引言：
传统电子电气架构遭遇挑战，汽车功能和车载设备的增加提高了对于系统算力的要求。传统的电子电气架构采用增加 ECU 的方式添加新功能，系统面临过载问题、无法支持功能的持续增加。
汽车智能化发展带来电子电气架构的变革：集成式 EEA 是应对汽车功能和复杂性增加的关键环节，硬件智能化和软件定义汽车将成为两大主流趋势。集成式 EEA 趋势下，ECU 功能将会更加集中，数量减少；芯片集成化程度也会提高，性能不断提升；车载传感器种类更加丰富、数量增加，以构建冗余传感系统全面收集路况数据；
随着汽车功能的增加，其在人们生活中的定位也在发生变化，更像一个移动的计算机平台。当前的汽车在电动化、智能化、网联化的道路上仍面临着诸多挑战，尤其是ECU、电气设备数量的增加给汽车电子电气架构带来的问题。博世提出未来电子电气架构发展面临的六大挑战。（1）灵活性：未来的汽车更新换代的周期将会缩短，新功能的引入会更加频繁，汽车品牌为了维持市场份额需要采用更加灵活的电子电气架构，以适应新的创新和软件的快速引入；（2）功能复杂：未来的电子电气架构需要具备处理和分发跨域功能所要求的多样性；（3）可伸缩性：在不同的细分市场厂商采用的生产技术与设备也不同，未来的电子电气架构需要具备广泛的适用性、可伸缩性以满足不同汽车厂商的标准，简化厂商的生产流程；（4）通信带宽：当前的域间和跨域通信带宽不足以满足未来的数据流量要求、未来的 EEA 需要对通信带宽扩容；（5）计算能力：嵌入式系统中的串行计算已经达到了技术极限，算力的上限限制了 EEA 的发展；（6）安全：智能联网的汽车将会面临各种信息安全风险，使用软件升级的过程中可能遭受病毒、木马程序袭击，造成个人隐私数据泄露。博世推出域集中式EEA，集成式电气架构出现成为未来汽车电气架构发展的重要方向。在传统分布式电子电气架构无法支撑汽车功能持续增加的情况下，一种新的集成式电子电气架构方式出现。分布式架构中一个功能一般由一个特定的 ECU 控制，汽车的 EEA中搭载了各种功能不同的 ECU 进行协同运作控制汽车的发动、刹车以及车门等部件，包括车门控制器（DCU）、发动机控制器（ECM）、传动系统控制器（TCM）、制动控制器（BCM）以及电池管理系统（BMS）等等。集成式电子电气架构简化了这种设计，通过将多种控制功能集成在一个域控制单元（Domain Control Units）上，汽车的各种功能被整合分类由几个特定的域来控制，包括驾驶辅助、安全、娱乐、车身控制等模块，在保证汽车功能不受影响的前提下减少了 ECU 的数量，一个 ECU 同时兼具多种功能提升了 ECU 以及车内空间的利用效率。博世的域控制器架构在此基础上更进一步，能够把各种不同功能的域整合在一起，使一个域控制器可以控制多个域。（跨）域集中式架构正在成为市场主流，许多重要的 OEM 都有在 2025 年之前引入这种架构的计划。博世将汽车电子电气架构的发展分为六个阶段。集成式电子电气架构将是汽车实现智能网联战略的重要一步，代表了未来汽车电子电气架构整体的发展方向。博世根据这一趋势将电子电气架构的发展分为六阶段：（1）模块化阶段，每个 ECU 负责特定的功能，随着汽车功能增多这种架构显得复杂且冗余，不具备可持续性；（2）集成化阶段，单个ECU 可以负责多个功能、ECU 数量减少；（3）域集中控制阶段，把可以集成的多项功能集中到一个域控制单元或域计算机，较第二阶段 ECU 数量进一步减少，功能集中度更高；（4）跨域融合阶段，多个域融合到一起由跨域控制单元或跨域计算机控制；（5）车辆融合阶段，汽车搭载的中央车辆控制计算机行使区域 ECU 的功能；（6）汽车云计算阶段，将汽车的功能部分转移至云中，车内的电子电气架构更加简化。第一、二阶段，仍处于分布式电子电气架构阶段，ECU 功能集成度低，第三、四阶段为跨域集中的架构阶段，第五、六阶段融合的域重新回归独立，统一由中央车载电脑控制或从云端控制。计算平台是安波福智能架构战略的重点，未来还有很大提升空间。安波福提出的智能架构（Smart Architecture）概念包括四个重点领域：软件、传感和计算平台、数据和配电、互联和移动服务。