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？
泻药，回答这个问题我们首先要理解什么是“软件定义汽车”，为什么这个事有必要，并深入了解什么最终决定了"软定车”的成败。文章略长，由浅入深，可放心食用。 浅层理解下软件定义汽车可以看我这个回答 这里提纲挈领的把核心观点总结下。首先我们要看到传统汽车到底出现了什么问题？假设你有一个手机，打个游戏每个颜，安装更新，一般几分钟里面就完成了。 但如果是一个汽车，你希望更新一个功能，从被甲方知道到实现，至少需要2年的时间。过去还好，但在新时代客户已经很难容忍这种开发周期，我们希望汽车的功能迭代能够像手机一样的方便。 因此，软件定义汽车，简单说，实际上就是想把汽车做成手机或者计算机的样子，我这里花了个草图比对下两者的差别 传统车辆电气结构就是以CAN网关为中心的多个独立小控制器，车厂的工作简单来说就是定义好要什么功能，供应商给个小控制器（VCU）实现，然后供应商告诉车厂，我的控制器要正常工作，需要什么信号进，要什么信号出，车厂把他设计到整车DBC中，形成一种CAN上大家互传信息的公共协议。所有功能基本就可以RUN起来。 然而当客户的更新需求越来越快的时候这个方法就不靠谱了。 如果客户要增加一个功能。控制器A要变化->CAN协议和链路要发生变化->用到这个协议的其他控制器也要变化->如果这个功能要增加一个新的控制器，则整个线束连接都要发生变化。然后供应商A，供应商B，供应商C排着队问车企要变更费用，要开发周期（半年-1年）更遭罪的，这种变更哪怕要更新软件，也要去4S店，或者压根不可能，下一次变更需要再等1年。这些零零散散的控制器相互耦合，导致了车辆无法快速的进行功能迭代。 而反观手机就没有这种问题，原因就是整个手机只拥有一套芯片，一套控制器，一套操作系统，软件在这个基础上的任意更改变得容易很多，并且不需要对硬件作出什么变更。再次说明了，软件定义汽车就是要让汽车变成手机，变成计算机，可以安装自己喜欢的软件，可以随时更新软件版本，便捷快速，即安即用。就如同题主说的，未来的智能汽车如果给你的感觉，是在一台“超级计算机”上安了四个轮子，那他就成功了。因为一个计算机就可以很好的更新功能。 总结下，为什么会要做软件定义汽车？因为需要解决客户爸爸日益增加的功能需求和缓慢的整车开发流程之间的矛盾。软件定义汽车做了什么？，让整个系统在硬件上拥有更高的集中度，在软件上拥有更广泛的灵活性。技术细节我写了四篇文章，需要专业分析的可以看下 殷玮：软件定义汽车（1）-整车电子电气架构EEA 殷玮：软件定义汽车（2）-软件中间件（Autosar为例） 殷玮：软件定义汽车（3）-SOA架构 殷玮：软件定义汽车（4）-OTA升级 这里我们从另一个角度着重分析下，软件定义汽车整个链路的深水区在哪里？先给出结论，控制器与芯片以及软硬件一体化的设计思想。刚才说了手机的核心就是一套芯片，一套控制器，车上也是相同的道理，比如支撑智能座舱，ADAS辅助驾驶，自动驾驶这类复杂功能的域控制器和其搭载的芯片。要让手机和汽车运转更流畅，性能更好，功耗更低，就需要对芯片作出更深层次的优化，核心就是软硬件一体化与芯片设计。这个事在一个产品开发任务中，如果目标是从60分到90分，那就是闲的蛋疼，有钱没地方花，但是对一个追求90分到100分的产品来说，这个东西就可能成为无法撼动的护城河。这里必须提两个关键性的人物，一个是“乔布斯”，一个是“马斯克”，两个人都在软硬件一体设计上表达了自己的观点，一个在手机行业称王，一个在新造车企业里成为枭雄。 讲这个事情，可以先看一个视频 同志们，1980年提这种理念啊，我看到是这个状态。 以下的这段讲述更是整段视频的精华，正是这种惊人的敏锐感使得他可以对后来被苹果重新定义的台式电脑和移动计算做出了如此精彩的预言： 把这段话单独拿出来，很难想象这是来自1980的内容。听起来更像是某位三星或者Google的高管刚刚发表的一番宏论。但这确实出自30年前，还没有微软、图形界面或其他复杂软件的时代。 乔布斯的移动芯片雄心可以追溯到2007年，当时，由于采用来自多家厂商的元器件，第一代IPhone存在诸多技术性问题。史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)认为，苹果要真正实现差异化竞争，推出真正独特和出色的功能，唯一的途径是拥有自主芯片。手机厂商必须控制和拥有自己的芯片。这就是A4-13芯片的来源。另一个人就是马斯克，感觉就是乔布斯的翻版，在汽车领域他同样遵循这个观点，他的核心成果就是FSD芯片，其带动了整个tesla的数据闭环系统。 软件定义汽车下，已经实现了一个计算机，为什么还要纠结芯片，不做会咋么样？ 