今日，蔚來汽車宣布，其2024年第二代平台車型的電子電氣架構將從域控架構公升級為一流計算平台。
坦率地說，這並不是乙個非常明顯的技術公升級，但對於車輛智慧型的不斷演進和效能的釋放卻非常重要。 事實上，計算平台和座艙駕駛的融合已經成為整個行業的趨勢，而蔚來並不是第一家推出這項技術的車企。
軟體定義汽車的終極架構
汽車的電子電氣架構承載著汽車的各種技術和智慧型功能。 近年來，隨著汽車智慧型化功能的增加，傳統的分布式架構加速了向域控架構的過渡。 車上的ECU數量大大減少，控制管理也更輕鬆。
隨著汽車晶元算力的進一步提公升，車企們已經開始考慮如何進一步挖掘車載算力，實現更多的跨域聯動功能，達到1+1 2的效果。 例如，利用智慧型駕駛晶元的圖形能力做人臉識別和3D渲染，利用底盤系統的控制能力為智慧型駕駛系統做安全冗餘。
於是，很多一流企業和車企都提出了下一代汽車電子電氣架構——域控整合，甚至是完整的單晶元計算架構。 其中，功能最智慧型、輔助駕駛的座艙率先實現一體化，即座艙與駕駛員一體化。 所謂座艙一體化，就是將原本獨立的座艙晶元和智慧型驅動晶元焊接在同一塊板上，使兩者實現部分算力共享，這叫一塊板。
2023年，不少車企和企業紛紛推出座艙整合和計算架構技術：特斯拉HW30、hw4.0整合AMD座艙晶元和FSD晶元，小鵬G6搭載X-EEA電子電氣架構3版本 5 採用**計算+域中心化的混合架構; 集度01還採用了高通8295智慧型駕駛晶元和NVIDIA Orin X智慧型駕駛晶元，兩個域控制器，用於座艙和駕駛一體化。 據集度介紹，兩個域控制器可以共享算力、感知、共享服務，智慧型座艙域控制器可以在智慧型駕駛系統故障下支援系統級安全冗餘，智慧型駕駛域控制器可以支援智慧型座艙3D人機協同駕駛地圖的極致AI互動。
東軟 Reach 是一款高效能駕駛和停車整合域控制器 X-Box 40、整合基於地平線J5+芯馳X9系列晶元組合方案。 ECARX發布的車用大腦還整合了SiEngine Technology的龍鷹1號智慧型座艙晶元和黑芝麻智慧型的智慧型駕駛晶元，也實現了座艙與駕駛的融合。 此次發布的**計算平台，也是典型的座艙融合方案：1顆高通驍龍8295智慧型座艙晶元+4顆NVIDIA Orin X智慧型駕駛晶元。
讓汽車控制更輕鬆
正如域控制比分布式架構更簡單、更高效一樣，計算平台使整車的電子電氣架構效率更上一層樓，同時線束長度大大減少，成本也降低了。
根據蔚來描述，新**計算平台的整合裝置數量為12000+，克服了高整合度帶來的PI SI、EMC、散熱等技術難題，與分離式座艙域控制器相比，體積減小40%，重量減重20%。
同時，**計算平台ADAM可以使車內不同域之間的編碼和解碼不再需要編碼，省去了對晶元、電源、散熱、線束等的編碼和解碼需求，通過電路板上的蝕刻電路直接替代千兆乙太網，智慧型駕駛與座艙之間的跨域資料頻寬從千兆大幅提公升到16Gbps， 實現10倍以上的傳輸速率。
除了簡化和輕量化之外，座艙和駕駛員整合的最大優勢是算力共享，這讓車企可以充分挖掘算力。 蔚來表示，通過系統級創新，將實現智慧型駕駛、智慧型座艙、車控等256個頂級算力的共享。 例如，車內乘員識別屬於智慧型座艙晶元的任務，但智慧型駕駛晶元NVIDIA Orin X更擅長AI計算和影象處理，計算平台的算力呼叫功能可以使用Orin X晶元來處理乘員識別任務，從而提高任務的執行效率，將座艙晶元的算力留給它的任務更擅長。
