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软件定义汽车时代,谁还在单打独斗?
时间:2023-12-7 9:02:09      发布者:管理员

十年前,一台主流车型所需的代码量可能只有1000万行,而如今,一辆高端汽车可能包含多达五亿行代码。放眼未来,L5级自动驾驶车辆所需的代码量有望提高到十亿行。

不难看出,“软件定义汽车”催生出更多创新产品的同时,也于无形中增加了整车系统的复杂性。某种程度上,这亦成为车企向智能化更进一步的阻力。

比如,当车企采用传统方案进行新车设计时,往往会遇到资源不足、后续开发及维护成本难以负担的窘况。归根究底,新增一项智能化功能,即意味着要加入更多的程序代码,投入更多的人力成本。

另外,东风汽车技术中心智能软件中心总监赵宁早前也表示,在汽车智能化转型的过程中,软件面临的挑战越来越多。包括但不限于,更复杂的系统架构和模块化设计需求,不断缩短的开发和迭代周期,更高的安全性和可靠性,以及要解决不同供应商产品的兼容性问题等。

因此随着大算力芯片逐渐普及,汽车电子电气架构得到了快速发展。以现阶段的域控/区域式架构来看,大量的ECU通过软、硬件剥离,将分散的功能集成在几个域或者区域控制器里,从而实现更简化的系统设计。

但考虑到自动驾驶汽车需要更快速的反馈机制,此类架构无法满足更高效率的通讯需求,中央计算架构由此就成了解决问题的关键所在。继续往下发展,便是车云协同阶段,大部分计算会迁移至云端。

软件定义汽车时代,谁还在单打独斗?

 图片来源:Arm

而无论是硬件升级,还是架构变革,都亟需一套标准化的软件对车辆进行控制。Arm 推出的SOAFEE (Scalable Open Architecture For the Embedded Edge, 面向嵌入式边缘的可扩展开放架构正是在这一背景下诞生的

“SOAFEE可以兼容现有的车企架构,Arm目前正在开发相应的工具,将以‘容器化’的形式来协助两者之间的转移与兼容。”Arm汽车事业部亚太区高级市场总监邓志伟称。举例来说,车企有一系列软件跑在原来的系统上,在应用了SOAFEE后,无需修改代码即可将这些软件放置在一个“容器”里。

这个“容器”相当于一个软件执行环境,可以把应用程序和作业系统相抽离。同时“容器”会把其中的软件进行标准化处理,如此一来,“容器”的概念便可持续往下拆解,将原有架构系统拆分成各种功能,得到一个个小的容器程序,进而被反复利用。

要知道,在软件定义汽车的趋势下,软件不仅需要具备可移植性,还需基于云端构建与升级,以使开发和维护成本能够降到最低。再者,智能汽车除了对实时性、安全性提出了更高要求,也对开放性有着新的追求。

博世中国创新与软件开发中心总经理王志煌举过一个关于ESP的例子:处于云端协同阶段的智能汽车,可以真正实现“信息共享”。例如,当一辆车发现前方路段是冰面,这个信息被上传到云端后,相邻的所有车都会接收到警告信息。即便有的车没有ESP装置,也能获得相似的功能效果。

这也解释了基于软件定义下的ESP功能。而SOAFEE大致是一样的道理。

据了解, SOAFEE 是一个基于开放、标准化原则的供软件定义汽车使用的架构,可将现代的软件开发技术导入车用市场。更重要的是,基于这个架构,整个行业可以分享彼此的专业知识、技术与产品,加速推动软件定义汽车的到来。

只有开放、标准式的架构才能创造更强大的生态系统,这显然是智能汽车时代所需要的。

软件定义汽车时代,谁还在单打独斗?

  图片来源:Daniel Davenport - Medium

SOAFEE推出的第一年,重点着力于对架构规范和定义的商讨与制定,确保所有参与成员达成一致的共识和目标,而后便开始展开实际的工作交付,包括参考设计、软件开发等产出成果。去年,SOAFEE已成功交付首个开源参考实现,并通过设立实验室,以及扩大开源合作关系等途径,持续加速SOAFEE的实际交付。

而这个过程里,Arm 也将提供预验证,帮助车企将原有系统无缝转换到SOAFEE中。此外,Arm还提供了一种新的可能——通过虚拟硬件 (Arm Virtual Hardware),开发者可以在硬件尚未就绪的情况下开始软件开发工作,从而缩短开发时间。

截至目前,已有100多家行业伙伴加入SOAFEE,包括芯片厂、一级供应商、软件公司等等,预计规模将持续扩增。 

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 SOAFEE 现已拥有107名成员;图源:Arm

软件定义汽车究竟会带来哪些巨变,仍待观察,但这一趋势的发展已经得到行业的一致认可。

罗兰贝格在2023年发布的报告中指出,到2023年,单车软件价值将从当前的8,000~16,000元增长至16,000~32,000元,其价值占整车BOM的比重预计将从当前的4~9%增加至2030年的8~12%。值得一提的是,自动驾驶系统单车软件价值到2030年将占据整车软件价值约43%。软件将逐渐成为车企成长的新引擎。

就像OEM积极推进中央计算架构、自动驾驶技术,上游产业链企业积极开发更灵活的IP、更高算力的芯片、更趋标准化的软件架构一样,只有充分准备,才能更好迎接这场变革,挖掘出更大的增长空间。