汽车智能化发展趋势深度解析：找到爆发力与空间兼具的7大赛道

汽车智能化发展趋势深度解析：找到爆发力与空间兼具的7大赛道1变革：当下是汽车智能化变革大时代1.1复盘：汽车产品的变革本质上是追求“人的解放”智能驾驶与智能座舱/车联网，本是两条完全独立的技术路线，经过了近百年的技术发展后，终于在21世纪初叶融合到了一起，共同成就了一台智能汽车。当下正是智能网联汽车发展的关键窗口期已经成为了行业共识，智能网联汽车的发展至未来，硬件会逐步趋同，汽车也会由软件来定义，数据也会成为主要的驱动力。智能汽车领域具有很大的机遇！1.1.1智能驾驶：自动驾驶技术持续迭代，智能化变革大幕已开20世纪：视觉设备取代无线电设施，公路智能化转向车辆智能化。早期的无人车辆主要通过无线电技术实现，早在1910年代便出现了利用电子回路和光感性硒光电管的自动引导小车，1920年代出现了无线电控制汽车。1930年代世界博览会上，通用汽车公司提出了“电子化高速公路”的自动驾驶畅想方案，此后一直在公众观念里流行，并于1958年第一次在改造后的高速公路上实现了前后车距保持以及自动转向功能。1970年代受制于成本因素，电子化高速公路逐渐被汽车厂商放弃，转向使用视觉设备进行无人驾驶尝试，为车辆装配传感器、计算系统和控制系统等，赋予车辆“视觉”、智能和自动化的能力，使车辆能够在结构化道路上实现自动驾驶，无人驾驶技术的发展方向从最初的公路智能化转向车辆智能化，由此翻开了无人驾驶的新篇章。1980、90年代，军方、大学和汽车公司开始在无人驾驶技术上展开合作研究，其中典型的有自动驾驶汽车ALVINN、NavLab5项目、无人驾驶原型车ARGO等。21世纪：技术竞赛推动智能化变革，自动驾驶技术迭代出新。21世纪以来，在DARPA挑战赛的推动下，全球ICT公司和硅谷创业公司加入到智能汽车的研发中，传统汽车产业

“智能化”的变革由此展开。2007年DARPA城市挑战赛第一名车辆——Boss，集成了一种商用线控驱动系统，通过计算机控制，借助电动马达实现自动转向、刹车和换挡。Boss配备了包括激光雷达、摄像头和雷达等在内十几个传感器，同时配备了由感知子系统、运动规划子系统、路径规划、行为规划系统组成的软件系统，已经形成了当今自动驾驶汽车的雏形。2018年谷歌Waymo自动驾驶打车服务产品WaymoOne上线，正式开始商业化自动驾驶出行服务。2019年，Tesla发布搭载自研自动驾驶芯片的自动驾驶计算平台，自动驾驶技术不断发展。中国智能驾驶发展：20世纪80年代起步，L2+及L3级已量产落地，特定场景可实现L4级。20世纪80年代，中国无人驾驶的技术研发正式启动。八五期间研制成功中国第一辆能够自主行驶的测试样车——ATB-1无人车，行驶速度可达21公里/小时。目前我国自动驾驶汽车量产正处在L2到L2+阶段，L3级别产品也开始出现，并且深圳、上海等城市也逐步放开了对L3上路的法规要求，同时部分企业在矿山、港口、泊车等特定场景下可以实现L4级。随着通信技术、算法、算力、传感器的进步和基础设施建设、监管法规的逐步完善，中国自动驾驶市场的渗透率将不断提升，推动更高级别的自动驾驶汽车进入市场。1.1.2汽车定位转向“第三生活空间”，智能座舱将成核心载体自动驾驶、智能座舱共同发力，促使传统汽车完成智能化革新，改变原本单一交通工具定位。智能化时代带来了娱乐方式和用户体验的升级，使汽车由单纯的交通工具向生活伙伴转变，进一步解放生产力。未来是数据驱动的时代，信息处理能力也将成为汽车的核心能力。智能汽车将持续改变用户原有的用车习惯，增强使用者的驾驶体验和内容体验。L3级及以上自动驾驶的逐步导入，逐渐解放驾驶员双手；车载声学、天幕、氛围灯、HUD、智能座椅、大屏多屏等智能座舱配置持续增配，使车辆由单纯驾驶空间向户外办公/会议空间、个人休闲娱乐空间、会客社交空间拓展，打造家庭、公司之外的第三空间。智能座舱正从被动执行向主动服务进化，未来将演变为“第三生活空间”的核心载体。