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? 域控制器解決汽車軟硬件升級桎梏，開啟智能駕駛新時代
傳統(tǒng)汽車 E/E 架構采用分布式，功能系統(tǒng)的核心是 ECU，智能功能的升級依賴于 ECU 和傳感器數(shù)量的累加。隨著單車智能化升級的加速，原有智能化升級的方式面臨著研發(fā)和生產(chǎn)成本劇增、安全性降低、算力不足等問題。
面對種種智能化升級的桎梏，特斯拉Model 3 的推出引領了汽車E/E 架構集中化的趨勢，將原本相互孤立的 ECU 相互融合，域控制器也由此應運而生。在以域控制器為功能中心的集中化E/E 架構下，芯片算力和軟件算法的提升將成為汽車智能化升級的核心。域控制器架構下，汽車智能化升級的研發(fā)邊際成本將顯著降低，并且智能化升級的邊際成本將逐步遞減，從而推動汽車智能駕駛的加速滲透。
? 硬件先行、軟件賦能，域控制器開啟汽車軟硬件軍備競賽
域控制器作為未來汽車運算決策的中心，其功能的實現(xiàn)依賴于主控芯片、軟件操作系統(tǒng)及中間件、應用算法等多層次軟硬件的有機結合。分別來看，主控芯片目前多采用異構多核的 SoC 芯片，競爭的焦點主要在于AI 單元的有效算力、算力能耗比、成本等。軟件操作系統(tǒng)及中間件主要負責對硬件資源進行合理調(diào)配，以保證各項智能化功能的有序進行。
其中，軟件操作系統(tǒng)競爭格局較為穩(wěn)定，多以 QNX 和 Linux 及相關衍生版本為主。應用算法則是基于操作系統(tǒng)之上獨立開發(fā)的軟件程序，是各汽車品牌差異化競爭的焦點之一。為實現(xiàn)智能汽車的持續(xù)進化， 整車廠往往會選擇“硬件超配、后續(xù)軟件迭代升級”的方式。
因此，域控制器作為未來智能汽車的“大腦”，以主控芯片為代表的高性能硬件將率先量產(chǎn)上車， 而操作系統(tǒng)及應用軟件等則會隨著算法模型不斷迭代持續(xù)更新，逐步釋放預埋硬件的利用率，從而實現(xiàn)軟件定義汽車。
? 域控制器產(chǎn)業(yè)鏈之下，Tier1、科技公司等多方勢力各抒己長參與其中
根據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)，域控制器產(chǎn)業(yè)鏈可分為兩大陣營。一類是以華為昇騰、特斯拉 FSD 芯片為硬件基礎的全棧式解決方案供應商。憑借自身的技術優(yōu)勢實現(xiàn)了從底層硬件到軟件架構的全覆蓋，具備軟硬件一體化的性能優(yōu)勢。
另一類則是開放式的供應鏈生態(tài)，由 AI 芯片公司、軟件供應商、Tier1 系統(tǒng)集成商和整車廠組成。其中底層的 AI 芯片公司是域控制器的基礎，軟件供應商和算法提供商（部分為整車廠自研）賦能，Tier1 進行系統(tǒng)集成，最終由整車廠落地驗證。目前典型的第一陣營包括“特斯拉”、“華為+長安”、“Mobileye+蔚來”等，開放式陣營包括“小鵬+德賽西威+英偉達”、“理想+德賽西威+英偉達”、“高通+長城”等。
域控制器解決軟硬件升級桎梏，開啟智能駕駛新時代
ECU 誕生于上世紀 70 年代，初始定義為Engine Control Unit（發(fā)動機控制單元），用于特指電噴發(fā)動機的電子控制系統(tǒng)。而隨著集成電路技術以及汽車電子行業(yè)的快速發(fā)展，ECU 的含義逐漸廣義化為 Electronic Control Unit（電子控制單元）。從用途上看，ECU 即為汽車專用的微控制器，可在大量傳感器、總線數(shù)據(jù)流以及執(zhí)行器等零部件的配合下實現(xiàn)對汽車狀態(tài)的操控。從結構上看，ECU 的核心是中央處理器CPU（包括微控制器 MCU 或微處理器MPU），連接在CPU 周邊的還包括存儲器（DDR、FLASH）、輸入/輸出接口（I/O）、數(shù)模轉換器（A/D）等。在傳統(tǒng)的分布式架構之下，汽車智能功能的升級依賴于ECU 和傳感器數(shù)量的增加。
