日前，中国电动汽车百人会论坛（2024）在北京钓鱼台国宾馆成功举办。来自全球的政府部门和汽车、能源、交通、城市、通讯等领域的行业机构和领先企业代表就“巩固和扩大新能源汽车发展优势”、“汽车产业提速电动化与可持续发展”两大话题展开讨论，以期凝聚共识、强化产业协同，推动新能源汽车产业高质量发展。

欧冶半导体CEO、联合创始人高峰受邀出席“智能汽车生态论坛”，并发表了题为《以用户为中心，加速ICT与汽车产业融合》的主旨演讲。

以下为演讲内容节选：

我今天想跟大家分享的题目是“以用户为中心，加速ICT与汽车产业融合”。汽车芯片本质是提供计算基础能力，应对汽车智能化这个浪潮，首先要回答，承载汽车智能化的计算系统的终极形态应该是怎样的？

通信技术和汽车的结合不是现在才开始。上世纪初，摩托罗拉最早开始推出移动电话的时候，大家就想过把这个东西装在车上，这个东西装上车后其实就不能装其它东西了，因为后备厢全部是支撑移动通信的设备。这个例子体现出，早期汽车上所有电子的功能或者是智能化的功能，是硬性嫁接方式得以呈现。

最早车诞生的时候，是以燃油机为主体的机械产品，最开始人们想到，把收音机放在车上可能是比较好的应用，这时收音机作为一个ECU就加到车上。我们需要雨刷的时候，雨刷又作为一个ECU加上去。车上承载的电子功能越来越多的时候，独立的ECU越来越多，一辆豪华车上的ECU可能有一百多个甚至两百个。这导致整车功能上去之后，每个ECU都是一个个独立的孤岛，车上面的线束特别复杂，每个功能和硬件是绑定的，车上面电子化或者智能化的功能要想进一步拓展变得非常难。有一点像智能手机出现之前消费电子，原来看时间要买一个电子表，要导航要买个GPS，要听歌要买一个MP3。为了实现一个个智能化功能，我们需要买一系列的硬件，就像最早车上一个个的ECU。但是智能手机出现之后，所有这些都被颠覆掉，所有的硬件都消失了，变成智能手机屏幕上的一个个app。

智能手机本质上提供了计算平台、硬件平台，搭载操作系统，所有这些功能最后都被软件化。智能汽车进一步发展，要叠加越来越多的智能化功能，沿用原先一个个叠加ECU的方式是不可行的，它最终一定走向软硬件解耦。这时要进一步地思考，承载车里面的计算平台，到底未来是PC的形态，还是计算网络的形态？PC就是单独的一个CPU来支持车里面所有的计算。计算网络是一个计算的系统，它作为一个系统来承接整个车的智能化计算的需求。

回顾一下通信的历史，这个和车里面未来的E/E架构演进非常像。最开始我们的网络架构是两个电话之间用硬件连接，导致这个网络很难做拓展，要连接一万个用户，从数学上需要五千万根线才能够支撑这么少量的用户。为了解决这个问题，不管是现在的通信架构还是现在的计算架构，都走向分层的计算，有中央层、汇聚层、端侧的接入层，可以非常弹性地扩张，支撑海量的计算端点。

去年（2023年）在汽车智能化上有两件事情对行业来讲是比较有标志性意义的。一个就是以问界M9为代表的一系列新的车型的发布，它把智能化的体验变得更加触手可及。M9问界的智能大灯选装是3万块钱，选装率特别高，我跟张永伟秘书长分享这个数字的时候，他也很有感触，消费者不是不愿意去消费，关键是能不能提供消费者愿意买单的体验和功能。

第二个事件是Cybertruck的发布。Cybertruck为什么重要？不是Cybertruck的车身很防弹、造型很“火星”，Cybertruck对行业带来的最大变化是它第一次把千兆以太网在车里落地了，对车的E/E架构是非常大的推进。特斯拉在E/E架构上的变革在行业里至少领先三到五年，早期Model S还没有引进先进的E/E架构，跟很多传统车的E/E架构是一样的，车里面一百多个ECU互相之间要连接，有信号线、电源线，导致车内线束非常复杂，带来几个问题：第一，线束总长度可达5到6公里，重量可达五六十公斤，成本可以达到一千到两千美金，线束的重量非常重。还带来一个问题，线束理线非常消耗人工，导致生产效率不能够进一步提升。在大量生产自动化的流水线上，很多工序都可以实现自动化，但是在理线这个环节占据了人工的50%以上。

到2017年Model 3的时候，特斯拉第一次把车身划成了三个物理区域：前车身、左车身、右车身，就是网络里的汇聚层，把这一层引入之后，各个端点就近引入到ZCU，线束得到了极大的简化，从Model S到Model 3，线束的总长从五公里降到了1500米。Cybertruck又进了一大步，Model 3里ZCU之间的连接还是传统的车载通信协议。Cybertruck里面，第一次把千兆以太网引入，基于这个，它完全实现了线控的底盘、纯线控的方向盘。Cybertruck连接的终端数比Model 3上升了50%，从273上升到368个，但同时线束的数量从490根降到了155根。马斯克的终极目标是，把车里线束的总长度降低到100米，从原来的五公里到六公里降到100米，这是巨大的下降。是不是能够做到？我们觉得完全可以做到。一个车充其量就是3×5米10来平方的面积，如果用一个高效的连接方式，完全有可能实现。

