【導讀】人工智能正深度融入汽車電子電氣架構(gòu)，推動從域控制到區(qū)域控制的變革。智能執(zhí)行器與微控制器、傳感器協(xié)同，讓開門、空調(diào)到自動駕駛都更智能高效。新架構(gòu)降低系統(tǒng)復雜度，提升數(shù)據(jù)處理能力，為安全、能效與個性化體驗奠定基礎(chǔ)，重塑未來駕駛。

智能執(zhí)行器顛覆汽車技術(shù)

來源：意法半導體

引言：人工智能 (AI) 在汽車技術(shù)中的重要性

公眾往往會認為，自動駕駛就是汽車人工智能(AI)，這種認知只是汽車人工智能的冰山一角，掩蓋了一場更深層次的看不見的技術(shù)變革：人工智能正在融入車輛電氣/電子架構(gòu)的方方面面，這是一個復雜而精密的系統(tǒng)，所涵蓋的范圍遠不止自動駕駛功能，還包括收集數(shù)據(jù)的傳感器、實時處理數(shù)據(jù)的確定性微控制器，以及控制汽車安全關(guān)鍵型功能的執(zhí)行器。

這場深刻的轉(zhuǎn)變不僅關(guān)乎車輛的“視覺”層面，更在于人工智能如何從根本上重新定義從開門到自動駕駛的整個用車體驗。

現(xiàn)代汽車的基礎(chǔ)：電氣/電子 (E/E) 架構(gòu)

電子電氣架構(gòu)（圖1）構(gòu)成了現(xiàn)代汽車的基礎(chǔ)，支持越來越多的基于人工智能的高級功能。在這個系統(tǒng)中，微控制器和微處理器發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，因為它們必須實時處理信息，并將虛擬指令轉(zhuǎn)化為實際動作。無論是自動駕駛系統(tǒng)的轉(zhuǎn)向操作，還是電動座椅調(diào)節(jié)、空調(diào)控制，控制精確度和響應能力都依賴于數(shù)據(jù)處理器之間復雜的交互操作。

在汽車上，能夠處理數(shù)據(jù)的地方屈指可數(shù)，尤其是執(zhí)行人工智能計算和系統(tǒng)控制的處理器：

1. 微控制器 (MCU) 在汽車上處理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)快速實時響應。例如，MCU 控制各種執(zhí)行器，監(jiān)控關(guān)鍵部件的狀態(tài)，或在故障安全模式下接管車輛控制。

2. 微處理器 (MPU) 和圖形處理單元 (GPU) 處理更復雜的任務，例如，圖像識別或高級數(shù)據(jù)可視化，為自動駕駛賦能，并提升用戶體驗 (UX)。

3. 數(shù)據(jù)中心，其中云計算技術(shù)可以全面完善數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化性能，這對于遠程診斷和車隊管理等任務至關(guān)重要。

這種三層架構(gòu)提供了一個完整的人工智能框架，徹底改變了整體用車體驗，凸顯了人工智能在下一代汽車發(fā)展中的漸重要的推動作用。

本文重點討論所謂的端點的復雜性，微控制器在其中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

圖 1：區(qū)域化電氣電子 架構(gòu)示意圖。該架構(gòu)由四個區(qū)控制單元和一個控制高級駕駛輔助系統(tǒng) ADAS

和信息娛樂系統(tǒng)的中央計算機組成。藍色/紫色圖形是端點設(shè)備，與區(qū)控制單元相連。

端點設(shè)備的復雜性：微控制器、傳感器和執(zhí)行器的相互作用

在車輛架構(gòu)中，端點設(shè)備是指通常由小型、資源受限的元器件（例如，微控制器、傳感器和執(zhí)行器）組成的硬件系統(tǒng)。傳感器測量溫度、壓力、速度等物理特性；微控制器以最小的延遲實時處理傳感器數(shù)據(jù)，并向執(zhí)行器發(fā)出指令，執(zhí)行器將電子信號轉(zhuǎn)換為物理動作，例如，轉(zhuǎn)向、制動或加速。

