当软件定义汽车成为趋势，未来汽车是否可以理解为四个轮子上的超级计算机？
软件定义汽车（Software Defined Vehicle）概念的萌芽是在2012年，当时特斯拉Model系列完成了首次整车OTA（空中升级）。不过当年特斯拉汽车的品牌影响力有限，产量也不高，这个超前的概念并未得到传统整车厂的重视。  经过近几年的高速发展，特斯拉不仅构建了越来越强的品牌影响力，还开辟了一条付费升级软件（如自动驾驶系统AutoPilot的付费升级）玩法，让越来越多的整车厂认识到，原来汽车的利润不仅存在于整车BOM表中的零件上，而且存在于想象空间巨大的车载软件上。  特斯拉通过软件定义汽车的新玩法，一下把在”硬件创造利润“领域深耕多年的整车厂打懵了。这是因为每个整车厂都经过了多年的积累和试错，才摸索出了一套适合自己的完整供应商体系和标准开发流程，让他们放弃这条经验丰富的赛道，实现“大象转身”需要付出的代价太大。与之相反，各大新势力造车势力没有这么大的包袱，并且抓住了这个机会，学习特斯拉的“软件定义汽车”，蚕食着传统整车厂的市场。  为什么“软件定义的特斯拉”会让越来越多的整车厂（如蔚来、上汽、大众等）不惜放弃传统的供应商体系、改变固有的造车逻辑，将资本和资源转向软件开发？   当前车载软件大致可分为两类，一类是以发动机、底盘、车身电子为核心的传统车载软件，另一类是以汽车智能化浪潮下的智能座舱、自动驾驶为代表的AI（人工智能）车载软件。   传统车载软件工作在每一个独立的ECU上，每一个ECU分布在汽车的各个位置，各司其职。  控制汽车相关的软件分布在汽车的三大控制系统的子ECU中。这三大控制包括提供汽车动力的动力总成控制系统、负责传递动力控制汽车运动的底盘控制系统以及负责车身上其他部件运行的车身控制系统中。  除了控制汽车的软件外，还有另一类特殊的软件，它们不直接参与汽车的控制，而是完成汽车状态的显示和人机交互，这类软件的载体包括车载娱乐系统、导航系统等。  每一个ECU各司其职的电子电气架构被称作分布式架构。这种架构的特点是功能划分明确，可以通过预先的设计来严格明确界限，因此整车厂针对不同的模块培养相应的供应商，长期合作，不仅能够保证质量，还能减少研发投入。这就是传统整车厂所擅长的研发套路。  我们以使用汽车时常用到的车窗玻璃升降器模块为例子，简单地说一下传统电控软件的特点。  车窗玻璃升降器根据车窗按钮的通电状态，输出电信号控制电机正转或反转，实现玻璃的升降。有些玻璃升降器模块拥有“防夹”功能。当玻璃夹到物体时，电机会受到一个比较大的反向力矩，使电机“堵转”，内部的电流瞬间变大，当软件检测到玻璃上升时，电机内的电流瞬时变大，就会立刻让电机停转甚至反转。这就是传统车载软件的基本执行逻辑。  汽车上大部分软件的设计与玻璃升降器模块类似，它们的输入输出相对简单，实现的功能也比较单一。即使是看似最复杂的发动机控制系统，也是由内部多个子模块软件（如进气系统、电喷系统等）协同工作，共同控制。  传统车载软件有两个明显的缺点。一是算力浪费，任何一个模块都需要独立的ECU和通讯单元，而整个汽车的电子器件成百上千，这会导致大量的运算资源被浪费；二是软件更新成本高，汽车量产后，各个ECU上的软件要么不更新，要么必须到4S店用专业的诊断仪进行更新，会产生大量的人工成本。  特斯拉等一众新势力造车的玩家显然意识到了分布式架构的不足，开始将电子电气架构向集中式+OTA的方向变更。集中式+OTA的电子电气架构使得车载软件向AI软件转变。   人工智能车载软件的设计初衷是帮助驾驶员，或者代替驾驶员驾驶车辆，典型的应用场景有两大类：智能座舱和自动驾驶。  AI车载软件与传统软件的最大区别在于处理的信息多且复杂。  以智能座舱为例，AI车载软件需要处理车内摄像头拍摄到的驾驶员图像，完成诸如人脸识别、打哈欠识别、疲劳分级识别、情绪识别、行为（抽烟、打电话）识别等子功能，根据这些子功能完成整套驾驶员行为监测功能；此外，AI车载软件还需要实时处理车内人员发出的语音信息，完成前端降噪、人声分离、关键词识别等语音算法，以此完成语音上的人机交互。  再以自动驾驶为例，AI车载软件需要处理的信息不仅包括车载摄像头、雷达、GPS、IMU等传感器信息，还要将这些信息与车身姿态、高精地图、V2X的信息进行融合，实现车身周围的环境建模。进而根据这些关键信息实现不同场景下的自动驾驶功能，这些场景包括无人小巴、物流小车和无人卡车。  AI车载软件的快速发展对车载计算平台提出了更加严格的要求，除了本身的性能稳定外，还需要拥有足够的算力。