隨著單車智能化升級的加速，原有智能化升級的方式面臨著研發(fā)和生產(chǎn)成本劇增、安全性降低、算力不足等問題，傳統(tǒng)分布式架構亟需升級。隨著ECU 數(shù)量的增加，汽車內(nèi)部線束長度以及傳輸要求越來越高。
面對分布式架構對汽車智能化升級的桎梏，特斯拉引領了汽車 E/E 架構由分布式向域控制器/中央計算升級的歷史性變革。2017 年，特斯拉在量產(chǎn)的 Model3 車型中首次落地了區(qū)域集中式的E/E 架構（由一個中央計算模塊、三個區(qū)域控制器構成）。
由此不僅實現(xiàn)了不同ECU 之間的協(xié)同控制、統(tǒng)一升級，同時還可以節(jié)省算力、降低布線成本。同時，E/E 架構的集中化亦將有效降低智能化功能升級的邊際成本，從而推動智能化升級的加速。特斯拉的顛覆性創(chuàng)新和成功亦為海內(nèi)外傳統(tǒng)整車廠及造車新勢力帶來了極大的示范效應，加速汽車智能化時代的到來。
2018 年豐田提出將在未來 L3 級量產(chǎn)車型中采用的“Central & Zone 架構”（按物理空間將整車對稱分為多個區(qū)域）。
2019 年華為提出“CC 架構”（智能座艙+整車控制+智能駕駛）。
2020 年，安波福發(fā)布智能汽車“SVA 架構”（中央計算群+四個分區(qū)）。此外，還有大眾、寶馬等均提出了全新的E/E 架構（分別為E3 架構和EEA 分層架構）。
可以看到，無論是Tier1、整車廠等傳統(tǒng)玩家還是造車新勢力、科技公司等產(chǎn)業(yè)鏈新生力量，在對 E/E 架構設計都開始由分布式向集中方向升級。E/E 架構集中化的本質(zhì)是對汽車中孤立 ECU 的集成和融合，域控制器也由此應運而生。同時，在以域控制器為功能中心的集中化 E/E 架構下，芯片算力和軟件算法的提升將成為汽車智能化升級的核心。
根據(jù)博世等 Tier1 所提出的六個E/E 架構發(fā)展階段來看，目前新興的集中化 E/E 架構大致集中于以汽車功能劃分“域集中/融合”階段和以汽車物理空間劃分的“車電腦和分區(qū) ECU”階段。車電腦和分區(qū)ECU 的E/E 架構在集
博世、大陸等傳統(tǒng) Tier1 將汽車 E/E 架構按功能劃分為動力域（安全）、底盤域（車輛運動）、信息娛樂域（座艙域）、自動駕駛域（輔助駕駛）和車身域（車身電子）五大區(qū)域，每個區(qū)域對應推出相應的域控制器，最后再通過CAN/LIN 等通訊方式連接至主干線甚至托管至云端，從而實現(xiàn)整車信息數(shù)據(jù)的交互。
? 動力域控制器：主要負責動力總成的優(yōu)化與控制，在新能源車中主要是指電驅和電控系統(tǒng)的集成化。其中，電驅系統(tǒng)的集成以三合一技術路線為主流，也即將電機、電控（逆變器）與減速器集成為電驅橋。電控系統(tǒng)的集成則傾向多合一模塊，通常將變壓器、車載充電機、加熱器等進行集成，甚至會將整車控制器（VCU）等包含在內(nèi)。2020 年 1 月，合眾汽車團隊研發(fā)的 PDCS 動力域控制器搭載于哪吒汽車并通過了搭載車輛測試，正式進入了量產(chǎn)應用階段。2020 年 9 月華人運通發(fā)布的首款智能汽車高合 HiPhi X，亦搭載有由聯(lián)合電子合作研制的動力域控制器。
