智能汽車軟件關鍵技術及應用趨勢

目錄：

1. 汽車電子電氣架構與車載計算平臺技術趨勢

2. 系統層軟件

3. 自動駕駛軟件

4. 智能座艙軟件

5. 車聯網軟件

6. 高精度地圖

1. 汽車電子電氣架構與車載計算平臺技術趨勢

汽車電子電氣架構從傳統分布式架構正在朝向域架構、中央計算架構轉變，車內控制系統趨于形成統一的架構標準及通用的軟硬件平臺，各類控制功能逐漸演變為統一平臺下的各類應用。其技術演進有四個關鍵趨勢：計算集中化、軟硬件解耦化、平臺標準化以及功能開發生態化。智能化與網聯化共同推動了汽車電子電氣架構的變革，一方面是車內網絡拓撲的優化和實時、高速網絡的啟用，另一方面是ECU（電子控制單元）的功能進一步集成到域控制器甚至中央計算單元。

圖1 汽車電子電氣架構轉變趨勢示意圖

汽車電子底層硬件不再是由實現單一功能的單一芯片提供簡單的邏輯計算，而是需要提供更為強大的算力支持；軟件也不再是基于某一固定硬件開發，而是要具備可移植、可迭代和可拓展等特性。汽車原有以ECU為單元的研發組織將發生轉變，形成通用硬件平臺、基礎軟件平臺以及各類應用軟件的新型研發組織形態。

圖2 汽車電子電氣架構開發方式轉變趨勢示意圖

車載計算平臺目前整體的技術發展趨勢的共識為軟件可升級，可以做到跨車型、跨軟件，跨車企的軟件重用；硬件可擴展、可更換，傳感器的即插即用。軟硬件解耦的大趨勢下，加速軟硬件迭代的周期，做到可擴展的車載計算平臺，東軟集團提出了可插拔硬件架構的設想（如圖3），以模塊化架構作為切入點，通過對芯片的冗余處理、容災容錯實現故障的檢測、隔離、阻斷，以及基于服務容器、分布式計算和面向服務架構進行算力流動的設置。華為則通過計算與通信架構來驅動軟件定義汽車入手（如圖4），構建可信的體系，優化單車成本，基于可擴展架構降低整車開發周期，平滑推進智能駕駛，將車打造成能持續創造價值的平臺。

圖3 東軟集團汽車車載計算平臺解決方案示意圖

圖4 華為汽車車載計算平臺解決方案示意圖

2. 系統層軟件

2.1 關鍵技術分析

系統軟件即操作系統，是管理和控制智能汽車硬件與軟件資源的底層，提供運行環境、運行機制、通信機制和安全機制等。目前車載操作系統可分為四個層次：基礎型操作系統、定制型操作系統、ROM型操作系統和中間件。

基礎型操作系統包括系統內核、底層驅動等，提供操作系統最基本的功能，負責管理系統的進程、內存、設備驅動程序、文件和網絡系統，決定著系統的性能和穩定性；目前底層操作系統為開源框架，暫不受版權和知識產權的影響，一般不屬于企業考慮開發的技術范圍。定制版操作系統則是在基礎型操作系統之上進行深度定制化開發，如修改內核、硬件驅動、運行時環境、應用程序框架等，屬于自主研發的獨立操作系統。ROM則是基于發行版修改后的系統服務與系統 UI。ROM型汽車操作系統是基于Linux或安卓等基礎型操作系統進行有限的定制化開發，不涉及系統內核更改，一般只修改更新操作系統自帶的應用程序等。大部分的主機廠一般都選擇開發ROM型操作系統，國外主機廠多選用Linux作為底層操作系統，國內主機廠則偏好Android應用生態。中間件是處于應用和操作系統之間的軟件，實現異構網絡環境下軟件互聯和互操作等共性和問題，提供標準接口、協議，并具有較高的移植性。目前國內廠商在中間件上的發展較為先進，致力于在E/E電子架構變革中提供可過渡的解決方案。