纵观汽车座舱的发展历史，汽车座舱的发展趋势可划分为3个阶段（被动执行、主动服务、生活空间），5个大类（机械时代、电子座舱、智能助理、人机共驾、第三生活空间）。而不同阶段之间的演进，意味着对全新硬件的需求变化，以及对商业模式的变革与颠覆。机械时代：汽车座舱设计仅围绕汽车作为单一出行工具展开。这一阶段座舱产品主要包括机械式仪表盘及简单的音频播放设备，功能结构单一，仅提供车速、发动机转速、水温、油耗等基本信息，且基本为物理按键形式，需要车主低头操作，驾驶途中易形成安全隐患。电子座舱：车载电子产品逐渐增多，人机交互系统亟待整合，由此催生电子座舱域。互联网和电子产业的繁荣，使交互体验蔓延至汽车座舱，中控屏、HUD、液晶仪表盘等产品应运而生。传统座舱域的每个系统犹如孤岛一般分散，无法支撑多屏联动等复杂功能，电子座舱域由此产生，2018年伟世通和安波福先后向市场推出两款电子座舱域控制器方案。智能助理：多模态交互技术逐步落地，“车对人”主动交互降低车主交互负担。计算机视觉、语音交互等技术的发展，融合视觉、语音等多种模态的多模交互技术在座舱内逐渐落地。大量的传感器在车上得到部署，更好地实现对人的感知和理解，做到“车对人”

的主动交互，降低车主驾驶过程中“人对车”的交互负担，提升交互体验。人机共驾：可通过座舱域控制器直接调用自动驾驶服务。随着座舱域、动力域和底盘域相互融合，座舱域控制器可以参与到动力域和底盘域的控制，由此可以直接调用自动驾驶的驾驶服务，对车辆进行驾驶控制，形成人机共驾。第三生活空间：汽车应用场景更加丰富，智能座舱是实现“第三生活空间”的核心载体。与其他空间不同，汽车的优势在于可移动属性，在拥挤的城市里，移动空间极具价值。2020年CES上，汽车作为“移动智能空间”的理念大行其道，汽车制造商与零部件厂商都基于此提出对未来产品的设想，将汽车定义为未来“第三生活空间“，而智能座舱则是实现“第三生活空间”的核心载体。1.2为什么要选择汽车智能化的赛道1.2.1国家战略支持+法规不断完善，智能汽车市场空间愈发明晰国家政策频出，支持智能汽车发展。为减少碳排放和环境污染，提高国内能源安全，振兴汽车产业，国家已经出台多项政策促进智能网联汽车的发展。2015年工信部发布的《中国制造2025》首次在政策层面涉及智能网联汽车，并制定了明确的发展路线。自此以后，国家颁布了一系列政策与措施来支持智能汽车发展，覆盖生产规范、信息安全、功能模块等多方面。2020年发布的《智能汽车创新发展战略》明确提出了到2025年L3-L4级别自动驾驶汽车的规模化应用目标。法规不断完善，为智能汽车商业化落地提供法律支撑。在中国市场，部分车型在技术层面已经达到L3级水平，但出于法规及责任归属的考虑，仍以L2+级辅助驾驶宣传。2022年6月，深圳市发布《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，是全国首个对L3及以上自动驾驶权责、定义等重要议题进行详细划分的法案，为全国其他地方的L3级自动驾驶准入政策，提供了标准和模板，将推动国内高级别自动驾驶的落地，市场空间更加明晰。1.2.2消费端：关注度不断提升，消费市场具有广阔发展空间消费市场对汽车定位正发生改变，终端消费者不再只将汽车视为运载工具，汽车成为了提高生活品质的载体和空间。行业需要进一步提高汽车舒适性和驾驶质量，为消费者提供更愉悦的用车体验。而智能化的本质就是为了安全舒适，解放人的自由。消费者对驾驶安全性和舒适性的日益重视，使得智能驾驶和智能座舱关注度不断提升，在消费市场具有广阔的发展空间。1.2.3企业端：车企+科技公司共同发力，中国汽车产业有望弯道超车车企、科技公司加码布局智能汽车赛道。近几年新势力、传统车企纷纷加码智能化布局，部分智能电动车型已经实现量产，华为、百度、小米等科技互联网公司亦加速入局智能电动汽车赛道，车企和科技公司共同发力，促进汽车智能化升级。