作者 |肖恩

編輯 |德新

智能汽車發(fā)展到今天，整車電氣架構(gòu)已經(jīng)從分布式架構(gòu)逐漸邁向中央集成式架構(gòu)，傳統(tǒng)的小控制器被集成到按功能劃分的大域控里，下一個階段將是跨域的融合，通過不同功能域的集成實(shí)現(xiàn)中央計算平臺的最終目標(biāo)。

而智駕和座艙作為智能汽車中最重要的兩個功能域，下一階段的進(jìn)化方向也將是跨融合，實(shí)現(xiàn)艙駕一體。

一、艙駕一體帶來什么？

現(xiàn)在主流的汽車EE架構(gòu)中座艙域和智駕域由兩個獨(dú)立的ECU控制，分別負(fù)責(zé)車載娛樂功能和自動駕駛功能，兩個ECU之間通過車載通信網(wǎng)絡(luò)相連。

艙駕一體就是將兩個域集成至一個計算單元中，打通硬件和軟件的壁壘，從而實(shí)現(xiàn)更多新功能，提升整車的智能化水平，集中的硬件架構(gòu)也能夠降低成本。

艙駕一體的實(shí)現(xiàn)可以分為三個階段。

第一階段是域控硬件的融合，也就是One Box/Two Board的方案。在這個方案中座艙域和智駕域的板子和接口相互獨(dú)立，只是在硬件層面將兩塊PCB板集成在一個大的域控里，板子之間通過PCIE或者以太網(wǎng)通信。

從架構(gòu)角度來看和Two Box的方案沒有太大區(qū)別，只是節(jié)省了一些線束和ECU的殼體成本，核心的座艙域和智駕域的功能需求和開發(fā)，仍相互獨(dú)立。

特斯拉在HW3.0上已經(jīng)采用了One Box的方案，命名為FSD computer，整個域控由3塊PCB板組成，座艙域由一塊主板和一塊GPU模塊組成，兩塊板子之間通過ePCI連接，另一塊板也就是我們熟悉的智駕域，集成了兩塊FSD芯片用于實(shí)現(xiàn)Autopilot的功能，智駕域和座艙域通過以太網(wǎng)連接。

第二階段是在一塊PCB板上同時集成座艙和智駕芯片，實(shí)現(xiàn)One box / One board。

這種設(shè)計能進(jìn)一步減小域控的尺寸，同時提高座艙和SOC之間的通信效率，通過算力共享提升性能，但是對于硬件設(shè)計的能力有很高的要求。

小鵬最新的XEEA 3.5架構(gòu)中就采用了這樣的設(shè)計，根據(jù)小鵬公布的信息，One board的方案能夠降低40%的BOM成本，同時帶來50%的性能提升。

第三個階段是One Chip方案，使用一顆SOC同時實(shí)現(xiàn)座艙和智駕的功能，這也是艙駕一體的最終形態(tài)。

硬件層面上One Chip和One Board的方案相比，節(jié)省了一個SOC，使用的物料也更少，能夠最大程度的節(jié)約成本，同時在軟件層面上，座艙和智駕運(yùn)行在統(tǒng)一的軟件架構(gòu)下，提升了開發(fā)效率并能帶來更多創(chuàng)新的功能。

艙駕一體帶來什么？

最直接的影響是成本的下降，在雙域控的架構(gòu)中，硬件上需要兩套單獨(dú)的控制器殼體和散熱系統(tǒng)，PCB上圍繞兩個SOC也有獨(dú)立的電子元器件來支持各自功能的實(shí)現(xiàn)。

艙駕融合后，座艙域和智駕域共用一套硬件，PCB板上的部分元器件也可以復(fù)用，還有控制器周邊的線束以及連接器也會減少，因此整體的物料成本能夠大幅降低。從研發(fā)角度來說，由于只需要開發(fā)一個控制器，硬件設(shè)計和驗(yàn)證所需要的資源也會降低。