每輛車都有很多端點設(shè)備，這些端點必須實時同步地交互和通信。圖2以車門控制系統(tǒng)為例，說明了單個端點的復雜性。通常，每個車門都有一個這樣的端點，而整輛車則有很多端點（例如，車頂、后備箱、照明等）。

示例：打開車門

打開車門等簡單動作涉及一系列復雜的事件，展示了微控制器、傳感器和執(zhí)行器之間的深度交互：

1. 車門內(nèi)的超寬帶 (UWB) 傳感器檢測到車鑰匙的接近，同時微控制器處理傳感器數(shù)據(jù)。

2. 執(zhí)行器解鎖車門，實現(xiàn)無鑰匙進入。

3. 執(zhí)行器展開后視鏡。

4. 指示燈閃爍，向駕駛員發(fā)出視覺信號。

5. 迎賓程序啟動，例如，氛圍燈點亮，喇叭發(fā)出問候，車外照明燈點亮。

6. 數(shù)字駕駛艙激活，顯示有用信息。

7. 信息娛樂系統(tǒng)開始初始化，并通過藍牙/Wi-Fi 連接駕駛員的智能手機，準備個性化內(nèi)容。

8. 空調(diào)系統(tǒng)開啟，提前打開冷風或熱風。

9. 記憶座椅通過多個執(zhí)行器調(diào)整至預設(shè)位置。

10. 方向盤位置調(diào)整，方便駕駛員進入駕駛艙，然后調(diào)到預設(shè)位置。

11. 后視鏡根據(jù)存儲的偏好進行調(diào)整和校準。

這一流程鏈并非詳盡無遺，且在不同車型之間差異巨大，但是，它凸顯了眾多分散端點之間復雜的協(xié)同操作，也反映了汽車制造商面臨的更廣泛的挑戰(zhàn)。

圖 2：采用車門控制系統(tǒng)的端點示意圖。圖示端點集成了多種傳感器、一個微控制器、十三 個執(zhí)行器和其他電子元件，

負責控制車窗升降機、后視鏡調(diào)節(jié)電機、車門鎖等不同功能，凸顯了這種端點架構(gòu)的復雜性。

汽車廠商面臨的挑戰(zhàn)：應對現(xiàn)代汽車的復雜性

在打開車門這樣看似簡單的操作背后，卻隱藏著乘客看不到的后臺運行的很多復雜功能。如今，汽車廠商開始集中整合這些功能，接下來將這些功能變成可以軟件定義和網(wǎng)絡(luò)化，豐富功能，以提升用戶體驗。這種即將到來的復雜性給汽車制造商帶來了諸多挑戰(zhàn)：

1. 隨著功能數(shù)量不斷增加，為了確保不同的功能無縫運行，系統(tǒng)集成變得更加復雜。

2. 確保不同系統(tǒng)、不同供應商之間的兼容性至關(guān)重要，且極具挑戰(zhàn)性。

3. 需要新的架構(gòu)來高效管理能源和充電系統(tǒng)。

4. 管理來自多個供應商的更新，同時確保可靠性是一項重大挑戰(zhàn)。

5. 創(chuàng)新、合規(guī)和成本的平衡始終是一項挑戰(zhàn)。

6. 市場要求開發(fā)周期越來越快，同時產(chǎn)品質(zhì)量不能受任何影響，這給車企帶來了保質(zhì)交貨的壓力。

這些挑戰(zhàn)迫使車企重新思考并重塑其現(xiàn)有的電子電氣架構(gòu)。采用分區(qū)控制架構(gòu)在全球汽車制造業(yè)已成為一種趨勢。

利用人工智能和分區(qū)控制架構(gòu)促進汽車創(chuàng)新

域控制架構(gòu)轉(zhuǎn)向區(qū)控制架構(gòu)

汽車行業(yè)正在從傳統(tǒng)的域控制架構(gòu)轉(zhuǎn)向區(qū)域控制架構(gòu)。在域控制系統(tǒng)中，每個控制域，例如，動力總成、駕駛輔助、信息娛樂，包括域內(nèi)端點在內(nèi)，都是獨立運行的，這種布局設(shè)計導致布線變得復雜，硬件設(shè)備冗余。另一方面，區(qū)域控制架構(gòu)將汽車分為多個物理區(qū)，并將多個單獨的域和端點整合到大型微控制器內(nèi)，今天，這些微控制器又集成了人工智能功能。這種架構(gòu)的好處是：

