在智慧城市、智慧交通背景下,智能汽车将逐渐发展为具备高智能、可进化、泛连接能力的智慧终端。

2024年9月4日,在第四届智能汽车域控制器与中央计算平台创新峰会上,一汽研发总院架构设计高级主任郑欢谈到,当前,汽车正处于从“单车智能” 向“车路云一体化”为代表的“群体智能”过渡的关键时期,基于新一代移动互联、云计算等手段,打通智能汽车、智能交通、智能通讯三大万亿级产业,实现信息-物理的深层融合,显著提升道路交通的综合性能。预计到2030年,“车路云一体化”相关市场规模超14万亿元。

通过车-路-云一体化能实现数据的共享,赋予终端多维感知能力,确保精准感知,提升安全性,使得广域情景得以感知、驾驶意图得以传递,将城市交通的智慧化带到更高的层级。 

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郑欢 | 一汽研发总院架构设计高级主任

以下为演讲内容整理:

背景分析

在当前,智慧交通、智慧生活以及软件全生命周期管理是核心议题,而智能化则引领着智慧终端与智能领域的发展潮流。

当前主流车企研发逐步向集中式架构转型,云计算、车云架构等模式是架构发展的先进形态。在车企范围内虽非全部,但多数已涉足云服务、云信息等领域。未来,我们将更加注重强化车辆的功能与控制层在云端的实现。

关于车云协控部分,目前仍处于研发、思考或实施阶段。李克强院士指出,当前所谓的单车智能已非传统意义上的概念,而是所有车企都在积极探索的云技术,包括训练、大模型等。从当前来看,单车智能已呈现出进阶的发展态势。 

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图源:一汽(一汽来源 CICV 冉斌演讲内容)

另一位专家在阐述此问题时指出,发展车路云协同的本质是追求群体智能。单车智能虽已在单车车企或企业集团中取得显著成效,但其仅能达到人类老司机的水平。然而,是否足够取决于能展现出何种场景与用户功能。若群体智能展现出核心亮点,则标志着技术的巨大进步。

云技术实则为复杂的云,而非简单的云。它整体包含企业数据云、企业公有云以及第三方云。城市云则构成另一朵云。目前,由于城市云数据应用方式以及和车企交互关系尚未明确,因此可能仍采用专线方式。车企在企业云上的布局,取决于其企业战略与技术能力。

当前,国家正推出数据安全法规,且为强制性标准。该标准认为,当前智能驾驶的数据采集和存储等,需由国家统一监管。未来,若车辆数据上传至企业云进行训练,将面临一系列法规问题和技术问题(如要求坐标偏转等)。这一定程度上会促进国家主导的城市云的应用,这已经是车企不容忽视的重要事项。

从我个人的角度来看,未来架构的梳理应关注云带来的用户场景增强和车端架构的变化。若云仅在信息提示,训练协同上,则可能造成资源浪费。长远来看,重云轻车的方案将是发展趋势,即云作为控制主体,为车辆减负,智慧的云带来车能力的大幅提升,同时对车端感知及计算的要求降低。当然,若计算平台通用化,也不意味着要缩小计算平台的算力(和当前对比),而是应追求最大的效能比。

由于云、云控与云应用的引入,用户体验将进一步提升,功能也将得到意想不到的提升,包括成本方面。虽然成本降低可能是一个长期过程,但我们未来追求的目标一定是增强云控功能,从而为车辆端减负。

我们当前应重视重云轻车与车辆端简化的理念。其核心在于,云端能为车辆端提供何种安全机制。在安全机制的保障下才能去研究智能驾驶的主体责任,所有车辆都将从中受益的同时,也可以把协同驾驶辅助和协同自动驾驶予以实施。

目前而言,这是一个规模庞大的产业,其特点在于群体智能的广泛应用与整合。近期,我们正携手工商协会,推进车云一体化应用2.0项目,该项目明确了八大系统及十五个应用场景,相关行动已在积极实施中。

具体细化内容涵盖四大类别:协同预警、协同增强、协同驾驶辅助以及自动驾驶。展望未来应用,总体而言,将通过以下几种方式提升用户体验,包括安全性增强、空间效率提升、舒适性体验优化、特殊场景应用以及车端降本。当前,我们的产业体系已完善,各方已具备共同进行技术突破及提升协同能力的条件,具备在可见的时期内,取得突破性技术进步的可能。

车云一体架构的层级

关于车路云一体化的层级结构,我们以一汽九章平台为例进行说明, 有“四横三纵”架构,每一纵代表一项基本任务,这一架构在车企间尽管表现形式有所不同,实质上意思表达相似。 

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图源:一汽

从另一维度看,可简化为三层:云脑层(包括城市云脑和企业云脑)、整车级操作系统层(作为车云一体支撑标准化接口,服务和资源调动,软件灵活部署的载体),还有一个车辆基础平台(计算平台与基础平台的是密不可分的)。

关于城市云部分,它是权威且建设性的标准,未来将继续沿此方向深化发展。企业云部分,通过业务中台、AI中台和数据中台三个中台实现业务承上启下,同时提供工具和数字化工具的全生命周期管理。

