8月2日，中國智能網聯汽車產業創新聯盟基礎軟件工作組發布了階段性研究成果《車載智能計算基礎平臺SOA軟件架構白皮書》。
本文節選自此次發布的白皮書，主要介紹車載智能計算基礎平臺及SOA架構。
車載計算基礎平臺側重于系統可靠、運行實時、分布彈性、高算力等特點，實現感知、規劃、控制、網聯、云控等功能，最終完成安全、實時、可擴展的多等級自動駕駛核心功能。如圖 10 所示，車載計算平臺的總體架構主要包含車控操作系統和異構分布硬件架構兩部分。其中，運行于車載智能計算基礎平臺硬件及汽車電子控制單元硬件之上，支撐智能網聯汽車駕駛自動化功能實現和安全可靠運行的軟件集合，架構上包括系統軟件和功能軟件。
圖 10 車載智能計算基礎平臺架構框圖
（一）系統軟件層
系統軟件是針對汽車場景定制的復雜大規模嵌入式系統運行環境，如圖 11 所示。系統軟件一般包含操作系統內核、虛擬化管理（Hypervisor）、POSIX、系統中間件及服務等。
圖 11 系統軟件架構
1、操作系統內核
車控操作系統內核支持異構芯片，需考慮功能安全、實時性能要求。當前異構分布硬件架構各單元所加載的內核系統功能安全等級有所不同，AI 單元內核系統 QM~ASILB，計算單元內核系統QM~ASILD，控制單元內核系統 ASILD，因而出現不同安全等級的多內核設計或單內核支持不同安全等級應用的設計。保證差異化功能安全要求的同時滿足性能要求，是車控操作系統系統軟件設計的關鍵。另外，車載智能計算基礎平臺的復雜性也要求內核對功能軟件及應用軟件的庫支持和高度可編程性。
2 虛擬化管理（Hypervisor）
Hypervisor技術是實現跨平臺應用、提高硬件利用率的重要途徑。Hypervisor 是一種硬件虛擬化技術，管理并虛擬化硬件資源（如CPU、內存和外圍設備等）并提供給運行在 Hypervisor 之上的多個內核系統。車控操作系統通過 Hypervisor 實現有效的資源整合和隔離。
3 可移植操作系統接口（POSIX）
POSIX 是被主流操作系統廣泛采用和遵守的標準。基于 POSIX的應用可以方便在不同操作系統間移植。POSIX 也能夠很好地適應自動駕駛所需要的高性能計算和高帶寬通編程。Adaptive AUTOSAR同樣采用基于 POSIX 標準的內核系統，可使用 PSE51 子集的標準POSIX API，旨在滿足未來高級自動駕駛的需求。車控操作系統系統軟件基于實時嵌入式軟件單元架構，可借鑒 Adaptive AUTOSAR平臺思路，在不同內核系統采用 POSIX API 與應用軟件、功能軟件交互。
4 系統中間件及服務
系統中間件位于系統軟件中，主要是管理計算資源和網絡通訊，并為上層應用提供基礎的系統服務。其中最主要的中間件是指分布式通信服務，它主要是以發布/訂閱方式為 SOA 應用之間提供數據和信息交換服務。車控操作系統可建立跨多內核、多 CPU、多板的通用、高速、高效的通訊和數據共享機制。采用發布/訂閱架構的分布式中間間，強調以數據為中心，提供豐富的 QoS 策略，能保障數據進行實時、高效、靈活地分發，可滿足各種分布式實時通信應用需求。其中有代表性的分布式通信中間件技術規范為 DDS、SOME/IP等。
5 安全域操作系統及功能服務
安全域操作系統是系統軟件層上運行在 MCU 上的實時安全車控操作系統。安全域操作系統主要包含硬件抽象層、基礎軟件、實時操作系統內核和運行時環境等模塊。安全域操作系統最基本的要求是高實時性。系統具備硬實時特性，需要在規定時間內完成資源分配、任務并發、同步等指定動作，可參考 CP 軟件架構。
（二）功能軟件層
功能軟件是車控操作系統根據面向服務的架構設計理念，通過提取智能駕駛核心共性需求，形成智能駕駛各共性服務功能模塊，高效實現駕駛自動化功能開發的軟件模塊。如圖 12 所示，功能軟件由應用軟件接口、智能駕駛通用模型、功能軟件通用框架，以及數據抽象組成。
