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汽车软件界国产“备胎”成长为世界的另一个选择

2019-05-28 来源:普华

分享嘉宾


普华基础软件股份有限公司汽车电子事业部

常务副总经理

张晓先


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今天,我想主要讲一下,第一个是软件在汽车行业是怎么样发展过来的;第二个是软件和芯片一起如何更好的为我们的客户,为我们整车厂去提供解决方案;然后未来我们有无人驾驶,我们有更新的一些平台和应用模式,那么软件将会怎么样的发展。


首先,普华是中电科旗下的一家AUTOSAR公司,我们也是国内软件企业当中唯一的一家AUTOSAR高级合作伙伴,所以我想从AUTOSAR的角度来介绍一下我们的专业背景。



前面有嘉宾讲过,在汽车行业实际上是有产业链分工的,我们的定位是在国内做上游,这是过去的模式,但是将来有可能我们的一些技术供应商,我们可能会跟整车厂去直接的提供方案,目前也有这样的一些情况,将来也会有更多的一些模式出来。


实际上,我们跟一些客户,包括我们前一段时间给一些领导做汇报的时候,很多人都在提,就是说我们常常把这个车里面电子控制分成两种,就是“车载”和“车控”。是不是可以这样分,是不是这样比较准确,还是会有更多的分法?将来会怎么样?我说这个是一个目前的状态,或者说是过去很长一段时间的状态,就是分为车控和车载这两部分,因为这两部分的技术架构,它的应用模式实际上都不一样了。从车控来说,它是要强实时的,高可靠,高安全的一些比较高的要求,即C和D级的要求系统,我们称之为车控。另外一部分就是车载,基本上就是车载终端,它更注重于人机交互和人机界面的友好型,这个是过去的分类。我们目前来看,我们说汽车里面的价值,大部分可能都是体现在车控的里面,我们有一部分的调查表明它的价值和创新都是在这一部分。



不管是车控还是车载,都有一个基本的原理,这个大家都是行业中的人,所以我就不仔细去讲了。


从软件的发展来说,它有一个历史,就是我们整个车控的系统是一个复杂的系统,那么处理复杂系统的一种方法,我认为就是说把它分解,然后去让各个部分有一种越来越低耦合的解决方法,去解决一个部分的问题,然后把它集成起来,这是一种在任何行业都是很好的方法,所以软件也不例外。过去,软件和硬件是集成在一起的,有一些供应商去提供整体的方案,那么软件慢慢的就会出现一些标准化的解决方案,软件的标准化意味着有一些专业的公司可以做一些专业的底层软件,客户可以去关心他们自己的东西,然后集成不同的供应商的技术,来完成他们的方案。2003年,包括宝马、奔驰等一些大的整车企业和零部件企业联合成立AUTOSAR组织,为了把软件标准化,2006到2008分别发布AUTOSAR两个平台。




OSEK作为第一个软件的标准,分了几个部分,分别是操作系统、通信和网络管理。2003年欧洲开始做AUTOSAR的标准,希望把整个平台上的网络管理全部进行AUTOSAR标准化,它包括汽车上的标定、诊断、存储管理、所有的跟芯片相关的驱动,包括它的开发方法,所以整个AUTOSAR是一个完整的汽车标准化的解决方案。

 

 

AUTOSAR国际组织现在全世界有一百多个成员和合作伙伴,中间这一部分是56个高级合作伙伴,现在应该不止56个了,去年AUTOSAR在上海开会之后,国内的华为也加入了,普华原来已经在里面了。现在国内大概有20家左右的AUTOSAR合作伙伴,大部分就是在右下角那个灰色的部分,因为画不下了。那么左边是它的核心的合作伙伴,中间是高级合作伙伴,这样的一个架构。

  