软件是智能架构所有工作的基础、直接影响驾驶员与汽车的交互体验，也是未来车辆升级的主要方式；计算平台是汽车架构的核心竞争力、算力的大小限制了汽车的网联化智能化进度，决定了高级别自动驾驶能否实现；数据传输速度的提升是算力得以发挥的重要前提。对于一个智能架构来说，计算平台和布线就如同人的大脑和神经系统，决定了信息传递和处理的速度。安波福发布智能汽车架构可适应软硬件复杂性的提高，软件的 OTA 更新是一大亮点。安波福设计的智能车辆架构（SVA）在 2020 年拉斯维加斯的消费电子展上首次亮相。SVA 由电气、主动安全、自动化和连接系统等多个生态系统构成，从功能的角度可分为三大类：计算系统、网络系统和电源系统。SVA 具有高度的灵活性，改变了传统汽车嵌入式软件和硬件的解决方案，硬件和软件相对分离从而可以针对两个系统进行相对独立灵活的升级，车主无需升级昂贵的硬件，通过软件升级即可时常更新汽车功能。在重新创建汽车架构时，安波福还引入了新的三层故障操作设计，针对计算、网络、电源系统开发了全面的容错弹性设计，在单一系统故障时仍然能够实现安全刹车。此外，SVA的创新设计使其具备以下优势：（1）软件支持跨平台使用：SVA 具备标准的接口和可伸缩性，针对 SVA 设计的软件可实现跨平台应用。安波福通过扩展软件的适用性降低了单平台的软件研发成本。（2）复杂性降低：SVA 将计算能力集中到更易于管理的区域控制器，与 I/O 端口分离，方便添加新功能；对于集中计算，SVA 的开放服务器平台可以根据功能的重要程度实现计算资源的动态优化分配，通过提升效率减少用于计算的硬件所占空间和重量、优化成本。（3）开发周期缩短：由于 SVA 软件与硬件的分离、I/O 与提供算力的区域控制器分离，各部件可实现独立并行开发，缩短了 SVA 架构整体的开发周期，SVA 软件与多个平台的兼容性也缩短了其他平台的开发周期。安波福预计 SVA 的系统集成和测试成本、软件相关保修成本将各降低 75%左右。（4）模块化架构简化制造工序：SVA 的模块化分区架构与 Dock＆Lock 连接系统可有效简化制造工序和装配工序，由于采用标准化的零件，SVA 减少了约 25%的库存。标准化的架构模块还为自动化生产创造了条件，进一步降低成本。（5）支持远程更新：SVA 的开放服务器平台支持 OTA 方式的软件和固件更新，通过边缘计算优化数据分析。并且由于 SVA 是一个可持续的开放平台，可更加方便地引入第三方的创新。SVA 代表了安波福在智能汽车架构方面先进技术与设计理念的继承，该架构不仅在安全性能上大大提升、满足最严格的功能安全和网络安全标准，而且可以很好地应对车辆软件及硬件复杂性的增加。传统的电气架构存在过载的问题无法支持汽车功能复杂性的增长，集成式电子电气架构成为下一个战略高地。为抓住这一机遇，各车企纷纷加快新一代的 EEA 布局，集成式EEA、开放系统架构（AUTOSAR）、FOTA 云更新成为重点方向。众多汽车企业都加入了在这场行业变革，其中特斯拉和大众推进的步伐最快。考虑到汽车载重和空间上的负荷问题，未来的电子电气架构的集成度将进一步提高，并且能够很好地支持软件的引入。通过将 ECU 的功能集中到域控制单元（DCU）或者中央车载电脑实现计算能力的集中释放更多车内空间，为后续新添加功能所必需的硬件引入提供空间。在硬件升级有限的情况下，汽车电气架构需要支持便捷的软件升级方式（如OTA 等），以满足车主对于汽车功能持续升级的需求，而芯片是决定软件功能实现的核心硬件。造孔能力会影响内燃机排气背压。当排气背压升高时，发动机排气不畅，从而影响发动机的动力性。特斯拉的汽车电气架构以及全电动动力总成设计使其在安全性方面遥遥领先对手。软件通过 OTA 更新保证了车辆功能及时升级。先进的汽车架构允许特斯拉汽车采用OTA 的方式远程空中更新软件。传统的汽车电子电气架构中 ECU 数量多，布局架构复杂且采用了大量变体，难以通过远程无线方式更新软件。特斯拉的 EEA 支持软件的 OTA，为汽车功能的升级提供了便捷渠道，广大特斯拉车主可以以低成本享受最先进的汽车功能。