3.1萬
作者 / 阿寶
編輯 / 阿寶
德國人卡爾·本茨(1844-1929年)于1885年10月成功研制世界上第一輛汽車,采用一臺兩沖程單缸0.9馬力的汽油機(jī)。此車具備了現(xiàn)代汽車的一些特點(diǎn),如火花點(diǎn)火、水冷循環(huán)、鋼管車架鋼板彈簧懸架、后輪驅(qū)動、前輪轉(zhuǎn)向和制動把等機(jī)械部件。在后續(xù)的很長時(shí)期內(nèi),汽車的發(fā)展和革新主要集中在發(fā)動機(jī)、底盤車身等機(jī)械和電氣領(lǐng)域。
1、從博世發(fā)展看汽車架構(gòu)變化起源
汽車的起源來自于機(jī)械工業(yè)的發(fā)展，早期的車型是一個(gè)純機(jī)械產(chǎn)物。汽車脫胎于馬車，真正開始大規(guī)模的普及起源于1908年福特采用流水線生產(chǎn)T型車，將汽車從作坊產(chǎn)品帶代入流水線工業(yè)化時(shí)代。
20世紀(jì)初的整車，電器部件主要是電磁點(diǎn)火系統(tǒng)。當(dāng)時(shí)的整車按照部件可以分成四個(gè)部分：1、引擎+啟動部分；2、傳動系統(tǒng)；3、懸掛系統(tǒng)與車輪；4、車身。整車?yán)锩孀钪饕?a class="article-link" target="_blank" href="/baike/1654314.html">電氣元件是電磁點(diǎn)火系統(tǒng)，采用干電池系統(tǒng)點(diǎn)火，火花由通過一個(gè)安裝在引擎前方凸輪軸端部的低電壓“計(jì)時(shí)器”分配到火星塞產(chǎn)生，這種“計(jì)時(shí)器”就是現(xiàn)代的電器化的前身。
國際Tier1 博世的起步就是伴隨整車最原始電氣化產(chǎn)品的普及。博世成立于1890年，成立之初做的是精密機(jī)械器件和電氣工程工作，如安裝電話系統(tǒng)和電鈴。1897年根據(jù)客戶要求，生產(chǎn)出了汽車磁力發(fā)電機(jī)點(diǎn)火裝置，并成為唯一的點(diǎn)火設(shè)備供應(yīng)商，以此為起點(diǎn)，正式切入汽車領(lǐng)域。
隨著對于汽車功能要求的提升，機(jī)械部件逐步被功能更為完善的電氣部件取代。在這個(gè)過程中，由于電氣化是漸進(jìn)式替代原有機(jī)械部件，因此引入的電氣化產(chǎn)品都相互獨(dú)立。隨著汽車開始普及，出于高速安全角度，汽車上原本使用的乙炔燈逐步開始被電子照明系統(tǒng)所取代。
1954年，斯圖加特車隊(duì)中博世研究用車搭載不同的大燈和喇叭
博世于1914 年左右推出了電子照明系統(tǒng)，由車頭燈、發(fā)電機(jī)、電壓調(diào)整器和電池組成的電子照明系統(tǒng)，這也是整車開始開始步入電氣化時(shí)代最為明顯的特征。隨后在1915-1940年期間，博世陸續(xù)推出了啟動電機(jī)、車載喇叭、柴油噴射系統(tǒng)、車載收音機(jī)等量產(chǎn)產(chǎn)品，持續(xù)完善車載電器功能。
1913年，梅賽德斯10/25HP 搭載的博世照明系統(tǒng)，配備發(fā)電機(jī)、大燈和電壓調(diào)整器
1927年，博世研發(fā)柴油噴射系統(tǒng)
1932年博世首款量產(chǎn)車載收音機(jī)
自1960年代中期開始，博世開始專注于開發(fā)汽車電子產(chǎn)品，并在內(nèi)部稱為“電子零件時(shí)代的來臨”。在1970年，電子產(chǎn)品正式成為博世關(guān)鍵產(chǎn)品，從最初的未知領(lǐng)域，搖身一變締造整個(gè)公司延續(xù)至今的成功。最經(jīng)典的例子就是1978 年推出的ABS 防鎖死剎車系統(tǒng)，憑借在數(shù)個(gè)電子元件領(lǐng)域的專業(yè)知識，讓該系統(tǒng)成為汽車技術(shù)工程領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)。
1967年，博世在測試電動車動力電子元件。
從二十世紀(jì)90年代開始，博世進(jìn)一步推動整車架構(gòu)中電子產(chǎn)品的比例，并開始推出輔助駕駛產(chǎn)品。1990年，博世開發(fā)了加速度等矢量傳感器，1995年，推出了ESP，奠定了博世在底盤控制領(lǐng)域的地位，2000年推出了ACC、夜視系統(tǒng)等輔助駕駛功能。
從博世的發(fā)展歷程可以看到，過去的汽車電子占比提升很大程度由Tier 1來主導(dǎo)，并且是對機(jī)械件的替代補(bǔ)充。過去十年，單車的ECU數(shù)量接近翻倍增長，高端車型ECU數(shù)量由40個(gè)增長到55個(gè)左右，低端車型中ECU數(shù)量由12個(gè)增長到21個(gè)左右，高端車型超100個(gè)。
2、博世提出新的E/E架構(gòu)
CAN通訊是一個(gè)偉大創(chuàng)新
現(xiàn)在大家一提到CAN通訊，都搖頭，誰還學(xué)這個(gè)，隨口就是車載以太網(wǎng)，傳輸速度快，雙向通訊，感覺CAN就是上世紀(jì)通訊的老古董，就是落后的代名詞，如果說汽車的十大偉大發(fā)明排序的話，除了發(fā)動機(jī)，CAN應(yīng)該能排第二，如果沒有CAN通訊，現(xiàn)在的汽車的排放量非常非常大，因?yàn)檎嚨闹亓刻亓恕?/p>
我們先來看看最原始的發(fā)動機(jī)和變速箱的交互。
還是以我們的發(fā)動機(jī)控制單元和變速箱控制單元為例子，這個(gè)如果兩個(gè)控制單元要通訊，發(fā)動機(jī)把轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、油門、三個(gè)信號給到變速箱，變速箱把提速請求、檔位反饋給發(fā)動機(jī)；
每條信息都需要各自的線路，因此隨著信息量的不斷加大，所需的線路以及控制單元上的插頭數(shù)目也隨之增加。因此這種數(shù)據(jù)傳輸模式僅適用于信息量數(shù)目有限的情況下。
與第一種方法不同，CAN數(shù)據(jù)總線中，所有信息沿兩條線路傳輸。這兩條雙向傳遞的線路中所傳遞的數(shù)據(jù)是相同的。在這種傳輸方式中，線路數(shù)與控制單元以及所傳遞的信息量的數(shù)量是無關(guān)的。因此當(dāng)控制單元間需要交換大量信息時(shí)，CAN-Bus的優(yōu)越性就體現(xiàn)出來了。
吃瓜群眾：這兩個(gè)ECU之間也就5根線不多啊，不就比CAN BUS多了3根線么？
機(jī)哥：不著急，我給你看看4個(gè)ECU之間的通訊是怎么樣的。
進(jìn)入20世紀(jì)80年代,汽車逐漸電子化、智能化,新興的電子技術(shù)取代汽車原來單純的機(jī)電液操縱控制系統(tǒng)以適應(yīng)對汽車安全,排放、節(jié)能日益嚴(yán)格的要求。例如,最初由電子控制的燃油噴射、點(diǎn)火、排放、防抱死制動區(qū)動力防滑、燈光、故障診斷及報(bào)警系統(tǒng)等。
到20世紀(jì)90年代以后,陸紗出現(xiàn)了智能化的發(fā)動機(jī)控制、自動變速、動力轉(zhuǎn)向、電子穩(wěn)定程序、主動懸架、座椅位置、空調(diào)、刮水器、安全帶、安全氣囊、防碰撞、防盜、巡航行駛、全球衛(wèi)星定位等智能化自動控制系統(tǒng),以及車載音頻、視頻數(shù)字多媒體娛樂系統(tǒng),無線網(wǎng)絡(luò)和智能交通等車輛輔助信息系統(tǒng)。
我們來看看汽車底盤中最常見的幾個(gè)控制器，空調(diào)、柴油發(fā)動機(jī)電子控制、變速器控制、汽車動力學(xué)（ABS/ESP），這簡單的四角戀關(guān)系，需要通信的數(shù)據(jù)就非常多。
1、首先空調(diào)和柴油發(fā)動機(jī)這塊相對簡單一些，空調(diào)請求發(fā)動的命名，然后柴油機(jī)發(fā)動機(jī)會許可給到空調(diào)控制器，同時(shí)把冷卻液溫度傳遞給空調(diào)這邊。
2、柴油發(fā)動機(jī)和變速箱的控制就有許多通訊的內(nèi)容，比如變速箱需要把負(fù)載情況檔位傳遞給發(fā)動機(jī)，發(fā)動機(jī)需要把駕駛?cè)说目刂七壿媯鬟f給變速箱。
3、汽車ABS這塊要動作，需要把行駛速度給到發(fā)動機(jī)，發(fā)動機(jī)需要把轉(zhuǎn)速界限值給到ABS這塊，同時(shí)ABS這塊也要同變速箱糾纏不清，需要變速箱把檔位信息給到ABS，ABS把速度信息給到變速箱，最終綜合各方面的因素限定調(diào)節(jié)，在決策是否輸出ABS動作。
雖然這些信息傳遞的內(nèi)容并不多，如果沒兩個(gè)器件要把傳遞的信息都通過線來進(jìn)行連接，光這幾個(gè)器件的線束就得20多條，在車?yán)锩嬗?00多個(gè)ECU，這樣如果每個(gè)ECU直接都用線纜來連接，估計(jì)整車的線束重量比車的支架重量還大。
此處用CAN BUS總線來進(jìn)行通訊，就會發(fā)現(xiàn)少了很多接頭，而且線束也會少很多，通訊起來非常方便。具體好處如下：
總線功能有較高的可靠性和功能安全性，能大大減少因插頭連接和導(dǎo)線所引起的故障。因敷設(shè)導(dǎo)線減少而降低裝配成本，并減輕線束重量。因采用較小的控制單元和插頭而使空間節(jié)約下來，并使安裝和修改更加容易?？刂破髦g的數(shù)據(jù)傳輸較快。系統(tǒng)診斷能力更強(qiáng)。
越來越多的電子電氣系統(tǒng)出現(xiàn)后，相互間的通信冗雜、線束的難度快速提升，新的架構(gòu)呼之欲出。比如，如何完成這些系統(tǒng)內(nèi) ECU 之間的通信成為挑戰(zhàn)。為解決這個(gè)問題，博世在 1986 年開發(fā)出了 CAN 總線，用來對 ECU 的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，1991年世界上首款基于 CAN 總線系統(tǒng)的量產(chǎn)車型奔馳 500E 正式亮相。
什么是汽車電子電氣架構(gòu)？
汽車電子電氣架構(gòu)，是指集合汽車的電子電氣系統(tǒng)原理設(shè)計(jì)、中央電氣盒的設(shè)計(jì)、連接器的設(shè)計(jì)、電子電氣分配系統(tǒng)等一體的整車電子電氣解決方案的概念，基本流程如下圖所示
在2007年，德爾福首次提出 E/E 架構(gòu)的概念，對發(fā)動機(jī)系統(tǒng)、車窗控制、車載娛樂系統(tǒng)等一切需要電力控制的軟硬件進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)和不斷優(yōu)化。通過EEA的設(shè)計(jì)，可以將動力總成、驅(qū)動信息、娛樂信息等車身信息轉(zhuǎn)化為實(shí)際的電源分配的物理布局、信號網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、診斷、容錯、能量管理等的電子電氣解決方案
一個(gè)電氣架構(gòu)需要考慮的不僅是控制器，還要考慮線速、電源分配，包括這些控制器在車上分布位置，還有如保險(xiǎn)絲盒是什么樣子的，這些都是電氣架構(gòu)需要整體考慮的。至于控制器里面的細(xì)節(jié)，如使用什么樣的處理器，反倒不是電氣架構(gòu)優(yōu)先考慮的。電氣架構(gòu)更像一張?jiān)O(shè)計(jì)圖紙，是頂層設(shè)計(jì)的工作。
而真正影響電氣架構(gòu)本質(zhì)的東西，也就是冰山以下的東西，首先是功能架構(gòu)。也就是這個(gè)電氣架構(gòu)要承載多少功能，比如所謂的L3/L4，不僅僅是等級的區(qū)別，更是它的功能和安全角度上不一樣。還如一個(gè)普通的機(jī)械式的汽車儀表和一個(gè)12.3寸的全液晶的儀表，它們也不僅是表面上的不一樣，更是本質(zhì)上的功能不一樣，12.3寸可以顯示各種各樣的信息，這是普通儀表不具備的。把這些功能搞清楚了，你想要做什么樣子的功能，然后這些功能在整個(gè)架構(gòu)下如何分配，他們之間如何關(guān)聯(lián)，這些才是架構(gòu)設(shè)計(jì)要優(yōu)先考慮和解決的問題。隨著功能的不斷增加，電氣架構(gòu)也需要與之匹配地不斷演進(jìn)。
新的E/E架構(gòu)
出現(xiàn)背景
為了統(tǒng)籌考慮汽車的電子電氣系統(tǒng)原理設(shè)計(jì)、中央電器盒的設(shè)計(jì)、連接器的設(shè)計(jì)、電子電氣分配系統(tǒng)等設(shè)計(jì)，德爾福公司首先提出了整車電子電氣架構(gòu)（EEA）的概念。傳統(tǒng)的電子電氣架構(gòu)是一種分布式方案，根據(jù)汽車功能劃分成不同的模塊，如動力總成、信息娛樂、底盤和車身等。這種分布式方案最大的特點(diǎn)是功能劃分明確，可以通過預(yù)先的設(shè)計(jì)來嚴(yán)格明確界限，所有歷史工作的繼承性也很強(qiáng)。
由于劃分后的每個(gè)模塊相對獨(dú)立，如果需要做出改變，那么選出一部分東西進(jìn)行更新即可。然而，這種模式的缺點(diǎn)也很明顯，那就是容易導(dǎo)致模塊太多且可控性不強(qiáng)。傳統(tǒng)汽車EE架構(gòu)下， ECU難以統(tǒng)一， 無法進(jìn)行OTA， 無法實(shí)施軟件定義新功能。
1) 傳統(tǒng)EE架構(gòu)中， 當(dāng)增加一個(gè)新功能， 只是簡單地添加一個(gè)ECU， 增加電線和線束布線， 加大系統(tǒng)復(fù)雜性， OEM集成驗(yàn)證更困難。如果需要實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜的功能，需要許多個(gè)控制器同時(shí)開發(fā)完成才能進(jìn)行驗(yàn)證，如果其中任意一個(gè)控制器出現(xiàn)問題，可能導(dǎo)致整個(gè)功能全部失效。
2) 在傳統(tǒng)分布式EE架構(gòu)之下， ECU由不同的供應(yīng)商開發(fā)， 框架無法復(fù)用， 無法統(tǒng)一， 同時(shí)OTA外部開發(fā)者無法對ECU進(jìn)行編程， 無法由軟件定義新的功能，無法進(jìn)行硬件升級；
3) 基于傳統(tǒng)分布式架構(gòu)， 主機(jī)廠只是架構(gòu)的定義者， 核心功能是由各個(gè)ECU完成， 其軟件開發(fā)工作主要是由Tier 1完成， 主機(jī)廠只做集成的工作， 這也是為什么大部分主機(jī)廠基本沒有軟件開發(fā)能力的原因， 就靠DRE搞定供應(yīng)商就能集成一輛車， 為什么還要花成本養(yǎng)一個(gè)軟件團(tuán)隊(duì)。
正式提出
博世于2017年提出了新的電氣架構(gòu)演化圖，整車的架構(gòu)將從離散的分布式架構(gòu)逐步集成為幾個(gè)域控制器。
博世將整車電子電氣架構(gòu)發(fā)展分為6 個(gè)階段：模塊化階段、功能集成階段、中央域控制器階段、跨域融合階段、車載中央電腦和區(qū)域控制器階段、車載云計(jì)算階段，目前大多數(shù)整車廠商開始從模塊化向功能集成階段邁進(jìn)，而特斯拉已經(jīng)達(dá)到了第五個(gè)車載中央電腦和區(qū)域控制器階段。目前汽車的電氣架構(gòu)絕大部分都是處于第一階段，模塊化的階段。