这个是AUTOSAR在中国的一些成员,我们可以看到,这个里面的整车企业,像长城、一汽、东风、吉利等等的整车企业,还有很多的供应商,这个里面目前有三家企业属于AUTOSAR高级会员,一家是长城汽车,一家是普华软件,还有一家是华为,华为是刚刚加入。那么现在这三家实际上也是很有代表性,就是说整车企业,软件企业,华为把自己定义为一个系统供应商的角色,整个是在产业链里面还是很有代表性的。

    


这个是AUTOSAR的架构,就是我们刚才讲的AUTOSAR为什么是一个整体的架构呢?因为它把所有的汽车里面的该标准化的部分的软件,甚至包括应用软件的接口都标准化了,那么应用软件里包括HMI,包括各种接口全部都标准化了,方法论也标准化了,那么在整个标准的软件里面,用户其实就是选择不同供应商做的AUTOSAR实现去搭建他们的应用软件。那么AUTOSAR实际上有很多种,国外也有,国内也有,你可以选择更好的实现,但是标准是一样的。

    


那么未来有三个趋势,第一个是互联的趋势,第二个是国外讲的无人驾驶的方面,还有一个就是电动化,这三个方面带来的对软件方面的一些要求,比如说这个是我们中国非常有优势的部分,在互联和OTA软件更新方面都有一些新的需求提出来,所以对AUTOSAR标准发展方面是会有一些新的标准出来。那么智能驾驶、无人驾驶方面刚才很多人都讲了,包括特斯拉的第三代产品,就是有很多的传感器,用了很多的复杂算法,但是这方面对软件提出的要求其实是我们过去基于传统MCU的控制方式是不够的,需要有高性能、高算力的芯片来支撑。在这种芯片上,软件架构也会跟以前的有所不同。当然还有一个就是电动,电动实际上中国也是很有优势的,纯电动汽车发展最快的就是中国,将来整个市场最大的可能也是中国。

    


受这个影响,E/E架构可能会有集中化的发展,就是过去是分布式的模块,将来可能会有域控制器,会有整车级的中央控制器,会有各种各样的东西出来,这些东西是做更强大计算的需要更强大的计算能力。刚才吴总讲的地平线的产品就是属于我们把它归到这个范畴,所以说它的架构也是会有新的要求出来。

   

 

那么这个AUTOSAR组织,它的Classic的标准正在向Adaptive的标准转变,那么Adaptive是向更标准化的方向支持的,它的架构和过去的架构不一样,比如说它的底层架构就是把现在的安卓、Linux等系统都融入到了里面,它的计算能力就更强了。另外在通信方面,Classic是通过信号来传送的,就是看传统的网络信号,以后就会有以太网进入了,车载以太网上面,不仅仅以信号方式传送,还有以服务模式的通信。

    


这里要说的一点就是说其实将来,就是这里要纠正一个大家的误区,就是说我经常会碰到的一个误区,也就是说新的无人驾驶计算平台的出现,它是在整个车上面是增加了一个新的领域,而不是替代原来的技术,它是一个增加的技术。那么AUTOSAR里面这个图就反应的很明确,绿色的C是表示传统的ECU上的软件,ECU上的软件用AUTOSAR的Classic平台,那么新出来的是AUTOSAR的新的平台,它就会把一部分的控制器集中起来用它来实现,所以在一个车上面,两类控制器是并存的。

 

   

然后是在一个车上面,所谓的高性能的集,将来会有三到五个应用服务其在一个车上面,而在一个车上面的就是我们传统的控制器,我们现在用的车身底盘动力的控制器,刚才有一位嘉宾说可能有一百个处理器,功能可能会有50到120个ECU在这个车上面,那么在一个车上面有50到120个ECU控制器,那么其中有3到5个控制器来做决策。

 

  

所以我大胆的预测一下将来就是这样的,就是车控、车载会新出来一个汽车计算平台,这个平台不仅是跟车控有差异,而且跟车载当然是完全不一样,那么这个计算平台到底是什么样的定义,现在还是在发展过程当中,后面第二部分我会稍微快一点,把那个计算平台的一个可能发展方向说一下。