在软件应用层面,核心在于软件的开放性和解耦及接口暴露的利用,以创造更多用户期待的应用,进而转化为用户价值和车企价值。

在操作系统层,各车企和科技公司都在开发自己的操作系统(OS),其核心目标是摆脱以往操作系统的限制。简而言之,这一架构旨在提高工作效率、软件开发效率和风险控制能力。操作系统层将进一步细分为服务层、技术软件层和车云一体化中间件。技术软件层负责动态调度分配,服务层提供标准化API接口并对外报告;中间件则关注如何提升云应用的可靠性。之前提到的影子模式、大模型,以及更进一步的同源同构,都可能是未来的发展趋势。

基础平台层除了计算平台外,还包括网络、软件和电气的基本要求。各车企也在积极研发48伏应用,以兼顾效率和成本。当前,我们的任务是采用中央计算方案,以满足上层对技术平台的要求,从而真正构建一个有效的技术平台。此外,车云一体的芯片融合及集成方案已具备一定的基础条件,并有望进一步提升。针对车型开发的成本问题,由于各车企面对成本构成复杂,需综合考虑平台因素及车企或各单位的具体特点。

我们的工作应与车企的战略紧密相关。车企是专注于销售10-20万价位的车型,还是追求更广泛的市场覆盖?总体而言,这关乎覆盖范围的广度及我们如何策略性地应对,以确保企业战略能够有效促进销售目标的实现,这是企业所采取的战略方向。

在软件层面,迭代是可行的策略;而在硬件层面,根据车型覆盖度,选择恰当的产品货架方案是应对平台化的解决方案。

红旗的集中式电子电气架构开发探索

一汽在红旗集中式架构上的探索已历时三年,本次我将分享一些新的见解。

架构的追求在于一体化、硬件集成与软件SOA化。从设计角度来看,它通过五个视图来阐述,分别解决了五个不同维度的问题。 

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图源:一汽

之所以采用这种架构方式,是因为它强调自主性,包括软件自主及快速生成能力。SOA的核心价值在于软件模块的借用、复用及开发效率的提升,这是其根本出发点。在架构设计中,成本、周期与质量需兼顾。若有人声称其架构在每个方面都最优,那显然是不切实际的,因为架构的本质在于协同,而非每个方向都达到极致,是平衡的最优解决方案。

从功能架构的角度看,需求分析与数字化的开发传递是至关重要。理想状态下,正规的功能需求应从高层级的功能能力向下渗透。每一层级都需要有相应的支撑。

此外,一个公司的开发实力主要体现在其系统的开发能力上,架构则是支撑这一切的工具、资源和翅膀。

在需求分析中,MBSE作为一种模型化工具,为架构师所熟知。它分为三横四列,展示了从整车到系统再到零部件的需求导出及向下传递的过程。需求的传递效率直接取决于架构的设计。核心问题在于,用户需求如何正确产生和传递,以及我们开发的功能是否能最终满足用户要求,实现卖点。

在软件架构方面,主要采取分层策略,将模块分层,并定义每层的关系及标准化的接口。物理架构则主要包括拓扑设计、接口设计及部署。它的核心以方法论为主,关键在于如何归纳原则性内容并进行设计和评价,如拓扑设计、融合设计及部署原则的制定。这涉及如何实施及如何评价是否达到设计目标。

电气架构在很大程度上解决了平台化应用、冗余、区域智能配电及能源管理之间的关系。智能配电虽是新技术,但其只是整车能源管理的一部分,需要这种管理贯穿始终,,包含多个维度的整体性节能设计。包括网络节能、场景化配电设计、电源模式和车辆模式等。红旗九章平台未来将以构建车云一体AI架构为目标,这一愿景由一汽董事长在SIGHT531发布会上提出。

目前,我们近期的云解决方案以增强车端感知为主,聚焦于车辆感知、预警提示,协同驾驶辅助为主。在短期内,车端情况不会有显著变化,因为云端控制要应用于车,仍需要解决一些核心的技术和难题。

此处引出当前几个核心议题,共计三个方面亟待解决:一、关于延迟问题。二、关于精度与安全问题。三、关于覆盖场景问题。

就安全问题及实时性而言,在自动驾驶领域,若云端需实现直接控制,延迟必须控制在50毫秒以内。而目前,从端到端的最佳表现仅为160毫秒,这显然是我们需要重点突破的内容。

关于安全问题,其核心在于,若我选择使用你的服务,你能提供何种等级的安全机制,是B级、D级还是其他等级?责任主体又是谁?

再者,该技术突破是否能得到全天候、全产业的支持亦至关重要。车企的车辆不能仅限于在某一城市区域行驶,也不能要求每到一个城市都需进行调整。我们必须确保车辆能覆盖全国范围,至少主要城市和高速公路应得到覆盖。我们需要有一定的覆盖面,并且标准应统一。虽然全国可能无法实行单一标准,但可以设定为几个核定的标准。只要我的车辆符合某一标准,便可在该标准基础上实现协同自动驾驶,在符合另一标准时,则可进行增强的协同辅助驾驶。

(以上内容来自一汽研发总院架构设计高级主任郑欢于2024年9月4日在第四届智能汽车域控制器与中央计算平台创新峰会发表的《红旗针对车云一体架构的思考和实践》主题演讲。)

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