汽車電子電氣架構(gòu)從分布式向域集中變化
當(dāng)前，車企正在應(yīng)用的第一類 E/E 架構(gòu)，采用分布式設(shè)計(jì)，分為模塊化和集成化兩個(gè)階段：
a、模塊化階段，汽車的每個(gè)功能擁有獨(dú)立 ECU，現(xiàn)在大多數(shù)汽車處于該階段；
b、集成化階段，車輛的設(shè)計(jì)開始進(jìn)行功能集成，進(jìn)而帶來 ECU 的被集成。
今后，車企將采用第二類 E/E 架構(gòu)，采用（跨）域集中式設(shè)計(jì)，分為集中化和域融合兩個(gè)階段，如大眾由搭載來自200個(gè)不同供應(yīng)商的70個(gè)ECU“減少到三臺中央車載電腦”來減少整車軟件的復(fù)雜性：
a、集中化階段，指開始出現(xiàn)了域中心控制器；
b、域融合階段，對應(yīng)地開始出現(xiàn)跨域中心控制器。特斯拉 Model 3 正是域融合階段的代表車型。
未來，E/E 架構(gòu)將發(fā)展為第三類架構(gòu)，即車輛集中 E/E 架構(gòu)，分為車載電腦和車-云計(jì)算：
a、車載電腦階段，采用的是車載電腦和區(qū)域?qū)蚣軜?gòu)；
b、車-云計(jì)算階段，車輛功能在云端。
2021年汽車電子電氣架構(gòu)從分布式向域集中變化
博世認(rèn)為汽車電子電氣架構(gòu)演變路徑為分布式、域集中、中央集中式。傳統(tǒng)汽車分布式架構(gòu)缺點(diǎn)越來越明顯，高檔車使用100~200種不同ECU，汽車的 EEA中搭載了各種功能不同的 ECU 進(jìn)行協(xié)同運(yùn)作為駕駛員提供各種功能，打造中央集中式EEA架構(gòu)的車載計(jì)算平臺，面臨“功能安全、實(shí)時(shí)性、帶寬瓶頸、算力黑洞”等多種挑戰(zhàn)，所以還得一步一個(gè)腳印的發(fā)展。
目前車廠逐步將一些ECU功能合并到一個(gè)ECU中，減少控制節(jié)點(diǎn)，控制器向“域”集成方向發(fā)展，目前車輛上主要有動力域、車身域、自動駕駛域、底盤域和信息娛樂域。
如果我們按照整車三大架構(gòu)來進(jìn)行分析：
根據(jù)安全性排序：車身底盤動力域>自動駕駛域>座艙域，
從產(chǎn)品形態(tài)變化、產(chǎn)業(yè)鏈格局演變情況來看：座艙域>自動駕駛域>車身底盤動力域。由于目前座艙域在硬件上與底層的控制和算法做了物理隔離，能夠看到主機(jī)廠在座艙方面的嘗試最為激進(jìn)，最典型的代表就是車內(nèi)大屏與液晶儀表盤的滲透率快速提升。
而車身動力域由于安全性要求最高，并且和底層控制深度耦合，因此無論是產(chǎn)品形態(tài)還是產(chǎn)業(yè)鏈的格局，相對變化都較小。而自動駕駛域因?yàn)閷λ懔σ筮h(yuǎn)超從前，因此產(chǎn)業(yè)鏈逐步增加了新的供應(yīng)商。
而這五個(gè)域里面，駕駛輔助/自動駕駛域、智能座艙域?yàn)槠囄磥砗诵?，因?yàn)檫@些域是直接關(guān)聯(lián)用戶體驗(yàn)感受的，目前提升空間最大的，動力和車身這部分發(fā)展幾十年已經(jīng)非常完善了，特別是電動車以后，這部分對于用戶的感受不是特別深，但是自動駕駛和智能座艙就不同，完全給用戶全新的體驗(yàn)。
計(jì)算集中化后的優(yōu)勢：
1）硬件架構(gòu)升級：
a.減少內(nèi)部算力的冗余，避免ECU數(shù)量膨脹，減少設(shè)計(jì)算力總需求；
b.傳統(tǒng)分布式架構(gòu)難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互，集中式架構(gòu)可以統(tǒng)一交互，并實(shí)現(xiàn)整車功能協(xié)同；
c.集中式架構(gòu)后，線束縮短，整車質(zhì)量減輕。
2）軟件架構(gòu)升級：
a.分布式架構(gòu)軟硬一體，整車企業(yè)并沒有權(quán)限去維護(hù)和更新ECU，因此無法通過后續(xù)OTA更新解決問題。變成集中式架構(gòu)后，軟硬解耦，可以通過系統(tǒng)升級(OTA)持續(xù)地改進(jìn)車輛功能，軟件一定程度上實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)4S店的功能，可以持續(xù)地為提供車輛交付后的運(yùn)營和服務(wù)；
b.整體形成感知層后，采集的數(shù)據(jù)信息可共用。軟硬解耦后，可實(shí)現(xiàn)多個(gè)應(yīng)用共用一套硬件裝置，有效減少硬件數(shù)量。
3）通信架構(gòu)升級：采用高速以太網(wǎng)取代CAN總線，為未來汽車添加更多車聯(lián)網(wǎng)、ADAS功能提供支撐。
一句話總結(jié)就是既降低了成本，又提升了效果。電子架構(gòu)變遷的核心驅(qū)動力是降本，畢竟都是商人，無利不起早。
車載以太網(wǎng)
CAN 網(wǎng)絡(luò)無法滿足目前車載智能化的一個(gè)信息傳遞的需求，舉一個(gè)最簡單常見的例子，現(xiàn)在的車載普通導(dǎo)航地圖一般都需要1-2個(gè)月更新一下數(shù)據(jù)，因?yàn)榈貓D廠家會根據(jù)目前的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，比如某個(gè)地段新修了一條道路等等，那么整個(gè)全國高清地圖包的數(shù)據(jù)基本上是8G，因?yàn)榈貓D不像其他數(shù)據(jù)可以差分包更新，也就是這個(gè)道路更新了這一條，我就把這條道路的信息傳遞過來，是整個(gè)地圖包是一體的數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)量不少。
比如要通過CAN網(wǎng)絡(luò)更新車載導(dǎo)航的地圖，CAN傳輸速度也就500KB/S,8個(gè)G的地圖數(shù)據(jù)需要更新5個(gè)小時(shí)，這個(gè)誰也受不了，當(dāng)然這個(gè)栗子可能不太合適，比較中控導(dǎo)航有WIFI和藍(lán)牙等傳輸模式，其他的模塊就不一定有藍(lán)牙和wifi，只能通過CAN通訊，此時(shí)無論是傳輸信息還是下載更新都是滿足不了需求的，所以車身出現(xiàn)了車載以太網(wǎng)。
汽車總線技術(shù)解決各個(gè)控制器之間信息交互問題，目前汽車總線技術(shù)以CAN總線為主，LIN總線為輔，CAN總線具有多主仲裁的特點(diǎn)，但是它在每個(gè)時(shí)間窗口里只能一個(gè)節(jié)點(diǎn)贏得控制權(quán)發(fā)送信息，其他節(jié)點(diǎn)都這個(gè)時(shí)候都要變?yōu)榻邮展?jié)點(diǎn)，因此CAN總線只能實(shí)現(xiàn)半雙工通訊，最高傳輸速度1Mbps（40m）。為了獲得更大的傳輸速度，BOSCH，freescale等公司開發(fā)了Flexray總線用作線控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸，寶馬、戴姆勒公司開發(fā)了MOST （多媒體傳輸系統(tǒng)）總線用作娛樂系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸。
但隨著汽車“新四化”的發(fā)展，ECU數(shù)量，ECU的運(yùn)算能力需求都呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，尤其是ECU與ECU之間對全雙工通訊有了強(qiáng)烈需求，繼續(xù)使用CAN總線連接不僅將造成汽車電子系統(tǒng)成本大增，更無法滿足高性能處理器實(shí)時(shí)高速雙向數(shù)據(jù)交互的需求。
車載以太網(wǎng)使用單對非屏蔽電纜以及更小型緊湊的連接器，使用非屏蔽雙絞線時(shí)可支持15m的傳輸距離(對于屏蔽雙絞線可支持40m)，這種優(yōu)化處理使車載以太網(wǎng)可滿足車載EMC要求。可減少高達(dá)80%的車內(nèi)連接成本和高達(dá)30%的車內(nèi)布線重量。100M車載以太網(wǎng)的PHY采用了1G以太網(wǎng)的技術(shù)，可通過使用回聲抵消在單線對上實(shí)現(xiàn)雙向通信，滿足智能化時(shí)代對高帶寬的需求。
下圖就是目前最新使用車載以太網(wǎng)的架構(gòu)，是不是有疑問，為什么還有can網(wǎng)絡(luò)，不是所有的地方都是以太網(wǎng)呢？
比如車窗控制，這些非常簡單的控制單元，也沒有音視頻大量數(shù)據(jù)傳輸，就是簡單信號控制類的，當(dāng)然車載以太網(wǎng)也可以實(shí)現(xiàn)，就有點(diǎn)大材小用了，用can或者lin網(wǎng)絡(luò)非常低成本，高性價(jià)比就可以解決的方案，就沒有必要為了高大上去上以太網(wǎng)，畢竟成本才是王道。
車載以太網(wǎng)短期內(nèi)無法全部取代現(xiàn)有CAN網(wǎng)絡(luò)，其在汽車行業(yè)上的應(yīng)用需要一個(gè)循序漸進(jìn)的過程，大致可分為 3 個(gè)階段：局部網(wǎng)絡(luò)階段、子網(wǎng)絡(luò)階段多子網(wǎng)絡(luò)階段。：
1）局部網(wǎng)絡(luò)階段，可單獨(dú)在某個(gè)子系統(tǒng)上應(yīng)用車載以太網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)子系統(tǒng)功能，如基于 DoIP 協(xié)議的 OBD 診斷、使用IP 協(xié)議的攝像頭等；
2）子網(wǎng)絡(luò)階段，可將某幾個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行整合，構(gòu)建車載以太網(wǎng)子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)各子系統(tǒng)的功能，如基于 AVB 協(xié)議的多媒體娛樂及顯示系統(tǒng)、ADAS 系統(tǒng)等；
3）多子網(wǎng)絡(luò)階段，將多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整合，車載以太網(wǎng)作為車載骨干網(wǎng)，集成動力、底盤、車身、娛樂等整車各個(gè)域的功能，形成整車級車載以太網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)車載以太網(wǎng)在車載局域網(wǎng)絡(luò)上的全面應(yīng)用。
3、特斯拉的電子電氣架構(gòu)變化
域控制器可以完成各自域內(nèi)協(xié)調(diào)工作，便于軟件管理和車輛變形。域集中和中央計(jì)算平臺架構(gòu)使原來分散的算力集中化，在降低架構(gòu)復(fù)雜度同時(shí)提高了系統(tǒng)算力，軟硬件解耦讓汽車軟件實(shí)現(xiàn)即插即用，具備可持續(xù)迭代升級的能力。
在電子電氣架構(gòu)方面，目前特斯拉發(fā)展最為領(lǐng)先，其新一代集中式 E/E 架構(gòu)達(dá)到車載中央電腦和區(qū)域控制器階段，配合自研的操作系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)整車 OTA。目前相對傳統(tǒng)車企E/E架構(gòu)，特斯拉領(lǐng)先五年以上。其他主機(jī)廠如大眾、奧迪、通用、豐田等車企都在加快部署全新 E/E 架構(gòu)，量產(chǎn)時(shí)間大概在 2021-2025 年。比如大眾 ID.3 將搭載名為 E³的 E/E 架構(gòu)，并將出現(xiàn)跨域中心控制器，實(shí)現(xiàn)域融合架構(gòu)；通用新一代 E/E 架構(gòu) Global B，將搭載在全新凱迪拉克 CT5 上；豐田則將采用 Central & Zone 的 E/E 架構(gòu)。
我們就來看看特斯拉的電子電氣架構(gòu)的變化。
MODEL S電氣電子電氣架構(gòu)
我們先看下基本面
1、大量使用CAN/LIN用作主干網(wǎng)、支干網(wǎng)，速率包括125kbps、500kbps；Ethernet也有使用，但僅用于IC與Center Display之間以及診斷接口；
2、較為明顯的域劃分，包括動力域PowerTrain、底盤域Chassis、車身域Body以及一路低速容錯Body FT；
3、72個(gè)控制器ECU節(jié)點(diǎn)，其中44個(gè)CAN節(jié)點(diǎn)、28個(gè)LIN節(jié)點(diǎn)與中大型豪華電動轎車相符。
...如果只有上面這些是不是有點(diǎn)平平無奇？我們繼續(xù)。
4、ADAS模塊橫跨PT與CH，因?yàn)楦呒壿o助功能對動力和制動轉(zhuǎn)向的實(shí)時(shí)性需求；
5、天窗模塊SCM為CAN節(jié)點(diǎn)，2014年6月特斯拉曾經(jīng)通過OTA更新了天窗舒適停止的位置“Comfort setting on pano roof has changed from 80% to 75%”，可能與節(jié)點(diǎn)選型相關(guān)；另外一方面也看出來供應(yīng)鏈的區(qū)別：目前國內(nèi)該類控制器多選型為LIN節(jié)點(diǎn)；
6、量產(chǎn)車型仍留下診斷接口？？？調(diào)試接口在試制、下線以及售后都可以發(fā)揮不小的作用，特斯拉為了追求極致的效率可以說是...很棒了；
說到以太網(wǎng)，我們有注意到特斯拉使用的是傳統(tǒng)以太網(wǎng)，可能是Center Display投射到IC地圖的需求，而較短的走線則抵消了EMC干擾及價(jià)格重量的劣勢。
7、Center Display橫跨多個(gè)網(wǎng)段，充分接入更多節(jié)點(diǎn)，集成了GW、HU、T-BOX...等諸多功能，儼然汽車大腦級的存在；這種設(shè)計(jì)理念擱現(xiàn)在可能沒啥，但是別忘了，這是6年前橫空出世的Model S！加上2~3年的車型開發(fā)周期也就是說至少8年前特斯拉的設(shè)計(jì)！而自行開發(fā)的決定則和創(chuàng)始靈魂艾伯哈德、施特勞貝爾的背景一脈相承。
按照博世的EEA（Electric Electronic Architecture，電子電氣架構(gòu)）進(jìn)化，針對Center Display來說Model S可是一步跨到了Vehicle Computer的層級！
當(dāng)然特斯拉愿不愿意往上靠是另外一回事了。
MODEL X電氣電子電氣架構(gòu)
...不知道大家看到Model X的拓?fù)渑cModel S對比什么感覺？
在我看來就一個(gè)感覺：這就是一個(gè)模子里面出來的呀！
我們來看下，
1、4個(gè)網(wǎng)段、主要通信類型CAN/LIN都沒變吧；
2、主要節(jié)點(diǎn)都沒變化吧（這個(gè)是廢話了...）；
3、增加的Falcon CAN（鷗翼門相關(guān)功能）還是掛在Body CAN下面也是憋屈的沒誰了...