此外，跨域算力共享可以更合理地分配各種大算力需求，如多模大模型的端側部署，做到物盡其用，優化CPU GPU NPU效率，充分發揮最佳算力平台的超強算力。 蔚來表示，Nomi GPT是一款為汽車使用而創新的大型車型，即將發布，並將安裝在新一代**計算平台上。
其他品牌也瞄準了同樣的目的，比如ECARX的座艙和駕駛員一體化解決方案，也可以實現兩顆晶元之間的算力共享，同時降低5%的整車線束、15%的研發成本、20%的BOM成本。
all in one？
不難看出，現階段，全球領先的計算平台和座艙的整合只是一塊板子，讓智慧型座艙和智慧型駕駛兩顆晶元實現了融合和互通，在他們的藍圖中，終極的**計算平台應該是用一塊晶元完成所有功能， 甚至包括更多的域控功能，如機箱和電源，即乙個晶元。
德賽西威相關負責人表示：“隨著座艙融合晶元的發展，SOA架構技術的快速演進，以及OEM對成本優化需求的持續增長，使用者對智慧型功能需求的不斷提公升，以及多重因素的疊加，微控制器座艙整合的量產和應用速度正在加快。 預計2024年將成為單晶元座艙司機整合的重要機遇年。 ”
換言之，一體化，用乙個晶元解決整車功能控制，或許是汽車電子電氣架構的終極形態，比如英偉達和高通的下一代車載晶元將具備將兩者合二為一的能力。
NVIDIA Thor 擁有 2,000 個 tops 和 2,000 tflops 的計算能力，可以完全用於自動駕駛工作流程，也可以拆分並配置為部分用於駕駛艙 AI 和資訊娛樂功能，部分用於輔助駕駛。 在多域計算中，Thor可以將自動駕駛和車載資訊娛樂等功能劃分為不同的任務區域，並同時執行它們，而不會相互干擾。 例如，車輛在單個 Thor 上執行不同的系統，例如 Linux、QNX 和 Android。
此外，高通還發布了驍龍Ride Flex晶元，最大算力達2000TOPS，Ride Flex還支援座艙與駕駛員整合，支援全車計算和Robotaxi級別的自動駕駛能力。
然而，讓乙個晶元控制整輛車可能不是最好的汽車控制解決方案。 不久前，我看到一位網友的有趣想法：地球上的人和大多數動物都是典型的**計算，大腦控制著我們的思維和行為，但我們保持身體運轉的所有控制行為都不是由大腦完成的。
例如，呼吸系統、消化系統、心血管系統等子系統的執行由腦幹控制，大腦無法強力干預和控制。 另外，人體中還有很多直接的末端控制，比如觸控乙個熱沸水杯，我們的手不會通過大腦來計算反應，直接縮回手。
我們不能通過大腦直接控制許多緊急駕駛反應。 例如，當障礙物突然出現在他們面前時，大多數人不會按照交通規則讓路，而是會順應規避風險的心態，為了避免碰撞而猛地撞向方向。
因此，有些人認為在汽車中使用一體式晶元可能不是最理想的解決方案。 例如，AEB緊急制動等緊急解決方案可能更適合使用末端控制，它可以擺脫與AEB感測器和制動系統以及**平台的通訊和決策延遲，並且制動速度更快。
我們採訪了一位來自蔚來的自動駕駛工程師，他表示：“與動物神經系統相比，汽車控制還是太簡單了，如果考慮將權力下放給無關緊要的功能，就意味著控制單元和算力是分散的，所以會回到分配和成本上公升的老路上。 只要算力和通訊頻寬有足夠的效能保證，單晶元計算絕對是更好的解決方案。 ”
憑藉成本更低、通訊時延更短、OTA公升級空間更大、使用者體驗更完善等優勢，未來座艙駕駛一體化和一流的計算技術將加速普及。