跨域融合剑指「舱驾一体」!10家企业这样谋划

发布时间:2024-06-28  
舱驾融合(一体),窗口期已逐步打开。


「驾舱融合,并非是零基础,所以我认为这次的变革速度会比以往更快。过去可能花五年时间,接下来就三年左右时间,座舱Tier1和智驾Tier1一定会有一波整合和洗牌。」

6月27日,由芯擎科技总冠名的2024高工智能汽车开发者大会举办,高工智能汽车研究院在会议上释放预测。

事实上,一些供应链正联合车企「打样」。典型案例,比如车联天下、高通、哪吒联合,全球首发Snapdragon Ride Flex(SA8775P)舱驾一体平台,2025年二季度正式量产上车。

27日下午,车联天下在活动中,分享舱驾融合相关进展,「SA8775平台域控处于B样阶段(预计8月底B样完成),基于当前基线,已完成基础座舱应用、AI端侧大模型、DMS&OMS、AVM功能部署」。

黑芝麻智能的C1200系列,作为本土芯片厂商阵营,是跨域的另一重要力量。同时,区域控制、操作系统厂商,亦在探索破局,这背后,比如大陆、风河等。

「座舱玩家是一定会抢跑舱驾一体。目前来讲,座舱的玩家只需要差不多三年时间,可以完成从零到10个亿、20个亿,甚至30亿的营收增长。但智驾过去五年时间,能做到1个亿-3个亿左右的企业,其实屈指可数。」高工智能汽车研究院判断。

抢跑者,比如博世。「接下来要做的,就是舱驾融合,这是在近期不同场合一直在推广的产品」,根据当天下午博世方面分享的信息,其意图凭借完整的舱、驾产品线,「引领跨域融合创新产品方向」,并给出了基于8775的系统架构设计提案,和推荐传感器组合,。
整体来看,27日下午,在“域见,从地方到中央”专场和 “跨域融合,从基础软件开始”专场中,来自博世、亿咖通科技、长安汽车、黑芝麻智能、车凌科技、埃斯顿、大陆集团、车联天下、知迪科技、风河等企业高层,发表精彩演讲。

具体来看,博世中国智能驾驶与控制事业部专家罗艳龙发表《智驾及座舱跨域融合趋势下的博世产品规划》主题演讲。

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博世中国智能驾驶与控制事业部专家 罗艳龙

罗艳龙表示,博世基于座舱和智驾域开发经验,率先推出跨域融合产品。尤其采用灵活的合作模式方面,分为四种:其一,纯硬件(设计开发及生产);其二,硬件+底软;其三,硬件+底软+ADAS应用;其四,交钥匙工程。

那么,一旦迈入跨域阶段,此前智驾(初创公司居多)、座舱赛道的单产品线玩家,是否还有机会?

「我们也一直在思考这个问题,要不要做全栈、要不要引入第三方,我认为第三方是有机会的」,罗艳龙认为,主机厂经过前面的探索,尤其进入跨域阶段,会逐渐明晰其需要一个能力更为强大的集成商,主机厂自身则聚焦于控制上层应用需求和交互需求。

单产品线Tier1此前或许可以推进较快,后续头部综合Tier1有更多机会。同时,类似主机厂在全栈上遇到的现实问题,头部Tier1某种程度上也无法聚焦全部的细分能力,这也是第三方的机会。

亿咖通科技产品高级总监龚思颖发表《人机交互的智能化未来:智舱智驾与大模型的融合》主题演讲。

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亿咖通科技 产品高级总监 龚思颖

大模型上车,核心难点在哪儿?

龚思颖认为,核心分为三大类:其一,全车数据收集难度大,主流SoC很难满足大模型的高内存运行条件;其二,大模型对算力需求高,当前车端SoC方案其实无法支持,部分只能勉强支持一些端侧的小模型,后者与大模型的性能表现相距甚远;

其三,数据传输的难点,大模型上车要求计算数据传输效率非常高,当前EE架构数据需要在多个SoC进行传输,本身就有延迟,且大模型计算有些是需要实时计算,这对于功耗、散热等挑战巨大。

基于此,龚思颖认为,「中央计算是大模型落地的最终土壤,也是汽车智能化的终局。因此我们做了一个舱驾一体的大模型架构,除本身支持舱驾一体,同时支持多语言、全球的生态服务,且本身是端云协同的大模型架构」。