4、Thermal CAN單獨(dú)接入一路到Center Display&Gateway;
5、其他的諸如座椅控制器、車門控制器的增多主要用于二排聯(lián)動、主駕電吸門等控制邏輯；
6、診斷接口繼續(xù)發(fā)揚(yáng)...增加了Thermal CAN與Falcon CAN；
7、注意跨網(wǎng)段的趨勢，比如中央車身控制器Central Body Control Module橫跨底盤Chassis、車身低速容錯Body FT以及車身Body，這一點(diǎn)在Model 3上面會大爆發(fā)。
總體來說雖然Model X相比Model S車型有跨越，但是針對電子電氣架構(gòu)來說沒有太大的變動，可以說是平臺的變種。
MODEL 3電氣電子電氣架構(gòu)
Model 3的拓?fù)?..我是誰？我在哪兒？？？
1、動力域？車身域？娛樂域？不存在的，映入眼簾...emmm奪人眼球的是3大塊：一個(gè)是自動駕駛及娛樂控制模塊Autopilot & Infotainment Control Module，二個(gè)是右車身控制器BCM RH，三個(gè)是左車身控制器BCM LH；
2、...你們猜的沒錯，這三個(gè)控制器都是特斯拉自行開發(fā)；
3、自動駕駛及娛樂控制模塊Autopilot & Infotainment Control Module這次徹底接管了所有輔助駕駛相關(guān)的sensor，攝像頭camera、毫米波雷達(dá)Radar，超聲波雷達(dá)除外，主要用于泊車為低速場景由右車身控制器BCM RH完成；注意了濃眉大眼的特斯拉也是有車內(nèi)攝像頭Cabin Camera的嗷，雖然沒啟用但是大概率為駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)（DMS，Driver Monitor System）做預(yù)留（責(zé)任評判...）；
4、右車身控制器BCM RH，初步判斷集成了自動駛?cè)腭偝鯝P（Automatic Parking/Autonomous Pull Out）、熱管理、扭矩控制等；事實(shí)上，這里正是特斯拉厲害的地方：硬件抽象（硬件和軟件的分離）。我們回頭看下S和X：熱管理幾乎都是獨(dú)立的控制器模塊，扭矩控制幾乎都運(yùn)行在Center Display中，也就是說之前的code完美地移植到了3的右車身控制器BCM RH中！
有沒有似曾相識的感覺？
上圖是在電子電氣架構(gòu)方面一向激進(jìn)、開放的寶馬規(guī)劃的下一代EE架構(gòu)。殊途同歸。
5、左車身控制器BCM LH，與右模塊相同的是橫跨多個(gè)網(wǎng)段，不同的是左模塊負(fù)責(zé)了內(nèi)部燈光、進(jìn)入部分；事實(shí)上這里面有個(gè)特斯拉的思考那就是分區(qū)域的控制模塊，舉個(gè)典型的例子：駐車卡鉗（沒錯EPB的功能...由左右車身控制器瓜分了）；
6、還有一個(gè)特立獨(dú)行的模塊：低壓電源分配模塊Power Distribution Unit，48個(gè)PIN腳（除去CAN/LIN/GND），其中Sensor供電6個(gè)，包含各種液位、溫度等傳感器；Actuator/Drv供電/驅(qū)動30個(gè)，覆蓋各種鎖、電機(jī)、泵、電磁閥等閥門以及燈光；ECU供電12個(gè)，包含主要控制器，其余部分由主控制器分級供電。目測其功能一是實(shí)現(xiàn)用電器更精準(zhǔn)的供電管理，二是可控的供電時(shí)序…如果能夠干掉保險(xiǎn)絲盒...那可能會是一大收益；
7、右車身控制器BCM RH橫跨Drive Inverter與底盤Chassis，為剛升級的賽道模式「Track Mode」提供了架構(gòu)支撐；
8、關(guān)于冗余設(shè)計(jì)，可以先看下特斯拉自動駕駛技術(shù)路線，基于視覺的漸進(jìn)式路線，傳感器方面沒有選擇LiDAR、更多的毫米波雷達(dá)，而在底盤域的關(guān)鍵傳感器除了扭矩（疑似）有雙路采集，其他的都沒有；事實(shí)上其電子轉(zhuǎn)向助力模塊Power Steering ECU像極了博世華域的PP3.2平臺；再加上iBooster、ABS的通信備份...往大了可以說特斯拉Model 3做好了制動、轉(zhuǎn)向的冗余設(shè)計(jì)；
9、關(guān)于星型網(wǎng)絡(luò)，我的看法是單從架構(gòu)拓?fù)錈o法評判，得看具體的功能分配；事實(shí)上，自動駕駛及娛樂控制模塊Autopilot & Infotainment Control Module、右車身控制器BCM RH以及左車身控制器BCM LH亦可以看做網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)，而在接口都具備的情況下功能的分配（互為備份）則僅僅是軟件的問題，而軟件正好是特斯拉的強(qiáng)項(xiàng)；
9、胎壓監(jiān)測模塊TPMS，一個(gè)接收端居然沒集成到車身控制器中與遙控鑰匙共用RF模塊，這個(gè)是我比較疑惑的地方；至于診斷接口，Model 3則只剩下...Ethernet。
前面說了特斯拉的電氣電子架構(gòu)，我們再來看看model3 的特點(diǎn)：
Model 3的第一大特點(diǎn)那就是高集成度。無論是前車身控制器還是左車身控制器抑或是右車身控制器，其PCBA上的元件鋪貼密度都非常高，右車身控制器的PIN腳數(shù)量甚至達(dá)到了277的驚人數(shù)量。
這三個(gè)車身控制器，相當(dāng)于傳統(tǒng)車的車身控制器、座椅控制器*2、門控制模塊*4、方向盤位置記憶控制器、電子駐車控制器、自動泊車輔助控制器、空調(diào)控制器、智能電池傳感器的集合，并且還同時(shí)取代掉了傳統(tǒng)車上的發(fā)艙保險(xiǎn)絲盒及駕倉保險(xiǎn)絲盒，這么算下來是14 IN 3，基本上把能集成的硬件全部集成起來了，集成度著實(shí)是高。
Model 3車身控制器方案的第二大特點(diǎn)是一板多芯，也就是在一塊PCBA上設(shè)計(jì)了多顆控制器。前車身控制器中有4顆MCU，而左車身控制器與右車身控制器中各有3顆MCU。一板多芯本質(zhì)上是由于第一個(gè)特點(diǎn)也就是高集成度所帶來的一個(gè)結(jié)果，當(dāng)然多MCU冗余設(shè)計(jì)也可以為部分功能的功能安全級別提供有力保障。但這也同時(shí)帶來了諸多挑戰(zhàn)，控制功能的任務(wù)拆解與分配、MCU間的板級通訊、多MCU的診斷刷新以及OTA升級等等問題都需要多重考量測試與論證，方能落地實(shí)施。
Model 3車身控制器方案的第三大特點(diǎn)是去保險(xiǎn)絲化和去繼電器化。Model 3在電氣設(shè)計(jì)上，取消了傳統(tǒng)車的保險(xiǎn)絲及繼電器盒，全車除了電池內(nèi)部控制器外已經(jīng)全部取消了繼電器和可熔斷保險(xiǎn)，取而代之的是在車身控制器內(nèi)部集成了電子保險(xiǎn)絲盒的功能，通過MOSFET控制不同的負(fù)載的供電并檢測每一路的電流抒情情況。
前車身控制器作為一級配電單元，直接從蓄電池取電并進(jìn)行分配；左右車身控制器分別作為二級配電單元，對不同的負(fù)載進(jìn)行電源配給。猜想之所以特斯拉放棄了繼電器有如下原因：
①繼電器體積大，不容易提升集成度；
②長遠(yuǎn)來看，半導(dǎo)體的成本會越來越低，而繼電器在保證品質(zhì)的情況下成本幾乎沒有壓縮空間，因此繼電器相對于MOSFET沒有成本優(yōu)勢；
③繼電器是機(jī)械件，相對于MOSFET故障率更高；
④繼電器需要搭建額外的電路進(jìn)行輸出電流的診斷，而MOSFET不需要；
⑤繼電器在接通和斷開時(shí)會有聲響，對整車的NVH會造成一定影響；
⑥繼電器在觸點(diǎn)老化后容易出現(xiàn)拉弧，致使其EMC性能也不如MOSFET。
綜上，可以看出特斯拉摒棄了繼電器也有相對充分的理由，繼電器也可能真的從Model 3開始，逐漸退出汽車電控的舞臺。另外，使用MOSFET除了可靈活的控制每一路負(fù)載的配電外，還可以進(jìn)行開路診斷以及過流保護(hù)，也就兼具了保險(xiǎn)絲的作用，因此特斯拉索性將熔斷式保險(xiǎn)絲一并去掉了。
Model 3車身控制器方案的第四大特點(diǎn)是淡化了專用控制器的概念，使控制器漸趨于標(biāo)準(zhǔn)化。在此之前，汽車行業(yè)內(nèi)的主流發(fā)展方向是域控制器，及動力、底盤、駕駛輔助、娛樂、車身這五大域各有一個(gè)大腦，起到中樞運(yùn)算的作用，稱之為域控制器，該域內(nèi)所有的運(yùn)算邏輯均由域控制器完成，其下面通過CAN或LIN總線連接各種傳感器和執(zhí)行器，換句話說，域控制器下所有的子控制器只負(fù)責(zé)信號采集或負(fù)載驅(qū)動，不再具有運(yùn)算功能，因此可以把子控制器標(biāo)準(zhǔn)化，只要接口定義好，子控制器可以做成標(biāo)準(zhǔn)件，這樣后續(xù)的車型開發(fā)只演變域控制器，因此可大大降低新車型開發(fā)的成本。
而model 3的設(shè)計(jì)思路與此并不相同，其采用了大集成的概念，即把一個(gè)區(qū)域范圍內(nèi)可見到的控制器都集成在一起，也就是主控制器把小控制器統(tǒng)統(tǒng)吃掉，融合成一個(gè)超大控制器。這樣做的好處也很明顯，就是大大降低了單車成本。傳統(tǒng)車中雖然子控制器被標(biāo)準(zhǔn)化了，子控制器確實(shí)也在新車型上省掉了開發(fā)成本，但單車的成本并沒有被壓縮；而特斯拉的思路是把子控制器融合掉了，因此可以把子控制器在MCU、SBC、Housing等方面的單車成本節(jié)約下來。所以傳統(tǒng)車思路省下來的是新車型的開發(fā)費(fèi)用，而Model 3省下來的是單車成本，各有優(yōu)劣勢。
Model 3車身控制器方案的第五大特點(diǎn)是敢于打破常規(guī)。在傳統(tǒng)汽車人的眼中，控制器一定是方形的，是規(guī)則形狀的。很顯然，特斯拉不這么想。按照傳統(tǒng)車的設(shè)計(jì)思路，汽車設(shè)計(jì)時(shí)，每個(gè)控制器先設(shè)計(jì)好形狀，然后由總布置工程師進(jìn)行布置，可以說是哪塞得下就放在哪。
而Model 3的思路并不是這樣的，從其控制器的形狀及布置位置可以看出，特斯拉采用的是布置優(yōu)先的策略，即控制器的工程師確定控制器所需要的面積和高度，由總布置工程師進(jìn)行分配，因地制宜，只要面積夠用，方便布置，不管其形狀被分配成什么樣子，因此可以看到Model 3很多控制器都是不規(guī)則形狀的，這樣做大大提升了整車集成度，雖然控制器的形狀個(gè)性，但卻與車輛結(jié)構(gòu)整齊劃一。
Model 3 車身控制器方案的第六大特點(diǎn)是控制器為線束讓路，一切為了線束，為了一切線束，為了線束的一切。Model 3的車載線束總長度，從Model S的3km縮減了一半，變成了1.5km。我們可在控制器的原理圖上看到有很多的Passthrough，讓人非常困解，但如果你了解特斯拉線束的模塊化，你變可以知曉，控制器的Passthrough是為了線束模塊化服務(wù)的。
簡而言之，就是不同區(qū)域的線束通過控制器不同的PIN針連接或耦合在一起，比如座椅線束中的某根線要和儀表臺的某根線連接在一起，二者屬于不同的線束模塊，但卻都和左車身控制器相連，因此左車身控制器就會做一對Passthrough，將這兩個(gè)線束模塊中需要連在一起的線束最終連在一起。
特斯拉電子電氣架構(gòu)變化總結(jié)：
從Model S的中規(guī)中矩、軟件的縱向整合能力初露頭角，到Model X的負(fù)重前行，再到Model 3的全面放飛；縱觀特斯拉三代車型，Model S、Model X再到Model 3的演變，實(shí)質(zhì)是功能的重分配，不斷把功能從供應(yīng)商手中拿回來自行開發(fā)的過程。從電池管理系統(tǒng)到熱管理、從Center Display到Autopilot、從AP到駐車制動、從電源分配到扭矩控制...特斯拉深刻詮釋了什么TMD叫“軟件定義汽車”
汽車電子電氣E/E架構(gòu)加速向域控制、中央計(jì)算平臺架構(gòu)遷移。博世認(rèn)為汽車電子電氣架構(gòu)演變路徑為分布式、域集中、中央集中式。傳統(tǒng)汽車分布式架構(gòu)缺點(diǎn)越來越明顯，高檔車使用100~200種不同ECU，汽車的 EEA中搭載了各種功能不同的 ECU 進(jìn)行協(xié)同運(yùn)作為駕駛員提供各種功能，打造中央集中式EEA架構(gòu)的車載計(jì)算平臺，面臨“功能安全、實(shí)時(shí)性、帶寬瓶頸、算力黑洞”等多種挑戰(zhàn)。目前車廠逐步將一些ECU功能合并到一個(gè)ECU中，減少控制節(jié)點(diǎn)，控制器向“域”集成方向發(fā)展，目前車輛上主要有動力域、車身域、自動駕駛域、底盤域和信息娛樂域。
域控制器可以完成各自域內(nèi)協(xié)調(diào)工作，便于軟件管理和車輛變形。域集中和中央計(jì)算平臺架構(gòu)使原來分散的算力集中化，在降低架構(gòu)復(fù)雜度同時(shí)提高了系統(tǒng)算力，軟硬件解耦讓汽車軟件實(shí)現(xiàn)即插即用，具備可持續(xù)迭代升級的能力。在電子電氣架構(gòu)方面，目前特斯拉發(fā)展最為領(lǐng)先，其新一代集中式 E/E 架構(gòu)達(dá)到車載中央電腦和區(qū)域控制器階段，配合自研的操作系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)整車 OTA。
5、智能座艙域控制器技術(shù)驅(qū)動因素
車身電子電氣架構(gòu)正在進(jìn)行深度升級，由傳統(tǒng)的分布式架構(gòu)向中心式架構(gòu)演變，不同操作系統(tǒng)之間通過虛擬機(jī)打通；同時(shí)三元鋰離子電池能量密度已經(jīng)突破300wh/kg，為智能座艙各功能提供能量基礎(chǔ)。
在新能源車的發(fā)展過程中你會看到很多同傳統(tǒng)車不一樣的先進(jìn)技術(shù)在這方面使用，由于新能源車本身的架構(gòu)和傳統(tǒng)燃油就有很大的不同，對比于燃油車，新能源汽車的結(jié)構(gòu)更簡單。目前的燃油車結(jié)構(gòu)比新能源汽車更復(fù)雜，特別是動力總成系統(tǒng)部分，要比新能源汽車復(fù)雜得多。新能源汽車的車輛結(jié)構(gòu)較為簡單，主要部件為動力電池組、電機(jī)和EMS組成的三電系統(tǒng)，因此在新能源汽車上開發(fā)或者使用自動駕駛技術(shù)，那么出現(xiàn)概率的情況要比燃油車低得多。
與此同時(shí)，從操控上來說，新能源汽車也要比燃油車更好操控——控制電壓電流的大小以及輸出，遠(yuǎn)比控制傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)來得容易得多。所以比如一些ADAS的設(shè)備、TBOX、以太網(wǎng)、還有一些域控制器都是在優(yōu)先在新能源車上出現(xiàn)，然后逐步使用到燃油車上。