圖5 系統層軟件架構示意圖

2.2 應用趨勢分析

汽車軟件市場整體呈現出動態增長，總體規模預計到2030年將達到840億美元，系統軟件增長較多，預計未來十年將以CAGR+11%的速度增長。由于汽車的軟硬件的開發周期差別，使得汽車軟件在供應上逐漸與硬件分離，并逐步具備互聯網的快速迭代趨勢傾向。汽車軟件的功能發布可以與車型逐漸分離，增加車型硬件的使用長尾期。隨著汽車電子電氣架構的向域架構演變，域架構體系下操作系統和中間件的重要性顯著提高，同時系統軟件對于電池管理、汽車網聯化及相關服務的功能控制也逐漸占比增長。

圖6 汽車軟件市場規模增長

2.3 主要廠商與解決方案

軟件定義汽車的大趨勢下，國內外廠商對于系統軟件提出了不同的解決方案，下面分別以主要廠商的解決方案為例，介紹不同汽車軟件架構下的系統軟件。

東軟睿馳系統軟件解決方案NeuSAR為混合型車輛軟件架構，該技術方案適用于車企完成從傳統分布式架構朝向域架構、中央計算架構轉變的過渡期中的軟件開發工作。NeuSAR在傳統基于AUTOSAR Classic的架構中保留原有功能，將新引入功能主要通過AUTOSAR Adaptive中基于服務的方式進行相應的開發。Classic的保留可以讓整車廠在引入大量先進技術的同時，最大程度兼容現有傳統控制器，通過漸進的方式逐步過度到未來更新的架構中去，在降低成本的同時也大大降低的新技術引入帶來的風險。而Adaptive平臺的引入可以讓整車廠將新技術基于服務去構建，進而為新技術引入提供了更好的技術支撐。同時Adaptive平臺集成了東軟自主研發的車聯網S-Car防護技術，以上這些新技術又是現在汽車的核心產品競爭力，所以Adaptive平臺的引入可以大大加強汽車產品競爭力。

圖7 東軟睿馳系統軟件解決方案

華為的解決方案則采用了彈性的分布式解決方案，具備彈性擴展特性。核心部分為自動駕駛操作系統，自動駕駛操作系統使用并包含了車控操作系統軟件和功能軟件，是基于異構分布硬件/芯片組合，是車控操作系統的異構分布擴展。系統軟件和功能軟件是車載智能計算基礎平臺安全、實時、高效的核心和基礎系統軟件創建復雜嵌入式系統運行環境。功能軟件根據自動駕駛核心共性需求，明確定義自動駕駛各共性子模塊。

圖8 華為系統軟件解決方案

2.4 企業競爭分析

從各主機廠的發展動向來看，主機廠一方面力圖掌握智能汽車底層軟件和硬件的控制權，更傾向中立的操作系統；一方面積極與軟件供應商開展合作，例如東軟集團、中科創達等軟件供應商，利用開源軟件組織，減少開發周期和成本。從各操作系統的市場占有率和技術成熟度來衡量企業在系統軟件上的競爭力。鴻蒙OS、特斯拉Version等已走在技術先進的前列，但市場占有率相對不高。技術先進性上略差但是較為成熟的操作系統，如QNX、AGL等更多用于智能座艙、車載娛樂等系統上，系統層軟件較少。但市場占有率較高，例如AGL已經獲得了11家主機廠的支持，它已解決70%的操作系統開發工作，剩下30%由主機廠自己開發。主機廠不僅獲得了操作系統掌控權，還大大縮短了開發進程，降低了開發成本。和AGL相比，ANDROID的生態要成熟很多，被國內主機廠廣泛采用。不過為了規避ANDROID的相關風險，國內主機廠也積極為其他操作系統提供拓展機會，例如AliOS目前至少應用到了九家汽車品牌上�？傮w來看，主機廠更傾向中立和免費的操作系統。