它带来另外一个很大的好处，就是软硬件的解耦。这种情况下，通过端侧、汇聚层和中央三层计算的平台，计算平台之间用以太网的方式连接，就形成一个标准、统一的计算的系统，这个系统就和原来承载的功能能够实现更好的解耦。

从Model 3到Cybertruck，E/E架构得到很大的提升，ZCU这一层的演进会分为三个阶段。第一个阶段是区域的聚合，就是Model 3的架构，我们会引入若干个不同的区域控制器，就近地接入我们端侧的执行器。这种情况下，它更多起到什么作用呢？一，降低线束的长度；二，可以收编一些周围简单的I/O。

第二阶段，Cybertruck现在落地的架构，从区域聚合上升到了区域的控制，最典型的特征是它的网络性能得到了提升。示意图画的是TSN，但实际上特斯拉这次没有采用TSN的标准，直接用了工业级的TDMA通信标准，实现了0.5毫秒以下的延时。

第三个阶段，智能区域处理。它在2.0的基础上主要增加了区域处理的能力，未来有一些独立的计算处理可以在端侧完成，降低网络的负载，有些边缘的处理的功能也可以在区域就近完成，和中央计算形成一个协同工作的模式。这个方式非常像现在计算通信的架构，有云计算、CDN、边缘计算（手机终端计算），形成一个计算的系统，最终成为车里面高效的一个计算平台。

E/E架构的变革可以大幅度提高造车的效率，降低造车的成本，同时带来软硬件解耦，真正实现所谓的软件定义汽车。

未来汽车智能化是不是就只能盯着自动驾驶这一个点？其实，智能化的视野、眼界可以放得更开阔一些，因为高阶自动驾驶本质上还有很大的不确定性，包括苹果为什么在十年的投入之后放弃了它的造车计划？很大的原因是L4以上还有很大的不确定性，大家没有一个确定的时间表，认为这件事情什么时候可以到来。也许自动驾驶是未来汽车智能化里面的杀手级的应用，但是不是没有微信我们就不做智能手机了呢？也不是。汽车智能化会有非常广阔应用可能，像去年问界M9智能化的大灯，消费者非常欢迎。包括像阿维塔12上的CMS，把玻璃后视镜变成两个摄像头，加上AI视觉增强的功能，能够在雨天、雪天、雾天、黑暗的环境看得非常清楚，大幅度降低风阻，实现3%—5%续航的提升。

这些例子体现了汽车智能化里面非常广泛的可能性。正如互联网已经改造了各个传统行业，AI的技术和其他计算、通信的技术，有可能把车里面所有的传统部件、传统的功能全部重构一遍。所以，智能化的空间会比我们想象的更大。不完全盯着自动驾驶或者是高阶自动驾驶这一条路往前走，而是我们怎么在架构上进行变革，把软硬件分离的可扩展的平台能够有效地构建起来，未来能够给消费者带来价值的各种应用会更加丰富，甚至是我们现在无法想象的。

未来汽车智能化的核心，一个是基于IP技术的车载接入网和骨干网，分层计算的模式。计算能力会在中央、区域和端侧进行一个合理的分布，实现整体计算效率的最优。在这样合理分布的计算和通信的架构上，硬件可以灵活地扩展，功能软件化，实现OTA的升级，最终实现所谓的软件定义汽车。

在汽车芯片这个领域目前有两类玩家，一类是以恩智浦、英飞凌、ST、瑞萨、TI为代表的传统的汽车电子的玩家。还有一类是IT领域的玩家，英伟达、高通正在进入这个领域。体现了ICT行业和汽车行业正在深度融合的趋势。回到标题，未来汽车作为一种终极的移动计算终端，它的整个计算架构一定会加速向IT化的方向继续演进。

欧冶的芯片目前规划有560系列，Lite、Mini会支持端侧的一些轻量级的智能化处理，包括类似智能车灯、电子外后视镜等传统部件的智能化升级。565系列和560系列可以灵活组合，支撑ZCU从1.0到2.0、3.0解决方案的不同选择，也有更高端的Plus、Pro和UItra支持中央计算。当前整个产业的迭代，高阶自动驾驶可能遇到一些困难和瓶颈，大量的投入无法实现商业化的闭环。汽车智能化也要求汽车产业建立起商业上可以自我迭代的逻辑，包括端侧丰富的智能化应用，主机厂也在积极地去拥抱，商业和技术的双轮驱动，让汽车智能化的道路走向正向的循环，未来让整车智能化有各种可能性，能够百花齐放。

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