2、芯片的運(yùn)算能力呈指數(shù)級提升，自動駕駛逐漸成熟。
目前一輛智能汽車搭載的代碼行數(shù)超過一億，自動駕駛軟件的平均運(yùn)算量達(dá)到10個(gè)TOPS（Tera Operations Per Second，萬億次操作每秒）量級，各大芯片廠商都推出了與算力匹配的主控芯片。同時(shí)，自動駕駛技術(shù)的成熟使得人們從駕駛場景解放出來，更多注意力得以放在其他場景上。
3、云計(jì)算和5G的鋪設(shè)速度加快。
云平臺的計(jì)算、存儲能力和5G的傳輸速度為智能座艙大數(shù)據(jù)量、低延時(shí)的需求提供了保障。主流云計(jì)算廠商均針對車企推出了車聯(lián)網(wǎng)解決方案；芯片廠商、通信運(yùn)營商等各方則積極推行C-V2X相關(guān)技術(shù)，以期在未來向車用5G平滑演進(jìn)。
6、智能座艙域控制器不是融合功能越多越好
智能座艙域控制器行業(yè)發(fā)展歷程及里程碑事件
智能座艙發(fā)展經(jīng)歷了整體基礎(chǔ) 智能座艙發(fā)展經(jīng)歷了整體基礎(chǔ) -細(xì)分產(chǎn)品 細(xì)分產(chǎn)品 -融合方案的格局變化。先是整體電子器架構(gòu)和操作系統(tǒng)出現(xiàn)，隨后各細(xì)分產(chǎn)品逐漸裝載到車上，如今的趨勢是各產(chǎn)品的協(xié)同整合。
可以看到2018年偉世通才出現(xiàn)基于座艙產(chǎn)品的域控制器，主要是整合了車載中控和儀表，還沒有整合更多的ADAS功能的產(chǎn)品，比如360環(huán)視、LDWS等功能進(jìn)去，說明這個(gè)域控制器有一定的難度。
域控制融合功能越多，功能安全越復(fù)雜
上圖是中央控制器會遇到的問題，這個(gè)和域控制面臨的問題是一樣的，主要還是很多功能性安全，實(shí)時(shí)性安全的技術(shù)要求還不成熟。不是像我們想的這么簡單，把能融合的就融合在一起，從功能安全的角度出發(fā)，反而并不一定好，我們以視頻感知系統(tǒng)為例講解。
在以上的模塊內(nèi)，CMOS sensor提供圖像采集，輸出給視覺感知SoC。ISP模塊負(fù)責(zé)圖像處理包括色彩空間轉(zhuǎn)換，Tone mapping, 降噪，圖像縮放等，輸出圖像給NPU。NPU模塊負(fù)責(zé)運(yùn)行基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ADAS（高級輔助駕駛）算法，輸出結(jié)果到內(nèi)存。CPU模塊負(fù)責(zé)整個(gè)算法和流程的調(diào)度。
這個(gè)系統(tǒng)通常很難做到ASIL-B或者更高的功能安全等級，這是因?yàn)檫@些模塊有著復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理過程，并包含多種失效模式。CMOS sensor首先要保證選用ASIL-B或者以上級別的。視覺SoC的內(nèi)部多個(gè)單元模塊也要實(shí)現(xiàn)各種錯誤檢測和匯報(bào)機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)ASIL級別的需要。如果其CPU使用ARM A系列的處理器，除非進(jìn)行鎖步執(zhí)行，很難達(dá)到ASIL-B功能安全等級。
至于視覺算法所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，因?yàn)槠浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)并不容易用邏輯推斷來描述，其參數(shù)比如分類器是基于訓(xùn)練得到而不是確定性邏輯得出，無法用形式化方法分析其失效率（不能計(jì)算SPF, LF, PMHF），所以也無法得到ASIL級別。即使采用傳統(tǒng)的機(jī)器視覺算法，手動設(shè)定分類器加上訓(xùn)練，也一樣存在大量經(jīng)驗(yàn)性而不可以保證其對未知場景有正確響應(yīng)。
基于Mobileye EyeQ3和EyeQ4設(shè)計(jì)的ADAS處理器在行業(yè)已經(jīng)廣泛應(yīng)用，但據(jù)悉，也并不能獨(dú)立實(shí)現(xiàn)視覺感知功能的ASIL-B。
那么如何提升視覺感知系統(tǒng)的功能安全呢？行業(yè)里的較為普遍的做法，是使用ASIL-B級別以上的安全島，或者獨(dú)立的ASIL-B以上級別的Safety MCU，來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級功能安全。
通過增加一個(gè)具有ASIL-B或更高安全等級的MCU，并且軟件實(shí)現(xiàn)視覺感知SoC向Safety MCU輸出結(jié)果，并且接收Safety MCU的監(jiān)控和控制，這樣這個(gè)系統(tǒng)就有可能實(shí)現(xiàn)“系統(tǒng)級功能安全”，最終視覺感知結(jié)果，具備功能安全ASIL-B或更高等級。這個(gè)系統(tǒng)也相當(dāng)于:
系統(tǒng)級ASIL-B = QM (Vision SoC) + ASIL-B (Safety MCU)
要證明這個(gè)ASIL分解成立，我們首先要看這兩個(gè)子系統(tǒng)是否存在共因失效。如果Safety MCU的電源設(shè)計(jì)具備冗余，并且其和視覺SoC之間的I/O具有Failsafe保護(hù)，那么并不存在一種外部故障，可以讓Safety MCU和Vision SoC同時(shí)失效。
其次因?yàn)閂ision SoC的失效如果不被Safety MCU檢查出來，則會被傳導(dǎo)到最終輸出，這種將會導(dǎo)致ASIL分解不成立。如果Vision SoC的失效是可以被Safety MCU檢查出來的，那么Safety MCU可以在最終信息輸出標(biāo)識系統(tǒng)進(jìn)入安全狀態(tài),并且可以控制包括重置Vision SoC子系統(tǒng)進(jìn)行錯誤修復(fù)，這時(shí)Vision SoC的失效不會導(dǎo)致系統(tǒng)失效，ASIL分解成立。所以關(guān)鍵點(diǎn)在于Vision SoC的失效是否可以被檢查出。
為了更好地檢查Vision SoC的失效，我們可以采用ISO26262推薦的方法，包括但不限于：啟動時(shí)自檢，運(yùn)行時(shí)的周期性自檢，程序流監(jiān)控，和視覺感知關(guān)鍵數(shù)據(jù)時(shí)間檢測，硬件和軟件出錯匯報(bào)，監(jiān)測CPU異常，操作系統(tǒng)異常，內(nèi)存數(shù)據(jù)異常，I/O報(bào)錯，中斷異常，狀態(tài)偏離（比如CPU越來越忙，空閑內(nèi)存逐漸減少），CMOS傳感器數(shù)據(jù)校驗(yàn)，周期任務(wù)執(zhí)行超時(shí)，輸出數(shù)據(jù)超時(shí)等。這些監(jiān)測的目標(biāo)是使得Vision SoC盡可能匯報(bào)可以檢測到的各種錯誤，包括圖像輸入故障，卡滯和處理錯誤，如果因?yàn)楫惓６Ｖ瓜騍afety MCU輸出，則會產(chǎn)生超時(shí)錯誤也一并被監(jiān)測到。
經(jīng)過上述的努力，我們有希望把視覺感知系統(tǒng)提到接近于ASIL-B的安全目標(biāo)。但這樣的系統(tǒng)通常也被認(rèn)為不能達(dá)到ASIL-B，其主要原因是其采用的視覺感知算法目前尚不能被ISO26262認(rèn)可。也有觀點(diǎn)認(rèn)為單獨(dú)使用ASIL-B Safety MCU不能做到充分的冗余，但通過增加一條數(shù)據(jù)通路，使得Safety MCU也可以監(jiān)控CMOS sensor的輸出狀態(tài)和信息，可以實(shí)現(xiàn)更為充分的冗余而達(dá)到系統(tǒng)級ASIL-B。這種設(shè)計(jì)在Veoneer的Traffic Jam Pilot系統(tǒng)里已經(jīng)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn) (視覺SoC QM級別 + Safety MCU ASIL-B級別)。
那么，如果要達(dá)到更為嚴(yán)格意義上的ASIL-B，是否可以做到呢？市場現(xiàn)行的解決方案是增加可替代視覺感知的冗余，特別是增加毫米波雷達(dá)感知系統(tǒng)。增加了雷達(dá)以后，以上的系統(tǒng)框圖變?yōu)椋?/p>
這個(gè)系統(tǒng)需要攝像頭的覆蓋角度的關(guān)鍵部分如當(dāng)前車道，和毫米波雷達(dá)的覆蓋角度相重疊，這樣來自兩個(gè)不同傳感器的異構(gòu)冗余可以改善系統(tǒng)的功能安全。毫米波雷達(dá)系統(tǒng)可以做到符合ASIL-B，隨后在ASIL-B或更高級別的Safety MCU進(jìn)行視覺+雷達(dá)做數(shù)據(jù)融合，并根據(jù)融合數(shù)據(jù)做出算法判斷，最終的輸出結(jié)果可達(dá)到ASIL-B或更高級別。
選擇安全MCU擴(kuò)展還是單芯片
這里我們可能面臨一個(gè)問題，如果有一顆SoC能夠把Vision SoC和Safety MCU合并進(jìn)去，是不是等價(jià)方案？既可以實(shí)現(xiàn)高性能的算法，同時(shí)又可以做到功能安全需求。
這樣系統(tǒng)的框圖類似下面。Performance core是性能核，也就是原來Vision SoC的部分，Safety Core就是原來的Safety MCU的部分?，F(xiàn)在放到一起以后，兩部分可以通過共享內(nèi)存和相互發(fā)送中斷進(jìn)行通信。
上面這種SoC集成了安全島的設(shè)計(jì)，在車用智能駕駛SoC里越來越流行，但我們并不能得出這種集成設(shè)計(jì)一定好于前面的分離設(shè)計(jì)，其原因在于：
集成設(shè)計(jì)的兩個(gè)部分在一個(gè)芯片內(nèi)部，根據(jù)不同芯片設(shè)計(jì)的差異，可能存在相互影響和資源依賴，而產(chǎn)生共因失效，比如電源和重置部分是否可以做到完全獨(dú)立。
性能可能相互影響而造成風(fēng)險(xiǎn)，如果Performance Core過于繁忙，占用內(nèi)存帶寬過多，可能影響Safety Core上運(yùn)行融合算法的時(shí)間確定性。反過來也是一樣。如果Safety Core也運(yùn)行安全性要求非常高的任務(wù)比如AEB控制，則時(shí)間確定性變得更為重要。
Safety Core部分的CPU運(yùn)算性能，功能安全等級不一定好于分離式里的單獨(dú)的Safety MCU。同樣，Performance Core部分的視覺感知性能，也不一定好于分離式里單獨(dú)的Vision SoC。
所以在實(shí)際系統(tǒng)設(shè)計(jì)的時(shí)候，需要根據(jù)需求進(jìn)行分析，并不能得出分離式系統(tǒng)的功能安全不如集成式系統(tǒng)這一結(jié)論。
下圖是能夠支持L3級別自動駕駛的奧迪A8的智能駕駛域控制器的設(shè)計(jì)：
其中包含四個(gè)主要芯片：NVIDIA Tegra K1, Mobileye EyeQ3, Altera Cyclone FPGA, Infineon Aurix Tricore MCU。其中TK1和EyeQ3負(fù)責(zé)自動駕駛中的視覺感知，包括交通標(biāo)識牌識別，行人檢測，碰撞預(yù)警，光線檢測，車道線檢測，360度環(huán)視等功能。Altera FPGA負(fù)責(zé)目標(biāo)融合，地圖融合，停車輔助，碰撞預(yù)防，圖像前處理等功能。
而Infineon Aurix負(fù)責(zé)交通擁堵導(dǎo)航，輔助系統(tǒng)，矩陣大燈，路線圖等功能，并且負(fù)責(zé)系統(tǒng)的安全監(jiān)控和底盤控制。也就是說，這個(gè)四個(gè)芯片的復(fù)雜系統(tǒng)是TK1和EyeQ3兩顆QM芯片加上一顆ASIL-B等級的Altera FPGA，再加上一顆ASIL-D等級的Infineon Aurix Tricore來共同實(shí)現(xiàn)。
這個(gè)例子很好的說明了如果設(shè)計(jì)合理的話，分離式功能安全設(shè)計(jì)是可行的，同時(shí)也說明了單顆甚至兩顆芯片實(shí)現(xiàn)這樣復(fù)雜的系統(tǒng)功能是非常困難的。再反過來看看前面提到的特斯拉FSD的完全雙重冗余，也許特斯拉的設(shè)計(jì)更清晰明朗，雖然其并不是典型的ISO26262設(shè)計(jì)理念。
7、智能座艙產(chǎn)品形態(tài)發(fā)展及重要性
顯示屏和主機(jī)分離是成為一個(gè)趨勢
大家都知道汽車開發(fā)一個(gè)車型涉及大量的技術(shù)集成、零部件設(shè)計(jì)、試驗(yàn)驗(yàn)證等，所以汽車開發(fā)具有耗資大、周期長，開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)高等特點(diǎn)。以往的汽車廠家推出一款新車至少需要5-10年，周期很長、工作量很大。但此一時(shí)彼一時(shí)，如今的車企，車型更迭的速度非?？?，這個(gè)都是得益于底盤平臺化。
如寶馬的UKL前驅(qū)平臺、CLAR后驅(qū)平臺，豐田的TNGA架構(gòu)、吉利的CMA平臺，奔馳的MFA、MRA、MHA、MSA平臺等，以豐田的TNGA平臺架構(gòu)為例，初期使零部件通用比例達(dá)到20%-30%，最終將達(dá)到70%-80%，這對于企業(yè)節(jié)約成本，降低研發(fā)周期起到關(guān)鍵作用。
而現(xiàn)在一個(gè)平臺車型的迭代周期是3-4年，車型小改款是1年左右，越來越多的車廠選擇把顯示屏部分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，這樣IP造型、顯示屏的成本都能固定下來，而每次升級改款只需要修改主機(jī)，因?yàn)楝F(xiàn)在域控制或者單芯片的算力越來越強(qiáng)，主機(jī)升級換代的需求是必然，顯示屏是顯示內(nèi)容部分，這部分相對簡單一些，只要規(guī)劃好對應(yīng)的造型、尺寸、分辨率是可以做到平臺化共用的，節(jié)省成本。
原來的座艙里面的控制器基本上是分開的，導(dǎo)航主機(jī)是一家，液晶儀表是一家，同時(shí)還有一個(gè)AVM全景一家，還有TBOX等，這里線束連接就非常復(fù)雜，而且不同供應(yīng)商直接的協(xié)調(diào)調(diào)試也非常復(fù)雜。
上圖是域控制產(chǎn)品形態(tài)，這樣無論是走線，還是調(diào)試都非常方便，最關(guān)鍵就是OTA非常好做，而且降低成本。
