电子电气架构演进按下加速键

在我国新能源汽车实现跨越式发展过程中，智能化技术也不断演进迭代。随着我国智能电动汽车产业的蓬勃发展，EE（电子电气）架构的演进速度也随之加快。EE架构作为智能电动汽车的核心，其发展不仅关乎车辆性能和功能，还直接关联到整个产业的创新和竞争力。

产业发展推动EE架构持续演进

智能驾驶与智能座舱的背后支撑是先进的电子电气架构，随着汽车从传统的机械驱动向电动化、智能化、网联化转型，电子电气架构的升级变得至关重要，也是现代汽车智能化转型的核心。

可以说，产品结构变化推动了EE架构的发展。新能源汽车，特别是智能电动汽车将是下一代汽车主要战场，核心竞争力在于智能化。传统新能源汽车将在未来5年逐渐增长平缓，而智能电动汽车将在未来5年强势增长。

同时，技术和用户体验驱动智能电动汽车市场快速成长。用户关注点正逐步从汽车的机械属性转移到智能化属性，这要求EE架构能够支持更多的传感器和数据传输，从而推动了从分布式ECU向域控制/中央集中架构的演进。用户在消费电子领域的使用习惯向汽车产品迁移，推动了传统汽车向智能汽车快速发展。智能汽车具备了功能可扩展、软件产品可持续迭代的特征，给用户带来常用常新、千人千面的体验。智能化产品进入快速发展阶段，不断给用户创造新的价值体验，也催生了新的产品与商业模式。当前，整车企业围绕智能体验，软件赋能，打造差异和稀缺性，进行产品、商业模式创新，让不断更新的售后技术服务成为新的盈利点。

值得关注的是，智能电动汽车功能的数量和复杂度不断增加，导致软件代码数据量呈几何级增长。控制器内部的数据对于芯片算力和存储空间提出更高要求。例如，汽车芯片从单核到多核再到异构芯片，芯片算力和存储能力显著增加。同时，芯片的发展助力控制器更新换代降低成本，半导体行业性价比不断提升，汽车特别是新能源汽车功能不断丰富，但是车辆售价却在逐步降低。基于智能配电和智能电源管理策略确保了电耗降低，实现了较大收益。

从分布式架构到中央架构

随着数字化、智能化技术的快速发展，汽车功能逐步整合集中，从分布式架构到域融合架构，再到中央计算平台，集中化的演进趋势已成为行业共识。这种集中化的EE架构将支持智能电动汽车实现更复杂的功能，提供更强大的算力支持，实现软硬件解耦化、平台标准化以及功能开发生态化。

分布式架构是指功能的传感、控制、执行部分都分散在各个控制器，形成若干个独立控制器组成的架构。而域架构则是同类型功能的逻辑集中，形成以（功能）域控制器为特征的架构。准中央架构是通过SOA将不同域控进行算力共享，达到类似一个中央计算平台的作用。中央架构则是功能逻辑进行集中，形成一个中央控制器。

有趋势显示，随着行业发展，在2022年之后，ECU集成度不断提升，行业已投产车型陆续进入到域控制器时代，并逐渐向准中央架构过渡，电动汽车的EE架构演进步伐明显领先于传统汽车。电动汽车没有传统汽车的历史负担，而且比传统汽车更注重用户持续迭代体验，因此电动汽车EE架构演进速度更快。

整车按照功能可分为整车控制、智能驾驶、智能座舱、智能网联四大域，各功能域也有着各自发展趋势。整车控制包含了车身、动力、底盘、被动安全，主要是以高低边驱动I/O为主，相对简单的控制逻辑、简单的算法，一般只需要较低的CPU算力；智能座舱主要处理图像声音数据，少量识别算法，GPU算力要求稍高一些，部分NPU具备一定的算力即可满足需求；智能驾驶以目标识别、融合算法为主，NPU、CPU算力要求更高；智能网联域包含云和端的交互功能。

