当软件定义汽车 应当匹配什么计算平台

• 车用计算平台

随着电气化时代的到来，汽车将不再局限于交通工具，而是与智能手机一样成为一个可以移动的数字化平台。很显然车企都是朝着这个方向努力。直白的说，软件将定义汽车。既然未来汽车像手机一样，那么移动平台有高通8Gen1，联发科9000，车辆软件又靠什么计算平台工作呢。

从目前的规模来看，面向量产乘用车的智能驾驶系统整体处于 L3及以下级别，智能驾驶技术仍在持续迭代升级中。考虑到一台车实际的使用寿命至少在十年以上。车载计算平台的算力上限决定车辆生命周期内可承载的软件服务升级上限。因此仅仅使用当下的算力是无法覆盖未来十年内的技术升级要求。

为了方便理解我们还是以手机举例，智能手机的芯片升级往往是一年一代，但软件层面的升级一年会有数十次。那么我们类比到汽车上超过十年的使用周期，主机厂在出厂时就得预置翻几倍与现在的算力。目前芯片算力大多在十位数的Tops，而为了满足未来，主机厂要将智能驾驶算力提升至 500-1000Tops 级别。

近年来高算力芯片的问世加速了智能汽车的升级速度，比如英伟达推出的 Xavier（30TOPS）、DRIVE Orin（254TOPS）、DRIVE Atlan（1000TOPS）。根据行业数据，实现 L3 自动驾驶的算力需达 20-30TOPS，到 L4 级需要 200TOPS以上。

抛开算力不谈，车载计算平台还需要更智能。比如智能扩展，满足多样需求。算力可伸缩、功能可配置、体验可升级，满足不同用户，不同车型需求，同时具备售后持续升级能力。

智能设计，具备高可靠性。车规级设计开发，ASIL D高功能安全，满足高散热、高抗震、高防护等可靠性要求。智能集成，软件定义汽车。“Aurora”面向SOA的开放平台设计，满足不同软件应用需求的快速集成和部署。

另外，未来的计算平台还得具备中央算力。集成智能座舱、智能驾驶、网联服务等在内的核心功能域，实现从“域控”到“中央计算”的跨越，符合半导体后摩尔时代的演进方向。