特斯拉保持着频繁的 OTA 更新，不断引进新功能和增强原有的功能、修复漏洞。2012 年推送的 OTA 4.0 新增了语音命令、车辆睡眠等功能，驾驶员可以使用语音轻松导航到任何业务或位置、收听音乐或拨打电话。2014 年的 OTA 6.1 扩展了驾驶员辅助功能，新增的交通感知巡航控制系统（TACC）可以自动根据正前方的车辆调整速度、根据需要减速和加速。OTA 6.1 还引入了 Trip Energy Prediction（行程能量预测）系统，允许车主根据初始预测跟踪模型的实际能源使用情况。创新化的布线方式减少线束数量和长度，提高装配效率。特斯拉采用新的布线架构，将某些控制器移动到其所控制的子组件中，由子组件控制一个或多个设备，缩短了控制器与控制设备之间的距离减少了线束长度。例如，一扇门组件可能就是一个子系统，包括有控制器，该控制器在控制车门的同时也控制其他设备如照明、音频等设备。这种布线方式和模块化的架构还缩短了组装时间，各个子系统模块可以独立进行组装最后连接至布线架构的主干，提高了生产效率。集成式 EEA 是大众集团未来发展战略的重点。汽车电气架构的集中化成为应对汽车功能增加实现智能化、网联化发展的有力工具。大众发展战略的重要一步就是简化汽车电子电气架构，减少电子控制单元数量，将来自 200 多个供应商的 70 个控制单元组合到三台中央车载计算机中，由中央计算机负责娱乐、安全、电池管理、车身控制等多项功能，进一步实现功能的集成。全新的集成式电气架构包含两个最重要的要素：以太网和Adaptive AUTOSAR，用以实现汽车系统的数字化更新升级，搭建服务导向的新架构（Service-oriented architecture）。奥迪 zFAS 包含了奥迪先进的自动驾驶技术和多家SOC 公司的处理器，实现了驾驶员辅助控制功能的高度集中。大众公司加大对软件开发投入、引进优质人才，设立 Car. Software 开发独有 vw.os操作系统。大众认为软件将是未来车企布局智能网联汽车的必争之地。大众当前的开发人员有 90%是面向硬件的，但是随着汽车功能的不断增加和定位的变化，这一比例在未来会显著降低。未来的汽车将会是由软件定义的，软件的创新开发工作将决定汽车功能所能达到的高度，软件升级和新软件引入将成为汽车的主要升级渠道，这也代表着未来汽车更新换代的周期会越来越短。针对这一趋势，大众率先提出将汽车架构的硬件与软件开发分离开来，并加大了对于软件研发的投入，准备逐步从供应商手中夺回对于软件的控制权，在这一领域打造自己的核心优势。大众新的 Faculty 73 计划已经开始广为招募、培养公司自己的软件开发人员。为了实现快速起步，大众还和 Microsoft，WirelessCar 或 diconium 等 IT 公司进行合作，以获得技术支援、引进更多软件开发人才。Car. Software 是大众内部设立的专门负责软件开发业务的部门，这在汽车制造厂商中是一次全新的尝试。zFAS 博采众长，由奥迪与多家公司合作开发。zFAS 是奥迪与多家公司合作开发的，其中奥迪负责系统责任和传感器数据融合的专有技术，美国安波福公司充当系统合作伙伴后来成为供应商，多个 SOC 领域的知名公司提供了处理器：Mobileye 的 EyeQ3，负责交通信号识别，行人检测，碰撞警告等；英伟达的 K1 负责驾驶员状态检测，360度摄像；英特尔（Altera）的 Cyclone 负责目标识别融合，地图融合，自动泊车；英飞凌的 Aurix 负责交通拥堵导向，矩阵光束和路线图。奥迪与这些公司的成功合作使得zFAS 博采众长、集成各个领域最先进的技术，造就了 zFAS 优越的辅助驾驶性能，这也是奥迪顺利实现 L3 级别自动驾驶汽车量产的重要驱动力。为适应汽车功能和复杂性的增加，汽车电子电气架构正在发生前所未有的变革，对于车内的计算、网络、电源以及车载软件等系统都会产生深刻影响，并从方方面面影响着电气架构系统辅助驾驶、信息娱乐、电池管理、车身控制等各种功能的实现。未来的 EEA将是高度集成的，硬件智能化、软件定义汽车成为两大主流趋势。