智能计算平台架构2.0

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背景：

本文是对《车载智能计算基础平台参考架构2.0》的解读，该白皮书于2023年10月25日中国汽车工程学会汽车基础软件分会一届二次会议上公布。参考架构2.0的主要内容及观点是编写组依据参考架构1.0为基础蓝本，调研当前行业实际现状及结合未来3-5年产品技术发展趋势形成的总结及思考研判。车载智能计算基础平台参考架构将随着智能网联汽车行业发展继续更新。


图 1 车载智能计算基础平台参考架构

一、 参考架构 2.0 总体框架
车载智能计算基础平台实现的主要目标包括：支持异构多核高算力与冗余的硬件架构、SOA 软件架构、车内高带宽主干通信网络及多种网络协议、OTA 升级等；满足高实时、多级功能安全需求，网络安全与数据安全要求；实现软硬件的平台化、标准化，构建软硬件一体化技术体系；促进智能网联汽车的创新化、生态化发展。
车载智能计算基础平台参考架构包含：异构分布硬件架构、车控操作系统、安全体系、工具链（如图 1 所示）。
异构分布硬件架构负责提供各类硬件接口规范和满足多方面算力需求，包括 AI 计算单元、通用计算单元、控制单元和安全处理单元等。
车控操作系统采用纵向分层（包含系统软件和功能软件）、横向分区（包括安全车控操作系统、智能驾驶操作系统）式架构，支撑智能网联汽车驾驶自动化功能实现和安全可靠运行。

系统软件纵向分为跨内核驱动框架层、内核及虚拟化管理层、系统接口层、系统中间件层。系统软件通过标准的系统接口、系统中间件向上层提供服务，实现与功能软件的解耦；通过跨内核驱动框架（包括 AI 驱动、BSP 等各类驱动）实现向下与硬件平台的解耦。

功能软件根据各类智能驾驶功能的核心共性需求，定义和实现共性的功能组件，并通过标准的应用软件接口及服务，向上层应用软件及开发提供服务，实现与应用软件的解耦。

安全体系保障车载智能计算基础平台的质量安全和使用安全，包括功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全、OTA安全、融合安全等。

工具链为车载智能计算基础平台的开发迭代提供支撑，包括开发调试工具、测试仿真工具、持续集成工具、过程管理工具等。

车载智能计算基础平台结合传感器、V2X、动力、底盘控制乃至车辆平台，向上支撑应用软件开发与运行。应用软件运行于车控操作系统之上，负责智能驾驶具体功能的实现。当前 L1、L2级智能辅助驾驶应用已经成熟普及，包括自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、自动紧急转向（AES）、车道保持辅助（LKA）、车道居中辅助（LCC）、自动辅助导航驾驶（NOA）/智能辅助导航驾驶（NOP）等。L3级以上自动驾驶应用正在开发和推广之中，包括自主代客泊车（AVP)、自动驾驶出租车（RoboTaxi）、绿波车速引导（GLOSA）、驾舱融合应用及车路云一体化应用等。

二、 参考架构 2.0 的特点

立足新阶段新认识，依据已经量产的应用，以及面向未来中央集中及车路云一体化趋势，进一步明确应用软件的定义，提出典型应用场景。总体架构方面，在延续《车载智能计算基础平台参考架构 1.0》基本概念的基础上，固化下沉技术主框架。硬件平台方面，升级计算基础平台硬件架构，根据车用芯片当前发展状况增加安全处理单元应对各类安全需求。车控操作系统方面，优化明确概念边界，扩充、迭代、细化其功能软件及系统软件各层内各模块分工及技术栈。

分层解耦。车载智能计算基础平台采用分层解耦的架构，既使得软件功能不依赖于底层特定硬件，更能将复杂系统划分为具有明确功能的不同层次，实现每个层次的高内聚与层次之间的低耦合，降低系统的复杂性，增加安全性、可靠性、可维护性、可移植性和可扩展性，提升开发效率，灵活实现“性能优先”和“成本优先”的差异化产品需求，更好支持不同的技术路线。

互联通信。面向人机物融合泛在计算的新模式和新场景，需要实现泛在感知与泛在互联，包括车联网（V2X）、移动通信（4G、5G）、增强的位置和导航服务、无线短距通信等。需要结合车内通信、车云通信、车人通信等业务场景，充分吸纳已有的行业标准和最佳实践，保障系统的兼容性和可移植性。