电动化加速渗透背景下，智能化成为车企比拼的核心要素之一，自主品牌有望借智能化东风迎来弯道超车良机。在传统燃油车领域，海外车企凭借百年的技术积累和产品迭代，形成较强的产品力和品牌力，市场格局的相对稳固，自主品牌难以在短时间内实现追赶、超越。而新能源汽车、智能汽车尚处于技术研发阶段，仍有很大的技术演变空间，众多车企为塑造产品品牌力、打造产品差异化，持续开启智能化竞赛。吉利、长城、长安、比亚迪等头部自主品牌以及蔚小理等造车新势力，在21-22年期间新品层出不穷，产品价格已经不再局限在10万元以内区间，在10-30万这一传统合资品牌强势领域站稳脚跟，并继续上攻高端市场，2022年6月新能源汽车领域自主品牌市占率已经提升至61.1%左右。同时，特斯拉、头部自主、造车新势力等部分新能源车型，已经率先实现L2.5及L2.9级自动驾驶落地。自主品牌若抓住智能化东风，持续提升制造力和电动智能化水平，有望迎来弯道超车良机，中国汽车产业将实现新的跨越式发展。1.2.4汽车电动化超预期发展，带动汽车智能化加速落地汽车智能化在新能源汽车上的应用领先于传统汽车，新能源汽车渗透率提升超预期。近年来消费者对于新能源汽车接受度逐步提高，叠加多项政策激励，中国新能源市场低中高端的真实需求全面觉醒；同时强势自主品牌以及造车新势力经过多年技术积累，优质供给不断推出。根据中汽协数据，2022年1-6月我国新能源乘用车销量渗透率达到23.9%，较2021年全年15.5%的渗透率水平提升8.5个百分点，其中2022年6月渗透率达到了25.6%。根据上险数据，新能源销量中插混和增程式超预期，插混和增程式渗透率由21年的2.6%提升至22年1-7月的5.4%，22年7月达到6.0%，随着比亚迪、理想、岚图、赛力斯等优质车型的推出，该市场将处于一个高速增长的阶段。我国新能源汽车消费已从政策驱动转向消费驱动，我们预计整体渗透率水平有望持续提升，预计2022年全年新能源车渗透率将达到27%，2025年渗透率达47%。政策指引给出自动驾驶渗透率目标，目前L2级（含L2+）渗透率正快速提升。据中国汽车工程学会发布的《节能与新能源汽车技术路线图2.0》，要求到2025年我国PA、CA级（即L2+L3）渗透率达到50%，HA级（L4）自动驾驶开始进入市场；到2030年PA+CA级（即L2+L3）渗透率进一步提升至70%，HA级（L4）渗透率达到20%。当下L2级（含L2+）渗透率快速提升，22Q2渗透率已接近30%。根据高工智能汽车的数据，2022年1-6月中国市场（不含进出口）乘用车搭载前向ADAS（L0-L2）上险量为416.69万辆，搭载率为46.84%，L2级（含L2+）搭载率为26.64%，22Q2期间L2级（含L2+）搭载率达到29.2%的新高，而2020年渗透率仅为12.0%，同时22Q2期间L0+L1渗透率约为20.5%。电动化加速渗透带动智能化加速，自动驾驶渗透率有望先于政策指引达到。我们预计

智能汽车在未来3-5年时间内继续保持高速增长态势，尤其是新能源汽车更积极采用L2及以上的智能驾驶，以及更倾向应用智能座舱新功能，而传统燃油车也将随着全新电子电器架构的升级，呈现出智能化水平稳步提高的趋势。我们预计自动驾驶渗透率有望先于政策指引达到，2025年L2级别达到55%，L3达到15%。我们预计未来2-3年间，L2（含L2+）依旧是主流，L2级别渗透率在2025年达到55%，预计2023年至2024年L3进入量产的关键窗口期，2025年L3渗透率达到15%，搭载量将突破400万辆规模。1.2.5智能化带动单车硬件成本增加，贡献汽车行业产值新增量纵观整个智能汽车的发展史，我们更进一步深信中国智造的崛起，我们预计汽车电子将会承载较大产业链增量价值，中国企业在智能汽车领域具有较多突破机会的子领域。传统车时代：在中国市场，以均价15万的传统车为例，其整车制造部分年产值约1.8万亿元，研发服务/销售服务/金融服务/后市场分别为1500/1000/1400/400亿元。