以智能座艙為切入點(diǎn)提升用戶體驗(yàn)成為企業(yè)制勝的關(guān)鍵點(diǎn)：
一方面，“一芯多屏”成為趨勢熱點(diǎn)。車載顯示屏從單一、小型的平面矩形屏幕逐步向多個(gè)、大型曲面屏轉(zhuǎn)變。因?yàn)閭鹘y(tǒng)分離式的座艙集成，多個(gè)座艙系統(tǒng)之間如“孤島”一般相互獨(dú)立導(dǎo)致通信成本高，而“一芯多屏”的智能座艙解決方案以通信成本低、時(shí)延短， 可以更好地支持多屏聯(lián)動、多屏駕駛等復(fù)雜電子座艙功能；
另一方面，汽車企業(yè)在追求炫酷科技帶來的震撼感、科幻感的同時(shí)，開始圍繞改善用戶體驗(yàn)密集發(fā)力，更加強(qiáng)調(diào)用戶的便捷度、舒適感、娛樂性，從消費(fèi)者觀感體驗(yàn)以及心理體驗(yàn)出發(fā)進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)和服務(wù)設(shè)計(jì)，更加增 進(jìn)用戶黏性。
未來，隨著無人駕駛技術(shù)的成熟以及出行方式的革命性變革，消費(fèi)者對汽車的認(rèn)知將逐漸從“單一的交通工具”向“移動空 間”轉(zhuǎn)變，而座艙則是實(shí)現(xiàn)空間塑造的核心載體。如何根據(jù)用戶的個(gè)性化需求，為乘客提供專屬出行方案成為產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地的主攻方向。
本章內(nèi)容主要是講解智能座艙域控制芯片的相關(guān)重要指標(biāo)，在講解芯片指標(biāo)之前，我們看看域控制芯片有哪些
半導(dǎo)體、能源革命驅(qū)動的此輪汽車智能化、電動化浪潮，半導(dǎo)體格局反應(yīng)產(chǎn)業(yè)鏈格局
座艙芯片：高通算力高、集成度高、性價(jià)比高，份額提升明顯。
自動駕駛芯片
封閉生態(tài)戰(zhàn)勝開放生態(tài)
L3以下：Mobileye市占率最高，但黑盒子交付模式越來越不受車廠喜歡，未來開放模式將更受大家歡迎；地平線、黑芝麻等國產(chǎn)廠商有機(jī)會
智能汽車芯片目前主要變化出現(xiàn)在座艙域、輔助駕駛/自動駕駛兩大域控制器上。
智能座艙芯片是由中控屏芯片升級而來，目前主要參與者包括傳統(tǒng)汽車芯片供應(yīng)商以及新入局的消費(fèi)電子廠商，國產(chǎn)廠商正從后裝切入前裝，包括：四維圖新（杰發(fā)科技）和全志科技。
自動駕駛域控制器為電子電氣架構(gòu)變化下新產(chǎn)生的一塊計(jì)算平臺，目前占主導(dǎo)的是英特爾Mobileye和英偉達(dá)，高通、華為重點(diǎn)布局領(lǐng)域，同時(shí)也有地平線、芯馳科技等創(chuàng)業(yè)企業(yè)參與。
8、CPU芯片性能相關(guān)基本概念
馮諾依曼于1945年發(fā)表了《FirstDraft of a Report on the EDVAC》（EDVAC初稿），在這篇報(bào)告中，馮諾依曼提出了“馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)”，明確指出了計(jì)算機(jī)必須具備的5大部件：運(yùn)算器、控制器、存儲器、輸入設(shè)備、輸出設(shè)備。
CPU作為控制器、運(yùn)算器、存儲器的結(jié)合體，提供通用算力，能處理不同的數(shù)據(jù)類型，成為了計(jì)算機(jī)的剛需。
CPU作為硬件層，支撐著Windows、IOS、安卓等系統(tǒng)軟件層的啟動，進(jìn)而推進(jìn)汽車電子、服務(wù)器、PC等應(yīng)用層的發(fā)展，所以CPU的價(jià)值不可取代。
各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的CPU標(biāo)準(zhǔn)是不同的。例如，在一些高可靠性應(yīng)用場景，如汽車電子的CPU需要滿足AEC-Q100車規(guī)認(rèn)證；服務(wù)器的CPU特別看重多核表現(xiàn)和并行處理的能力；個(gè)人電腦的CPU注重單核表現(xiàn)，同時(shí)需要平衡體積、性能、效能表現(xiàn)；移動設(shè)備和智能穿戴的CPU把便攜和節(jié)能放在第一位。
CPU內(nèi)部組成和工作原理：
中央處理器（Central Processing Unit）作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)算和控制核心，是信息處理、程序運(yùn)行的最終執(zhí)行單元。CPU核心主要是由大量的運(yùn)算器、控制器、寄存器組成。
運(yùn)算器負(fù)責(zé)算術(shù)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算?？刂破髫?fù)責(zé)應(yīng)對所有的信息情況，調(diào)度運(yùn)算器把計(jì)算做好。寄存器既要承接控制器的命令，傳達(dá)命令給運(yùn)算器；還要幫運(yùn)算器記錄已處理或者將要處理的數(shù)據(jù)。
幾乎所有的CPU的運(yùn)作可以簡要概括為“取”,“解碼”和“執(zhí)行”三大步驟，此三個(gè)步驟統(tǒng)稱為指令周期。通常，CPU核心從存儲單元或內(nèi)存中提取指令。然后，根據(jù)指令集由指令解碼器執(zhí)行解碼，將指令轉(zhuǎn)換為控制CPU其他部份的信號。最后通過運(yùn)算器中的微架構(gòu)進(jìn)行運(yùn)算得到結(jié)果。CPU內(nèi)核的基礎(chǔ)就是指令集和微架構(gòu)。
1、CPU芯片性能相關(guān)基本概念--指令集
CPU指令集（Instruction Set）是CPU中計(jì)算和控制計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所有指令的集合。
指令集包含了基本數(shù)據(jù)類型，指令集，寄存器，尋址模式，存儲體系，中斷，異常處理以及外部I/O，一系列的opcode即操作碼（機(jī)器語言），以及由特定處理器執(zhí)行的基本命令。
指令集一般被整合在操作系統(tǒng)內(nèi)核最底層的硬件抽象層中。指令集屬于計(jì)算機(jī)中硬件與軟件的接它向操作系統(tǒng)定義了CPU的基本功能。
現(xiàn)階段的指令集可以被劃分為復(fù)雜指令集（CISC）與精簡指令集（RISC）兩類。
CCISC與RISC無論哪一方都沒有絕對的優(yōu)勢或劣勢。
從硬件角度分析：CISC采用的是不等長指令集，因此在執(zhí)行單條指令時(shí)需要較多的處理工作，但是它的優(yōu)勢往往在于部份特定專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。而RISC執(zhí)行的是等長精簡指令集，CPU在執(zhí)行指令的時(shí)候速度較快且性能穩(wěn)定，因此RISC適合采用流水線方式運(yùn)作，且在并行處理方面明顯優(yōu)于CISC。
從性能角度分析：CISC陣營的Intel和AMD在提升芯片性能上做出了持續(xù)的努力，CISC芯片的功耗被放在了性能后的第二位；而RISC-ARM本身出現(xiàn)時(shí)間較CISC-X86晚十年左右（ARM誕生于1985年，X86誕生于1978年），ARM、MIPS在創(chuàng)始初期缺乏與Intel產(chǎn)品對抗的實(shí)力，專注于以低功耗為前提的高性能芯片。
CCISC與RISC從上世紀(jì)后期已經(jīng)在逐步走向融合，并且該趨勢持續(xù)至今。例如2005年蘋果通過引入Rosetta將原先IBM的Power PC指令集轉(zhuǎn)譯為英特爾處理器接受的X86指令集。2020年蘋果發(fā)布基于ARM指令集的M1處理器后，將Rosetta更新為Rosetta2以便將原英特爾的X86指令集快速轉(zhuǎn)譯為M1的ARM指令集。
整體來看，以高通驍龍，聯(lián)發(fā)科，三星Exynos，蘋果A系列為代表的ARM架構(gòu)RISC處理器占據(jù)了移動處理器的市場。而在個(gè)人電腦領(lǐng)域以Wintel聯(lián)盟為基礎(chǔ)的X86架構(gòu)CISC處理器占據(jù)了該市場。MIPS，Power，Alpha等架構(gòu)雖然已經(jīng)不是市場的主流，但在特定領(lǐng)域內(nèi)仍然在被使用。
軟件生態(tài)方面，X86運(yùn)行的主要為DOS，非ARM版Windows，舊版MacOS等操作系統(tǒng)，起步早，基于Wintel聯(lián)盟，生態(tài)完善。全世界有65%以上的軟件開發(fā)商都為X86提供生態(tài)服務(wù)。
ARM方面運(yùn)行的主要有安卓，iOS，iPadOS，Windows10移動版，MacOS Big Sur等。原先適應(yīng)X86指令集的軟件需要經(jīng)過翻譯后才可運(yùn)行，如蘋果的Rosetta2可以將X86指令轉(zhuǎn)換為ARM指令，所以運(yùn)行速度會減慢。
ARM成本低，迭代快，其軟件生態(tài)正在加速追趕X86的軟件生態(tài)。蘋果應(yīng)用商店軟件數(shù)量從2008年7月的5萬個(gè)發(fā)展到2020年的342萬個(gè)。同年Google Play商店有270萬款可供下載的軟件。
2、CPU芯片性能相關(guān)基本概念--CPU微架構(gòu)
微架構(gòu)是（Micro Architecture）一種給定的指令集架構(gòu)在處理器中執(zhí)行的方法。相同的指令集可以在不同的微架構(gòu)中執(zhí)行，但實(shí)施的目的和效果可能不同。優(yōu)秀的微架構(gòu)對CPU性能和效能提升發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。計(jì)算機(jī)體系是微架構(gòu)和指令集的結(jié)合。
眾多的算數(shù)單元、邏輯單元和寄存器文件在三態(tài)總線和單向總線，以及各個(gè)控制線的連接下組成了CPU的微架構(gòu)。計(jì)算機(jī)的總線組織由CPU的復(fù)雜程度決定，二者常同向變化。
CPU微架構(gòu)中常見的單元有執(zhí)行端口、緩沖單元、整數(shù)運(yùn)算單元、矢量運(yùn)算單元等。
存儲相關(guān)的介紹：
CPU內(nèi)部單元有存儲單元，外面又有EMMC和DDR，為什么需要這么多存儲呢，這里簡單介紹一下。
1)內(nèi)存又稱主存，是 CPU 能直接尋址的存儲空間，由半導(dǎo)體器件制成
2)內(nèi)存的特點(diǎn)是存取速率快
內(nèi)存的作用
1)暫時(shí)存放 cpu 的運(yùn)算數(shù)據(jù)
2)硬盤等外部存儲器交換的數(shù)據(jù)
3)保障 cpu 計(jì)算的穩(wěn)定性和高性能
上圖非常清楚的看到不用的存儲的大小不同，而且速度不同，越上面的存儲器容量越小，比如L1和L2 cache這部分容量非常小，但是速度非?？?，而且價(jià)格比較貴。
往下面的DDR、NOR、NAND、硬盤等等，你會發(fā)現(xiàn)容量越來越大，但是通訊速率會更慢，你從一個(gè)硬盤里面拷貝資料一般達(dá)到50MB/S就謝天謝地了，但是DDR可以達(dá)到2133MHZ的速率。同等容量下，越往下面的存儲設(shè)備的價(jià)格也就越便宜。
芯片內(nèi)部高速緩存介紹：
上圖是全志T7的芯片內(nèi)部手冊圖，可以從很多芯片手冊上面看到有I cache和D cache 和L2 cache。這個(gè)就是上圖中的L1和L2 cache 芯片內(nèi)部高速緩存。
Cache，是存儲器子系統(tǒng)的組成部分，存放著程序經(jīng)常使用的指令和數(shù)據(jù)，這就是Cache的傳統(tǒng)定義。從廣義的角度上看，Cache是快設(shè)備為了緩解訪問慢設(shè)備延時(shí)的預(yù)留的Buffer，從而可以在掩蓋訪問延時(shí)的同時(shí)，盡可能地提高數(shù)據(jù)傳輸率。
高速緩沖存儲器Cache是位于CPU與內(nèi)存之間的臨時(shí)存儲器，它的容量比內(nèi)存小但交換速度快。在Cache中的數(shù)據(jù)是內(nèi)存中的一小部分，但這一小部分是短時(shí)間內(nèi)CPU即將訪問的，當(dāng)CPU調(diào)用大量數(shù)據(jù)時(shí)，就可避開內(nèi)存直接從Cache中調(diào)用，從而加快讀取速度。
由此可見，在CPU中加入Cache是一種高效的解決方案，這樣整個(gè)內(nèi)存儲器（Cache+內(nèi)存）就變成了既有Cache的高速度，又有內(nèi)存的大容量的存儲系統(tǒng)了。Cache對CPU的性能影響很大，主要是因?yàn)镃PU的數(shù)據(jù)交換順序和CPU與Cache間的帶寬引起的。
3、CPU芯片性能相關(guān)基本概念--CPU微架構(gòu)工作流程
CPU的每個(gè)核心有獨(dú)占的L1指令緩存、L1數(shù)據(jù)緩存和L2緩存，多數(shù)核心共享L3緩存。所有緩存中L1緩存通過虛擬地址空間尋址，L2/L3通過線性地址空間尋址。
CPU非核心部分主要是System Agent（系統(tǒng)代理）：包含PCU（電源控制單元）、DMI控制器與ICH連接、QPI控制器與其他CPU連接、內(nèi)存控制器。
微架構(gòu)工作流程概述：以英特爾的Sandy Bridge（下圖）為例，CPU先使用取指令單元（下圖紫色部份），將代碼段從內(nèi)存中取出;通過解碼單元（下圖橘色部份），將機(jī)器碼按序轉(zhuǎn)化為定長的uop（微操作），發(fā)射到uop Decoder Queue（微操作解密等候區(qū)）；亂序單元（下圖黃色部份）從微操作解密等候區(qū)中取出微操作，根據(jù)執(zhí)行條件，依賴關(guān)系，重新排序后，發(fā)送到Scheduler（調(diào)度器）；調(diào)度器將計(jì)算指令發(fā)送到計(jì)算單元（下圖藍(lán)色部份），得到計(jì)算結(jié)果；將內(nèi)存讀寫指令發(fā)送給訪存單元（下圖綠色部份），完成內(nèi)存讀寫。
編譯和取指過程
微架構(gòu)通過執(zhí)行指令“exec（）“，執(zhí)行某個(gè)二進(jìn)制數(shù)時(shí)， 該二進(jìn)制數(shù)首先被kernel（核心）從硬盤加載到內(nèi)存。
n Instruction Fetch Unit （執(zhí)行獲取單元）會按照執(zhí)行順序?qū)in的代碼段，從內(nèi)存中讀入到CPU。當(dāng)遇到分支代碼時(shí), 需要查詢BranchPredictors（分支預(yù)測）。執(zhí)行獲取單元增加訪問電路，可以并發(fā)地訪問內(nèi)存、寄存器，解決流水線氣泡問題。