圖 12 功能軟件架構
1 應用軟件接口
車輛應用建立在功能軟件基礎上，功能軟件通過統一應用軟件接口為應用軟件提供調用和服務。應用軟件的開發和運行可以不依賴具體傳感器和車型。不同的市場參與方（包括政府主管機構、主機廠、供應商、高速路或停車場等交通設施管理者和個人）都可以開發應用。應用可以被打包、部署、啟動、調度和升級。應用程序的功能可通過用戶、路端以及云端來定義，并通過應用場景觸發。借助功能軟件層的支撐，應用程序的開發將向輕量化方向發展，越來越聚焦在業務邏輯本身所決定的規則制定上。
應用程序構建在更為抽象的環境模型、車輛模型、任務模型和資源模型之上，相比功能軟件有更好的可移植性，能夠跨車型、跨計算平臺部署。和功能軟件相比，應用程序更側重于業務而不是功能，更偏向用戶側而不是系統側，更關注目標而非方法。應用程序可以構建在功能軟件所提供的服務上，也可以直接構建在環境和車輛模型上。
應用程序接口不僅涉及到應用程序的運行，還應涉及應用的開發和管理類接口。系統軟件供應商應該為應用軟件開發提供統一的開發環境和工具，可以體現給用戶不同形式的 SDK，例如環境模型、功能配置、各種算法 SDK 以及包括應用開發所必要的工具鏈、軟件包、開發接口、開發文檔、示范應用和配置等。
2 智能駕駛通用模型
智能駕駛通用模型是對智能駕駛中智能認知、智能決策和智能控制等過程的模型化抽象。智能駕駛通用模型由環境模型、規劃模型、以及控制模型組成。
環境模型作為智能認知框架，為智能決策和智能控制提供模型化的廣義環境信息描述。環境模型調度各類感知、融合和定位算法，對傳感器探測信息，車-路、車-車協同信息，以及高精地圖先驗信息進行處理加工，提供探測、特性、對象、態勢、場景等各級語義的道路交通環境和自車狀態信息。
規劃模型根據環境模型、自車定位、個性化設置和自車狀態反饋等信息，為自車提供未來一段時間內的行駛軌跡，主要分為行為預測、行為決策和運動規劃三大部分。行為預測是根據感知和地圖數據對其他交通參與者未來的行駛軌跡進行預測，為行為決策提供更全面、可靠的參考信息；行為決策為自車提供行為策略，同時為運動規劃提供相應的規劃約束條件，保證規劃結果不僅滿足交通法規等硬性要求，同時更加符合人的駕駛策略；運動規劃根據以上信息，為自車規劃未來一段時間內的安全、舒適、正確的軌跡。
控制模型主要由常規工況和降級工況組成，其中常規工況主要針對 ODD 以內的動態駕駛任務，降級工況主要針對發生系統性失效或者超出 ODD 以外的動態駕駛任務，均需要進行輸入處理、狀態決策、控制計算及執行輸出等。針對上游及底盤信息的輸入，以及控制輸出均需要適配層去匹配不同的功能算法框架平臺及車輛平臺；針對橫縱向及緊急控制等算法模塊需要進行故障診斷、配置及標定接口模塊統一管理。
3 功能軟件通用框架
功能軟件通用框架是承載智能駕駛通用模型的基礎，分為數據流框架和基礎服務兩部分。
數據流框架向下封裝不同的智能駕駛系統軟件和中間件服務，向智能駕駛通用模型中的算法提供與底層系統軟件解耦的算法框架。數據流框架的主要作用是對智能駕駛通用模型中的算法進行抽象、部署、驅動，解決跨域、跨平臺部署和計算的問題。
基礎服務是功能軟件層共用的基本服務，其主要服務于智能駕駛通用模型或功能應用，但其本身不局限于智能駕駛。基礎服務平臺包含可靠冗余組件、信息安全服務、網聯云控服務，其中可靠冗余組件將系統中其它所有軟件和硬件模塊都抽象為被管理實體，通過與所有被管理實體的交互，完成對整個系統的監測和故障處理；信息安全基礎服務中的數據安全服務為車端數據定義了數據類型和安全等級，為車端功能和應用所需不同類型數據在不同車輛運行場景下制定安全策略和數據處理規則。數據流框架上的算法部署和數據流編排模塊，按規則定義控制算法部署和數據交換。網聯云控服務可提供操作系統的安全冗余信息、超視距信息和通用模型的信息，通過 LTE-V2X、4G/5G 的通訊方式，實現與車車通訊、車云通訊、車人通訊和車與路側基礎設施通訊。