长安汽车芯片开发总工程师李长青发表《超级数字平台SDA赋能汽车智能化》主题演讲。

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长安汽车 芯片开发总工程师 李长青

据李长青介绍,SDA架构为软件定义汽车的长安架构(落地时间方面,搭载SDA架构的长安启源E07将于今年10月前后上市)。具体来看,其具有“中央计算、分层+分域、基于服务、端云互控”典型特征。

李长青表示,SDA智能驾驶持续跟进智驾算法发展,采取“精兵”策略,从分段式专家路线演进到端到端大模型,提升智能驾驶效果,「端到端的一些路径,大家都在陆续的上车或者推出Demo,我们也会在年底有端到端的效果Demo,量产最快在明年」。

尤为值得注意的是,舱驾一体存在路线之争,是从上往下渗透,还是从下往上渗透?

李长青认为,舱驾一体更加适合稍微相对平价、入门级的车型,其智驾功能和算法不复杂,已经相对具象化、固定化(高阶智驾的算法仍在诉迭代),不需要再做太多算法更新迭代,座舱则提供类高通8155的功能即可。

黑芝麻智能高级产品市场总监王治中发表《跨域融合计算芯片推动智能汽车产业加速转型升级》主题演讲。

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黑芝麻智能 高级产品市场总监 王治中

针对跨域从上往下,还是从下往上渗透,王治中结合市场的两个趋势来分析:其一,高端车型为性能导向,跨域虽可带来成本降低,但与高端车型的定位某种程度上相悖,而性能体验目前仍在快速迭代,短期做融合并不太适合。

其二,性价比导向,智能化每年有大量的优质应用被筛选出来,然后逐步向平价车型渗透并被消费者接受,比如前向一体机、8155座舱,某种程度上正成为标准化配置,其进行跨域融合、整体降本,也更为符合平价车型的性价比定位。

产品层面,黑芝麻智能已推出黑芝麻智能武当®️系列跨域计算芯片,包括武当C1296(行业首颗支持多域融合的芯片平台)、武当C1236(本土首颗单芯片支持NOA的芯片平台)。

其中,C1296方面,其单芯片可支持CMS 、信息娱乐、舱内感知、自动泊车、L2++行车、整车数据计算、安全信息、智能大灯等。

车凌科技副总裁闫凯发表《舱驾跨域与生态运营共筑智慧出行生态圈》主题演讲。

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车凌科技 副总裁 闫凯

据介绍,作为行业领先的汽车软件生态公司,车凌科技基于车云平台、AI座舱、大模型与数据商业化、整车/座舱集成测试等多项解决方案,可提供车辆全生命周期(规划、研发、生产、销售、用车、ESG)的全栈服务。

其中,在云平台的产品矩阵方面,公司以云为纽带,1+3多维服务,其中包括车云数据基座(边缘侧引擎、边缘侧数据库、云端EMQ、云端算法引擎、云端编译工具)、TSP应用、座舱应用、大数据应用,最终实现让体验流转于人、车、生活。

埃斯顿汽车行业总经理李玉龙发表《智能制造在新能源汽车产业链的应用》主题演讲。

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埃斯顿 汽车行业总经理 李玉龙

据李玉龙介绍,埃斯顿自动化集团作为1993年成立于中国南京的企业,2015年登陆中国深圳交易所实现上市,为全球领先的智能制造品牌,公司核心业务包括自动化核心部件及运动控制、机器人及智能制造系统、数字化产品及解决方案

在汽车整车智能化方案方面,其拥有供应链自主可控、轻量化、柔性化等特征,在汽车行业中的应用包括冲压、点焊、弧焊、涂胶、装配、搬运等,同时其提供汽车零部件智能化方案(轻量化、模块化)和汽车电子部件智能化方案等。

大陆集团车联网与架构事业群ZCU中国区报价组技术负责人 高爽发表《未来车载电气架构的基石:区域架构及控制器(ZCU)》主题演讲。

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大陆集团 车联网与架构事业群ZCU中国区报价组技术负责人 高爽

高爽认为,伴随迈向软件定义汽车之路,整车功能及架构复杂度大幅升级带来挑战,区域控制器(ZCU) 为未来整车架构中的必备模块,主要功能包括网络通讯、I/O 控制、智能电源分配等,核心优势包括x-Domain方法支持的降低E/E架构复杂性、智能配电与电源分配优化、支持软硬件分离/通用软件架构的OEM策略等。

