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        智能汽車深度報告:汽車軟件的星辰大海

        2022年03月21日來源:艾拉比發布分享朋友圈
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        摘自:東方證券 | 行業研究

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        核心觀點:


        • 軟件將成為智能汽車差異化的核心,汽車軟件架構逐步向 SOA 演進。

        而相較于傳統汽車,智能汽車能為車主創造豐富的、可感知的價值以及全新的駕駛體驗,這是當前不同汽車形成差異化的關鍵,而軟件則是汽車智能化的核心。未來汽車軟件價值有望快速提升,據麥肯錫預測,到 2030 年汽車中軟件價值占比將達到 30%,屆時全球汽車軟件市場規模將高達 840 億美元?!坝布A埋,軟件升級”成為當下車企的主流策 略,未來兩年將成為 L3 及更高級別自動駕駛發展的關鍵節點,具有領先軟件和算法能力的車企、軟件供應商有望獲得重要機遇。在汽車智能化、網聯化的趨勢下,汽車電子電氣架構開始逐步向域架構、中央計算架構轉變,這也為軟件定義汽車的實現帶來了硬件基礎。為了滿足快速的軟件和功能的開發,面向服務的軟件架構(SOA)開始被業界所認可。在 SOA 架構下,所有的服務組件接口均被標準化,軟件的部署不再依賴特定的硬件平臺、操作系統等,其松耦合、靈活易于拓展的特點真正意義上實現了汽車的“軟硬分離”。目前,上汽、小鵬、威馬等主機廠也開始紛紛布局 SOA 軟件架構的開發,未來幾年內或迎來 SOA 量產的高峰期。

        • 智能汽車軟件架構主要可分為系統軟件層、功能軟件層和應用軟件層。

        1. 系統軟件是車載操作系統的基礎,不僅為上層應用以及功能的實現提供了高效、穩定環境的支持,也是各類應用調度底層硬件資源的“橋梁”,在智能汽車整體軟硬件架構中處于核心的位置。系統軟件可進一步劃分:硬件抽象層主要包括 Hypervisor 和BSP,其中 Hypervisor 提供了在同一硬件平臺上承載異構操作系統的靈活性,而BSP 可支持操作系統更好地運行于硬件主板;OS 內核(屬于狹義 OS)操作系統最基本的功能,負責管理系統的進程、內存、設備驅動程序、文件和網絡系統,決定著系統的性能和穩定性,是系統軟件層的核心。目前主流的 OS 內核包括 QNX、Linux、VxWorks;中間件是汽車軟件架構中重要的基礎軟件, AUTOSAR 是目前應用最為廣泛的中間件方案。

        2. 功能軟件主要包含自動駕駛的核心共性功能模塊以及相關中間件,利用這些共性功能模塊,開發者可更高效地進行自動駕駛業務層面的研發。

        3. 應用軟件層主要包括智能汽車場景算法、座艙功能、數據地圖等內容,是汽車智能座艙以及自動駕駛方案形成差異化的核心。

        • 軟件定義汽車時代下,擁有軟硬件全棧能力的廠商將具備優勢。

        對于傳統 Tier1 來說,部分系統功能開發權被主機廠收回是大勢所趨。為了避免淪為硬件代工商,越來越多的 Tier1 開始致力于打造“硬件+底層軟件+中間件+應用軟件算法+系統集成”的全棧技術能力,典型代表包括博世、華為等,這也是 Tier1 搶占下一個市場份額制高點的關鍵所在。對于軟件供應商來說,目前主機廠開始繞過傳統的 Tier1 以尋求與軟件供應商的直接合作,因此軟件供應商若能提供越多的軟件 IP 產品組合,就可能獲取更高的單車價值。


