前言：

動力和電子架構(gòu)變遷為汽車走向智能化奠定了基礎(chǔ)。并且算力基座支撐智能化，智能化提升需求刺激算力投入。

作者 ｜ 方文

圖片來源 ｜  網(wǎng) 絡(luò)

繼“馬力”之后，隨著汽車軟件定義的深入發(fā)展，“算力”也成為評價汽車的重要指標(biāo)。2019 年特斯拉推出 HW3．0 芯片時，144TOP 算力冠絕行業(yè)，隨后眾多廠商陸續(xù)推出了大算力平臺。車廠軍備競賽式的投入刺激了對智能座艙、自動駕駛軟硬件的需求，給產(chǎn)業(yè)帶來了機(jī)遇。

汽車給人類出行帶來巨大的便利，但是目前汽車也存在著安全性差、能耗高、污染嚴(yán)重等缺點(diǎn)。植根于汽車主要的缺點(diǎn)，未來汽車的發(fā)展方向至少將從三個方面展開：1）提高汽車行駛的安全性；2）節(jié)約能源；3）減少以至消除對生態(tài)環(huán)境的危害。

汽車的安全性包括車輛的可控制性以及撞擊保護(hù)，所涉及不僅是汽車底盤、整車等還包括道路和交通管理系統(tǒng)。第二、第三則與發(fā)動機(jī)緊密相關(guān)。

隨著電動技術(shù)、自動駕駛等新技術(shù)席卷整個行業(yè)，傳統(tǒng)的分布式 E／E 架構(gòu)也受到挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)的 E／E 架構(gòu)受沖擊的背后是汽車行業(yè)里面掀起的兩股浪潮：第一股是插電式混合動力汽車與純電動汽車的出現(xiàn)，三電系統(tǒng)的引入增加了 E／E 架構(gòu)的復(fù)雜度；

第二股是智能座艙和自動駕駛的出現(xiàn)，OTA 升級需求、大量數(shù)據(jù)處理和信號傳輸?shù)男枨髮?E／E 架構(gòu)提出了挑戰(zhàn)。在此基礎(chǔ)之上，傳統(tǒng)的分布式 E／E 架構(gòu)有向域架構(gòu)、中央計(jì)算架構(gòu)等集中式架構(gòu)發(fā)展的趨勢。

汽車智能化包括整車控制、車身控制與車載信息。整車控制和車身控制方面，人工智能很難精準(zhǔn)控制內(nèi)燃機(jī)，而電機(jī)可通過電流或者電壓實(shí)現(xiàn)精細(xì)調(diào)節(jié)，另外控制油門剎車是自動駕駛基本功能，燃油車存在先天短板，可靠性、精準(zhǔn)度、響應(yīng)度都是問題。

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