据介绍,大陆集团区域控制器本土研发及生产基地,包括重庆研发中心(车身应用软件开发,底层软件开发BSW, 系统测试和自动化,CI/CT,ARXML集成ARXML integration等)、大陆中国系统及软件中心、上海研发中心、长春工厂。

车联天下副总裁李志刚发表《舱驾融合&计算单元发展之路》主题演讲。

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车联天下 副总裁 李志刚

2024年开始,主机厂陆续落地跨域融合及“HPC+ZONE”的架构方案,并逐步迭代至中央计算平台。在跨域融合过程中,“舱驾融合”与“舱驾+其它域”将整车算力集中,贴近于中央计算平台,是跨域融合主流方向。

“舱驾融合之前,是单座舱、单行泊,目前距离真正的行泊大批量产业化还没有多久,包括基于BEV+Transformer的行泊域控发展时间也不长,但已经有一部分企业开始研发跨域融合,行业卷的速度真的非常快。”李志刚在会上表示。

紧跟市场趋势,车联天下选用高通8775 Snapdragon Ride Flex,打造了不同的方案。一是8775(+RH850U2A8)舱驾融合:采用7V1R12USS,实现高速NOA和记忆行车,座舱大于8155能力;二是8775(+RH850U2A16)舱驾融合+信号型网关:除舱驾融合外,可集成基础网关功能,实现信号转发;三是8775(+S32G)舱驾融合+网关:除舱驾融合外,可集成SOA网关、OTA Master等。

今年5月,车联天下与卓驭科技基于SA8775P达成合作,降低了车企量产高阶驾舱融合的开发门槛,同步缩短了开发周期。同时,车联天下的舱驾融合方案已获得主机厂量产定点。

知迪科技COO尹晓航发表《生成式AI为智能驾驶的闭环数据提供助力》主题演讲。

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知迪科技 COO 尹晓航

从智驾来看,数据采集、生产的变化和痛点越来越明显。一方面,真实路采数据的成本很高,且高质量场景数据比例低,难以覆盖corner case;另外,现实复杂的环境交通状况,全仿真数据真实性差、场景有效性低,仅通过语义信息定义的内容建模仿真,很难还原真实场景。

而在生成式AI大模型的加持下,实车采集、虚拟仿真两种场景构建方式发生了实质性改变。一是实车采集的数据,可以使用更精准的数字孪生构建场景库;二是AI自然语言生成/泛化场景模型,比如通过BEV+Transformer模型,把生成的仿真数据泛化成不同工况下的相关场景数据,包括夜晚、不同天气等。

据尹晓航介绍,迈向AI时代,知迪科技创新仿真测试未来式,提供虚拟现实数据全流程生产解决方案,包括真值数采、场景生成、场景泛化、注入与测试等,包括软件和硬件解决方案、设备的集成与测试服务等。

风河中国区汽车业务负责人付俊峰发表《跨域基础软件,打造整车操作系统》主题演讲。

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风河 中国区汽车业务负责人 付俊峰

“包括域集成在内的各种集成,都离不开硬件能力的增长,计算平台走向统一化;而硬件集成化之后,软件也需要做相应配合;什么样的软件架构适合域控或者跨域融合架构,从不同行业的经验来看,云原生的架构是面向未来的软件架构选择之一。”付俊峰表示。
在云原生技术的加持下,数以百万计的车辆软件开发、部署和运营的数字化平台,不仅能简化软件开发流程,减少软件质量问题,还可以最大化软件投资,解锁数据价值链,数据驱动持续创新。

基于Wind River Studio数字化开发环境,以及Wind River Edge“软件定义汽车”基座平台,风河打造了业内首个端到端、云原生解决方案,以合理成本使能“软件定义汽车”。
通过一体化生命周期管理,在云端快速、安全的开发和测试软件,容器化软件模块无缝、安全的部署,车辆运行数据在云端构建数字孪生,通过数据反馈驱动软件持续优化。

具体而言,其搭建的平台化能力,可配合高通、瑞萨、英伟达等不同厂商的芯片,利用统一的基线、统一的工具链,帮助Tier 1构建公共软件技术平台,再通过云原生的开发理念,支持座舱、智驾、车身网关、OTA等的开发和服务。


文章来源于:电子工程世界    原文链接
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