4 數據抽象
數據抽象通過對傳感器、執行器、自車狀態、地圖以及來自云端的接口等數據進行標準化處理，為上層的智能駕駛通用模型提供各種不同的數據源，進而建立異構硬件數據抽象，達到功能和應用開發與底層硬件的解耦。
車載智能計算基礎平臺 SOA 核心架構
SOA 的設計思想是將應用程序分解為特定的功能組件或服務，并且獨立于硬件、操作系統，通過標準化協議和應用程序接口（API）進行訪問。這些服務設計應該可以被共享而不是受限于特定的硬件和車型。
與云相關的某些組件或服務在設計時應考慮可以運行在本地計算機（計算平臺）或分布式聯網計算機群（邊緣云或中心云服務器）上，在應用和服務組件的設計中可遠程訪問并獨立更新。
而計算平臺底層系統和基礎軟件設計需要為上層服務和應用提供友好而且穩定的 SOA 基礎架構。主要包括以下方面：
解耦：操作系統解耦硬件平臺，底層軟件獨立于車型、操作系統以及編程語言。內核/POSIX/中間件獨立于業務邏輯，數據源解耦傳感器硬件設計。
分層：整個系統應該進行分層架構設計，對系統不同層次和各個基礎服務組件間界定清晰的界面，盡量采工業界認同的接口和標準，兼容車輛傳統的控制器和操作系統和協議。
模塊化：將基礎服務軟件功能分解成不同類型的一個或多個獨立功能，功能間相互獨立，方便構建上層應用，如數據收集、數據回傳、OTA、信息安全、網聯云控。智駕功能的基礎服務也可以進行分解，如狀態機、模式管理器、算法模塊、環境模型。
抽象：對不同的感知硬件實現共性數據抽象，既隔離上次算法模塊又可以實現快捷硬件匹配。
標準化：接口和數據標準化。
（一）、軟硬件解耦
軟硬件解耦是在軟件系統和應用設計上獨立于硬件設計，通過構建一個通用的軟件架構對硬設備接口進行抽象化處理，來兼容不同的硬件設備。
提供傳感器抽象機制，支持主流類型主流型號的傳感器，對新型傳感器具有擴展能力。提供豐富的硬件適配服務軟件，硬件適配包括快速適配硬件平臺和快速適配車輛平臺兩個部分，其中快速適配硬件平臺又包括內核、中間件、AI、安全域幾個方面，快速適配車輛平臺包括傳感器抽象、執行器抽象、HMI 數據接口。主要包括：
1）平臺解耦和適配；
2）AI 模塊移植和部署；
3）傳感器抽象；
4）執行器抽象;
5）地圖數據；
6）中間件適配；
7）HMI 數據；
8）核心車輛信號；
9）V2X 數據。
在 SOA 架構設計中，對復雜應用和服務提取共性功能，分解成不同基礎服務功能，目的是最大限度的從用現有模塊和服務，提高開發效率。功能分解應該遵循：
1）基礎服務內高內聚，服務之間低耦合；
2）低耦合服務間盡可能使用標準化的服務化界面；
3）如果某個功能模塊復雜度還是很高，通過共性提取，需要繼續拆分。
通過對復雜的自動駕駛功能、算法分解，形成基礎模塊，狀態機/模式管理器、算法、環境模型，提供通用的 L0~L4 級自駕功能應用開發的組件化解決方案，支持基于組件的快速開發和驗證。
主機廠基于自身策略，在設計和開發功能軟件時可以選擇不同的功能模塊和算法組件，實現拼插式功能組合，靈活構建智能駕駛系統級解決方案。
（三）、網聯云控服務
網聯云控服務既提供標準的、抽象的信息服務，如紅綠燈信息、交通提醒信息、安全預警信息、路側感知信息、周邊車輛行駛信息，也提供可插擴算法的能力，可以新增、轉換、適配不同的云控算法和應用。網聯云控模塊是車內外信息通信的橋梁，車輛平臺可把自車狀態、行駛意圖廣播到周圍環境中或上傳到云平臺，同時也可從周圍環境或邊緣云獲得感知信息(如障礙物信息)，決策規劃建議，甚至運行軌跡信息。