在Precoded（預(yù)解碼）中解碼的X86指令集，會被保存到Instruction Queue（指令等候區(qū)），等待解碼。
現(xiàn)在的CPU均使用超標(biāo)量的結(jié)構(gòu)。例如Sandy Bridge是16條。每個(gè)CPU cycle有16個(gè)操作在并行執(zhí)行，需要一系列設(shè)計(jì)來保證流水線不被中斷。
譯指和亂序執(zhí)行單元
Instruction Queue（執(zhí)行等候區(qū)）中取指單元獲得的x86 CISC指令，會通過譯指單元翻譯，以提高CPU流水的整體能力。
一個(gè)周期有4條指令進(jìn)入譯指單元不同的模塊，Complex Decode（復(fù)雜解碼器）翻譯單指令多數(shù)據(jù)流指令，一個(gè)周期最大可以產(chǎn)生4個(gè)uops（微操作），Simple Decode（簡單解碼器）翻譯普通指令，一個(gè)周期產(chǎn)生1個(gè)微操作，得到的微操作會保存到uopDecoder Queue（微操作解碼等候區(qū)）中。
微架構(gòu)的亂序執(zhí)行會選擇當(dāng)前可執(zhí)行的指令優(yōu)先執(zhí)行，減少處理器閑置。
譯指單元每個(gè)周期發(fā)送4個(gè)微操作到亂序執(zhí)行單元。亂序執(zhí)行單元使用Register Alias Table（虛擬寄存器到物理寄存器的映射表）修改微指令，把修改后的指令部分保存。
Scheduler（調(diào)度器）會將整數(shù)操作數(shù)和浮點(diǎn)操作數(shù)分別保存，把映射表存入Reorder Buffer（重新編序緩存）。最后統(tǒng)一調(diào)度器選擇有執(zhí)行條件的微操作發(fā)送給執(zhí)行單元，沒有執(zhí)行能力的微操作先緩存，待條件具備后發(fā)送。
計(jì)算單元和存儲單元
亂序執(zhí)行單元每個(gè)周期發(fā)送4個(gè)微操作到計(jì)算單元。port0、port5可以執(zhí)行整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、整數(shù)SIMD（單指令多數(shù)據(jù)流）所有指令，port1只能執(zhí)行整數(shù)、整數(shù)SIMD乘法、移位指令，每個(gè)周期最多執(zhí)行3條指令。port2，port3，port4每個(gè)周期可以執(zhí)行2個(gè)load（讀?。?個(gè)store（存儲）指令。
Sandy Bridge在運(yùn)算單元上，通過AVX指令，大幅提升了浮點(diǎn)數(shù)以及SIMD的效率。
Address Generation Unit（地址產(chǎn)生單元）產(chǎn)生讀寫內(nèi)存的虛擬地址；Load Store Unit（存取單元）通過地址，實(shí)現(xiàn)讀取、存儲。
存取單元包含Load buffer（讀取緩沖）、Store buffer（存儲緩沖）、prefetch（預(yù)讀邏輯）、一致性的邏輯。存取單元讀內(nèi)存時(shí)，先要查詢緩沖中的是否有緩存，如果命中，直接返回。當(dāng)不命中時(shí)，需要發(fā)起對內(nèi)存的讀取，由于讀取內(nèi)存大概需要200周期，代價(jià)很高，存取單元實(shí)現(xiàn)了預(yù)讀邏輯。
4、CPU的發(fā)展歷程
CPU發(fā)展史簡單來說就是Intel、IBM、ARM的發(fā)展歷史，CPU已經(jīng)有四十多年的發(fā)展歷史。
CPU的發(fā)展史，按照其處理信息的字長，可以分為：四位微處理器、八位微處理器、十六位微處理器、三十二位微處理器以及六十四位微處理器等等。英特爾在大部分時(shí)間處于領(lǐng)先地位。
隨著2005年以Prescott為內(nèi)核的奔騰4處理器在性能和效能上被AMD的K8速龍超越，英特爾采取了“Tick-Tock”的鐘擺模式，“Tick”年升級處理器的制程，“Tock”年升級處理器的微架構(gòu)。以兩年為周期的鐘擺模式，從“Nehalem”開始讓CPU交替發(fā)展，一方面避免了同時(shí)革新可能帶來的失敗風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)持續(xù)的發(fā)展也可以降低研發(fā)的周期，并可以對市場造成持續(xù)的刺激，并最終提升產(chǎn)品的競爭力。
2008-2015年的鐘擺模式使英特爾CPU年均有15%左右的提升，維護(hù)了英特爾X86領(lǐng)域的霸主地位，并誕生了諸如Skylake這樣經(jīng)典的架構(gòu)，沿用至今。
9、智能座艙域控制器芯片選擇維度
1、內(nèi)核角度
CPU核心是指控制和信息處理功能的核心電路，把一個(gè)CPU核心和相關(guān)輔助電路封裝在一個(gè)芯片中，即為傳統(tǒng)的單核心CPU芯片，簡稱單核CPU。把多個(gè)CPU核心和相關(guān)輔助電路封裝在一個(gè)芯片中，為多核心CPU芯片，簡稱多核CPU。
下圖即為ARM的單核心CPU和多核心CPU。圖中紅色虛線框標(biāo)出的部分為CPU核心，分別為基于ARMv7微架構(gòu)的單核心CPU芯片以及ARM Cortex-A9 MPCore用2個(gè)和4個(gè)Cortex-A9構(gòu)成的2核心和4核心CPU芯片。
目前我們能見到的4核心CPU大多都是屬于Cortex-A9系列。ARM Cortex-A9的應(yīng)用案例有聯(lián)發(fā)科MT6577、三星Exynos 4210、華為K3V2等，另外高通APQ8064、MSM8960、蘋果A6、A6X等都可以看作是在A9架構(gòu)基礎(chǔ)上的改良版本。
從ARM 內(nèi)核的發(fā)展架構(gòu)來看，從單SOC多核變化到單SOC多核異構(gòu)
ARM-V7 單SOC多核
ARM-V8 單SOC多核異構(gòu)（大小核）
一體化程度更高
單SOC多系統(tǒng)共存技術(shù)趨于成熟
智能駕駛艙的集成了DIC、HUD、IVI和RSE等等多屏融合
為汽車帶來更為智能化和安全性的交互體驗(yàn)，同時(shí)也是高級輔助駕駛 (ADAS)、自動駕駛和人工智能等新時(shí)代技術(shù)的關(guān)鍵接口，智能駕駛艙在新能源汽車中將成為標(biāo)配。
2、市場成熟度角度
智能座艙域控制器的CPU芯片市場組成：傳統(tǒng)汽車芯片廠+消費(fèi)級芯片巨頭
智能座艙域控制器芯片市場主要玩家：
1.傳統(tǒng)汽車芯片廠商，主打中低端市場：NXP、德州儀器、瑞薩電子等；
2.手機(jī)領(lǐng)域的廠商，主打高端市場：聯(lián)發(fā)科、三星、高通等。
由于域控制器芯片市場仍處于行業(yè)萌芽期，目前國內(nèi)搭載座艙域控制器芯片的車型絕大部分仍然采用的是德州儀器的Jacinto6 和 NXP 的 i.mx6 等上一代產(chǎn)品。國內(nèi)競爭者主要有杰發(fā)、芯馳等。
競爭格局：以2015年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，傳統(tǒng)的汽車芯片廠家遇到消費(fèi)領(lǐng)域巨頭芯廠家的挑戰(zhàn)，
2015年前：以瑞薩、NXP、TI等傳統(tǒng)汽車芯片主導(dǎo)市場，這三家占據(jù)市場60%的份額。
2015年開始：越來越多的消費(fèi)級芯片巨頭參與汽車片芯片生產(chǎn)商重組并購。
智能座艙域控制器的CPU芯片市場-車規(guī)級芯片VS消費(fèi)級芯片（ 相對于消費(fèi)級芯，車規(guī)級芯片對于可靠性、安全性的要求更高）
驗(yàn)收條件更苛刻，且周期長：車規(guī)級芯片在溫度、濕度、碰撞等多個(gè)維度范圍更寬，需要承受的極限條件更苛刻
更新?lián)Q代速度更慢，升級動力不足：由于開發(fā)需求的復(fù)雜化，在芯片設(shè)計(jì)、測試等環(huán)節(jié)投入更高的成本和時(shí)間，車機(jī)芯片的更新?lián)Q代速度相對較慢（有的車型一賣就是七八年），車機(jī)芯片升級的動力不足，態(tài)度更加謹(jǐn)慎。
趨勢變化，這兩年車機(jī)芯片的運(yùn)行速度已經(jīng)和消費(fèi)級芯片的運(yùn)行速度差距大幅度減小。
參照手機(jī)，汽車座艙領(lǐng)域迭代速度加快，車機(jī)芯片的運(yùn)行速度已經(jīng)和消費(fèi)級芯片大幅縮小，產(chǎn)品的生命周期越來越短。
市場競爭越來越激烈，玩家格局也發(fā)生變化：原本手機(jī)領(lǐng)域的廠家如聯(lián)發(fā)科、三星、高通都加入陣營，未來華為、紫光展銳也會加入。
手機(jī)領(lǐng)域的廠家主要著眼點(diǎn)在于研發(fā)成果的最大限度利用。而原本傳統(tǒng)的汽車SoC芯片廠家NXP、瑞薩和德州儀器壓力大增。
智能座艙（中控屏）芯片發(fā)展情況
智能座艙域控制器芯片未來3-5年的玩家
智能座艙芯片：高端以高通、英特爾、瑞薩為主（還要看其第四代產(chǎn)品競爭力），高通領(lǐng)先
CPU性能對比：高通820A CPU性能與英特爾、瑞薩基本一致。但8155具備全方面的性能優(yōu)勢，8.5萬DMIPS同代產(chǎn)品領(lǐng)先。
GPU性能：目前浮點(diǎn)性能上，高通相比于瑞薩、英特爾領(lǐng)先較多，比如820A的GPU性能為588GFLOPS，而英特爾為 216GFLOPS，瑞薩為115.2GFLOPS。
中低端玩家：恩智浦(i.MX6/i.MX8)、德州儀器(Jacinto 6/ Jacinto 8)
低端產(chǎn)品：意法半導(dǎo)體（A5/A6）
待進(jìn)入玩家：華為、三星、聯(lián)發(fā)科。
3、芯片算力角度
CPU的通用計(jì)算性能是由IPC、主頻、指令數(shù)三者共同決定。IPC的提升是CPU通用性能提升的必要條件。主頻的提升通常由CPU制程的進(jìn)步產(chǎn)生，越小nm的制程主頻越高，一般A53可以跑1.2G，A72可以跑1.6GHZ。
CPU性能評估采用綜合測試程序，較流行的有Whetstone和Dhrystone兩種。Dhrystone主要用于測整數(shù)計(jì)算能力，計(jì)算單位就是DMIPS。Whetstone主要用于測浮點(diǎn)計(jì)算能力，計(jì)算單位就是MFLOPS。一個(gè)表示整數(shù)運(yùn)算能力，一個(gè)表示浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算能力，二者不能完全等同。
DMIPS：Dhrystone Million Instructions executed Per Second，主要用于測整數(shù)計(jì)算能力；
MFLOPS：Million Floating-point Operations Per Second，主要用于測浮點(diǎn)計(jì)算能力；
D是Dhrystone的縮寫，表示的是基于Dhrystone這樣一種測試方法下的MIPS。Dhrystone是于1984年由Reinhold P. Weicker設(shè)計(jì)的一套綜合的基準(zhǔn)程序，該程序用來測試CPU（整數(shù)）計(jì)算性能。Dhrystone所代表的處理器分?jǐn)?shù)比MIPS（Million Instructions executed Per Second，每秒鐘執(zhí)行的指令數(shù)）更有意義。
一般芯片都有DMIPS/MHz信息（參見下面的圖片）
比如ARM Cortex-A53架構(gòu)為2.3DMIPS/MHz，那么可以計(jì)算出：
雙核A53架構(gòu)，主頻為1.6GHz的CPU，DMIPS為：2 * 1600MHz * 2.3 DMIPS/MHz = 7360 DMIPS；
四核A53架構(gòu)，主頻為1.6GHz的CPU，DMIPS為：4 * 1600MHz * 2.3 DMIPS/MHz = 14720 DMIPS；
我們來算下NXP i.mx8 QuadMax ，ARM(2*A72+4*A53) ，4核A53架構(gòu)，主頻為1.2GHz的CPU，DMIPS為：4 * 1200MHz * 2.3 DMIPS/MHz = 11040DMIPS；
2核A72架構(gòu)，主頻為1.6GHz的CPU，DMIPS為：2 * 1600MHz * 4.7 DMIPS/MHz = 15040 DMIPS；最終IMX8Q的CPU計(jì)算性能 15040+11040=26080，所以是26K DMIPS；
4、芯片SOC的GPU算力能力
人工智能的發(fā)展也帶動了汽車智能化發(fā)展，過去的以CPU為核心的處理器越來越難以滿足處理視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求，同時(shí)處理器也需要整合雷達(dá)、視頻等多路數(shù)據(jù)，這些都對車載處理器的并行計(jì)算效率提出更高要求，而GPU同時(shí)處理大量簡單計(jì)算任務(wù)的特性在自動駕駛領(lǐng)域取代CPU成為了主流方案。為什么AI算法大部分都使用GPU，自動駕駛計(jì)算目前來看也是GPU是一個(gè)潮流？
我們這次就講一個(gè)故事的形式來講解會更清楚一些，當(dāng)你駕駛一輛具有自動駕駛L3級別的車輛，你下高速后，在沒有路標(biāo)的地方發(fā)現(xiàn)100米前有一條河，此時(shí)由于車輛圖像庫里面沒有河這個(gè)資源，需要快速的圖像識別并決策。
AI算法，在圖像識別等領(lǐng)域，常用的是CNN卷積網(wǎng)絡(luò)，語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域，主要是RNN，這是兩類有區(qū)別的算法。但是，他們本質(zhì)上，都是矩陣或vector的乘法、加法，然后配合一些除法、指數(shù)等算法。
假設(shè)此時(shí)你車上的AI圖像算法是YOLO-V3，它是一種使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)得的特征來檢測對象的目標(biāo)檢測器，直白點(diǎn)就是照片識別器，在機(jī)場地鐵都有批量使用，就是大量的卷積、殘差網(wǎng)絡(luò)、全連接等類型的計(jì)算，本質(zhì)是乘法和加法。對于YOLO-V3來說，如果確定了具體的輸入圖形尺寸，那么總的乘法加法計(jì)算次數(shù)是確定的。比如一萬億次。（真實(shí)的情況比這個(gè)大得多的多），用算力表示就是TOPS為單位。
那么要快速執(zhí)行一次YOLO-V3，就必須執(zhí)行完一萬億次的加法乘法次數(shù)。
這個(gè)時(shí)候就來看了，比如IBM的POWER8，最先進(jìn)的服務(wù)器用超標(biāo)量CPU之一，4GHz，SIMD，128bit，假設(shè)是處理16bit的數(shù)據(jù)，那就是8個(gè)數(shù)，那么一個(gè)周期，最多執(zhí)行8個(gè)乘加計(jì)算。一次最多執(zhí)行16個(gè)操作。這還是理論上，其實(shí)是不大可能的。