合计中国传统车年均总产值2.23万亿元。智能电动车时代：智能化/电动化带来单车硬件成本增加分别约为0.9/4.3万元，单车增幅超过50%。综合考虑传统车被对冲的传统动力部分的产值，中国智能电动车产业年均总产值约为3.2万亿，增加产值近1万亿，增幅为43%，智能化是重要的增量部分。2进化：汽车架构走向域集中，软件转向面向服务智能网联和自动驾驶新机遇下，国内自主零部件有弯道超车的机遇。相较于传统汽车，智能汽车的价值产业链更长，赛道细分板块更多，市场空间发掘潜力更大。智能汽车将依托于全新的电气架构、动力总成以及全面的软件能力而持续进化。智能电动车要求产业链不仅有新的硬件技术，更需要在软件、算法、系统层面做出创新，智能电动车按照功能领域可分为智能驾驶、智能座舱、电气化三大领域，智能化主要分为智能驾驶和智能座舱领域，并且智能化与电动化相辅相成。配套零部件和软件解决方案供应商受益于智能化浪潮，迎来新的产业链机会，其产品需求将进一步得到释放和增长。伴随着下游自主车企崛起，中游自主供应链也将实现加速成长。汽车电子电器架构向域集中式演进与软件架构向SOA演变是汽车实现智能化升级所必由的路径，也是当下汽车智能化发展中最关键的、最主流的两大趋势。目前来看，各大整车厂和国内外Tier1厂商都在顺应两大趋势积极布局业务以推进汽车智能化发展，但距离实现完全的域集中式架构与SOA架构的技术成熟落地尚需一段时间，因此我们重点关注当下在向域集中式与SOA演变过程中正在落地的技术产品及催生出的技术趋势。2.1电子电器架构：从分布式架构向集中式架构演变在智能化趋势下，汽车传统电子电器（E/E）架构已无法胜任。传统汽车电子电气架构

（E/E架构）以分布式为主，车辆各功能受不同且单一的电子控制单元（ECU）控制。随着汽车功能的不断增加，分布式架构存在以下几个问题：①ECU的数量剧增，增加系统复杂度。高端车型里的ECU平均达到50-70个，个别车型ECU数量超过100，使得车辆的电子系统复杂度超出极限；②ECU之间算力隔离，整体效率低。单个ECU仅对汽车局部功能进行控制，各控制模块间算力隔离，运算资源复用性低；③软硬件强耦合。基础硬件与嵌入式软件呈现强耦合关系，底层软件与上层应用“高度捆绑”；④无法实现更高级的功能。车企在工程实践中也意识到，智能化的要求下，在没有统一的集成环境下某些功能是无法实现的，例如采用的传统E/E架构不能实现整车OTA，在智能化网联化功能软件出现BUG时，只能通过召回的方式才能最终解决难题，极大地影响了客户体验。⑤由于ECU数量的激增，对汽车线束长度、传输速度等方面都有更高的要求，而传统ECU也面临算力束缚、通讯效率较低、成本不受控等缺陷，为汽车的研发、生产、安全等多方面带来挑战。在智能化的趋势下，汽车E/E架构的升级路径将体现为：分布式（模块化→集成化）、域集中（域控制集中→跨域融合）、中央集中式（车载电脑→汽车→云计算）。为了解决分布式架构的痛点，企业构想出一个中央电脑可以实现所有的功能，上下连接采集端和执行端，即所谓的“中央集中式”架构，甚至可以做到车云协同的方式。但是落地阶段受限于原有的供应链体系、系统定义矛盾、原有的软件生态固化等问题，目前只能做到域集中的架构。即首先分布式ECU（每个功能对应一个ECU）演变成为域控制式（博世提出的五域架构包括动力域、底盘域、车身域、座舱域和ADAS域），域控制的核心是域控制器（DCU，DomainControlUnit），然后部分域开始跨域融合发展，最后整合发展成为中央计算平台（车载电脑）。目前看主流的OEM的电子电器架构的升级路径，主要分为三类：