圖9 基礎型操作系統市場份額

3. 自動駕駛軟件

3.1 關鍵技術分析

自動駕駛的基本過程分為三部分：感知、決策、控制。其關鍵技術為自動駕駛的軟件算法與模型，通過融合各個傳感器的數據，不同的算法和支撐軟件計算得到所需的自動駕駛方案。自動駕駛中的環境感知指對于環境的場景理解能力，例如障礙物的類型、道路標志及標線、行車車輛的檢測、交通信息等數據的分類。定位是對感知結果的后處理，通過定位功能幫助車輛了解其相對于所處環境的位置。環境感知需要通過多傳感器獲取大量的周圍環境信息，確保對車輛周圍環境的正確理解，并基于此做出相應的規劃和決策。目前兩種主流技術路線，一種是以特斯拉為代表的以攝像頭為主導的多傳感器融合方案；另一種是以谷歌、百度為代表的以激光雷達為主導，其他傳感器為輔助的技術方案。決策是依據駕駛場景認知態勢圖，根據駕駛需求進行任務決策，接著能夠在避開存在的障礙物前提之下，通過一些特定的約束條件，規劃出兩點之間多條可以選擇的安全路徑，并在這些路徑當中選擇一條最優的路徑，決策出車輛行駛軌跡。執行系統則為執行駕駛指令、控制車輛狀態，如車輛的縱向控制及車輛的驅動和制動控制，橫向控制是方向盤角度的調整以及輪胎力的控制，實現了縱向和橫向自動控制，就可以按給定目標和約束自動控制車運行。

圖10 自動駕駛關鍵技術架構

3.2 應用趨勢分析

從車企與IT企業對于自動駕駛的研發路線可以看出，無論是漸進式的從輔助駕駛、部分自動駕駛、高度自動駕駛和完全自動駕駛的方向分階段發展的路線，還是顛覆式的跳過汽車智能化逐級發展的思路，直接實現車輛的高度/完全自動駕駛的發展路線，最終的目標為高度完全自動駕駛。就當前自動駕駛軟件的應用來看，在乘用車上量產的輔助駕駛技術有側向穩定控制、電動助力轉向控制，部分高檔車還裝有自動泊車、自適應巡航、車道偏離預警系統等輔助駕駛系統。主要應用在輔助駕駛階段，車輛控制以駕駛員為主，駕駛員掌握最終的駕駛權，系統輔助駕駛員，降低駕駛負擔。目前以L2級自動駕駛系統的搭載率明顯提升，L3級開始滲透。以自適應巡航（ACC）作為L2級駕駛輔助標準，具備L2級及以上的駕駛輔助功能標配或選配的車型占總車型的比例達到19%。

圖11 汽車智能輔助駕駛產品前裝市場滲透率

圖12 中國自動駕駛功能普及率及預測

3.3 主要廠商與解決方案

自動駕駛軟件算法解決方案主要廠商有提供全場景解決方案的馭勢科技、百度、小馬智行等，也有提供特定場景下解決方案的禾多科技、新石器、縱目科技等廠商。

度的自動駕駛方案Apollo發展相對較早，以開放平臺Apollo為例，目前版本已更迭至6.0，其解決方案包括了Robotaxi方案、面向 BRT快速公交的Minibus 2.0方案、面向最后一公里的自主泊車方案、面向低成本低速微型車方案、以及自動駕駛云等關鍵技術。

同時，Apollo作為全球較大的自動駕駛開發者社區，版本更迭較快，與車企合作前裝量產也有助于降低成本提升規模。前裝自動駕駛方案商，如東軟睿馳、德賽西威、經緯恒潤、縱目等公司向車廠提供前行系，泊車系自動駕駛產品。

整車企業在自動駕駛軟件算法上的布局方式也略有不同。傳統車企積極與科技公司、 Tier1展開合作，在技術創新領域上進行提前規劃與布局，如長城汽車、吉利汽車、長安汽車等車型積極搭載駕駛輔助系統；造車新勢力車廠則選擇自研或聯合開發L2.5級及以上的解決方案，并應用于新車型上，如搭載高級輔助駕駛系統Nio Pilot的蔚來汽車、搭載高級輔助駕駛系統X Pilot的小鵬汽車等。