算力資源的利用率提高。

隨著芯片的迭代升級，座艙SOC和智駕SOC的算力越來越高，但是在雙域控的架構(gòu)下，兩個芯片之間的算力很難共享，一定程度上造成了算力的浪費(fèi)。

艙駕融合后，兩個域之間從板間通信變成SOC間通信，通過高帶寬的數(shù)據(jù)連接，實(shí)現(xiàn)不同場景下的算力共享。如果使用了One Chip方案，可以直接在芯片內(nèi)部對算力進(jìn)行動態(tài)分配，提升整體的計算性能。

可實(shí)現(xiàn)更多創(chuàng)新的功能。

在兩個獨(dú)立域控的架構(gòu)中，座艙和智駕之間的數(shù)據(jù)需要在各自的域控內(nèi)部處理完之后，通過車載網(wǎng)絡(luò)共享，在這個過程中數(shù)據(jù)質(zhì)量可能會受損，由于傳輸鏈路較長，也造成一定的時延。

兩域融合后，數(shù)據(jù)之間的共享變得更加方便和高效，在此基礎(chǔ)上可以實(shí)現(xiàn)更多創(chuàng)新的功能。例如智駕攝像頭的視頻流可以無損地傳給座艙域，在實(shí)時的視頻上疊加渲染，可以實(shí)現(xiàn)各種AR功能。

現(xiàn)有的功能得益于艙駕一體的架構(gòu)，在用戶體驗(yàn)上也會得到提升，例如清晰度更高，時延更低的行車記錄功能。

二、艙駕一體落地的最大困難：

組織協(xié)同

雖然艙駕一體有很多好處，但是實(shí)際落地中卻有很多困難。

硬件設(shè)計

雖然艙駕融合后只需要一塊PCB板，但是所有的傳感器都需要連接上這塊板子上，同時考慮到尺寸的原因，板子上的元器件需要設(shè)計的更緊湊，這無疑增加了設(shè)計的難度。

另一個是功耗的問題，很多主流的座艙域控或者智駕域控出于功耗和散熱的原因，已經(jīng)使用了液冷的散熱方案。

兩塊SOC集成之后，整體的功耗會增加，特別是智駕功能和座艙渲染功能同時開啟的時候，峰值功耗會非常高，對于散熱系統(tǒng)有更高的要求。

系統(tǒng)需求不同

座艙域主要負(fù)責(zé)圖形處理和渲染以及艙內(nèi)的交互，更側(cè)重用戶的體驗(yàn)。

而智駕域主要的任務(wù)是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理圖像，通過算法輸出控制指令，更關(guān)注數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性。

因此在系統(tǒng)需求上，兩個域的要求會有很大的差別。

例如對于視頻流的要求，智駕域?qū)什⒌囊蟛桓?，只要達(dá)到20幀就可以滿足算法的需求，過高的幀率不一定能提升感知結(jié)果，反而會增加系統(tǒng)的負(fù)載。

但座艙域的視頻流通常是給乘員觀看的，因此幀率一般都要求達(dá)到30幀。視頻格式上智駕域?qū)τ谏实囊蟛桓?，通常采用的是YUV格式，而座艙域的視頻流為了顯示的需求，需要支持RGB格式。

智駕域還要考慮時間同步等問題，在艙駕一體的前期開發(fā)中，就需要同時考慮座艙和智駕，兼容兩者的需求。

軟件平臺不同

座艙域通常采用的是QNX + Android雙系統(tǒng)，QNX用于對實(shí)時性和安全性較高的功能，例如儀表和HUD的顯示，Andiroid系統(tǒng)運(yùn)行娛樂相關(guān)的功能，例如導(dǎo)航、音樂和視頻等應(yīng)用程序。

而智駕域大多數(shù)是基于Linux系統(tǒng)來開發(fā)，艙駕融合后在一個域控上需要運(yùn)行3個操作系統(tǒng)，需要設(shè)計合理的運(yùn)行策略滿足不同系統(tǒng)下的應(yīng)用程序間的調(diào)度和通信，同時還需要考慮座艙指智駕應(yīng)用之間的隔離問題。

另一個問題是功能安全等級的區(qū)別，由于座艙的應(yīng)用對于車輛安全的影響不大，因此功能安全等級并不高，一般達(dá)到ASIL-B就可以。而智駕對于功能安全的要求更高，行車功能需要達(dá)到ASIL-D級別。