①特斯拉为代表的激进派倾向一步到位，直接开发中央计算平台，并自主研发OS和自动驾驶FSD芯片。特斯拉早期的ModelS和ModelX的架构也是根据功能划分出域控制器，整体的架构介于分布式和域集中式之间，包括驾驶域、动力域、底盘域、座舱域、车身域等控制器。2018年推出了Model3进一步推出车载中央处理计算平台，将整车架构分为3块，分别是中央计算模块（CCM），左车身控制模块（BCMLH）右车身控制模块（BCMRH），其中CCM负责信息娱乐系统、驾驶辅助系统和车内通信连接等需要大算力的系统功能，BCMLH负责车身便利性系统，包括转向，助力，以及制动等，BCMRH负责底盘安全系统、动力系统、热管理等，整个架构已在向最终的中央集中式架构靠近。②以大众为代表的激进派采用跨域集中方案，在五域集中式架构基础上进一步融合，把原本的动力域、底盘域和车身域融合为整车控制域，从而形成了三域集中式的架构，做到整车控制域控制器（VDC，VehicleDomainController）、智能驾驶域控制器（ADC，ADAS\ADDomainController）、智能座舱域控制器（CDC，CockpitDomainController）。动力域、底盘域及车身域对软件的实时性、功能安全等级及可靠性要求极高，同时底盘域和动力域由于涉及供应商较多，集成难度大，因此在三大领域有多年的研发和经验积累的车企才具备采取由分布式转向跨域集成方案的能力，准入门槛高，因此只有大众等较少的强外资企业直接采取跨域式集中方案。③其它车企大多是按照博世的五域架构路线进行稳步推进，按照功能分为座舱域、ADAS域、动力域、底盘域及车身域，其中域控制器又可以分为性能域和集成域两类：座舱域和辅助驾驶/自动驾驶（ADAS）域属于性能域控制器，是由中控系统升级而来，需要较大的数据处理能力来处理大量的数据。动力域、底盘域和车身域属于集成型域控制器，该部分对算力要求较低，主要涉及的还是控制指令计算和通讯资源，通过将大量ECU的集成减少通信接口、进一步提升算力利用率、减少算力设计总需求、同时数据能够更好的融合，统一交互，实现整车功能协同。目前，分布式的整车架构仍然是主流，总体看国内和全球都处于分布式向域控式转化的趋势中。DCU成为ECU发展的下一阶段，带动ECU/DCU总体市场规模持续增长，其中自动驾驶产品增速最快。座舱域、辅助驾驶/自动驾驶域需要处理大量非结构化数据，AI算力不可或缺，适合使用DCU；动力域、底盘域等安全级别、实时性要求较高，算力要求较低，集成DCU会带来新增不必要成本；现阶段车身域大量ECU已被集成在车身控制器（BCM）中，进一步集成不会带来相应收益。所以虽然ECU市场增速将放缓，但其市场空间绝对值仍然巨大，ECU集成为DCU的趋势非常明显，中长期DCU市场必将高速增长，带来明确性机会。根据麦肯锡数据，预计2020年、2025年和2030年全球车用控制器（ECU+DCU）市场规模分别约为920、1290和1560亿美元，其中DCU市场份额快速提升，由2020年2%分别提升至2025年的20%和2030年的44%。目前自动驾驶处于L2向L3升级的关口，未来L4也会落地，其控制器单价有望从千元级提升至万元级别，自动驾驶域控制器市场将在量价齐升下快速增长，根据中国电子信息产业发展研究院与汽车电子产业联盟编写的《2030中国汽车电子产业发展前景分析》预测，全球车用控制器中自动驾驶类产品（自动驾驶+高级自动驾驶辅助系统）增速最快，占比由2020年的21%提升至2025年的30%，到2030年将进一步提升至38%。当下的智能驾驶还是以辅助驾驶ADAS为主，国际Tier1大厂在国内的ADAS领域份额优势明显，本土供应商突围下，国际大厂份额开始下降。2022年上半年L2级别（含L2+）ADAS搭载量超过L0+L1级别，达到了237万辆，L0+L1级别ADAS装载量为180万辆。无论是L0+L1级别的ADAS还是L2级别的ADAS，国际大厂都占据绝大多数的份额，其中L0+L1级别中TOP5供应商均为国际大厂，份额为83.06%，经纬恒润第6份额为5.59%，L2级ADAS的TOP7供应商均为国际大厂，但得益于本土供应商如经纬恒润、德赛西威、福瑞泰克、智驾科技、毫末智行的突围，TOP7供应商份额小幅下降4.43pct至86.40%。