? 底盤域控制器：主要負責具體的汽車行駛控制，主要包括助力轉向系統(tǒng)（EPS）、車身穩(wěn)定系統(tǒng)（ESC）、電動剎車助力器、安全氣囊控制系統(tǒng)以及空氣懸架、車速傳感器等等。與動力域類似，底盤域內(nèi)所涉及的控制系統(tǒng)大多都具備較高的安全等級要求，需要符合ASIL-D 安全等級（ASIL 系列中最高安全等級）。因此底盤域亦具備著較高的行業(yè)門檻，目前多數(shù)底盤域控制器仍處于實驗室階段。
? 車身域控制器：主要負責車身功能的整體控制，本身技術門檻較低且單車價值量不高，其本質(zhì)是在傳統(tǒng)車身控制器（BCM）的基礎上，集成了無鑰匙啟動系統(tǒng)（PEPS）、紋波防夾、空調(diào)控制系統(tǒng)等功能而成。此外，由于涉及安全等級較低，隨著汽車E/E 架構的進一步集中化，有望率先實現(xiàn)與智能座艙域的融合。
? 自動駕駛域控制器：承擔了自動駕駛所需要的數(shù)據(jù)處理運算及判斷能力，包括對毫米波雷達、攝像頭、激光雷達、GPS、慣性導航等設備的數(shù)據(jù)處理工作。同時，自動駕駛域控制器亦負責車輛在自動駕駛狀態(tài)下底層核心數(shù)據(jù)、聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的安全保障工作，是推動自動駕駛邁向 L3 及以上更高等級的核心部件。
此外，由于自動駕駛域控制器需要更強的 AI 算力以及算法的支持，因而參與研制的廠商眾多。除傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)的整車廠及供應商以外，還包括有英偉達、高通、地平線、黑芝麻等海內(nèi)外 AI 芯片龍頭廠商，以及阿里、谷歌、QNX、華為等自動駕駛操作系統(tǒng)供應商。目前來看，除特斯拉 Model3、小鵬P7 等少數(shù)車型以外， 絕大多數(shù)已量產(chǎn)的自動駕駛域控制器尚未達到 L3 級自動駕駛級別。
根據(jù) ICVTank 數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2020 年全球 ADAS 相關控制器市場規(guī)模將達到 155.9 億美元，其中大部分均為L3 級以下輔助駕駛控制器（ECU），而預計到2025 年全球自動駕駛域控制器市場規(guī)模有望達到 19.8 億美元。
? 座艙域控制器：主要負責汽車座艙電子系統(tǒng)功能，匯集了集成液晶儀表、中控多媒體及副駕駛信息娛樂的一體化系統(tǒng)。其發(fā)展過程經(jīng)歷了由傳統(tǒng)的“機械物理按鍵”到“中控液晶顯示屏”，再到“中控+儀表盤一體化設計”的進程。同時，由于其涉及安全等級較低、成本相對可控，發(fā)展速度將顯著快于自動駕駛域控制器。根據(jù) ICVTank 數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2020 年全球智能座艙域控制器有望達到 80 萬套，預計 2025 年全球智能座艙域控制器出貨量將達到1300 萬套。
總體來看，以上所分的五大功能域中，目前的競爭焦點主要集中于智能座艙域和自動駕駛域。
以區(qū)域進行劃分的域控制器是以車輛特定物理區(qū)域為邊界來進行功能劃分，相較于純粹以功能為導向的域控制器，其集中化程度更高。例如車輛前區(qū)域控制器、左區(qū)域控制器、右區(qū)域控制器等。