那么CPU一秒鐘的巔峰計(jì)算次數(shù)=16* 4Gops =64Gops，當(dāng)然，以上的數(shù)據(jù)都是完全最理想的理論值。因?yàn)椋酒系拇鎯Σ粔虼?，所以?shù)據(jù)會存儲在DRAM中，從DRAM取數(shù)據(jù)很慢的，所以，乘法邏輯往往要等待。另外，AI算法有許多層網(wǎng)絡(luò)組成，必須一層一層的算，所以，在切換層的時(shí)候，乘法邏輯又是休息的，所以，諸多因素造成了實(shí)際的芯片并不能達(dá)到利潤的計(jì)算峰值，而且差距還極大，實(shí)際情況，能夠達(dá)到5%吧，也就3.2Gops，按照這個(gè)圖像算法，如果需要執(zhí)行YOLO-V3的計(jì)算，1W除以3.2=3125秒，也就是那么需要等待52分鐘才能計(jì)算出來。
如果是當(dāng)前的CPU去運(yùn)算，那么估計(jì)車翻到河里了還沒發(fā)現(xiàn)前方是河，這就是速度慢，對于ADAS產(chǎn)品而言，時(shí)間就是生命。
此時(shí)我們在回過頭來看看高通820A芯片的算力，CPU的算力才42K，剛剛那個(gè)是基于最先進(jìn)的服務(wù)器IBM的POWER8 CPU計(jì)算力是是3.2GPOS，車載算的上最先進(jìn)的域控制器才42K的CPU計(jì)算力，所以不能用于AI的計(jì)算。此時(shí)需要使用GPU來計(jì)算，看看GPU的算力是320Gops，此時(shí)算這個(gè)YOLO-V3圖像識別的算法需要32秒，這個(gè)成績還是非常不錯的。
此時(shí)可以看到高通820A芯片的CPU算力是不能夠用于AI的計(jì)算，GPU的算力是可以滿足一些不需要那么實(shí)時(shí)性比較高的一些AI處理。
如果是一些簡單的ADAS功能是沒有問題，比如車內(nèi)的人臉識別，這部分的算法就不要那么多資源，該產(chǎn)品運(yùn)行了820A神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理引擎（SNPE），這里的引擎也就是AI加速的一些算法，有興趣單獨(dú)來講怎么實(shí)現(xiàn)加速。這里高通820A能實(shí)現(xiàn)對車輛、行人、自行車等多類物體識別，以及對像素級別可行駛區(qū)域的實(shí)時(shí)語義分割，當(dāng)然離商用應(yīng)該還有一定距離?？偟膩碚f，高通驍龍產(chǎn)品策略應(yīng)該還是以車載娛樂信息系統(tǒng)為主，逐步向更專業(yè)的ADAS拓展。
這樣你就不會問為什么GPU這么厲害，AI識別為什么不全部使用GPU得了，那就需要繼續(xù)看CPU和GPU的區(qū)別了。
從芯片設(shè)計(jì)思路看，CPU是以低延遲為導(dǎo)向的計(jì)算單元，通常由專為串行處理而優(yōu)化的幾個(gè)核心組成，而GPU是以吞吐量為導(dǎo)向的計(jì)算單元，由數(shù)以千計(jì)的更小、更高效的核心組成，專為并行多任務(wù)設(shè)計(jì)。
CPU的核心運(yùn)算ALU數(shù)量只有幾個(gè)（不超過兩位數(shù)），每個(gè)核都有足夠大的緩存和足夠多的數(shù)字和邏輯運(yùn)算單元，并輔助很多復(fù)雜的計(jì)算分支。而 GPU的運(yùn)算核心數(shù)量則可以多達(dá)上百個(gè)（流處理器），每個(gè)核擁有的緩存大小相對小，數(shù)字邏輯運(yùn)算單元也少而簡單。
CPU和GPU最大的區(qū)別是設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)及不同結(jié)構(gòu)形成的不同功能。CPU的邏輯控制功能強(qiáng)，可以進(jìn)行復(fù)雜的邏輯運(yùn)算，并且延時(shí)低，可以高效處理復(fù)雜的運(yùn)算任務(wù)。而 GPU邏輯控制和緩存較少，使得每單個(gè)運(yùn)算單元執(zhí)行的邏輯運(yùn)算復(fù)雜程度有限，但并列大量的計(jì)算單元，可以同時(shí)進(jìn)行大量較簡單的運(yùn)算任務(wù)。
CPU是根據(jù)馮諾依曼的架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，所以存儲、計(jì)算、交互都有，GPU本來是從CPU中分離出來專門處理圖像計(jì)算的，也就是說，GPU是專門處理圖像計(jì)算的。包括各種特效的顯示。這也是GPU的天生的缺陷，GPU更加針對圖像的渲染等計(jì)算算法，所以這里的天生兩個(gè)缺陷是不能進(jìn)行復(fù)雜的邏輯控制，而且GPU沒有cache單元，也沒有復(fù)雜的邏輯控制電路和優(yōu)化電路，所以不能單獨(dú)像CPU那樣進(jìn)行單獨(dú)的控制，你看機(jī)頂盒芯片都是CPU里面內(nèi)含GPU的架構(gòu)，GPU主要用來做圖像的渲染方面，工具就是Open CL圖像編輯器來編譯。
CPU和GPU設(shè)計(jì)思路的不同導(dǎo)致微架構(gòu)的不同。CPU的緩存大于GPU，但在線程數(shù)，寄存器數(shù)和SIMD（單指令多數(shù)據(jù)流）方面GPU遠(yuǎn)強(qiáng)于CPU。
微架構(gòu)的不同最終導(dǎo)致CPU中大部分的晶體管用于構(gòu)建控制電路和緩存，只有少部分的晶體管完成實(shí)際的運(yùn)算工作，功能模塊很多，擅長分支預(yù)測等復(fù)雜操作。GPU的流處理器和顯存控制器占據(jù)了絕大部分晶體管，而控制器相對簡單，擅長對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單操作，擁有遠(yuǎn)勝于CPU的強(qiáng)大浮點(diǎn)計(jì)算能力。
CPU和GPU的不同的通俗解釋：
GPU的工作大部分就是這樣，計(jì)算量大，但沒什么技術(shù)含量，而且要重復(fù)很多很多次。就像你有個(gè)工作需要算幾億次一百以內(nèi)加減乘除一樣，最好的辦法就是雇上幾十個(gè)小學(xué)生一起算，一人算一部分，反正這些計(jì)算也沒什么技術(shù)含量，純粹體力活而已。而CPU就像老教授，積分微分都會算，就是工資高，一個(gè)老教授能頂二十個(gè)小學(xué)生，你要是富士康你雇哪個(gè)？
GPU就是這樣，用很多簡單的計(jì)算單元去完成大量的計(jì)算任務(wù)，純粹的人海戰(zhàn)術(shù)。這種策略基于一個(gè)前提，就是小學(xué)生A和小學(xué)生B的工作沒有什么依賴性，是互相獨(dú)立的。很多涉及到大量計(jì)算的問題基本都有這種特性，比如你說的破解密碼，挖礦和很多圖形學(xué)的計(jì)算。這些計(jì)算可以分解為多個(gè)相同的簡單小任務(wù)，每個(gè)任務(wù)就可以分給一個(gè)小學(xué)生去做。但還有一些任務(wù)涉及到“流”的問題。比如你去相親，雙方看著順眼才能繼續(xù)發(fā)展?？偛荒苣氵@邊還沒見面呢，那邊找人把證都給領(lǐng)了。這種比較復(fù)雜的問題都是CPU來做的。
總而言之，CPU和GPU因?yàn)樽畛跤脕硖幚淼娜蝿?wù)就不同，所以設(shè)計(jì)上有不小的區(qū)別。而某些任務(wù)和GPU最初用來解決的問題比較相似，所以用GPU來算了。GPU的運(yùn)算速度取決于雇了多少小學(xué)生，CPU的運(yùn)算速度取決于請了多么厲害的教授。教授處理復(fù)雜任務(wù)的能力是碾壓小學(xué)生的，但是對于沒那么復(fù)雜的任務(wù)，還是頂不住人多。當(dāng)然現(xiàn)在的GPU也能做一些稍微復(fù)雜的工作了，相當(dāng)于升級成初中生高中生的水平。但還需要CPU來把數(shù)據(jù)喂到嘴邊才能開始干活，究竟還是靠CPU來管的。
后摩爾時(shí)代，隨著GPU的可編程性不斷增強(qiáng)，GPU的應(yīng)用能力已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了圖形渲染，部份GPU被用于圖形渲染以外領(lǐng)域的計(jì)算成為GPGPU。與此同時(shí)，CPU為了追求通用性，只有少部分晶體管被用于完成運(yùn)算，而大部分晶體管被用于構(gòu)建控制電路和高速緩存。但是由于GPU對CPU的依附性以及GPU相較CPU更高的開發(fā)難度，所以GPU不可能完全取代CPU。我們認(rèn)為未來計(jì)算架構(gòu)將是GPU+CPU的異構(gòu)運(yùn)算體系。
在GPU+CPU的異構(gòu)運(yùn)算中，GPU和CPU之間可以無縫地共享數(shù)據(jù)，而無需內(nèi)存拷貝和緩存刷新，因?yàn)槿蝿?wù)以極低的開銷被調(diào)度到合適的處理器上。CPU憑借多個(gè)專為串行處理而優(yōu)化的核心運(yùn)行程序的串行部份，而GPU使用數(shù)以千計(jì)的小核心運(yùn)行程序的并行部分，充分發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)和比較優(yōu)勢。
異構(gòu)運(yùn)算除了需要相關(guān)的CPU和GPU等硬件支持，還需要能將它們有效組織的軟件編程。OpenCL是（OpenComputing Language）的簡稱，它是第一個(gè)為異構(gòu)系統(tǒng)的通用并行編程而產(chǎn)生的統(tǒng)一的、免費(fèi)的標(biāo)準(zhǔn)。OpenCL支持由多核的CPU、GPU、Cell架構(gòu)以及信號處理器(DSP)等其他并行設(shè)備組成的異構(gòu)系統(tǒng)。
什么類型的程序適合在GPU上運(yùn)行？
（1）計(jì)算密集型的程序。所謂計(jì)算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分運(yùn)行時(shí)間花在了寄存器運(yùn)算上，寄存器的速度和處理器的速度相當(dāng)，從寄存器讀寫數(shù)據(jù)幾乎沒有延時(shí)。可以做一下對比，讀內(nèi)存的延遲大概是幾百個(gè)時(shí)鐘周期；讀硬盤的速度就不說了，即便是SSD, 也實(shí)在是太慢了。
（2）易于并行的程序。GPU其實(shí)是一種SIMD(Single Instruction Multiple Data)架構(gòu)， 他有成百上千個(gè)核，每一個(gè)核在同一時(shí)間最好能做同樣的事情。
滿足以上兩點(diǎn)，就可以用GPU做運(yùn)算了。不過你還得先用CUDA或者Open CL 把能在GPU上運(yùn)行的程序?qū)懗鰜恚?這也是很麻煩的，寫一下就知道了。而且GPU的架構(gòu)比較特殊，要想寫出高效率的程序，要花很多很多時(shí)間。所以說寫GPU程序是一件很蛋疼的事情。
座艙的域控制器GPU算力的需求：
前面聊了GPU對于3D圖像處理。一些簡單的圖像算法都需要涉及GPU，而智能座艙域控制器主要是輸出給液晶儀表和中控導(dǎo)航，所以首先圖像處理部分肯定是必不可少的，這個(gè)就跟圖像顯示需要做到的效果有關(guān)了，如果僅僅是普通的2.5D的效果，這個(gè)時(shí)候?qū)τ贕PU的算力就不高，如果是3D的高級的圖像效果，這個(gè)時(shí)候就需要GPU的算力比較大，基本上200 GFLOPS以上就能滿足3個(gè)屏以上的圖像效果了。
如果還需要GPU進(jìn)行相關(guān)的圖像算法處理，這個(gè)時(shí)候GPU的能力至少需要500G GFLOPS以上。
智能座艙的域控制綜合考慮因素
這個(gè)是目前主流的NXP、R-Car、高通、Intel等幾個(gè)廠家的主流芯片方案，可以看到NXP支持最大的4個(gè)顯示屏顯示，其他的芯片方案都只支持3個(gè)顯示屏，還有一個(gè)就是GPU硬件虛擬化，這部分就是硬件上的隔離，基本上很少有芯片廠家能做到硬件隔離，這個(gè)隔離后非常有好處，防止某個(gè)部分死機(jī)后導(dǎo)致整體的GPU會掛掉，而且GPU需要單獨(dú)的存儲去分配，這樣也會導(dǎo)致外掛的存儲芯片會多一些，畢竟涉及功能安全，這樣也是一個(gè)冗余措施保護(hù)。
想想如果處理不壓縮的圖像數(shù)據(jù)，我們來看看4K的圖像數(shù)據(jù)有多少，3840*2160*24bit*60fps=11943936000bits= 1.39GB/s ，處理一個(gè)4K的圖像數(shù)據(jù)就需要這多大的數(shù)據(jù)量，而且允許占的內(nèi)存帶寬還會更大。
可以看到CPU的算力至少都是26K DMIPS，最大的算力芯片就是高通芯片，DDR的帶寬這部分要求也不是那么高，25.6G的帶寬完全能夠滿足座艙的需求。
在選擇芯片平臺的時(shí)候，還需要考慮以下因素
1、車載市場占有率 這個(gè)占有率越高，整體后面的成本才具有優(yōu)勢，同時(shí)采購周期或者調(diào)貨的時(shí)候也比較方便，當(dāng)然大家都用，就需要考慮到后面的技術(shù)支持的力度，從目前來看高通芯片的占有率非常高，其次是NXP和瑞薩。
2、還需要考慮芯片架構(gòu)的合理性，特別是很多芯片公司都是手機(jī)處理器的架構(gòu)，手機(jī)處理器架構(gòu)、很多硬件接口資源需要使用Bridge IC轉(zhuǎn)換、推高了整體成本，有的只有RGB接口，而一般車載顯示屏都是LVDS接口，需要增加視頻轉(zhuǎn)換芯片，高通芯片比較好的地方是融合了基帶信號，這個(gè)可以節(jié)省很大比射頻芯片的成本，只需要外圍增加射頻天線即可。
3、產(chǎn)品路標(biāo)和技術(shù)支持也是需要考慮的一個(gè)維度，比如瑞薩在國內(nèi)的技術(shù)支持力度就不大，中國區(qū)沒有足夠的技術(shù)支持能力、需要通過聯(lián)絡(luò)日本本社提供技術(shù)支持面對國內(nèi)車廠和T1、在項(xiàng)目中的問題反饋和對應(yīng)速度偏慢。而且需要看該產(chǎn)品路線后續(xù)的芯片規(guī)劃，有的可能規(guī)劃了這兩代后，后面基本上就放棄了智能座艙的芯片了，比如TI芯片。
10、主流座艙芯片的高通的發(fā)展路線
高通芯片的市占率
根據(jù)Strategy Analytics數(shù)據(jù)，2015年瑞薩、恩智浦合計(jì)占據(jù)整個(gè)車機(jī)芯片市場份額的六成以上，其中瑞薩在駕駛艙、儀表份額達(dá)到47%、44%；
車用MCU/SOC市場規(guī)模約為60-70億美元，2016年之前高通市占率為1%以下；2019、2020財(cái)年高通來自汽車業(yè)務(wù)收入（包含通信、座艙芯片）收入分別為6.4、6.44億美金。
公司預(yù)期汽車芯片在2022年的TAM為180億美元，對應(yīng)三年CAGR為 12%。
推算2020年TAM約為140億美元，公司收入6.44億美元，市占率約4.6%。
高通座艙芯片滲透率不斷走高。其中2020年是高通座艙出貨大年，核心出貨量比較大的車型包括奧迪改款A(yù)4L、本田雅閣十代等，并且大部分新能源車型都選擇高通820A作為座艙芯片。