 

  

还有一个就是其他的一些标准,这个就不讲了,这个是日本的JASPAR标准,也是类似于AUTOSAR的一个架构。

    




然后功能安全方面,前面龚总也说过功能安全方面的标准。然后这个是软件过程管理的标准,还有这个是AGL,这个也是现在非常火,当然还有ROCE。

    


然后我们看一下计算平台。汽车计算平台上面,现在的汽车路线是什么样呢?这个图是表示说我们在三级以上,就是二级、三级以上都开始有自动化了,四级以上是高度自动化的结构,由于四级以上是由无人驾驶系统完成,就是三级以上是由无人驾驶系统完成所有操作,人类是一个辅助的作用甚至是不需要的作用,所以在这个上面计算平台的可靠性和功能要求是非常高的。

   

 

那么计算平台现在有三条路线,我大概归纳了一下,因为它在发展过程中,所以不一定正确。第一个是谷歌和Waymo的,他们是通过激光雷达加视觉信号加高精度地图的解决方案,相对来说它的成本是比较高的,但是它的功能,从Waymo来说,行驶里程已经非常长了,就是验证的情况,我认为已经非常充分了。然后特斯拉刚才说了是视觉指导的多传感器,第三个就是我们国家的阿里、百度的车联网和车类协同。我上次在一个上海的会议里面听到了一个观点,我觉得非常对,就是美国人从来不说智能网联汽车,他们关注的是自动驾驶那一部分,但是中国我们的优势是在网络这个方面,就是像华为这些企业,在网络技术架构标准方面有很大的技术优势,所以我们应该把这方面,也就是车路协同和车联网作为我们发挥我们长处的地方。

    


从供应商来说,英伟达、地平线、NXP等等都是做这方面的芯片供应商。

 

  

这个是特斯拉的路线,他第一代是用的Mopileye,第二代是用的英伟达,第三代就是FSD计算机, FSD的算力已经达到了144TOPs,他从第一代里面用的就是视觉感知和深度学习算法和芯片的结合。深度学习算法实际上很值得探讨,就是深度学习算法实际上用数据来训练机器来实现的。其实要说一个题外话的话,AI它不是中立的,就是原来我接触到的一个,就是说AI你发展到算法是什么样,他依赖于你给他的数据是什么,你给他的训练的数据是什么,所以无人驾驶如果纯粹依赖深度学习算法的话,机器实际上也会学坏,就是你给他的数据不对的话,他会学到像人驾驶的坏毛病,都是会学到的,所以是需要有一些控制在这个里面。

    

这个图刚才讲过了,就是在那个里面就是定位在A这个几块,就是AUTOSAR软件架构应用。那么普华我们在去年和前年跟一些整车厂,像吉利和长安,然后我们跟互联网企业腾讯,还有我们跟一些高校,浙江大学、电子科大一起,规划了一个我们的方案,这个方案可能包括了人机的内核,实时控制内核,算法内核,组成的一个混合的操作系统,因为在目前的计算平台里面,你的计算能力要求芯片一定是异构的,芯片一定是一个专用芯片,所以操作系统的内核是要支持不同的芯片,所以要适应不同的情况,然后有一个跨核中间界,有一个车脑操作系统,所以是有一个中间层的服务,然后需要有一个硬件在环,所以工作方面是有很多的实验要做,那么实验实际上实车实验和虚拟场景实验是可以结合在一起的,所以我们也设计了一个云端系统,可以做一些虚拟化的试验。


   

最后我介绍一下普华的情况,普华是隶属于中国电子科技集团的,我们是作为中电科做基础软件的企业,公司有两个业务,一个业务是跟云计算相关的,我这边是负责汽车电子的业务,汽车电子业务具体来说,我们就是作为AUTOSAR在中国的一个供应商,我们从2009年开始开发AUTOSAR产品,一直到2013年开始量产,然后去年我们成为AUTOSAR组织在中国的软件企业当中唯一一个高级合作伙伴,这是我们的一个定位,就是我们在国内提供AUTOSAR产品。我们现在的总部是在上海,在西安和成都都有技术团队,当然上海也有技术团队。