座舱域与智驾域控制器是当下市场焦点，主机厂与传统Tier1是域控制器市场的主要参与者，其中国内Tier1厂商发展迅猛，共同推动智驾域与座舱域装载量的快速提升。①主机厂主要包括特斯拉、国内造车新势力及长城等传统品牌车企，其中特斯拉引领发展，整个架构已在向最终的中央集中式架构靠近；国内新势力品牌出于提升品牌影响力的考虑和产品快速迭代的需要，大多坚持全域自研，打造差异化优势；国内传统车企中长城较强，立足于旗下毫末智行实现域控制器高度自研；而实力稍弱的主机厂则选择部分自研或外采解决方案。②国际Tier1主要包括电装、博世、安波福、伟世通、大陆等，凭借技术积累在域控领域较为领先。③国内Tier1发展迅猛，主要包括华为、经纬恒润、德赛西威、东软睿驰、博泰车联网等，其中华为自研能力最强、技术优势最大，在自动驾驶、智能座舱、车身、三电系统、传感器等多领域都有自研产品落地，并能够实现以自身为主导与车企进行整车合作；德赛西威量产规模最大、具备先发优势，产品已配套理想、小鹏、奇瑞等多款车型。国内其余域控制器Tier1亦有域控产品落地或即将实现量产，也具备一定竞争力。智驾域和座舱域控制器的装载量也在快速提升，2022年上半年国内装载量分别达到了37.1万台和64.4万台，同比增速分别为62%和42%。国内域控制器Tier1由垂直供应转向与主机厂进行更深度合作，追求快速、低成本、高质量的推出产品，发展机遇较多。在此过程中，主机厂基于自身实力与资源选择是否自研，并从域控的产品结构上与Tier1进行深层次合作，有望缩短产品落地周期、提高利润率的同时提供给Tier1更多参与机会，实现双赢。从整体趋势来看，主机厂更加注重上层软件和算法的自研，供应商做好硬件、底层软件、中间件；在域控架构不断变化升级与不同主机厂对域控制器存在差异化需求下，主机厂倾向于自身主导域控功能与算法，国内Tier1供应商具备与主机厂距离近、合作响应速度快等本土优势，有望在域控制器领域实现突围。自动驾驶域控制器市场竞争激烈，特斯拉、博世等海外厂商在产品和技术上暂时领先，以华为、德赛西威、经纬恒润为首的国内厂商亦具备一定竞争力。①国内华为自研能力最强，技术领先，建立了MDC车载计算平台，实现从芯片到智能驾驶平台全面自研，其中最新自研智驾平台MDC810算力达400+Tops，已搭载在极狐阿尔法SHI版车型上，华为有望凭借强大自研能力持续与更多整车厂合作。②德赛西威凭借与英伟达的深度合作占据L2及L2.5级别的优势地位，产品已搭载在小鹏P7和理想L9等车型上，获得多个主机厂定点，有望持续受益于英伟达高算力AI芯片的优势，持续扩展高阶自动驾驶产品的市场份额。③经纬恒润目前凭借Mobileye成熟的L2方案，在L2级别市场占据较大份额，并在自动驾驶领域进行多产品线布局，经验丰富。目前经纬恒润积极与TI、英伟达、黑芝麻合作，向L3级别拓展，并且在多种感知硬件产品、底层软件、中间件、操作系统、规控算法、部分执行器均有布局，具备提供算法+硬件的解决方案能力，同时初步在港口场景实现L4级别落地，发展潜力巨大。④东软睿驰、创时智驾、知行科技等国内其余Tier1均在自动驾驶域控制器上积极布局，短期内有望实现产品落地和车型配套。2.2软件架构：从面向功能向面向服务的SOA演变2.2.1SOA降低了软件开发难度、提高了效率SOA带来软件新机遇，软件定义汽车成发展趋势。集中式的E/E架构是软件定义汽车得以实现的硬件基础，SOA是软件定义汽车实现的软件基础。随着主机厂开发车型周期越来越短，面临的开发需求更频繁，车上功能增多，主机厂需要更快速的响应时间以满足市场需求，与此对应的是传统分布式E/E架构下，汽车采用的是“面向信号”的软件架构，ECU之间通过LIN/CAN等总线进行点对点通信。为了真正实现软件定义汽车，从技术角度看，汽车软件架构正由“面向信号”的传统架构迈向“面向服务”的SOA架构