功能安全的方案如何設(shè)計也是一大挑戰(zhàn)。

開發(fā)合作問題

傳統(tǒng)的座艙域和智駕域有各自的開發(fā)流程和體系，而且座艙域的軟件成熟比智駕域更高，域控融合后需要基于同一個進(jìn)度來開發(fā)，這中間肯定會產(chǎn)生很多問題。

大部分主機(jī)廠和Tier1的座艙和智駕分屬于兩個不同的部門，如果要推動艙駕一體的融合，需要打破原有的部門壁壘，形成跨部門協(xié)作。

需要主機(jī)廠對組織架構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，這也是一件非常困難的事，其落地的難度甚至要超過技術(shù)開發(fā)本身。

三、英偉達(dá)、高通兩大路線PK：大算力還是性價比？

座艙域除了處理圖像顯示和音頻功能外，還需要進(jìn)行3D渲染和游戲等應(yīng)用，因此對GPU的能力要求比較高，對NPU的算力需求比較小，同時需要集成ISP和網(wǎng)絡(luò)/藍(lán)牙模組。

以高通最新的座艙芯片8295為例，采用了三星5nm工藝，CPU算力超過200K DMIPS，GPU算力超過3000 GFLOPS、支持WiFi 6和藍(lán)牙5.2，其中NPU的AI算力達(dá)到了30 Tops。

而智駕域主要運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法，更關(guān)注的是AI算力。

以高階智駕的主流芯片Orin-X為例，采用的是臺積電7nm工藝，綜合算力達(dá)到254TOPS。

那么什么樣的艙駕一體芯片能同時滿足座艙和智駕的需求？大算力和性價比是目前業(yè)內(nèi)的兩條路線，也代表了艙駕融合的兩種思路。

大算力路線的典型代表是英偉達(dá)，上一代智駕芯片Orin-X就以254TOPS的算力遙遙領(lǐng)先，其它對手還在追趕的時候。

2022年英偉達(dá)發(fā)布了下一代車載SOC芯片——Thor，可實(shí)現(xiàn)最高2000 TOPS AI算力以及2000 TFLOPS浮點(diǎn)算力，是Orin-X的8倍，再次打破了車載算力的天花板，將于2025年量產(chǎn)。

拼算力，英偉達(dá)是認(rèn)真的。

和Orin專用于自動駕駛不同，Thor的定位是集中式車載計算平臺，可以將包括自動駕駛和輔助駕駛、泊車、駕乘人員監(jiān)控、數(shù)字儀表板、車載信息娛樂（IVI）、后座娛樂功能等智能功能，統(tǒng)一整合到單個架構(gòu)中，支持多計算域隔離技術(shù)，可以同時運(yùn)行Linux、QNX和Android等不同的系統(tǒng)。

Thor還包含了專用于處理Transformer模型的Hopper引擎，借助該引擎可將Transformer深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理性能提升高達(dá)9倍，而Transformer正是現(xiàn)在火熱的AI大模型和BEV算法中的核心算法。

如果說之前大家還擔(dān)心艙駕使用一個芯片會有算力不足的問題，那么Thor的出現(xiàn)就完全打消了這個顧慮，2000T的算力根本用不完。

為什么英偉達(dá)這次要把牙膏管都擠爆？

背后的野心在于英偉達(dá)不僅僅想推動艙駕一體，而是希望主機(jī)廠把更多的控制功能集成進(jìn)來，讓Thor真的成為智能汽車的計算核心，從而與主機(jī)廠進(jìn)行更深度的綁定。

目前極氪、比亞迪、理想、小鵬、極越都已經(jīng)宣布，將會在下一代產(chǎn)品中搭載Thor。

英偉達(dá)從智駕轉(zhuǎn)向艙駕一體，另一家芯片巨頭高通也從座艙領(lǐng)域延伸到了智駕。

和英偉達(dá)的大算力路線不同，高通走的是性價比路線，瞄準(zhǔn)市場上的中低端車型，在滿足座艙需求的同時提供部分AI算力用于ADAS。

與英偉達(dá)發(fā)布Thor同一年，高通在2022年，也推出了自己的艙駕一體產(chǎn)品Snapdragon Ride Flex。

Ride Flex SOC可以同時支持座艙和智駕的功能，內(nèi)置Hypervisor虛擬機(jī)技術(shù)，支持同時運(yùn)行多個操作系統(tǒng)。

