华为大咖说 | 新时代，智能电动车车联网有哪些发展趋势？（上篇）
本文作者：朱行健（华为专家）全文约4586字，阅读约需9分钟
汽车产业核心竞争力正经历从“改变能源供给模式”向“改变车辆驾驶主导权”的趋势演进，智能网联促使汽车产品升级为新型智能终端，推进汽车、信息通信、交通运输跨产业链融合变革以及数字经济新价值链构建。
本文聚焦近年来涌现出来的新热点、新趋势、新业态，重点关注我国智能网联汽车载体、新型基础设施构建体系的发展。
文章分成上下两篇，上篇分析汽车整车产品在“智能驾驶”和“智能座舱”两个领域的智能网联进程，研判跨行业相互激励、融合驱动的产业发展模式和生态合作变革；下篇总结新型基础设施部署进展及技术迭代演进趋势，提炼具备先导特色、规模化前景的典型应用场景。
智能网联汽车产品与业态创新
伴随着人工智能、5G/C-V2X（vehicle to everything，车联万物）、大数据等新一代信息通信技术与汽车产业的加速融合创新，整车产品智能化、网联化能力持续升级，智能网联汽车成为继智能手机之后的又一新型智能终端。与此同时，汽车产业积极拥抱这一轮科技革命带来的产业变革，产业链深度协同、价值链不断延伸，带动形成跨行业相互激励、融合驱动的产业发展模式和生态合作。
01 整车产品加速竞逐“智能驾驶”和“智能座舱”功能升级
整车产品与智能化网联化技术的结合，主要体现在“智能驾驶”和“智能座舱”两方面的功能升级。在供给侧，汽车厂商加强智能驾驶和智能座舱技术研发；在需求侧，智能驾驶和智能座舱功能日益成为消费者购车的主要考量因素。
首先，在智能驾驶方面，现阶段，其功能仍以辅助驾驶为主，“城区领航”等高阶辅助驾驶功能成为当前高端车型竞争焦点。辅助驾驶功能实现规模应用。通过车用传感器 、计算平台、操作系统等软硬件设备，运行各类智能驾驶算法，可实现诸如自适应巡航、车道保持、自动泊车、导航辅助驾驶等不同级别的辅助驾驶功能，在不同程度帮助驾驶员缓解驾驶疲劳，并不断向自动驾驶汽车演进。
“智能驾驶”渐进式演进路线愈加清晰，人工智能大模型等新技术赋能作用凸显。渐进式演进路线有望成为主机厂和科技公司的共同选择。目前，众多高端L2量产车型已经配备激光雷达、毫米波雷达、摄像头、大算力芯片等硬件，与L4级自动驾驶示范车型硬件配置已十分接近，并基于L2级驾驶自动化功能运行条件，不断迭代升级算法，向L3、L4级驾驶自动化运行条件探索突破。小马智行、百度等从L4级切入自动驾驶研发的科技公司也在陆续推出L2量产方案。
时空融合、大模型等新技术也被引入自动驾驶。“BEV+Transformer”时空融合技术，可将二维图像和传感器信息综合转化为三维向量空间，支持多传感器信息的特征级融合以及时序信息融入，在车端实现高精度局部地图的实时构建，降低自动驾驶对高精度地图的强依赖，目前华为、蔚来、比亚迪等企业均在积极跟进并逐步上车。特斯拉、小鹏、华为、理想等企业也在积极投入基于大模型的端到端自动驾驶算法研发，探索从传感器感知输入、直接产生车辆输出控制的端到端模型，自动驾驶行业或迎来“奇点时刻”。
其次，在智能座舱方面，现阶段其主要功能以更加便捷的车内人机交互和驾乘舒适体验为主。通过配置车载显示屏、液晶仪表盘、增强现实抬头显示等硬件以及车载操作系统、车机应用软件、驾驶员监测系统等软件，智能座舱可以实现多模态人机交互、音视频播放、车机应用软件、驾驶员疲劳监测、个性化舒适配置等娱乐类、舒适类功能服务。小鹏G9、理想L9、问界M5等智能座舱产品，通过引入车机大屏、多屏联动、车机互联、高级音响、AR/VR 等技术，为用户提供智能化、沉浸式车机交互体验。
伴随智能硬件、新材料、人工智能等技术在智能座舱领域的不断创新，基于人工智能大模型情感交互、无缝连接的手车互联、车内沉浸式音视听服务、个性化服务配置等功能，有望加速成熟。百度、阿里、华为、腾讯、科大讯飞等科技巨头纷纷推出语言大模型，已在吉利、智己、问界等车型量产应用，为用户提供更自然的对话体验、生成式的交互界面和更个性化的出行服务建议。
