在电动智能化时代,软件成为汽车的灵魂,其重要性甚至超过了传统汽车中的机械硬件,成为打造汽车差异化的核心。
我们应如何看待软件在汽车产业发展中的作用?应如何实现汽车从机械主导到软件驱动的转变?近日,在零观汽车“2024中国汽车软件大会”特别节目上,《中国经营报》记者对话中国汽车工业协会(以下简称“中汽协”)技术部副主任兼软件分会执行副秘书长尤强,就在软件定义汽车的趋势下智能化转型路径应围绕哪些维度着力进行了解读和剖析。
尤强认为,在汽车智能化方面,我们需要积累更多的数据,并且需要建立统一的数据标准,在统一标准的前提下去建立更广泛的协同和合作,只有这样才能使AI更好地赋能汽车行业以及自动驾驶。
算力、数据需求或将呈指数级提升趋势
智能化是当前汽车技术发展最主要的方向。当前,汽车软件技术的快速迭代和应用正在推动汽车从传统交通工具向智能化移动终端转型。
在人工智能(AI)时代,智能汽车产品的竞争力都是靠数据堆叠出来的。AI技术通过大算力、大数据和大模型的应用,使得汽车能够进行深度学习和自主决策,从而提升汽车的智能化水平。
尤强判断,随着相关技术的提高以及更高等级自动驾驶的落地,汽车产业对于算力、算法、数据和代码的需求可能会出现指数级提升的趋势。
这不难理解。一方面,自动驾驶算法涉及多模态数据融合、高精度地图匹配和路径规划,模型越复杂,算力需求越高。另一方面,在V2X(Vehicle to Everything,即车对外界的信息交换)车路协同与智慧交通转型的行业发展方向下,车辆与周围基础设施通信(如红绿灯、道路标志、其他车辆),需要超低延迟和强大的边缘计算支持,进一步推高算力需求。与此同时,自动驾驶训练需要海量仿真数据(如极端天气和稀有场景),进一步推高数据需求。而且,智能汽车也需要更先进的算法支持复杂的生态集成(如车内服务、云服务、车载娱乐系统)。未来,汽车行业将更加依赖算力、算法和数据的协同进化。
尤强告诉记者,未来汽车电子电气架构演进的方向也会随之发生改变,相应的技术迭代也会越来越快。
随着汽车产业向电动化、智能化方向发展,未来汽车电子电气架构将从分布式向集中式架构演进。这是因为集中式架构能够实现软硬件解耦,便于整车OTA(Over-the-AirTechnology,空中下载技术)升级。同时,集中式架构可以节约成本、降低装配难度,并且可以处理更多的数据和更复杂的算法,提高车辆的处理能力和响应速度。
未来,汽车的核心将是以人工智能为基础的软件技术,而不再仅仅依赖传统的机械性能和硬件配置,汽车的价值更多体现在软件上。
尤强对记者表示,在人工智能更多地运用到汽车产业这一过程中,必然会遭遇一些此前没有预料到的瓶颈和障碍,要去解决这些瓶颈和障碍,需要更多、更有效的产业协同以及政府的支持。
要构建起坚实的数字底座
智能汽车的发展也需要基础软件以及其他技术的支持。
在汽车智能化、网联化的发展中,操作系统是构建智能汽车生态体系的关键。而操作系统的内核研发是一个系统工程,开发难度大、周期长,难以独立形成商业模式,需要共建产业生态。
记者了解到,2023年2月,中汽协软件分会发起中国车用操作系统开源共建计划,普华基础软件股份有限公司作为核心发起单位之一,率先发布了龘(EasyAda)微内核开源项目。近期,在“2024中国汽车软件大会”上,普华基础软件股份有限公司正式与开放原子开源基金会签约,宣布将“龘”(EasyAda)项目贡献出来,助力中国车用操作系统开源生态的建立。
“这标志着中汽协提议的合作共建共享、共制、开放的汽车开源操作系统计划向前迈出了实质性的一步。在产学研用方面,我们很高兴地看到,目前已经取得了一些成果。”尤强说道。
在汽车产业新一轮新技术变革中,安全可控的车用操作系统被认为是汽车技术生态的核心要素之一。
尤强认为,从目前来看,我国在一些核心技术方面依然存在短板,应协同更多行业内的资源和力量,汇聚产业的智慧去进行攻关。未来,我国汽车产业要走向更高质量的发展,必须构建起坚实的数字底座,应在汽车操作系统以及基础软件方面实现自主可控。
操作系统、数据库、中间件以及相应的开发工具,统称为基础软件。随着汽车电子电气架构从分布式架构到域集中式架构发展,算力资源的配置能力和效率变得越来越重要,基础软件的重要性亦越来越凸显。
记者了解到,基础软件不容易商业化,因此注定了去做基础软件以及操作系统的开发人员相对较少,因为这个工作比较枯燥,而且它需要持续投入。这是我国在基础软件开发上面临的一个情况。
“在基础软件领域,我国一直在加快追赶的步伐,一直在强调‘强基固魂’。之前,我国主机厂很多都经历过自研基础软件的阶段,但是大家最后发现,仅靠一家企业很难做出能够满足自身需求的底层基础软件。”尤强认为,从建立生态的角度来看,我们需要有一个统一的底层核心共性技术基础平台。开源将是开发基础软件最有效率的一种方式。如果我们无法通过开源来解决质量与安全问题,软件永远无法“定义”汽车,智能网联汽车的落地也将受阻。