（Service-OrientedArchitecture）。SOA架构核心将每个控制器的底层功能以“服务”的形式进行封装，一个服务即是一个独立可执行的软件组件，并对其赋予特定的IP地址和标准化接口以便随时调用，最终通过这些底层功能的自由组合实现某项复杂智能化的功能。因此需要SOA架构具有接口标准化、相互独立、松耦合三大特点：

①各个“服务”间具有界定清晰的功能范围，并且留予标准化的访问接口；

②每个服务之间相互独立且唯一，均属于汽车软件架构中的基础软件，因此若想升级或新增某项功能只需通过标准化的接口进行调用即可；

③具备松耦合的特性，独立于车型、硬件平台、操作系统以及编程语言。可以将传统中间件编程从业务逻辑分离，允许开发人员集中精力编写上层的应用算法，而不必将大量的时间花费在底层的技术实现上。2.2.2SOA架构的各层基础软件助力软件定义汽车的实现操作系统跟随硬件架构的跨域融合趋势数量在减少，按功能分类可分为车控操作系统、自动驾驶操作系统与智能座舱操作系统。跨域融合方案下，域操作系统正在逐渐形成，传统操作系统正由独立的多个操作系统向少数/一个操作系统发展。智能汽车操作系统从功能实现角度来看，大致可分为车控操作系统、自动驾驶操作系统与智能座舱操作系统，其中车控操作系统主要用于实现车身底盘控制、动力系统控制，自动驾驶操作系统主要用于实现自动驾驶功能，智能座舱操作系统主要用于实现车载娱乐信息系统功能以及实现HMI相应功能。操作系统是软件定义汽车发展基石。智能汽车SOA软件架构从上而下分别为应用软件、功能软件、中间件、底层操作系统（狭义操作系统）、车载芯片软件（BSP）、虚拟机

（Hypervisor）与芯片，其中功能软件、中间件、底层操作系统、车载芯片软件与虚拟机组成广义操作系统，统称为系统层软件，是管理和控制智能汽车硬件与软件资源的底层，提供运行环境、运行机制、通信机制和安全机制等。底层操作系统是操作系统的内核，提供了最基础的功能。底层操作系统对内负责协调进程和管理软硬件资源，对外提供接口实现交互，从根本上决定了系统的性能和稳定性，是系统软件层的核心。由于开发难度大且安全性要求最高，市场竞争格局主要以QNX、Linux、Android为主。中间件是介于底层操作系统与上层应用程序之间的软件模块，目前自动驾驶与智能座舱的中间件正处于百花齐放的时期。中间件可以简单地理解成中间层软件，它和底层软件紧密结合，构成平台软件，由此联结上层应用层算法和下层硬件（如芯片、传感器等）。通过平台软件，可以实践“软件定义汽车”软硬件解耦的系统论。应用层可以在任何芯片、任何域控上进行快速移植和部署，硬件也不需要关注对应的接口匹配。目前市场上主流的中间件方案为AUTOSAR，是汽车行业内应用相对成熟的中间件。AUTOSAR中对各功能模块进行了封装，并对模块与模块之间的接口进行标准化，从而实现汽车软硬件解耦。ClassicAUTOSAR（AUTOSARCP）方案应用于分布式架构下的MCU上，拥有更高的功能安全与实时性，适用于动力、制动等传统ECU；为支持高级自动驾驶需求，AUTOSAR联盟推出AdaptiveAUTOSAR（AUTOSARAP），同时基于机器人软件中间件打造的ROS(2.0)中间件方案也可以用于高级自动驾驶。同时随着传感器的数量增加，数据来源增多，多元异构数据在芯片之间、各任务进程之间的高效、稳定传递需要引入通信中间件。SOME/IP与DDS是面向服务的通信协议，都可以共存于AUTOSARAP中，其中SOME/IP相对闭源，DDS可以用于开源商用，但大多数DDS商业版是非车规的，主机厂需要进行二次开发。自动驾驶与智能座舱领域的中间件目前正处于百花齐放时期，自动驾驶中间件有AUTOSARAP、DDS、ROS(2.0)三种主流方案，主机厂可基于此进行二次开发，而智能座舱目前还没有形成严格行业标准与主流方案。百花齐放的行业状态也为本土中间件企业带来了发展机遇，本土企业可以根据客户的需求进行定制化开发，满足大多数主机厂目前的“自研”需求，同时定价也更加灵活，具有快速响应优势和本土沟通的优势。