五十年来，摩尔定律的提出保证了器件在降低成本和功耗的同时获得性能的提升。随着时间的推移，性能增强和功耗优化是可行的，但是近年来，摩尔定律所提供的这种保证正在逐渐受到挑战。随着制造工艺趋于极限，设计变得复杂，导致商业化的时间延长，成本效益不再得到保证。但是如果采用定制化芯片的话，在性能提升和功耗降低的情况下，就可能不会提升任何成本。商业化才有决定性的优势。 两个公司哪个好？实际上不好说，因为第一个公司的研发成本更低，可以通过客户数量待摊自己的成本，但缺点很明显，有的同学合适，有的就不合适。另一个问题是所有同学都面临同质化的问题。但是第二个公司，虽然研发成本很高，但由于是针对学生定制的，因此这个学生可以发挥出别的学生没有的优势。哪怕就是多出10-30%，对于学生的竞争也是决定性的。 芯片和软件之间也是这个道理，软件定义汽车的浅层，是解决不同软件在一个硬件上的合并的问题，软件定义汽车的深层，是硬件和软件合并的问题。 是为了在前面一个基础上，进一步优化软件设计细节和硬件构造的配合。而我们继续更深入的看这个问题，ARM芯片解决了低功耗的问题，这个可以不谈，GPU作为人工智能算法的核心芯片，差距和CPU(ARM)相比就大很多了，我们在谈智能汽车上的芯片设计时，往往都在谈一个特定的问题，人工智能定制芯片的设计，其正在成为汽车上的又一个发动机，以数据为燃料的发动机。 一步步看下来你会发现这是软件定义汽车深水区中的深水区。为什么不是其他芯片，你可以看我这个回答。 人工智能芯片的核心指标是什么，是成本，是功耗，是在这两个基础上深度学习算法的性能飙升。之前谈了，国外包括乔布斯的A系芯片，马斯克的FSD，还有国内电子地平线的“征程”芯片等这些定制化的芯片都是在做着这个事情。 国外我们看到特斯拉的FSD芯片和HW3.0计算平台，驱动了整个后台包括前端的数据驱动业务 对于这个芯片官方也做了很多介绍。FSD芯片是一款专门为自动驾驶功能设计的产品，需要满足功耗、算力、Batch size（latency）和安全性等需求目标。由于该芯片只针对Tesla旗下汽车设计，所以设计时将替代神经网络加速单元（Neural Network Accelerator，NNA）的许多通用功能从FSD芯片上剥离，只保留Tesla需要的硬件，从而提升性能降低功耗。 特斯拉的HW2.0，2.5的计算平台仍然使用了英伟达的芯片，而在3.0的芯片上使用了FSD的芯片。基于HW2.0硬件平台的Autopilot自动驾驶系统，在做出判定时，由于受到硬件处理能力的限制，在每秒处理99帧视觉信号时（包括主摄像头和周边摄像头），需要消耗整体硬件90%以上的计算资源；如果是采用HW3.0硬件平台即FSD硬件，在于前述一样的视觉信号采样频率之下，则只消耗5%的计算资源。这意味着FSD可以协助Autopilot在更远的距离上提供更高帧率的视觉识别和3D-Labeling动作，让FSD能更早更快地发现各种危险和障碍。 国内我们看到也有很多企业在为此努力，比如地平线等公司。采用了BPU2和Matrix计算平台,同样面向自动驾驶业务链。 通过与特斯拉的FSD比较，我们可以发现，其计算平台Matrix，整体设计同样聚焦在了车规级ASIL D的安全保证以及低功耗的需求。得益于国内企业的优势，遭受国际形势影响较小（后面会讲）。另外由于FSD是特斯拉的特供品，因此技术相对封闭。其他整车车无法享受相关红利，地平线等企业开放的标准和易用的API接口，对国内自动驾驶系统玩家来说，不失为一种性价比较高的方案。  花絮：因为川普，这里还要谈谈软件定义汽车的战略性问题，技术不再是一个技术问题，关乎国家发展。 全球化下，我们本来没必要聊这个，共享是最经济的。但是时代变了，由于这位老兄，软件定义汽车蒙上了一层政治变数。华为的事我们不谈了，大家比我都清楚，故事是相似的，有借鉴意义的，它让我们因此能够看到，在完成软件定义汽车这件事情上，大部分车企同样必须为此感到担忧，华为的故事也会发生在车企身上。未来汽车经过层层分解，最后也会锁定在芯片这个事情上，特别是人工智能芯片这个问题上。国内的涉及汽车芯片设计的小伙伴们，任重而道远。 从软件定义汽车的浅层到深层，我们可以看到“软定车”的内涵，外延与命门，下一代造汽车的梦想就是让汽车可以和手机、计算机一样的方便，以此共勉。 ----------答主的自言自语-------------- 中国汽车工业60年，风雨兼程奔赴下一个30年 希望用段子和白话讲讲市面上智能汽车的那些事，科普智能汽车的使用建议。 希望直观的解释深度学习，自动驾驶交叉学科的知识体系，为学生和入行新人提供帮助，与行业大佬跨界沟通。 如果你也对智能汽车，自动驾驶，深度学习感兴趣，欢迎关注我，一个有点意思的"车三代"