        1.1 軟件成為智能汽車差異化的核心

        汽車智能化的大趨勢下,“軟件定義汽車”成為產業共識。簡單來說,軟件定義汽車(Software Defined Vehicles,SDV)指的是軟件將深度參與到汽車定義、開發、驗證、銷售、服務等過程中,并不斷改變和優化各個過程,實現體驗持續優化、過程持續優化、價值持續創造。目前,不同車型在硬件配置方面逐漸趨同,各大車企在硬件領域已經經歷了漫長的競爭,硬件及其成本持續改善的空間較為有限。相較于傳統汽車,智能汽車能為車主創造豐富的、可感知的價值以及全新的駕駛體驗,這也是當前不同汽車形成差異化的關鍵。因此,軟件和算法逐步成為了車企競爭的核心要素,造車的壁壘也由從前的上萬個零部件拼合集成能力演變成將上億行代碼組合運行的能力。
        軟件價值不斷提升,全球汽車軟件市場將快速增長。據麥肯錫預測,全球汽車軟件與硬件產品內容結構正發生著重大變化,2016 年軟件驅動占比從 2010 年的 7%增長到 10%,預計 2030 年軟件驅動的占比將達到 30%。從規模上來看,全球汽車軟件市場規模將從 2020 年的 350 億美元增長到 840 億美元,未來將有巨大的空間。
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        競逐智能化下半場,軟件及計算能力成為新時代下汽車的核心。智能化、網聯化、電動化、共享化已成為汽車產業變革的必然趨勢,汽車產品逐步由傳統代步機械工具向新一代具備感知和決策能力的智能終端轉變。在汽車“新四化”浪潮的變革趨勢下,比亞迪董事局主席兼總裁王傳福曾在2021聯想創新科技大會上表示:“電動化是上半場,智能化是下半場。智能化是更大的變革,創造的生態超乎想象?!痹陔妱悠嚂r代,電池、電驅等三電核心技術是比亞迪的護城河,王傳福認為,在下一個汽車時代軟件決定了汽車競爭力。在2021華為智能汽車解決方案生態論壇上,華為智能汽車解決方案BU CEO余承東同樣表示,電動化、網聯化、智能化的時代已經到來,與傳統汽車相比,智能汽車的本質已經發生了改變,計算和軟件成為了汽車的核心??梢灶A見的是,未來汽車智能化將成為各大車廠競逐的焦點,而軟件能力將成為定義整車功能的關鍵。
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        “硬件預埋,軟件升級”成為車企主流策略,未來汽車軟件、算法優化空間巨大。當前面向量產乘用車的智能駕駛系統整體處于 L3 及以下級別,智能駕駛技術仍在持續迭代升級中。汽車產品具備較長的生命周期,一般為 5-10 年,車載計算平臺的算力上限決定車輛生命周期內可承載的軟件服務升級上限。相較而言軟件迭代更快,因此智能駕駛軟件迭代周期與硬件更換周期存在錯位。為保證車輛在全生命周期內的持續軟件升級能力,主機廠在智能駕駛上采取“硬件預置,軟件升級”的策略,通過預置大算力芯片,為后續軟件與算法升級優化提供足夠發展空間。以蔚來、智己、威馬、小鵬為代表的主機廠在新一代車型中均將智能駕駛算力提升至 500-1000Tops 級別。
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        我國智能汽車產業發展速度領先世界,L3 及以上級別自動駕駛落地有望為行業帶來更大機遇。在巨大的消費需求推動下,我國汽車產業鏈中的企業密切合作,不僅構建了良性互動的生態環境,并且推動著行業標準水平快速提升。根據 IHS Markit 數據,我國 2020 年智能座艙新車滲透率達48.8%,且到 2025 年預計可以超過 75%,無論是滲透率還是滲透率提升速度均高于全球水平。蓋世汽車 CEO周曉鶯女士也指出,目前我國自動駕駛產業發展處于世界領先水平。從座艙域到駕駛域,近年來高算力芯片的問世加速了智能汽車向更高級別自動駕駛的演進,例如英偉達推出的Xavier(30TOPS)、DRIVE Orin(254TOPS)、DRIVE Atlan(1000TOPS),而根據地平線數據,實現 L3 自動駕駛的算力需達 20-30TOPS,到 L4 級需要 200TOPS 以上,可見當前芯片算力方面已為 L3 及更高級別的自動駕駛“做好了準備”。根據艾瑞咨詢,隨著智能駕駛相關上路法規的不斷完善,L3 級別有條件自動駕駛乘用車有望在 2023 年開始逐步落地。結合我國新勢力車企對于今年新車型的大算力預埋,我們認為,2022-2023 年將成為 L3 及更高級別自動駕駛發展的關鍵節點,具有領先軟件和算法能力的車企、軟件供應商有望獲得重要機遇。
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        1.2 軟硬件解耦帶動汽車軟件架構向 SOA 演進