虚拟化技术实现多操作系统共享一套硬件资源。整车分布式架构向集中式架构的演变，以及大算力芯片的应用，产生软件安全隔离的需求。其中引入虚拟机的概念，可以将物理服务器的CPU、内存、I/O等硬件资源被虚拟化并接受Hypervisor的调度，使得多个操作系统在Hypervisor的协调下可以共享同一套硬件资源，同时每个操作系统又可以保存彼此的独立性。以智能座舱为例，一个座舱SoC芯片可以完成对多个座舱电子设备信号的处理和控制，虚拟机管理的概念被引入智能座舱操作系统，在单个Soc芯片上允许符合车规级安全标准的QNX、Linux、安卓系统共同运行。目前常见的Hypervisor包括QNXHypervisor、英特尔的ACRN、Mobica的XEN、大陆L4RE等，其中QNXHypervisor是唯一通过ASILD的安全合规水平以及预认证水平的管理程序，应用到量产车型。广义操作系统通过对底层操作系统进行不同程度的改造，形成三类操作系统。智能汽车SOA软件架构中的功能软件、中间件、底层操作系统、车载芯片软件与虚拟机组成广义操作系统。广义操作系统按照对底层操作系统的改造程度可分为基础操作系统、定制型操作系统与ROM型操作系统：

①基础型操作系统包括系统内核、底层驱动等，提供操作系统最基本的功能，负责管理系统的进程、内存、设备驱动程序、文件和网络系统，决定着系统的性能和稳定性；目前底层操作系统为开源框架，暂不受版权和知识产权的影响，一般不属于企业考虑开发的技术范围。②定制版操作系统则是在基础型操作系统之上进行深度定制化开发，如修改内核、硬件驱动、运行时环境、应用程序框架等，属于自主研发的独立操作系统。③ROM型操作系统是基于Linux或安卓等基础型操作系统进行有限的定制化开发，不涉及系统内核更改，一般只修改更新操作系统自带的应用程序等。大部分的主机厂一般都选择开发ROM型操作系统，国外主机厂多选用Linux作为底层操作系统，国内主机厂则偏好Android应用生态。底层操作系统应用上，智能座舱以QNX、Linux、Android为主，智能驾驶以Linux为主。在智能座舱领域，得益于Linux与Android开源特性，其广泛应用于车载信息娱乐系统，QNX由于其稳定性与安全性更多的应用于车载仪表盘。自动驾驶相比于智能座舱需要引入大量的车外的传感器，如毫米波雷达、激光雷达、摄像头等，因此涉及大量数据的处理，对底层OS的开放性要求更高，QNX开放程度不够，而Linux的开放性较高，因此Linux受到广泛应用。3趋势：拥抱智能化，催生十大行业趋势自动驾驶的基本过程分为三部分:感知、决策、控制。其实现路径是通过感知系统融合各个传感器的数据，借助不同的算法和支撑软件对感知层输出信息决策得出驾驶方案，最终由控制系统完成对车辆的控制行为。感知指对于环境的场景理解能力，是实现自动驾驶的首要条件。感知系统通过融合各个传感器的数据，实现对车辆运动环境以及驾驶员状态行为的感知与检测，进而形成全面可靠的感知数据供决策与控制系统使用。决策指对感知层输出信息认知理解后根据驾驶需求进行任务决策，选择合适路径达到目标，是实现自动驾驶最关键的一步。决策系统根据感知系统收集的信息合理决策当前车辆行为，通过规划出实现任务的最优路径，决策出车辆行驶轨迹，并发送给控制层。执行指对决策和规划落实的切实行为，是实现自动驾驶的行为体现。执行系统执行驾驶指令、控制车辆状态，借助车辆的驱动和制动控制及对方向盘与轮胎的控制实现纵向和横向自动控制，按给定目标和约束自动控制车运行，进而达到自动驾驶的目的。智能座舱指在汽车移动过程中给驾驶员与乘客提供人、车、环境需求和信息交互的空间，是自动驾驶的最终展示平台。相比于传统汽车座舱，智能座舱搭配了智能化和网联化的车载产品，用户可以通过车机OS的多模交互驱动座舱内饰和座舱电子的联动，再经由云端系统处理采集信息，进而实现人、路、车实时智能交互。智能座舱主要由操控系统、娱乐系统、空调系统、通信系统、座椅系统、交互系统、感知系统等