集成式电气架构对系统内各种硬件提出了智能化发展的要求，以应对自动驾驶技术和电动化、网联化的汽车发展趋势，在完善汽车功能保证汽车安全性能和创造舒适驾乘体验的同时优化汽车架构、减轻车身负荷。在硬件智能化发展趋势下，ECU 的功能将逐步集成到域控制单元或中央车载电脑以及云计算平台上，数量逐步减少；芯片的集成化程度提高，减小 PCB 板的面积以降低成本，同时性能会持续提升；车载传感器的产品组合会更加丰富数量也会增加，激光雷达传感器等新引入产品和摄像头等互为补充打造冗余传感系统；布线方式以及材质方面也会进行优化，为自动驾驶铺平道路。ECU相当于微型电脑，用来控制汽车内电气元件的运行。电子控制单元（ECU），又被称为“车载电脑”，是汽车电子电气架构中的重要部分，控制着汽车内电气元件的运行，以此来控制汽车的各项功能的实现，包括基本功能、舒适性功能、安全和访问功能、信息娱乐功能、被动安全功能（如安全气囊）以及主动安全功能（如自动紧急自制动）等等。ECU 的结构和普通的电脑无异，由微处理器（MCU）、存储器（ROM、RAM）、输入/输出接口（I/O）、模数转换器（A/D）以及整形、驱动等大规模集成电路组成。每个 ECU 通常都包含专用芯片用来运行自己的软件或固件，并且需要电源和数据连接才能运行。不同功能的 ECU 与不同的传感器、执行器配合工作，负责汽车各项功能。ECU 需要和传感器、执行器配合来实现汽车的各项功能。各个 ECU 通常负责不同的功能，需要和不同的传感器和执行器连接形成一个完整的系统，常见的这类系统包括电池管理系统（EMS）、车身电子稳定系统（ESP）、发动机管理系统（EMS）等。ECU 根据所控制的功能需要从车辆不同部分接收传感器数据输入，门锁 ECU 接收来自车门和钥匙上的信息输入，自动紧急制动 ECU 接收来自前方雷达的输入；之后 ECU 处理收到的信息并向执行器发出相应指令，门锁 ECU 将激活用来锁定或解锁相应车门的执行器，自动紧急制动 ECU 将启动制动器防止与前方车辆或障碍物碰撞。集成式电气架构下，ECU 功能集中，数量将会减少。在传统的汽车电气架构之中，ECU负责的功能相对单一，新功能的加入也意味着加入新的 ECU，电气架构中 ECU 数量越来越多，车内空间被大量占用变得越发拥挤。自 1985 年至 2011 年，一台典型商用车的 ECU 增加了 30 多个，电动汽车的兴起更加快了这一趋势。2020 年一台高级车的 ECU数量达到 100 多个。选择合适的位置加入新的 ECU 为众多 OEM 带来了困扰。这种情况下，只有整合 ECU 发展集成式电气架构才能释放车内空间，减少车身负荷，同时保证汽车功能的继续更新升级，解决功能增加与占用车内空间的两难处境。各大主要车企都提出了集中式电气架构的发展战略，未来域控制单元、中央车载电脑以及云计算平台会是控制汽车功能的主体，ECU 数量逐渐减少，功能高度集中。集成化芯片有利于提高 ECU 性能、减小 PCB 板面积、降低成本。集成式电子电气架构中，原来多个 ECU 负责的功能被集中到域控制单元，甚至域和域之间会进一步集成融合由统一的域控制器控制，这个过程对于 ECU 的性能提出更高要求，为了实现 ECU性能提升需要对芯片进行集成化处理。2005 年国内市场上满足欧三排放法规设计的典型 ECU，其芯片组数量一般为 8~10 片左右，所支持的输出控制通道数为 15~18 路，2010 年满足欧四排放法规设计的 ECU，芯片组数量下降到 5~6 片，所支持的输出通道数上升到 24~26 路。芯片的集成提高了 ECU 的性能，减少了芯片组的数量，并且缩小了 PCB 板的面积，有利于控制成本。集成化芯片可以使 ECU 硬件总成本相比分立式方案降低约 50%，芯片占 PCB 板面积减少近 60%，并减少 PCB 板上的引脚数量，提高系统可靠性、改善电磁兼容性。芯片的集成主要有三种方案，全集成式方案集成度最高但灵活性也最差。不同的公司根据自身的需求在芯片集成化方面采取的方案有所差异，综合来看在发动机 ECU 市场主要有三种方案：预驱动方案、部分集成方案、全集成方案。