02 应用需求驱动技术架构升级，跨产业链研发呈强耦合趋势
在整车智能化网联化技术体系中，整车电子电气架构的集中化演进和面向服务的软件架构升级，奠定了整车智能网联功能的开发基础，“智能驾驶”和“智能座舱”两大功能需求，牵引“高性能计算平台-操作系统-功能软件”技术开发架构不断升级迭代。
整车电子电气架构从“异构分布式”到“分域集中式”发展，未来将进一步演进至“中央集中式”。现阶段行业已实现分域集中式架构，通过域集成减少单一功能电控单元的分散部署，提升功能开发和软件更新效率。
当前车企主要采用按功能集成或按空间整合两种分域架构。功能域集成架构主要按照座舱域、车身控制域、整车控制域、自动驾驶域进行集成，国内广汽、上汽、吉利、长城、比亚迪等车企，普遍采用功能域集成路线，从分布式向功能域控或域融合的架构发展。特斯拉采用空间域集成路线，按照前部、左部、右部空间对区域内电控单元及相关部件进行集成，并采用中央计算单元对三个域进行集中控制，中央计算单元集成了自动驾驶、信息娱乐、远程通信等计算需求。伴随更高性能车载计算芯片和车用操作系统的能力演进，整车电子电器架构将进一步加速向中央集中式架构迈进。
整车软件架构从面向信号的软件架构向面向服务的软件架构转变，支撑“计算能力共用、软件分层解耦”的开发理念实现。开放式、松耦合的服务架构，打破了传统控制单元的黑盒式部署，可以将应用程序分解为独立于硬件和操作系统、特定的功能组件或服务。通过标准化协议和应用程序接口，组件或服务可支持灵活访问、调用、组合、持续功能扩展和更新。例如，当前众多品牌车型推出“一键进入休憩模式”功能，革新了传统架构下单一功能单一控制的模式，通过面向服务的软件架构，将空调、车窗、音响、座椅调节、氛围灯等单一功能通过调用的方式实现逻辑组合，实现基于场景的一键功能联动。
以“舱行泊一体”为代表的智驾域和智舱域加速融合，车载计算平台进行差异化方案布局。华为推出系列智能驾驶MDC计算平台，自研ARM处理器、AI处理器、图像处理器等整套片上系统，自研操作系统、软件栈、中间件等软件核心组件，支持AutoSAR、POSIX标准生态，已在问界、阿维达、极狐阿尔法等车型量产应用。特斯拉自研FSD车载计算机，搭载两颗自研FSD芯片、3个AI神经网络处理器，自研基于Linux的操作系统，支持自动驾驶算法运算。面向差异化整车产品需求，产业界正在探索更多参数配置的车载计算平台方案产品。
更多企业致力于通过“视觉为主”路线，实现高阶智能辅助驾驶，通过“数据闭环”支撑智驾能力演进。L2级以下辅助驾驶主要采用摄像头与毫米波雷达的组合配置方案。而在领航辅助驾驶为代表的L2++功能中，存在“多传感器融合”和“视觉为主”不同技术路线。多传感器融合路线主张以激光雷达为主导，配合毫米波雷达、摄像头等，代表企业包括蔚来、理想、阿维塔等。而以视觉为主的技术路线，则倾向于更多采用摄像头降低硬件布设成本，通过加强算法优化提升以视觉为主的感知性能，代表企业如特斯拉、问界、小鹏等，它们希望在领航辅助驾驶等功能中实现降本方案部署。
现阶段智能驾驶、智能座舱仍以独立的车控操作系统或车载操作系统为主，整车全域操作系统有望成为下阶段发展趋势。在用于智能驾驶的车控操作系统方面，企业主要基于QNX或Linux内核以及ROS、Adaptive AUTOSAR中间件开发，例如特斯拉基于Linux内核自研车控操作系统、大众基于Linux内核和Adaptive Autosar自研车控操作系统。
在用于座舱娱乐的车载操作系统方面，企业主要基于QNX、Linux、Android开发，其中，华为基于Linux内核自研鸿蒙操作系统，小米基于Linux内核自研澎湃操作系统。国内企业有望以自主操作系统掀起座舱应用生态浪潮，逐步实现整车全域打通，并与智能手机等终端形成生态协同。