典型的按區(qū)域劃分 E/E 架構的廠商為特斯拉，Model3 的三個區(qū)域控制器則分別為前車身控制模塊、左車身控制模塊和右車身控制模塊。其中，左右車身控制模塊把部分基礎功能按區(qū)域進行對稱劃分，兩者分別負責各自區(qū)域內(nèi)的內(nèi)外部燈光、門鎖、車窗、駐車卡鉗等。而相對于左車身控制器，右車身控制模塊還具有兩個獨有的功能—熱管理和自動泊車輔助系統(tǒng)。前車身控制模塊則主要負責為整車中各個控制器進行電源分配，可以在實時監(jiān)測各個ECU 用電情況，及時切斷部分處于靜態(tài)但功耗高的ECU 供電。此外，前車身控制模塊還包括車前大燈、雨刮器等傳統(tǒng)BCM 的功能。
除此之外，豐田的Central & Zone 架構、安波福的SVA 架構均采用類似的區(qū)域劃分解決方案。
?硬件先行、軟件賦能，域控制器開啟汽車軟硬件軍備競賽
域控制器作為未來汽車運算決策的中心，其功能的實現(xiàn)依賴于主控芯片、軟件操作系統(tǒng)和中間件、應用算法等多層次軟硬件的有機結合。
1）域控制器的主控芯片目前多采用異構多核的 SoC 芯片，由AI 單元、計算單元和控制單元三部分異構而成，每個單元完成各自功能。其中，AI 單元專注于進行人工智能模型的運算， 是自動駕駛域中最核心的單元。目前海內(nèi)外領先的車載 AI 芯片廠商包括英偉達、 Mobileye、高通、地平線等。
2）軟件操作系統(tǒng)方面，廣義而言包含系統(tǒng)內(nèi)核、基礎軟件以及中間件等，主要負責對硬件資源合理調(diào)配，以保證各項智能化功能有序進行的。其中系統(tǒng)內(nèi)核競爭格局穩(wěn)定，主要以 QNX、Linux 及其衍生版本為主。中間件則多由 Vector、ETAS、德賽西威等第三方廠商或整車廠進行開發(fā)。
3）應用算法則是基于操作系統(tǒng)之上獨立開發(fā)的軟件程序，亦是各個品牌汽車差異化競爭的焦點。此外，為實現(xiàn)智能汽車的持續(xù)進化，整車廠往往會選擇“硬件超配、后續(xù)軟件迭代升級”的方式。因此，域控制器作為未來智能汽車的“大腦”，以主控芯片為代表的高性能硬件將率先量產(chǎn)上車（例如，小鵬汽車現(xiàn)有自動駕駛能力處于 L2.5 級別，但已在 P7 車型上預埋Xavier 芯片、14 個攝像頭等的方式，為后續(xù)L3 級的自動駕駛留下了升級空間。），而操作系統(tǒng)及應用軟件等則會隨著算法模型不斷迭代持續(xù)更新，逐步釋放預埋硬件的利用率，從而實現(xiàn)軟件定義汽車。
全棧式解決方案供應商
華為：昇騰AI 芯片+MDC 計算平臺+鴻蒙 OS
以昇騰系列 AI 芯片為基礎，構建華為 MDC 中央智能計算平臺。目前，華為針對智能駕駛領域已經(jīng)成功研制出了車規(guī)級 AI 芯片昇騰 310 和昇騰 910。
其中，昇騰 310 單片算力為 16TOPS，而其功耗僅為 8W，功耗比與特斯拉FSD 芯片相當，主要應用于邊緣計算等低功耗領域；昇騰 910 單片算力達到 512TOPS，同時作為一款高集成度 SoC 芯片，除了基于達芬奇架構的AI 核外，還集成了多個CPU、DVPP 和任務調(diào)度器，因而具有自我管理能力，可以充分發(fā)揮其高算力的優(yōu)勢。而基于昇騰系列芯片，華為推出了 MDC300 和 MDC600 智能計算平臺。
其中，MDC300 的 AI 單元由四顆華為昇騰 310 芯片組成，計算單元搭載華為的鯤鵬芯片，控制單元則搭載是英飛凌TC397 芯片，整體算力達到64TOPS，滿足L3 級自動駕駛；MDC600 是基于8 顆昇騰 310 芯片，同時還整合了 CPU 和相應的 ISP 模塊，整體算力可達 352TOPS，適用于 L4 級別自動駕駛。
除此之外，華為即將發(fā)布MDC 210 和 MDC 610 智能駕駛計算平臺。MDC 210 可提供48TOPS 算力，主要面向L2+級自動駕駛，MDC 610 可提供 160TOPS 算力，面向 L3-L4 級別自動駕駛。