但由于單車感知精度受限、計算能力與認知范圍有局限，僅靠單車內部解決完全自動駕駛的未來解決方案成本較高，車企和科技企業也在積極探索與車聯網結合，用車路協同的方式來實現自動駕駛的解決方案。

4. 智能座艙軟件

4.1 關鍵技術

分析智能座艙主要涵蓋座艙內飾和座艙電子領域的創新與聯動，從消費者應用場景角度出發而構建的人機交互(HMI)體系。智能座艙通過對數據的采集，上傳到云端進行處理和計算，從而對資源進行最有效的適配，增加座艙內的安全性、娛樂性和實用性。當前智能座艙主要滿足座艙功能需求，在原有的基礎上，對現有的功能或是分散信息進行整合，提升座艙性能，改善人機交互方式，提供數字化服務。智能座艙的未來形態是“智能移動空間”。在5G和車聯網高度普及的前提下，智能座艙與高級別的自動駕駛相融合，逐漸進化成集“家居、娛樂、工作、社交”為一體的智能空間。

4.2 應用趨勢分析

數字座艙的技術實現難度低、成果易感知，有助于迅速提升產品差異化競爭力，且未來輔助駕駛、自動駕駛帶來的人員解放，需要座艙功能從交互、環境、控制、空間、數據五大維度進行智能化變革，提升體驗。在自動駕駛正式落地前，智能座艙HMI設計將以駕駛任務為中心，采用多模交互來整合分散的感知能力，而非捆綁駕駛員眼手的模式。通過E/E架構革新，整合座艙域硬件計算平臺，使用單顆性能出眾的AI感知芯片，實現車外/車內視覺感知及語音識別等多模感知算法。智能座艙系統將成為一個域控制器，呈現明顯的集成、融合、跨界合作趨勢。觸摸屏作為多模交互方案前的過渡方案，可以從各產品的前裝市場滲透率趨勢上看出其應用趨勢。

在技術實現層面，中控大屏、數字儀表、流媒體后視鏡等屏幕需由安卓、QNX等操作系統驅動，而如HUD、各類傳感器等設備也需要嵌入各類智能算法，這均需與車內的芯片相結合，進行適當的優化方能發揮出應有的效能。傳統座艙中，中控臺、儀表盤等均是分布式系統，由獨立芯片驅動。隨著芯片算力和通信能力的提升，由域控制器構成的用同一顆芯片來同時支持中控大屏、數字儀表、后座娛樂屏等的系統，即一芯多屏技術，成為當前智能座艙中最為重要的技術趨勢。由同一芯片來驅動降低了多屏多系統（如數字儀表使用的QNX操作系統，中控屏使用的安卓操作系統）之間的通信壓力，更加便于實現多屏、多設備之間的交互。同時域控制系統方式可解決底層硬件及上層設備的分散性問題，在統一的集成驅動下，更方便構建統一的座艙控制機制，實現軟件定義個性化的功能，也更容易實現系統與云端的全通式交互。

現階段，汽車產品主要作為移動代步工具，中期內導航功能是智能座艙相關應用軟件的關鍵，大多數軟件均基于定位和地圖信息進行開展和應用。除傳統的路徑規劃和車道導航功能外，到現階段智能座艙導航軟件主要有四大應用趨勢：一是與車聯網功能結合，通過與云端數據平臺實時通信，獲取實時交通路況信息以及停車場、充電樁實時使用狀況等輔助信息，納入車輛行駛路徑規劃決策算法中，提供更智能全面的路徑規劃；二是與車機、液晶儀表、W-HUD等智能座艙硬件相結合，提供AR導航功能；三是獲取高精度的定位信息輔助車輛自動駕駛功能，通過GNSS、RTK、陀螺儀、加速器等結合軟件算法，提供厘米級的定位信息，同時融合高精地圖和車輛環境傳感器數據，輔助車輛自動駕駛軟件的決策算法；四是與社交和娛樂軟件相結合構建應用服務軟件生態，與附近車輛車主進行實時通信互通，提供求助、答疑、預警等社交類功能，豐富智能座艙的軟件生態。