    


这是我们的一些历史,我就不讲了。2010年是AUTOSAR的会员,2018年变成高级合作伙伴,这个刚才也讲过了。然后我们有一些认证,第一个是ASPICE的L3认证,就是我们质量体系的认证。我们还有一个OSEK的国际认证,我们的OSEK是比较早的,我们在2010年就拿了认证。我们现在是英飞凌和意法半导体的合作伙伴。这个是我们的合作伙伴,整车企业和研发的国际的半导体厂商都有。这个是我们的一些客户,我们的客户实际上很多,一部分是国内的整车企业,还有一部分是国内的零部件企业,还有就是国内的一些合资、外资企业,像我比较喜欢跟客户讲,就是博世在2013年的时候就购买了我们的OS,然后联电、TRW等等都是我们的客户,我们的范围很广。

   

 

正好有一个热点,就是前几天,华为说美国把它列入实体名单,就是说“备胎”转正,就是说我们做软件和做芯片一样,我们一开始就是做备胎,就是国外做的很好,但是我们普华也做“备胎”,但是我们和海思不一样,因为他是刚刚转正,而我们在市场上已经和他们打了,我们不算现在才到“备胎”的时候,我们已经过了那个时候了,在市场上我们可以说已经是一个另外的选择。

    


我们的产品就快速过一下,这个是我们的AUTOSAR产品架构,这个里面包括集成开发环境,操作系统,诊断,标定,XCP和CCP,有通信组件,通信组件是看网络的,我们有基于以太网络的协议,11月份就要发布了,我们有网络管理,存储,eTPU。我们功能安全的解决方案这个是可以给客户提供的,我们达到了D的等级,我们还有信息安全的解决方案,采用AUTOSAR的解决方案。这个是软硬件结合的,需要硬件有一些芯片在上面,芯片的功能。然后我们也有硬件的产品,就是我们包括,我们除了那个应用软件之外,BSW+ECU硬件,这个产品实际上是量产级的,这个里面的我们最新的是HCU6这个产品,现在已经做完实验了。这个产品因为是标准化的,所以说我们有一些平台化的思路,下面一些可配置和设计等等都在里面。

    


从应用软件开发来说,我们支持这个集成,最后我们还有一些整车测试的服务,软件测试,网络测试,以及我们的自动化的网络测试产品。那么普华的优势我就不讲了,因为时间关系,我看到主持人站在那里了。这个优势有本地化,还有商业模式不一样,最后我们还有一些服务,因为我们是中国公司,服务就是我们最大的优势。

    

谢谢大家。




分享嘉宾简介



张晓先

普华基础软件股份有限公司汽车电子事业部常务副总经理

1989年毕业于复旦大学计算机科学系软件专业,曾就职于中国电子科技集团公司第三十二研究所,负责自主知识产权的嵌入式实时操作系统、嵌入式软件集成开发环境、嵌入式实时中间件和嵌入式实时数据库管理系统的研发,推进上述国产嵌入式基础软件在轨道交通、汽车电子、信息家电、工业控制和各类武器装备领域的应用。    

现就职于普华基础软件股份有限公司,担任汽车电子事业部常务副总经理职务,负责汽车电子嵌入式基础软件平台及工具、汽车电子自动化仿真测试系统和新能源整车控制器产品的研发和市场推广,负责普华承担的多个重要国家专项课题的执行。同时,担任中国汽车电子基础软件自主研发与产业化联盟秘书长和上海市交通电子行业协会理事。



本文内容来自“2019世界半导体大会汽车电子亚欧论坛”会议资料,经嘉宾允许,作者将内容进行整理发布,原创版权所有,转载必须授权。


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