当前，整车控制域低压控制器已实现了多功能跨域集成，动力相关的高压控制器也在逐步实现集成。座舱域由车机+仪表独立控制器的形态，发展成为座舱域控制器，实现了音视频交互、娱乐、安全辅助相关功能集成，外设数量和类型不断增加，对GPU和NPU的算力需求快速增加。座舱域控制器集成了传统座舱中的仪表和车机，又要兼容更多的新功能如IMS、DMS、HUD等。

智能驾驶正在向L3级别突破，目标向着L4、L5级别迈进，所配装的传感器数量增多，算力需求剧增，安全冗余设计也成为必须考量的设计因素。而且，智能驾驶等级越高，覆盖场景就越多，所需要的感知能力就越强，所配备的传感器就越多。当前L3等级的智能驾驶所需AI算力在200TOPS以内，未来随着智能驾驶覆盖场景越来越复杂多变，所处理的数据量进一步增大，L4预估所需算力达1000TOPS，L5预估所需算力超过2000TOPS。

加速向拟人化设计转变

当前，汽车设计由功能汽车向智能汽车转变，智能汽车由可持续迭代升级向拟人化设计转变。因此未来EE架构不再以功能域作为控制器设计对象，将参照人的各种能力构建智能汽车的功能，控制器算力决定了汽车感知、交互、逻辑能力，传感器和执行器决定了汽车基本行为和运动能力。

可以预见，随着汽车智能化发展，实现汽车感知的传感器越来越多，未来EE架构将弱化功能域概念，整车感知需求整体考虑设计，感知模块同时提供多个功能域服务，实现能力共享。以雷达和摄像头类传感器为例，可实现驾驶、座舱、车控、底盘多个功能域能力共享。同时，控制器软硬件设计分层解耦，未来控制器将实现白盒化设计，做到软硬、软软、服务的分层解耦设计。目前汽车接口类型繁多，标准化是必然趋势，接口标准化可以推动零部件平台化，降低成本，提升开发效率。

集成化与区域化将成为EE架构的发展方向。集成化是整车降本最重要手段，车身域内功能集成已广泛应用，越来越多的跨域集成解决方案运用到车辆上；区域化是跨域集成设计的必然产物，可减少线束，实现算力资源共享。

目前，驾舱融合正加速迈进，无论是整车企业、芯片企业还是自动驾驶企业，都纷纷在自动驾驶舱驾一体化领域布局。智能驾驶和智能座舱系统都是高算力系统，而且行车辅助、泊车辅助、座舱功能之间交互数据量巨大，通过融合可以更充分实现算力共享，减少域间通讯成本，节约带宽资源。由于芯片算力和算法生态的约束，短期内先实现行车、泊车融合，或者座舱与泊车融合。随着智能驾驶功能等级的提升和逐步普及，长期会实现舱行泊融合，基于高算力计算中心的舱行泊解决方案即将到来。

此外，构建车端、云端、生态统一协同的端云一体技术业务架构也是未来重要发展趋势。车端数据能力对外开放，云端数据通过车联网回传到车端实现数据闭环，车、云、生态数据共享实现第三方应用生态闭环。

不过，智能网联汽车智能驾驶等级的提升，网络互联的深度、范围都有所增加，因此需要更先进可靠的功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全技术为新汽车保驾护航。电子电气功能迭代与变更的节奏加快，车企为缩短开发、变更周期和降低成本，灵活应对市场快速变化需求，推动产业链从一级供应商黑盒交付，向软、硬件供应商垂直分工－联合开发模式转变，产业链模式正随着架构演进而发生改变。

智能电动汽车的发展正在以前所未有的速度推动EE架构演进。技术突破、市场趋势、产业转型等共同构成了智能电动汽车发展带来EE架构演进提速的全景图。随着智能电动汽车技术不断进步和市场不断扩大，EE架构的演进将进一步提速，为智能电动汽车发展提供强有力的支撑。