间有高速以太网链接[2]。

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  K  g( u. ~# |; q, ^特斯拉Model3 EEA
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另一个国外品牌的例子是传统车企大众。因为纯电动大规模量产化较晚，大众在第一款车上市之前就完成了可以适用于未来5-10年的跨域架构设计，之后要做的只是稳定推出适配这个平台的多个车型。ID系列整体规划由三个高度集成的ICAS（域控制器）实现协同控制，ICAS1负责舒适行驶，ICAS2负责智能驾驶，ICAS3负责信息娱乐。通过ID.4可以看到几年前大众规划MEB的初期，就已经规划了未来车型和对应软件升级的可能性，比如下图ICAS1和ICAS3控制器都具有车联网接口，可以实现OTA（软件在线更新）以及高精地图辅助驾驶的功能。而百兆带宽的以太网也被用在这个新的架构中作为串起整条软件通讯高速的枢纽。
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大众ID系列EEA
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而国内车企从公开的部分信息来看，极具前瞻性的是小鹏将在最新G9车型上搭载的X-EEA 3.0电子电气架构。这也是我今年最期待的一款车，除了最新的电子电气架构还有国内首个将要量产的基于800V高压碳化硅平台的动力系统。
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$ w" q. r# c! y4 w6 v8 L; E小鹏G9 800V碳化硅超充系统
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车载800V+桩端800V的功率搭配G9可以实现可实现超充5分钟，补能超过200km。看过这么多新造车和传统造车已经量产和将要量产的纯电产品，可以负责任地说X-EEA 3.0就是目前EEA的最高水准。

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小鹏EEA发展进程

• 一方面从集成度上使用的是中央超算+区域控制算力平台。从博世的EEA发展趋势路线图来看已经非常接近终极中央电脑的组织形式。中央超算包括负责ADAS和媒体交互控制的一颗SOC以及整车控制的一个MCU；整车其他车身和热管理等控制被分为左右两个区域，每个区域有一个独立的MCU域控制器。整车移除了很多常见的ECU，算力被集成进入一个中央核心和两大域控制器。
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• 另一方面，不同于目前常见的域控EEA使用百兆以太网作为核心通讯通道，X-EEA 3.0搭载了千兆和百兆以太网混合型网络通信架构，为之后GB级别的数据传输提供了更大的带宽裕量。小鹏车型最大的特色也是小鹏最强的技术在于辅助自动驾驶NGP和在线语音交互系统，而这两部分功能都对通讯带宽有极高的要求。也正得益于千兆以太网的布局，小鹏G9将是第一款搭载更高阶的智能辅助驾驶系统的量产车，在人机交互和辅助自动驾驶领域进行大量升级。
  
• 控制器算力升级的同时也附带更加充足的内存分配。X-EEA 3.0在小鹏G9上实现了行驶过程中的无感OTA软件升级。整车的OTA不需要像我现在的P7需要在夜里或者不用车的过程中升级，而是可以随时随地在驾驶过程中OTA，使用分区的内存进行现有OS和升级版本的独立运行。
  

除去EEA本身的先进性，要发挥硬件潜力并快速进行上市后的软件迭代，还要依靠车企本身的软件开发能力和软件的开放程度。只有像特斯拉和小鹏这样大量软件，尤其是自动驾驶和人机交互系统自研的车企，才可以脱离供应商的开发周期在量产之后快速迭代功能，让整车的可玩性越来越高。不用说G9，我去年1月拿到了交付的小鹏P7，最开始仅有简单的ACC（自适应巡航）、LCC（车道居中保持）和智能泊车功能，但正是因为小鹏在ADAS领域进行的是从硬件方案到软件的全栈自研，得以在短短一年内陆续推送了NGP驾驶（高速的高阶辅助领航功能）和VPA停车场记忆泊车功能，直接让辅助驾驶的可用性大幅提升50%以上。



小鹏通过OTA的功能进化

这次X-EEA 3.0在软件架构的另外一个进步是使用了最新的SOA（基于服务的软件架构），将车机系统的底层软件平台、基础软件平台以及APP应用平台进行了标准化接口。这种方式的软件分层和手机系统非常相似，底层软件和硬件绑定，基础软件负责和用户体验隔离的基础功能，而APP应用则提供用户可以直接感知的上层功能。举个和小鹏无关的SOA软件架构下天窗控制的例子：天窗具体的开闭由底层软件和基础软件来实现，而类似定制化的天窗角度/开度或者和座椅灯光配合的车辆模式（比如露营模式）则是APP应用软件。
将底层软件、基础软件平台和应用APP隔离，可以保证在前两者不变的情况下，通过APP软件升级而快速迭代新的功能。开放和安全无关的APP接口给其他开发者甚至用户本身也可以创造出更有创意的玩法。SOA是目前的行业趋势，只是目前为止还没有见到官宣的已量产车型。
2 S8 u; E1 u; M4 A+ L: O' K基于全新X-EEA3.0架构的小鹏G9可玩性比上一代大幅提升。小鹏的强项正在于软件，X-EEA3.0架构在硬件部分一次性给与用户未来5-10年所需要的前瞻算力和传感器以及执行器，之后只需要静待软件OTA升级带来颠覆性的功能提升。
在ADAS辅助驾驶领域，肉眼可见小鹏L2+的辅助驾驶系统正在无限接近从P（起点）到P（终点）不需要人工接管的使用效果，在很近的未来可以预见G9将通过软件OTA获得全场景辅助驾驶能力。
2 o# |; G$ ]" y/ ^$ a在语音控制部分，经过去年的在线神经网络语音算法升级，助手小P已经能够响应大部分交互指令并且控制车上绝大多数执行器，甚至已经可以实现语音变道。可以想象的是在下面几次OTA中G9的语音助手会不会在“边听边反馈边执行”的交互执行部分以及“模拟真人语音和情感”的交流体验部分进一步提升，甚至有可能最终让G9用户完全抛弃实体按键甚至大屏触摸控制。
) c9 w2 `& ]. ^+ Y# ?9 m最后在交互体验上，基于X-EEA3.0的强大的车机硬件，从下一版人机交互界面开始，G9将使用”所见即所得“的交互方式。结合ADAS系统的摄像头和传感器，从整车设置到驾驶场景控制（比如自动泊车），都可以通过虚拟现实的方式以最直观的影像在大屏上呈现给用户被控对象的特征和准确位置。
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& K* {3 d  C$ E3 w6 A4 D电动汽车将汽车产品带入了软件定义汽车的时代。在这样的背景下，我们会越来越看重车企的软件开发能力和可以提供的配套生态。想要现在买车不会过时？只需要注意整车在电子电气相关的硬件配置上是否足够前瞻，以预留给软件广阔的升级空间。纯电动汽车正在快速走入硬件成熟化和同质化的阶段，选择一款EEA足够前瞻的车型以及具备快速软件迭代生态的车企，可以让我们在相当长的时间内保持跟随智能汽车的潮流，这也是我个人选择电动车的“黄金准则“。
参考
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• ^1 https://www.notateslaapp.com/news/554/ai-day-tesla-fsd-hardware-4-0
  
• ^2 http://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202006021381714316_1.pdf