高通芯片roadmap
從性能參數(shù)可以看到最強(qiáng)的8195P，現(xiàn)在最前沿馬上量產(chǎn)的是8155，吉利的極克01就是這個(gè)芯片，當(dāng)然小鵬的P5也是這個(gè)芯片，都還沒有量產(chǎn)，比8155低一個(gè)檔位的是820A芯片，前面有可以看到有接近20款車型使用這個(gè)座艙芯片，當(dāng)然也有低端的座艙芯片，比如帶動一個(gè)中控導(dǎo)航和副駕駛娛樂屏的需求，這個(gè)時(shí)候就可以使用6155P的芯片。
11、自主平臺的芯片發(fā)展
自主平臺在座艙里面發(fā)力比較多的是芯馳，地平線和黑芝麻主要是做自動駕駛的芯片，比如地平線的征程5已經(jīng)在很多車上做自動駕駛平臺方案了。
全志的T7也有在東南汽車、北京現(xiàn)代、長安汽車上使用，但是做座艙芯片還是很吃力，基本上只能做中控導(dǎo)航的驅(qū)動。目前看到的自主座艙芯片平臺比較有潛力的是芯馳。
可以看到越來越多的芯片公司選擇來做智能座艙的芯片，NXPTI瑞薩傳統(tǒng)三杰，高通，intel、芯馳、全志等廠家也進(jìn)入來做座艙芯片，單芯片多系統(tǒng)為代表的“域控制器”，已經(jīng)成為智能汽車的必選項(xiàng)目之一。
12、傳統(tǒng)多芯片架構(gòu)
原來的座艙里面的控制器基本上是分開的，導(dǎo)航主機(jī)是一家，液晶儀表是一家，同時(shí)還有一個(gè)AVM全景一家，還有TBOX等，這里線束連接就非常復(fù)雜，而且不同供應(yīng)商直接的協(xié)調(diào)調(diào)試也非常復(fù)雜。
上圖是IMX6 的多芯片方案，液晶儀表、中控導(dǎo)航、后排娛樂都使用了IMX6最小系統(tǒng)，這樣上圖黃色框里面的內(nèi)容就資源重復(fù)了，但是如果只用一顆IMX6又不能帶動三個(gè)顯示屏，所以利用率不高。
單SOC智能座艙系統(tǒng)框架
上圖是RCAR-H3的單SOC智能座艙的方案，可以看到這部分最小核心系統(tǒng)的器件只需要一份，就可以驅(qū)動中控導(dǎo)航、液晶儀表、后排娛樂顯示屏、還有副駕駛娛樂屏，多個(gè)顯示屏的不同內(nèi)容。
單SOC 的方案的優(yōu)點(diǎn)非常多
車身:設(shè)備單一，布線方便，成本低，可靠性好。
系統(tǒng)硬件資源：
Hypervisor 技術(shù)系統(tǒng)硬件資源最大化利用， DDR/EMMC/PMIC/MCU/CAN單套系統(tǒng)配置即可滿足產(chǎn)品需求
產(chǎn)品開發(fā)：
獨(dú)家設(shè)備供應(yīng)商，獨(dú)立設(shè)備開發(fā)，獨(dú)立樣件制作，無須定制復(fù)雜協(xié)議，多個(gè)設(shè)備無須聯(lián)調(diào)，開發(fā)進(jìn)度容易把控，開發(fā)成本可控。
信息安全：
獨(dú)家供應(yīng)商，設(shè)備間通訊在芯片內(nèi)部完成，信息安全得到有效保護(hù)。
整套成本：
硬件資源利用率高，獨(dú)家供應(yīng)商，生產(chǎn)，包裝，運(yùn)輸可控整套成本可控。
體驗(yàn)：
設(shè)備單一，整套設(shè)備方案受限因素小，多屏娛樂互動性好，體驗(yàn)佳
13、域控制器設(shè)計(jì)方案-RCAR-H3
1、方案概述
新推出的R-Car H3具備比前一代R-Car H2更強(qiáng)大的汽車計(jì)算性能，可充分滿足系統(tǒng)制造商對汽車處理平臺的要求。為了提供準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的信息處理能力，R-Car H3基于ARM® Cortex®-A57/A53核構(gòu)建，采用ARM的最新64位CPU核架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了40000 DMIPS（Dhrystone百萬指令/每秒（注1））的處理性能。
此外，R-Car H3采用PowerVR™ GX6650作為3D圖形引擎，可為駕駛員提供及時(shí)可靠的信息顯示。基于ImaginaTIon Technologies提供的最新架構(gòu)，R-Car H3的著色計(jì)算（注2）性能約是R-Car H2的三倍。
除了CPU和GPU以外，片上并行可編程引擎IMP-X5也提供了先進(jìn)的圖像識別技術(shù)。IMP-X5是瑞薩電子獨(dú)有的識別引擎，專門為與CPU配合處理而進(jìn)行了優(yōu)化。它的識別性能是第二代R-Car系列內(nèi)置的IMP-X4的四倍。
R-Car H3是業(yè)界首款采用16納米工藝的汽車SoC，具有卓越的處理能力，符合ISO26262 （ASIL-B）汽車功能安全標(biāo)準(zhǔn)，是先進(jìn)安全駕駛輔助系統(tǒng)和車載信息娛樂系統(tǒng)等應(yīng)用的優(yōu)秀汽車計(jì)算平臺。
R-Car H3 R8A77951（SoC）關(guān)鍵參數(shù)：
CPU core：Cortex-A57 Quad@1.5Ghz+Cortex-A53 Quad@1.2Ghz +Cortex-R7@800Mhz
DDR：LPDDR4/DDR3/DDR3L SDRAM Up to 1600 MHz,32bits x4ch Up to 8GB
GPU：IMG PowerVR Series6XT GX6650 Max 600Mhz
Video input：MIPI-CSI2 3ch(4lane x 2channels, 2lane x 1channel)+ ITU-R BT.601/656 /RGB888 24 bit 2ch
Video output：4 display controllable(HDMI 2ch+LVDS 1ch+RGB888 1ch
Video Codec：H.262/H.263/H.264/H.265/Real Video8/9/10/VP8/VC-1SP/MP/AP/MPEG-4ASP
Storage ：USB 3.0 Host 1ports /USB 2.0 Host/OTG 4ports/SD x2ch/SATA 1ch/
OthersI2Cx7ch/PWMx7ch/Audio-DMACx32ch/QSPIx2ch/SCIF 1ch/Ethernet /DRIFx4ch/INTC/CPG
芯片制程 16nm
R-CAR H3系統(tǒng)框圖
基于1顆SOC，搭載QNX Hypervisor 2.0 運(yùn)行QNX SDP 7.0+RTOS +Android P Automotive
CPU及外部硬件資源通過QNX Hypervisor虛擬化共享。
Android P實(shí)現(xiàn)IVI+HMI+RSE三屏，QNX SDP 7.0+Kanzi 實(shí)現(xiàn)儀表。
RCAR-H3 QNX 共享CPU
半虛擬化是通過事先經(jīng)過修改的用戶操作系統(tǒng)內(nèi)核共享底層物理硬件來實(shí)現(xiàn)的。
優(yōu)點(diǎn)：是半虛擬化的虛擬機(jī)操作系統(tǒng)內(nèi)核能夠直接管理底層物理硬件，實(shí)時(shí)性好，性能比全虛擬化技術(shù)更強(qiáng)。
缺點(diǎn)：是用戶操作系統(tǒng)內(nèi)核需要事先進(jìn)行修改，部署的便利性和靈活性不夠好。
全虛擬化是通過用戶操作系統(tǒng)和物理層的虛擬化邏輯層hypervisor來完全模擬底層物理硬件細(xì)節(jié)。
優(yōu)點(diǎn)：是用戶的操作系統(tǒng)內(nèi)核不需要做特殊配置，部署便利，靈活，兼容性好。
缺點(diǎn)：是用戶操作系統(tǒng)的內(nèi)核不能夠直接管理底層物理硬件，內(nèi)核通過hypervisor系統(tǒng)管理模塊管理底層物理硬件需要有轉(zhuǎn)換，性能比半虛擬化弱。實(shí)時(shí)性不好。
RCAR-H3是使用全虛擬化的設(shè)計(jì)，共享內(nèi)存，零拷貝，速度非?？臁?/p>
14、域控制器設(shè)計(jì)方案-高通SA8155P
方案概述
系統(tǒng)框圖概要：
系統(tǒng)主要器件List：
系統(tǒng)主SOC選型說明：
系統(tǒng)軟件架構(gòu)：
座艙系統(tǒng)包含三部分，具體如下：
MCU運(yùn)行AUTOSAR系統(tǒng)，用于CAN/LIN喚醒/通訊/電源管理等
SoC運(yùn)行QNX Hypervisor，包含兩個(gè)操作系統(tǒng)，其中QNX運(yùn)行對實(shí)時(shí)性和安全性要求高的功能，比如儀表/HUD
Android系統(tǒng)運(yùn)行娛樂域相關(guān)的功能，比如導(dǎo)航/音樂等應(yīng)用
QNX 虛擬化方案支持：
運(yùn)行Guest OS系統(tǒng)，可以在虛擬機(jī)上運(yùn)行Android系統(tǒng)
QNX系統(tǒng)達(dá)到ASIL-D等級，同時(shí)具備高實(shí)時(shí)性，可以運(yùn)行儀表/HUD等功能
GPU以及CPU的資源可以共享，可以通過配置優(yōu)先級確保QNX系統(tǒng)的資源
支持Qualcomm平臺/Renesas平臺/Intel以及其他座艙域控硬件平臺
QNX和Android之間的進(jìn)程間通訊包含兩部分
系統(tǒng)間的控制命令/數(shù)據(jù)通訊（不包含音頻視頻）可以通過SomeIP協(xié)議來實(shí)現(xiàn)
系統(tǒng)間的大數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)通訊（比如圖像/音頻）可以通過共享內(nèi)存的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通訊
安卓端框架介紹
應(yīng)用層：運(yùn)行自研應(yīng)用及第三方應(yīng)用
Framework層：支持上層android應(yīng)用運(yùn)行的框架，比如音頻/媒體類/連接類等框架
安卓服務(wù)層：支持應(yīng)用運(yùn)行的功能，以android服務(wù)的形式運(yùn)行
硬件抽象層：對上提供統(tǒng)一的接口，屏蔽底層驅(qū)動的不同，對下適配底層驅(qū)動
QNX軟件主要分為如下幾層：
應(yīng)用層：主要運(yùn)行儀表速度/轉(zhuǎn)速/報(bào)警燈/快速RVC/動畫等上層應(yīng)用
架構(gòu)層：主要運(yùn)行圖形處理/音頻處理/網(wǎng)絡(luò)管理/進(jìn)程間通訊框架
服務(wù)層：主要運(yùn)行進(jìn)程間通訊，虛擬IO口的訪問/音頻服務(wù)/屏幕管理的邏輯
驅(qū)動層：負(fù)責(zé)屏幕串行解串/USB/攝像頭等驅(qū)動調(diào)試
軟件升級相關(guān)
支持A/B分區(qū)升級，在升級主機(jī)過程中不影響用戶使用
支持集成車廠的FOTA方案，目前FOTA方案的集成一般包含兩部分
升級客戶端：與升級服務(wù)器交互，下載升級包，與后臺的升級服務(wù)器同步主機(jī)版本信息。
升級代理：負(fù)責(zé)升級主機(jī)和MCU軟件；可以通過DOIP協(xié)議發(fā)起刷新其他模塊
支持對屏幕的升級
升級模塊支持車廠的PKI策略集成，可以支持證書的生成和校驗(yàn)
視頻輸入相關(guān)
Camera 框架使用AIS框架，圖像數(shù)據(jù)的采集在QNX端完成
Android端可以通過AIS框架獲取到Camera圖像數(shù)據(jù)，界面的處理需要靠圖層疊加來完成
Camera的接口是CSI接口，每個(gè)CSI接口可以支持4個(gè)攝像頭接入。不同高通平臺的CSI接口數(shù)目不同
視頻輸出相關(guān)
屏幕的輸出使用WFD框架
屏幕的輸出接口控制在QNX端。Android端使用代理與QNX端通訊
屏幕的輸出接口有DP和DSI兩種，具體的接口數(shù)目不同的項(xiàng)目不一樣
15、域控制器設(shè)計(jì)方案-NXP iMX8QM
NXP座艙芯片的roadmap
在新一代的iMX8QM和iMX8QXPBSP中，它實(shí)現(xiàn)了硬件分區(qū)以劃分資源和內(nèi)存區(qū)域。默認(rèn)的Android Auto BSP給出了M4和A內(nèi)核之間共享內(nèi)存的示例，這被用于RPMSG。
2.在L4.14.78 GA1.0.0 BSP中，MU_5用于M4的FreeRTOS和A35 Linux之間的RPMSG，SC_R_MU_5B是M4端，而SC_R_MU_5A是A35端。用于A35與M4之間的相互喚醒。
QNX基于A35運(yùn)行；
QNX本身自有的圖形監(jiān)視子系統(tǒng)用于保證正常圖形繪制的安全性以及可靠性；
借助QNX的微內(nèi)核系統(tǒng)和分布式系統(tǒng)，可以動態(tài)加載和升級指定的驅(qū)動、應(yīng)用、協(xié)議棧等，當(dāng)有一個(gè)CPU失效時(shí)，剩余的CPU可以同時(shí)承擔(dān)冗余工作和平衡負(fù)載的能力；
同時(shí)界面工具QT（或者KANZI）有完整的安全渲染機(jī)制（Qt Safe Renderer version 1.1.），通過工具所提供的安全渲染引擎（Safe Renderer Engin），能夠?qū)Π踩笞罡邎D層進(jìn)行渲染（警告圖標(biāo)等等）；
上述A35核本身借助符合ISO26262-ASIL-B的QNX+QT的工具集來保證系統(tǒng)和功能的安全性和穩(wěn)定性
借助QNX的POSIX –API接口，與M4核進(jìn)行通訊（SCU+PRC）
M核基于RTOS，M核端運(yùn)行Watch dog；
實(shí)現(xiàn)由M核對A核的服務(wù)與消息機(jī)制的監(jiān)管；
當(dāng)A核出現(xiàn)徹底的失效或者需要軟件重啟的時(shí)候，提示相關(guān)的Warning等相關(guān)信息；
建議：
QNX符合ASIL-B的顯示子系統(tǒng)安全機(jī)制；
HMI圖形工具QT的安全渲染機(jī)制，保證失效機(jī)制下的最高等級圖層顯示（FB0）。M4核是冗余設(shè)計(jì)出來的。
The QNX CAR platform boots in several stages, as illustrated in the following diagram:
QNX的安全啟動流程參考如下：引用QNX Boot_Optimization_Guide
NXP的imx8芯片是基于硬件虛擬化設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，具有以下功能：
雙系統(tǒng)獨(dú)立啟動，雙系統(tǒng)為LINUX+ANDROID
崩潰檢測
硬件資源劃分
共享內(nèi)存
使用NXP硬隔離方案，在兩個(gè)Domain之間通過MU和Share Memory的方式進(jìn)行信息通訊和數(shù)據(jù)共享
—END—