為了滿足最高等級的汽車安全要求，Ride Flex SoC面向特定ADAS功能在硬件架構(gòu)上可實(shí)現(xiàn)隔離、免干擾和服務(wù)質(zhì)量管控（QoS）功能，并內(nèi)建汽車安全完整性等級D級（ASIL-D）專用安全島。

SA8775是Ride Flex系列的首款SoC產(chǎn)品，目前公開的參數(shù)不多，預(yù)計會采用4nm的制程，將于2024年量產(chǎn)。

算力方面并沒有公開，單顆芯片的算力可能在70TOPS左右，但是高通表示Ride平臺支持在不同的SOC和加速器產(chǎn)品矩陣中自由選擇，組合成為不同算力大小的計算平臺，最高算力可達(dá)到2000TOPS。

目前，包括卓馭科技（原大疆車載）、車聯(lián)天下、鎂佳科技在內(nèi)，已有多家供應(yīng)商宣布基于Snapdragon Ride Flex SoC開發(fā)新一代艙駕融合的產(chǎn)品。

鎂佳科技基于Flex Soc打造了艙駕一體解決方案——MegaCube 3.0，該平臺支持智能座艙集成主動安全、駕駛輔助和電子后視鏡等特性，智駕功能上可實(shí)現(xiàn)從L2級別的ADAS到高速NOA的全面升級，并將全場景語音、艙內(nèi)視覺、AI音響音效等功能與艙內(nèi)信息娛樂系統(tǒng)深度融合。

車聯(lián)天下和暢行智駕也宣布將基于Snapdragon Ride Flex SoC開發(fā)下一代艙駕融合域控的解決方案。

國內(nèi)的芯片公司同樣看到了艙駕融合的趨勢，作為國內(nèi)車載智能芯片的代表，黑芝麻推出了全新產(chǎn)品線「武當(dāng)」，主打跨域計算，能覆蓋座艙、智駕和網(wǎng)關(guān)等多個域的計算需求。

武當(dāng)C1200家族采用了7nm工藝，使用車規(guī)級高性能CPU核A78AE和高性能GPU核G78AE，單顆芯片滿足包括CMS、智能駕駛、智能座艙、智能大燈和艙內(nèi)感知系統(tǒng)等多種跨域計算場景。

拼算力并不是黑芝麻的目標(biāo)，如何給客戶提供一個性價比高的解決方案才是黑芝麻關(guān)注的重點(diǎn)。

功能安全是艙駕融合后的一大難點(diǎn)，C1200內(nèi)置了功能安全島，是業(yè)內(nèi)首款通過ISO 26262 ASIL-D認(rèn)證的車規(guī)級跨域芯片，同時提供了32K DMIPS的MCU算力，另一款熱門的智駕芯片TDA4只能提供16K DMIPS的MCU算力。

C1200還內(nèi)置了自研DynamAI NN車規(guī)級低功耗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速引擎，可以保證BEV算法順暢運(yùn)行，同時內(nèi)置高性能的DSP模塊和可以每秒處理1.5G像素的新一代自研NeurallQ ISP模塊，充分滿足主機(jī)廠對座艙和智駕的需求。

C1200繼承和優(yōu)化了已經(jīng)量產(chǎn)的華山A1000芯片的核心自研IP，同時和華山系列能共用一套AI工具和ISP工具，大大提高了開發(fā)效率。

單顆C1200可以實(shí)現(xiàn)座艙+L2 ADAS的功能，通過多顆芯片的組合使用可以實(shí)現(xiàn)座艙+高階智駕的一體化。

Nullmax在今年的CES上宣布與黑芝麻智能達(dá)成深化合作協(xié)議，將基于武當(dāng)系列高性能跨域計算芯片C1200家族，推出基于Transformer的高性能BEV算法，與黑芝麻共同打造出高性價比的單芯片NOA智駕解決方案。