安全融合。从车载智能计算基础平台整体角度考虑安全体系建设，将功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全、OTA安全有机融入到产品的设计、开发、生产、运维、报废的全过程中。采用软硬件结合的安全技术，打造全栈内生安全体系，提升安全策略的通用性和灵活度，同时兼顾产品的性能和成本。

AI 大模型融合。探索和发挥 AI 大模型在智能驾驶系统感知、理解和决策能力等方面的提升作用，研究和把握多模态整合、多模型合并、端到端、轻量化演进等创新态势，加强 AI 大模型训练、推理与车载智能计算基础平台研发、应用等环节的融合，重点在数据闭环、自动标注、场景构建等云端环节使用大模型提高效率、降低成本，在智能驾驶、智能座舱等车端环节使用大模型提供更丰富、适用的应用服务。

三、参考架构 2.0 的重点创新研究方向

车控操作系统及应用软件复杂性高、更新迭代速度快，要求车载智能计算基础平台不仅要支持基础 OTA 功能，而且要实现软硬件解耦、区域分离、接口开放、算法和软件模块可复用，满足安全性、可靠性、实时性等方面的综合需求。重点创新方向包括：

芯片与硬件平台。研究大算力实时计算、存算一体化的芯片，推动计算性能的提升。研究硬隔离技术，支持不同安全业务独立运行。研究软硬件低功耗设计，提高续航和蓄电池使用寿命。

跨内核驱动标准化。研究虚拟化/跨操作系统驱动架构，实现一次驱动开发，多操作系统内核、多虚拟化管理兼容。研究基于标准化的虚拟驱动实现与底层异构硬件解耦、平台化，满足针对异构计算平台的硬件快速适配需求，提升生态协同效率。

操作系统内核。研究面向多核环境的新型内核架构、实时调度、高性能 IPC（进程间通信）/RPC（远程过程调用）、内存管理、安全编程语言、内核安全模型等技术。研究高安全、强实时的微内核、单内核、多内核架构设计，实现安全实时操作系统和虚拟化管理。研究兼容 Linux 服务接口的操作系统内核，继承 Linux生态。

基于大模型的智能驾驶技术。研究大模型的云端应用技术，降低数据标注成本，提高长尾数据挖掘效率，提高自动驾驶场景构建速度和准确度。研究大模型的车端应用技术，提升驾乘适应能力和舒适性，提高导航、娱乐、通信等方面的应用服务质量及用户体验。研究大模型与小模型协同技术，探索数据柔性上传及边端处理机制，提高海量数据预处理水平和精准利用能力，进一步提升车载智能计算基础平台及智能网联汽车的智能性，降低处理延迟，提高整体效率。

安全保障技术。研究可靠冗余设计、多层多样化监测方案、失效可运行或失效降级安全模式、场景库构建与测试评估等安全技术，降低平台随机性失效或系统性失效带来的功能安全风险。研究安全可信环境构建、纵深防御体系、网络安全监测、基于内生安全的弹性工程等防御技术，从识别风险和漏洞、安全防护、安全检测、安全响应以及快速恢复等方面综合保障网络安全。研究构建面向数据采集、传输、存储、处理、提供、公开、删除和销毁全生命周期的数据安全技术体系。

工具链。研究车载智能计算基础平台开发过程的工具链，提升研发团队开发调试能力、自动测试效率、持续集成及过程管理水平，提升软件开发质量，实现产品高质量快速迭代、分发、升级和维护。

关于《车载智能计算基础平台参考架构 2.0》参考架构2.0由中国工程院院士、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强担任编写委员会主任，国家智能网联汽车创新中心副主任张文杰担任主编，国家智能网联汽车创新中心、中国软件评测中心、工信部装备工业发展中心、清华大学、电子科技大学、复旦大学、紫金山实验室、中国一汽、东风商用车、上汽集团、吉利、比亚迪、广汽丰田、合众、蔚来、赛力斯、宇通、国汽智控、黑芝麻智能、地平线、华为、普华基础软件、中兴通讯、斑马网络、中汽创智、东软睿驰、中瓴智行、经纬恒润等40家单位100余名专家分工协作，历经7个月深度研讨共同撰写而成。下一步将持续开展技术解读和迭代更新，帮助企业降低产品开发成本，打造架构统一、分层解耦，具有技术竞争力的车载智能计算基础平台产品，建立差异化竞争优势。