预驱动方案集成了电源、通信接口、预驱动接口，形成单片机←→预驱动芯片←→功率驱动器件的格局，实现单片机对功率输出通道的控制和监视，这种方案灵活性高，方便增减功率驱动器件，但集成度不如另外两种。部分集成方案在预驱动方案基础上了加入了部分功率器件，兼顾了集成度和灵活性。全集成方案集成了更多功率器件，实现最小的 PCB 板面积，集成度最高，但灵活性也最差，为满足最全系统功能造成硬件资源冗余、增加了系统成本。英伟达新推出的 Orin 系统级芯片和 Ampere GPU 将 DRIVE 系统的性能提高 6 倍，L5级别自动驾驶获得更强算力支持。尽管未来的集成式电气架构将提高芯片、ECU 的集成度，减少汽车电气架构中二者的数量以优化车内架构布局，传感器数量、种类却呈增加趋势。传感器种类、数量的增加有助于实现冗余的传感器覆盖范围以提供充足的信息数据来源，保证行车安全。对于高级别自动驾驶技术来说，各式各样的传感器更是必不可少。Mobileye 应用多项新技术完善传感器功能。Mobileye 一直以来致力于传感器方面创新技术的研发，以快速推动自动驾驶技术的发展。Mobileye 采用的 “VIDAR”是公司独有的解决方案，利用该技术可使摄像头传感器实现类似于激光雷达的输出。利用先进的技术，Mobileye 还实现了像素级的场景分割，可用于检测道路使用者的细节，例如轮椅、打开的车门等等。公司的冗余感测系统开发也在进行之中，通过仅带有环视摄像机和装有雷达、激光雷达的两个系统达到冗余感测的效果。截至 2020 年 CES 展会召开，Mobile 已出货 5400 万个 EyeQ 芯片，公司 2019 年全年销售额接近 10 亿美元。英飞凌 XENSIV 系列产品种类丰富、坚固耐用，旨在提供完整的汽车传感解决方案。英飞凌 XENSIV 系列针对客户的需求提供包括压力传感器、声音传感器、3D 图像传感器、雷达传感器等一系列传感器在内的完整的汽车传感解决方案，是市场上应用最广泛的传感器类型组合。XENSIV 系列产品按照极高的安全标准设计生产，坚固、可靠、耐用，除了汽车还被应用于机器人技术、建筑自动化等。英飞凌 XENSIV 系列提供 24/77/79 GHz 汽车雷达前端 MMIC（RASIC），77 GHz 范围内的雷达芯片使车辆可以识别距离最大 250 米（约 275 码）的道路使用者，而 24Ghz 识别范围比较小最常用于监视盲点。博世推出长距离激光雷达传感器和 AI 摄像头丰富产品组合。为了尽可能多的获得车辆周边环境数据，形成对于路况的完整精确认知，需要多种类别的传感器相互配合，摄像头、雷达和激光雷达的同时应用为自动驾驶提供了最高安全级别的保障，缺少三者中任何一种自动驾驶都会出现极大隐患。博世为了完善传感器组合推出了一款长距离激光雷达传感器，可以同时覆盖长距离和短距离，能有效识别远处路面的非金属物体如石头等，给汽车提供充足的时间做出反应。博世还利用人工智能优化了车载摄像头，使之能够识别物体并将物体分为车辆、行人以及骑行者等类别、同时评估其运动路径，即使行人部分被遮挡没有完全出现在摄像头范围内，AI 摄像头也能准确识别。新的摄像头还搭载了光学字符识别功能，可以读取路标信息。传感器数量的增加带来了数据融合的问题，安波福开发低级传感器融合技术提高信息处理效率。奥迪 A6 的驾驶员辅助系统中搭载多达 24 个传感器，包括激光扫描仪、雷达、红外摄像机、超声波传感器以及车身各个部位的摄像头，这些传感器数据都集中在中央驾驶员辅助控制器（zFAS）中。这些传感器在数据收集方面有各自的优点和不足互为补充，融合这些传感器提供的信息就可以获得路况最全面的信息，但传感器数量越多融合也就越具有挑战性。安波福针对这种情况，专门开发出低级传感器融合技术，利用Satellite Architecture 方法，从每个传感器收集低级传感器数据并将其融合到域控制器中集中进行处理，后续可以用 AI 技术提取有用信息。融合并集中处理提高了数据处理效率，将处理移至域控制器后，传感器的体积和质量也会减少。
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