綜合來看，MDC 集成了華為自研的 Host CPU 芯片、AI 芯片、ISP 芯片與 SSD 控制芯片，并通過底層的軟硬件一體化調(diào)優(yōu)，在時間同步、傳感器數(shù)據(jù)精確處理、多節(jié)點實時通信、最小化底噪、低功耗管理、快速安全啟動等方面領先業(yè)界。相比當前業(yè)界其他自動駕駛計算平臺，華為 MDC 具有高性能、高安全＆可靠、高能效、低時延的技術優(yōu)勢。
?特斯拉：FSD AI 芯片+HW 域控制器+Autopilot 操作系統(tǒng)
特斯拉開啟智能駕駛計算平臺先河，主控芯片由合作開發(fā)轉向自研 FSD。早在 2014 年 10 月，特斯拉已經(jīng)在其 Model S 和 Model X 兩款車型中搭載自動駕駛系統(tǒng)Autopilot1（智能駕駛域控制器HW1.0），這款域控制器是在Mobileye 的EyeQ3 芯片基礎上建立而成，可支持L2 級自動駕駛。
2016 年，特斯拉與Mobileye 的合作破裂， 主控芯片供應商轉向英偉達，并于同年基于英偉達DRIVE PX2 芯片推出自動駕駛域控制器 HW2.0，搭載于Model S 和 Model X 兩款車型中。但HW2.0 本質(zhì)上仍為一個過渡產(chǎn)品，線路板上存在大片留白，未達到汽車芯片高度集成化的特征。因此，僅僅 10 個月后特斯拉便推出了HW2.5 作為進階版本，這款產(chǎn)品算力超 6TOPS，可以服務于 L2~L3 級自動駕駛。由于DRIVE PX2 芯片過低的效率和超出掌控的技術內(nèi)核，特斯拉與英偉達間三年的合作最終宣告停止。
特斯拉自研的 Autopilot 操作系統(tǒng)是以 Linux 內(nèi)核為基礎深度定制化改造而成。開源的 Linux 內(nèi)核不僅為特斯拉節(jié)省了大筆研發(fā)費用，同時其高自由度利于特斯拉實現(xiàn)更多差異化功能。在 2012-2019 年間特斯拉已完成超過 142 次的OTA 升級（潛在問題改善 11 次、全新功能導入67 次、交互界面邏輯等優(yōu)化 64 次），涉及自適應巡航、自動緊急剎車系統(tǒng)、360°全景視圖、并道輔助等多項功能，系統(tǒng)版本從 2014 年的V6.0 已迭代至目前的 V10.0。
Mobileye：EyeQ 系列芯片是以攝像頭為解決方案的 ADAS 領域絕對龍頭
公司 EyeQ 系列芯片在camera-based ADAS 市場的市占率已超過 70%。Mobileye 于 1999 年在以色列成立，主要致力于汽車計算機視覺領域的研究。在公司成立之初的近十年內(nèi)，公司一直專注于研發(fā)，在這過程中并沒有推出任何的的系統(tǒng)和模型。
2008 年，公司推出了其第一款提供 L1 輔助駕駛功能的產(chǎn)品 Eye Q1 芯片，算力為0.0044TOPS。2010 年，推出Eye Q2 芯片，算力為0.026TOPS。以上兩款面向L1 級輔助駕駛的芯片為公司奠定了在低級別輔助駕駛領域的龍頭地位。
2014 年，公司推出的EyeQ3 芯片算力為0.256TOPS、功耗比為0.1024TOPS/W，可以滿足特斯拉基于視覺解決方案的L2 級自動駕駛的技術需求，也由此開啟了Mobileye 的快速成長期。?
2014-2019 年公司EyeQ 系列芯片出貨量 CAGR 高達 45.2%。同時，依賴于 EyeQ 系列芯片在視覺處理方面的強悍能力，Mobileye 在 camera-based ADAS 市場的市占率已超過 70%。2017 年，公司被英特爾以 153 億美元現(xiàn)金收購。