在設計相關服務設計中，可以遵循 SOA 設計思想，使服務不依賴于平臺。運行在平臺上的感知算法可以融合來自云端的 V2X 道路信息，實現車路協同。車輛通過訂閱云端感知和規劃數據，充分利用云端的算力和多維度場景信息，實現運控應用場景。比如擁有感知設備的停車場全自動泊車。
網聯云控模塊可以通過對基于 SOA 架構設計思想的應用設計，無縫對接現有 V2X 場景，支持云控應用和云車協同應用。通過 5G低延時、高速率的通訊技術支持數字孿生，實現車內計算、應用向云邊浮動和擴展。
在設計信息安全服務時，應該考慮用 SOA 的方法。比如信息安全監控可能運行在平臺上，也可能運行在云端。基于 SOA 設計信息安全服務不依賴平臺和操作系統，可以和云端的安全應用共享或無縫對接，也可以快速引入第三方信息安全服務。
系統軟件是針對汽車場景定制的復雜大規模嵌入式系統運行環境。系統軟件一般包含操作系統內核、虛擬化管理（Hypervisor）、POSIX、系統中間件及服務等。通過系統軟件平臺集成虛擬化管理、系統內核、中間件等組件，可為上層功能軟件提供一個穩定、高效、安全的 SOA 服務運行環境，以及與硬件無關的應用開發接口。
下面從系統分層設計的角度描述：
1）系統內核：隔離了平臺硬件，是硬件平臺移植和適配的關鍵。計算平臺設計要盡可能兼顧主流的操作系統內核，減少平臺移植和適配的代價，滿足 OEM 車輛設計根據需要更換平臺的需求。
2）虛擬化管理：在 EE 架構從分布式轉變成集中式計算平臺，采用可保障各類應用系統具備一定隔離性的 Hypervisor 技術，將成為實現高性能智能駕駛操作系統的關鍵。比如，針對車輛計算和實時控制域采用不同操作系統。
3）中間件：是隔離系統軟件和應用服務的關鍵部分。特別是通訊中間件，是計算平臺 SOA 的關鍵。通訊中間件的設計要兼顧自動駕 駛 大 量 數 據 傳 遞 的 需 求 （例如 DDS ） ， 也 要 兼 顧 傳 統 的AUTOSAR，OSEK 的要求。通訊接口應該包含實時 API，非實時異步 C-S，Restful 等。
自動駕駛開發 SDK 通過一系列的軟件組件和工具使 OEM 能夠自由選擇不同的硬件與軟件、算法，自行組裝出自己的自動駕駛系統。特別是可以讓 OEM 能夠專注于構建他們的特定應用程序，滿足從 L2 到 L3+自動駕駛對開發機器學習算法的要求，隔離硬件集成，消息傳遞、可靠的實時執行等問題。
對不同應用分類提供共性的算法集和模型(包括環境模型、規劃模型、控制模型)，通過應用軟件接口(SDK/API)支撐應用開發者實現高效低成本應用開發。
通過標準化的算法框架兼容多家第三方算法，通過不斷豐富的算法生態為 OEM 廠商提供多種選擇。
具備完整的仿真測試流程和豐富的場景庫，能夠支持基于 SIL、MIL、HIL 的仿真測試閉環。用戶可以使用這些 SDK，參考目標車輛平臺和硬件配置，支持的傳感器和其他硬件類型以及所提供的數據抽象、接口服務和開發工具，實現完整的、定制化的自動駕駛應用功能開發（例如 ACC、LKS、HWA 等）。
中國智能網聯汽車產業創新聯盟（CAICV）成立于2017年，由中國汽車工程學會、中國汽車工業協會在工信部支持下聯合汽車、通信、交通、互聯網領域的企業、高校、研究機構發起設立，由工信部作為指導單位。
基礎軟件工作組（CAIFS）作為中國智能網聯汽車產業創新聯盟下設組織，通過研究汽車基礎軟件技術路線、基礎架構和開發模式等，制定汽車基礎軟件相關標準，保障汽車基礎軟件的質量，縮短汽車基礎軟件的開發周期，降低汽車基礎軟件的開發成本，致力于打造中國汽車基礎軟件應用生態鏈，提升我國基礎軟件標準和相關產品的國際影響力。目前共有成員單位61家，下設基礎研究組、標準法規組、測試評價組和產業生態組，形成了研究-標準-測試-示范應用的完整體系。
基礎軟件工作組聯系人
池靜媛
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