智能电动汽车EE架构的演进路线

目录 一、EE架构发展的驱动因素二、行业EE架构发展趋势三、各功能域的发展趋势 四、未来EE架构发展技术方向 一、EE架构发展的驱动因素 1.1电动智能汽车快速发展 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，核心竞争在于智能化产品 •普通新能源将在未来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；电动化是载体，智能化是核心 •特斯拉Model3的成功案例和2022年俄乌冲突因素,加快推进了智能电动汽车的增长速度 •电动汽车用户群体由低端、高端向10~20万左右的主流中端用户群体渗透 第二代前沿技术智能手机 第一代前沿技术载体个人计算机 第三代前沿技术智能电动汽车 中国电动汽车销量及渗透率（单位：万辆） 一、用EE户架对构整发车展述的求驱的动变因化素及需求 1.2用户需求驱动 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 手机产品进入智能时代汽车产品将进入智能时代 功能可扩展 传统手机 ＋ 2010 软件可持续升级 2013 智能手机 2020 传统智能 功能可扩展 汽车汽车 ＋软件可持续升级= 丰富的个性化功能丰富的个性化功能 一、EE架构发展的驱动因素 1.3新商业模式驱动 传统汽车的结构件、内外饰已经没有更多的发展空间，不能给汽车产业链创造更多的价值；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/商业模式 •产品价值链：智能化产品的价值在汽车中的比重越来越高，而且发展空间潜力巨大 •商业模式：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了新的赢利点 产品价值链差异新商业模式 短期价值延续 高度差异化 产品/商业模式创新 软件迭代 数字化服务 出行及共享服务 远程诊断 数据变现（保险、广告、服务业） 高级别智能驾驶 价值低 燃油车发动机传统内饰 变速箱 智能座舱 IVI+DCU（长期） 智能网联 电机电池 传统底盘 启动系统 轻量化底盘 IVI+HMI（短期）轻量化内饰 价值高 传统车身/结构 轻量化结构件 车载中央计算平台 价值潜力丧失 有限差异化 远期标准化 1.4数据驱动 功能的数量和复杂度不断增加，软件代码数据量成指数级增长。控制器内部的数据对于芯片算力和存储空间提出了更高的要求；控制器间的数据交换，推动着通讯技术不断发展 •汽车软件代码数据量：汽车软件代码数据量已超过OFFICE,F-35战斗机的代码量，而且还在快速增长； •汽车芯片发展：控制器主芯片由单核—>多核—>异构芯片发展，芯片的算力和存储能力显著增加； •车载通信发展：主流的CAN/ETH技术快速发展，不断提升通讯带宽； 汽车软件代码量增加芯片技术发展车载通信发展 汽车&不同行业代码量 驱动 未来汽车代码量趋势 芯片算力需求增长 单核—>多核—>异构芯片 CAN(FD/XL)：500K—>2M—>10M ETH：100M—>1G—>2.5G 1.5成本驱动 芯片的发展助力控制器的更新换代降低成本；由于电池容量直接关系到续航里程，电车对于能耗更加注重，电动车上能耗降低带来的成本收益更加明显，推动了智能电源管理技术的普及应用 •半导体对汽车行业成本影响：半导体行业性价比不断提升，汽车特别是新能源汽车功能数量不断增加，但是车辆的售价却在逐步降低； •能耗与成本的关系：基于智能配电和智能电源管理策略实现低压用电器电耗的降低，可实现较大收益 半导体对汽车行业成本影响能耗和成本的关系 半导体行业的摩尔定律 芯片性价比提升 助力 汽车行业的”摩尔定律” 油车：油箱容积增加不到0.1L（成本忽略） 增加1km续航 电车：电池容量增加 当前锂电池价格：每kwh电约800元整车功耗降低100W: 1）按照500km纯电续航可增加约13km；按照 15kwh/100km电耗，需消耗1.95kwh电量，相当于节约电池成本1560元 0.1kwh（成本约80元） 功能数量 车辆售价 控制器集成度的提升和成本降低 2.1EE架构演进路线 为应对各种因素变化，行业EE架构进行不断演变，总体沿着分布式→域→中央的路线发展 •分布式架构：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 •域架构：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：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：功能逻辑进行集中到1个中央控制器 架构 分布式 域架构 准中央+区架构 中央+区架构 有逻辑无逻辑 拓扑示意 SOA 本质差别 硬件 功能控制器任意分布 每个功能域有一个域控制器 多个中央计算平台+多个区域控制器 1个中央计算平台+多个区域控制器 软件 控制逻辑分布在各个控制器中 控制逻辑按照功能域集中在各域控制器中，其它控制器为I/O控制 控制逻辑集中在多个中央控制器中 控制逻辑集中在中央控制器中 2.2电动汽车EE架构发展现状 行业发展的趋势表明在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 电动汽车架构领先的原因 成本压力当前小于传统汽车 比传统汽车更注重用户持续迭代体验 没有传统汽车历史负担（供应商体系，产品的继承性） 当前行业投产车型架构形态 电动汽车传统汽车 3.1整车功能域的划分 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；整车控制包含了车身、动力、底盘、被动安全；智能网联域包含云和端交互的功能 •整车控制：以高低边驱动I/O为主，相对简单的控制逻辑、简单的算法，一般只需要较少的CPU算力 •智能座舱：主要处理图像声音数据，少量识别算法，GPU算力要求高，部分NPU算力需求 •智能驾驶：目标识别、融合算法为主，NPU、CPU算力要求高 •智能网联：主要是提供可靠、足够带宽的数据通道 整车控制域 智能驾驶域 智能座舱域 智能网联域 车身控制 被动安全 热管理 动力 底盘 3.2整车控制域发展趋势 整车控制域低压控制器已实现了多功能域跨域集成，动力相关的高压控制器也在逐步实现集成 •低压控制器集成趋势：传统的BCM发展成为BDC/VIU，集成度逐步提升，集成范围也从传统的车身，扩展到动力、底盘、热管理等域；集成度的提升使得I/O数量增加 •高压控制器集成趋势：各主机厂相继推�高集成度多合一电驱，集成了IPU、OBC、DCDC/DCAC等高压控制器 低压控制器集成 从BCM到VIU,集成I/O数量由100+增加到800+，通过分成几个区域控制器（VIU）的方式实现可减少单控制器体积 高压控制器集成 高集成电驱控制器，实现了IPU、OBC、 DCDC/DCAC等高压控制器集成 BCM (车身控制模块) BDC PEPS GW (车身域控制器) VIU VCU PEPS ECAS TMS GW （整车集成单元） 灯光雨刮门窗 灯光雨刮门窗 灯光雨刮门窗 3.3座舱域发展趋势 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，实现了音视频相关的交互、娱乐、安全辅助相关的功能的集成,外设的数量和类型不断增加，算力需求特别是GPU和NPU需求快速增加 •多功能集成：座舱域控制器既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 •多外设接入：座舱智能化，和用户交互的需求显著提升，需要支持更多的屏幕、摄像头、扬声器、麦克风等 •算力需求：大屏、多屏的高清图像、3D动画、渲染特效对于GPU算力需求显著增加，语音、人脸、手势等AI识别对于 NPU需求也有一定增加 仪表 提示 车机 车辆&系统设置 车机+仪表 报警 指示 娱乐 导航 座舱域控制器 扬声器*12 麦克风*4 IMS摄像 头 DMS摄 像头 环视摄 像头*4 W/AR-HUD 电子体 后视镜 流媒体 后视镜 后排屏 副驾屏 中控屏 仪表屏 …… W/AR-HUD 智能手势识别 智能语音交互 E-CALL AVAS 蓝牙 IMS DMS AVM 车机 仪表 250 200 150 100 50 0 座舱算力需求增加 CPU算力(10kDMIPS) GPU算力(10GFLOPS)NPU算力(TOP@INT8) 3.4驾驶域发展趋势 智能驾驶正在向L3突破，目标向着L4、L5迈进，所配备的传感器数量增多，需求的算力剧增，安全冗余设计也成为了必须考量的设计因素 •传感器数量增多：智能驾驶等级越高，覆盖的场景就越多，所需要的感知能力就越强，所配备的传感器就越多。当前典型高阶智能驾驶传感器数量达到2L+11V+6R+12U。 •算力指数型增长：当前智能驾驶正在L3等级，所需的AI算力在200T以内；未来随着智能驾驶覆盖的场景越来越复杂 多变，所处理的数据量进一步增大，L4预估所需的算力达1000T，L5预估所需的算力达超过2000T。 •冗余型域控制器：双SOC芯片互为冗余，构建高安全可靠的域控制器。 传感器数量增多 算力指数型增长冗余型域控制器 EyeQ6128T L3 TelsaFSD72T NvidiaXavier30T 地平线J5128T 地平线Mobileye J3EyeQ5 5T24T Mobileye地平线 EyeQ4J2 L22.5T4T Mobileye NvidiaOrin250T TelsaFSD2250T MobileyeEyeQ71000T 地平线J6400T L4 TelsaFSD31000T NvidiaAtlan1000T L5 SOC1 SOC2 SW1 SW2 MCU1 MCU2 Tops 10000 1000 150 10 2018 2019 2020 2021202220232024 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”进行转变 功能汽车智能汽车1.0智能汽车2.0 基本车辆使用功能可持续升级，为用户带来常用常新的体验 拟人化设计： 具备感知、认知、交互、学习、执行能力 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能力，控制器算力决定了汽车的感知、交互、逻辑能力；传感器和执行器决定了汽车的基本行为和运动能力； 智能汽车2.0“拟人化”设计 视觉 听觉 嗅觉 感官 眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴、肌肤…… 摄像头、雷达、麦克风、各种传感器 触觉 味觉 思考、判断、学习……语言、表情…… 手举、脚踢…… 前进、后退、跳跃 认知、感知、融合、规控…… 开关、语音、屏幕、扬声器 电动门窗、电动座椅、空调……动力、转向、制动、悬架 4.2感知能力共享 随着汽车智能化的发展，实现汽车感知的传感器越来越多，未来EE架构将弱化功能域的概念，整车感知需求整体考虑设计，感知模块同时给多个功能域服务，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： •车外摄像头用途：360全景、驾驶辅助、电子外后视镜、流媒体后视镜、AR导航、人脸进入、雨量识别 •车内摄像头用途：车内影像监控、疲劳监测、活物监测、人脸识别、手势识别 •雷达用途：驾驶辅助、安全辅助、电动门 车外摄像头 车内摄像头雷达 车外摄像头布局 车内摄像头布局超声波雷达 （近距离） 毫米波雷达 （中距离） 激光雷达 （远距离） 4.3控制器设计分层解耦 控制器软硬件设计分层解耦，提升了设计效率和质量，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； 控制器设计工作与炒菜类似： 炒菜：要想做�色香味俱全且安全卫生的菜品，就需要分工合作，各司其职，每个环节做到标准化和高质量；控制器软硬件