1. 降低布線復雜性和重量

2. 減少小型微控制器的數(shù)量，將其整合成更大的集成 AI 加速器的多核微控制器

3. 簡化軟件管理，減少代碼量 (LoC)

4. 賦能集中式數(shù)據(jù)處理，加快決策速度

5. 促進系統(tǒng)間高效的數(shù)據(jù)交換和協(xié)同操作。

域控制架構(gòu)轉(zhuǎn)向區(qū)域控制架構(gòu)，標志著汽車技術(shù)的重大轉(zhuǎn)變，其中，以太網(wǎng)標準發(fā)揮著關(guān)鍵作用。隨著先前的標準正在逐步退市，以太網(wǎng)正在成為現(xiàn)代汽車的核心通信骨干網(wǎng)。區(qū)域控制架構(gòu)的成功實施在很大程度上取決于以太網(wǎng)技術(shù)的集成。

為了支持這一轉(zhuǎn)變，意法半導體等領(lǐng)先的半導體制造商正在將多個以太網(wǎng)端口和嵌入式以太網(wǎng)交換機直接集成到微控制器內(nèi)。這項創(chuàng)新使汽車制造商能夠從根本上實現(xiàn)車輛電氣電子架構(gòu)的現(xiàn)代化，優(yōu)化數(shù)據(jù)通信，并為人工智能等前瞻性應用奠定基礎(chǔ)。基于以太網(wǎng)的架構(gòu)不僅提供更高的帶寬，還提供滿足現(xiàn)代和未來車載應用需求所需的靈活性。

應用示例：現(xiàn)代汽車中的人工智能驅(qū)動的執(zhí)行器

新出現(xiàn)的人工智能應用越來越多地在運行在區(qū)域控制單元 (ZCU)上 ，這些處理單元安放在傳感器和執(zhí)行器附近，能夠有效縮短處理延遲。今天的數(shù)據(jù)收集量足以進一步加快人工智能的應用普及，隨著數(shù)據(jù)量的增加，人工智能模型正在不斷改進，例如：

1. 異常檢測提升車輛安全性：人工智能模型可檢測數(shù)據(jù)模式和異常情況，實現(xiàn)實時監(jiān)測和主動維護。

2. 動力總成和能源管理優(yōu)化：人工智能模型驅(qū)動的系統(tǒng)可優(yōu)化電池性能和燃油效率，并適應駕駛條件。

3. 虛擬傳感器和傳感器融合：人工智能融合來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，或模擬傳感器檢測，提升車身、底盤和熱管理系統(tǒng)決策的智能化水平。

4. 自適應處理：人工智能優(yōu)化輸入輸出數(shù)據(jù)，從而加快電池充電速度，提高發(fā)動機能效，并提升電機性能。

結(jié)論

人工智能正在重新定義汽車的電氣/電子 (E/E) 架構(gòu)，將智能執(zhí)行器置于核心位置，徹底改變汽車技術(shù)。從打開車門、智能空調(diào)，到自動駕駛，人工智能為微控制器開啟很多全新的應用機會，讓駕駛變得更安全、更高效，并提升駕駛體驗。從域控制到區(qū)域控制架構(gòu)的轉(zhuǎn)變，降低了集成復雜性，改進了數(shù)據(jù)處理性能，并為預測性維護、優(yōu)化能源管理和傳感器融合等創(chuàng)新應用奠定了基礎(chǔ)。

斷提升、互操作性不斷增強，以及上市時間壓力等挑戰(zhàn)，人工智能仍為提升車輛安全性、能效和用車便利性提供了巨大的機遇。汽車行業(yè)正處于一個新時代的開端，人工智能不僅能夠改變駕駛體驗，還能塑造未來的綠色環(huán)保汽車。

作者信息

Yoann Foucher

意法半導體汽車微控制器戰(zhàn)略產(chǎn)品部總監(jiān)

Dr. Florian Baumann

意法半導體技術(shù)顧問