5G蜂窝和C-V2X直连通信渗透率加速提升，网联融合辅助驾驶功能有望成熟落地。“4G蜂窝通信+蓝牙+WiFi”方案，主要支持车内手机与车机互联、组件互联以及车云互联。伴随移远、华为、中兴、中信科智联等5G车载通信模组、C-V2X直连通信模组的规模化降本效应，5G和C-V2X直连通信方案，有望在新车中不断提升渗透率，支撑更高速率、低时延需求的车联网应用，以及低时延、高可靠的直连通信安全效率应用。同时，基于C-V2X直连通信和ADAS融合的辅助驾驶功能，有望加速成熟落地。
03 智能网联协同促进汽车产业生态变革发展
伴随汽车智能化网联化的能力升级，赋予汽车在传统交通工具之上，承载提升大众消费者出行安全和体验、赋能垂直行业用户降本增效的新时代使命。这不仅带来了汽车产业链供应链从链状到网状的生态变革，还催生了汽车生态与数字生态、交通运输生态的深度融合。
网联化技术与智能化技术加速融合支撑车辆智能驾驶功能。2023年9月，汽车、通信、交通、公安、测绘、住建等行业的十四家学会、联盟、研究机构，联合发布《基于C-V2X的智能化网联化融合发展路线图》，从智能化网联化融合的维度，提出车路云一体化提醒预警、车路云一体化的辅助驾驶（C-ADAS）、车路云一体化的自动驾驶（C-ADS）三个发展阶段。
《基于C-V2X的智能化网联化融合发展路线图》提出，到2025年，网联提醒预警功能将进入规模化应用，具备融合感知的C-ADAS功能开始实现量产应用，在试点地区C-ADS功能实现示范，新注册车辆网联渗透率达80%；到2028年，网联提醒预警功能基本普及，C-ADAS功能实现规模化应用，C-ADS功能实现量产应用。并针对智能网联汽车、智能化道路基础设施、云平台、通信网络、信息安全、测试评价等车路云一体化系统关键组成部分，提出分阶段建设发展目标和实现路径。
汽车智能化网联化需求，推动信息通信基础设施和软件服务能力演进。智能座舱、智能驾驶在车端实时应用、云端实时服务、研发端支持供给方面，需要无线通信、云服务、算力的必要支持，包括满足音视频上下行大带宽、辅助驾驶低时延、高可靠、多制式无缝切换的无线通信网络需求，满足远程信息服务、整车软件在线升级、高精地图实时更新、自动驾驶数据回传的多级云计算服务需求，以及满足自动驾驶算法训练、大模型算法训练的算力设施需求等。
伴随整车架构集成化、分层解耦趋势，智能网联汽车愈加趋近大型“移动智能终端”。智能网联汽车已成为互联网应用、人工智能应用、VR/AR/MR应用的重要载体，乘用车新车前安装标配中控娱乐系统渗透率超过90%，各类音视频娱乐、生活办公应用程序，日益成为消费者日常所需。一汽红旗、东风岚图、长安等众多车企与互联网厂商合作，开启人工智能大模型应用，赋能车载语音、行车助手等交互应用。蔚来、理想推出车载AR眼镜，奥迪e-tron推出车载VR系统，提高沉浸式驾驶体验。互联网生态、人工智能生态、混合现实生态的繁荣发展，将成为催动智能网联汽车功能创新、产品升级的重要外部激励。
物流、出行、城市管理的新需求，亦驱动智能网联汽车持续演进升级。在物流运输方面，智能网联汽车有助于提升管理效能、提升行驶安全、降低运维成本。在共享出行方面，无人接驳、景区观光旅游等封闭园区无人驾驶应用，已经在多地落地应用并积极探索商业模式，武汉、重庆、上海、北京等地已经启动全无人自动驾驶出租试点。在智慧城市与智慧交通方面，智能网联汽车感知到的路况和路边信息，对城市和交通治理具备潜在应用价值，例如通过车端感知支持检测发现道路抛洒、缺陷路段、故障交管设施等。
上篇关于智能网联汽车产品与业态创新的分享到此为止。下一期，我们将介绍车联网新型基础设施服务体系与模式演进的相关内容。
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