传统的车载控制芯片很难满足这些要求，因此越来越多的车载Ai芯片出现在大家的视野中。  最为出名的车载AI芯片当属特斯拉在2019年推出的AutoPilot HW 3.0 FSD，它是专为L4+级别的自动驾驶系统而设计，采用三星14纳米的制造工艺，拥有12个主频为2.2GHz的CPU内核、1块负责图形处理的GPU、2块处理深度学习网络算法的NPU以及数不清的硬件加速器，可以说在目前所有能够买到的车载AI芯片中难寻对手。  FSD虽然足够出色，但它专属于特斯拉，且短期内无开放的可能，因此传统整车厂需要从众多AI芯片厂商中做出选择。   传统整车厂想在AI时代完成“大象转身”必然需要选择AI芯片作为下一代车载计算平台，以完成软件定义汽车的第一步。目前市面上可供各大整车厂选择的主流AI芯片有国外的英伟达Nvidia Xavier、因特尔Mobileye EyeQ系列，国内的地平线“征程”系列。   英伟达的Xavier发布于2018年CES展上。Xavier集成了8颗定制CPU核心以及512核心Volta架构GPU，功耗为30W，不到上一代产品Nvidia Drive PX2功耗的五分之一。  此外，Nvidia每一代的车载Ai芯片（PX、PX2、Xavier）都会为用户提供了许多Demo软件，这些Demo包含感知、定位、规划控制在内的自动驾驶子模块功能。  Xavier是目前能够从Nvidia买到的性能最强的车载AI芯片，其强大的计算性能和低功耗的优势使得它被许多传统整车厂（如戴姆勒）甚至新势力造车企业（如小鹏）选定为自动驾驶预研，甚至量产平台。   因特尔Mobileye是做驾驶辅助系统起家的，旗下所有主动安全的产品都是以摄像头+芯片的形式卖给各大汽车厂的，每一代的产品都由EyeQ加一个数字组成。  截止到目前为止，应用在量产车上的最新的产品是EyeQ4，它能够支持前向最多三路摄像头的输入，可帮助汽车实现Level 3级别的自动驾驶，EyeQ4目前已在蔚来、广汽等品牌上量产。EyeQ5将在2020年完成SOP，提供给整车厂，它能最多支持八路摄像头的输入，实现360°的视觉感知能力。下图是Mobileye官方发布的EyeQ系列演进图，图中包含了各代产品提供的自动驾驶功能、功耗等信息。  相比于Nvidia提供的车载AI平台，Mobileye EyeQ系列的产品就像一个端到端的黑盒子，既获取不到原始图像，也无法获取任何过程数据，因此只能对Mobileye提供的信息进行二次开发。另外Mobileye EyeQ系列的芯片优先支持美国、日本和以色列地区，对国内的某些场景支持不够好（比如红绿灯的识别），在实际使用时，可能会影响自动驾驶的某些功能。   国内的地平线公司是做人工智能芯片起家的，目前已经在全球的人工智能芯片领域拥有一席之地，其主要的技术方向智能驾驶和通用AI应用领域。  与Nvidia类似，地平线除了提供车规级的AI芯片外，还为用户提供智能驾驶场景下的软件功能，以实现软硬结合的智能驾驶解决方案。这些功能包括智能驾驶所需的环境感知能力和高精度地图建图、定位的能力。地平线提供的自动驾驶软件是基于国内的交通数据开发，因此使用效果和迭代速度应该会优于国外的技术提供商。  地平线针对自动驾驶所推出的芯片名为“征程”，在2019年8月和2020年9月推出了征程系列AI芯片的第二代征程2和第三代征程3。其中征程2是国内首款车规级的AI芯片，目前已在长安UNI-T上大规模量产，其设计场景为辅助驾驶以及L2级别的自动驾驶。最新发布的征程3，最高可支持6路摄像头的输入，功耗2.5W（对标的Xavier功耗30W、EyeQ 3W），面向的场景是L2~L3级别的自动驾驶。  另外，专为L4级别自动驾驶系统开发的征程5和5P计划在2021年面世，从它能够支持的16路图像输入、算力和功耗来看，对标的正是特斯拉的FSD。   软件定义汽车将是未来的趋势，但这里的定义并非颠覆汽车行业、消灭传统，而是以软件为基础提升汽车的智能化水平，这些智能化包括但不限于智能座舱和自动驾驶的相关技术。  从目前的发展趋势来看，分布式的电子电气架构将会逐步转变为以AI芯片为核心的集中式电子电气架构。我相信，在未来所有连入车载网络的电子设备都将具备远程OTA的功能，用不断迭代的软件创造体验更好、更聪明的汽车才是“软件定义汽车”的最终形态。到那时，汽车真的可能变成四个轮子上的超级计算机，它扮演的不再是交通工具的角色，而是越来越懂你的出行伴侣。