四、極致性價比思路：座艙芯做艙泊一

不論是國產(chǎn)黑芝麻的C1200還是英偉達(dá)的Thor和高通的Snapdragon Ride Flex，都是芯片廠針對艙駕一體推出的定制化產(chǎn)品，距離量產(chǎn)還有一段時間，上車以后效果怎么樣還需要實(shí)際項目的檢驗(yàn)。

而且新產(chǎn)品上市價格一般都會比較高，對于很多中低端車型來說，不論是從開發(fā)周期還是成本的角度來看，使用專用的艙駕一體芯片并不一定是最優(yōu)解，而且這些車型并不需要高階的智駕功能。

許多Tier 1開始探索另一個方向：用現(xiàn)有的座艙芯片來實(shí)現(xiàn)艙泊一體。

雖然座艙芯片主要是為了滿足圖形顯示和3D渲染的需求，一般不會對智能駕駛的算法做特殊的優(yōu)化，但是隨著座艙應(yīng)用對算力的要求不斷提高，座艙芯片在算力上一般都會留有余量，最新的座艙芯片甚至提供了部分NPU算力，為艙駕一體提供了可能性。

目前的座艙芯片市場，幾乎被高通所壟斷，8155作為高通第三代數(shù)字座艙平臺的旗艦芯片，自2022年量產(chǎn)以來幾乎壟斷了主流新車的座艙域控平臺，AI算力為8 TOPS，這個算力對于ADAS功能來可能說有些吃緊，但是足以應(yīng)付算力需求較小的泊車功能，用單顆8155實(shí)現(xiàn)艙泊一體。

縱目科技聯(lián)合博泰車聯(lián)網(wǎng)基于高通8155和單顆地平線J3打造艙駕一體方案，8155主要負(fù)責(zé)座艙和泊車，J3負(fù)責(zé)ADAS行車功能，通過分時復(fù)用算力資源，是一套可以覆蓋座艙、L2 ADAS、APA、HPA的功能，性價比極高并能快速落地的艙駕一體方案。

高通的數(shù)字座艙平臺已經(jīng)發(fā)展到第四代，最新的座艙芯片8295已經(jīng)在多個新車上量產(chǎn)。

和上一代的8155相比，CPU算力提升約2倍、GPU算力提升約3倍、AI算力提升約8倍，達(dá)到了30TOPS。單顆芯片不僅可以實(shí)現(xiàn)艙泊一體，甚至有艙駕一體的潛力。

德賽西威基于高通8295推出了第四代智能座艙產(chǎn)品G9SH，和上一代產(chǎn)品相比不僅性能大幅提升，可以支持更豐富的座艙應(yīng)用，同時集成了德賽西威全棧自研的泊車算法，支持艙泊一體。

除了高通，國內(nèi)同樣有支持艙泊一體的座艙芯片。

芯擎科技的座艙芯片「龍鷹一號」是國內(nèi)第一顆7nm制程的車規(guī)級芯片，性能對標(biāo)高通8155，單顆的NPU算力為8 TOPS，可支持4路 4K/2K全功能智能座艙，無需新增ECU和感知系統(tǒng)支持自動泊車擴(kuò)展，如RPA/HPA等。與傳統(tǒng)方案相比，該方案可節(jié)省700 - 1200人民幣。

億咖通基于龍鷹一號推出了智能座艙平臺安托拉1000和1000 Pro，其中安托拉1000Pro搭載了兩顆龍鷹一號，NPU算力達(dá)到了16 TOPS，支持艙泊一體，目前已經(jīng)在領(lǐng)克08上實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。

進(jìn)入2024年，越來越多的艙駕一體方案開始進(jìn)入量產(chǎn)階段，對于市場的熱情，地平線創(chuàng)始人余凱曾表達(dá)了不一樣的觀點(diǎn)，他認(rèn)為座艙和智駕的邏輯不一樣，座艙芯片需要豐富的功能，而智駕芯片要車規(guī)冗余安全，如果把這兩個整合在一起，主機(jī)廠去定義產(chǎn)品組合的靈活性也差了。

艙駕一體到底是智能汽車發(fā)展的必然趨勢還是行業(yè)對產(chǎn)品探索的中間階段，行業(yè)也許很快會在今年得到答案。

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