        傳統汽車分布式的 EE 架構難以適應軟件定義汽車的時代需求:
        1> 在傳統 EE 架構中軟硬件高度嵌套,軟件功能的實現更加依賴于硬件。若要新增單一功能,需要改變所有與其相關的 ECU 軟件,同時也要修改車內電線、線束布線等,功能或系統升級的復雜性極大,車企集成驗證更為困難。若要實現較為復雜的功能,則需要多個控制器同時開發完成才能進行驗證,一旦其中任意一個控制器出現問題,可能導致整個功能全部失效;
        2> 在傳統分布式 EE 架構之下,ECU 由不同的供應商開發,框架無法復用,無法統一。同時,OTA 外部開發者無法對 ECU 進行編程,無法由軟件定義新的功能,以進行硬件升級;
        3> 基于傳統分布式 EE 架構,車企只是架構的定義者,核心功能是由各個 ECU 完成,其軟件開發工作主要是由 Tier1 完成。主機廠只做集成的工作,這也導致過去大部分主機廠自身的軟件開發能力較弱。
        隨著汽車不斷向智能化、網聯化方向發展,以單片機為核心的傳統分布式電子電氣架構已經很難滿足未來智能汽車產品的開發需求,同時還面臨算力束縛、通訊效率缺陷、以及不受控的線束等成本黑洞。因此,汽車電子電氣架構從傳統分布式架構正在朝向域架構、中央計算架構轉變,而集中化的 EE 架構是實現軟件定義汽車重要的硬件基礎。
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        在集中化的 EE 架構下軟硬件解耦,軟件開發逐漸通用化、平臺化。分布式軟件架構是一種面向信號的架構,控制器之間通過信號來傳遞信息,整個系統是封閉、靜態的,在編譯階段就被定義完成,因此若主機廠要修改或增加某個控制器的功能定義,同時該指令還必須調用另一個控制器上的功能時,就不得不把所有需要的控制器都升級,大大延長開發周期、增加開發成本。此時,軟硬件高度嵌套,硬件之間難以形成較強的協同性,汽車軟件的可復用性和 OTA 升級能力整體較弱。隨著汽車 EE 架構逐步趨于集中化,域控制器或中央計算平臺以分層式或面向服務的架構部署,ECU 數量大幅減少,汽車底層硬件平臺需要提供更為強大的算力支持,軟件也不再是基于某一固定硬件開發,而是要具備可移植、可迭代和可拓展等特性。汽車原有以 ECU 為單元的研發組織將發生轉變,形成通用硬件平臺、基礎軟件平臺以及各類應用軟件的新型研發組織形態。
        為實現軟件定義汽車,智能汽車軟件架構需向 SOA 轉型升級。過去汽車軟件架構更多是面向信號的架構(Signal-Oriented Architecture),ECU 的功能是固定的,軟件被提前編寫在控制器中。但隨著智能汽車的發展,車內搭載的 ECU 數量快速增加,這不僅使 ECU 的點對點的通訊變得十分復雜,且不具備靈活性和擴展性,微小的功能改動都會引起整車通訊矩陣以及各 ECU 軟件的變動。SOA(Service-Oriented Architecture,面向服務的軟件架構)是一種軟件架構,同時也是一種軟件設計方法和理念,其具備接口標準化、松耦合、靈活易于擴展等特點:
        1> 首先,在 SOA 架構中每一個服務都具有唯一且獨立互不影響的身份標識(ID),界定了清晰的功能范圍,并通過服務中間件(Service Middleware)完成自身的發布、對其他服務的訂閱以及與其他服務的通訊工作。因此,SOA架構解決了傳統架構中因個別功能增減/變更而導致整個通訊矩陣與路由矩陣都要變更的問題。同時,SOA 架構中每一個服務組件接口都是“標準可訪問”的,服務組件的設計、部署不再依賴于具體特定的硬件平臺、操作系統和編程語言,同樣的組件/功能可以通過標準化接口在不同的車型上實現復用,實現組件的“軟硬分離”。
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        2> 在智能汽車時代,軟件的迭代周期越來越短,獨立于硬件的軟件升級是持續為客戶提供價值的關鍵。由于 SOA 架構具有“松耦合”的特性,服務組件和硬件均可以標準化地接入和訪問,若要新增某一功能只需增加相應的服務組件并使其調用不同的硬件功能即可。因此在 SOA 架構下,開發人員可更多地專注于上層應用的開發,而無需再對底層算法甚至各個 ECU 中的軟件進行重新編譯,這也解決了相同的應用在不同車型及硬件環境下重復開發的痛點,使得汽車軟件架構十分靈活并易于拓展。
        在軟硬件解耦以及汽車軟件架構向 SOA 轉型的背景下,汽車軟件產業鏈正逐漸被重塑:
        1> 主機廠開始重視軟件能力的構建,通過建立軟件自研能力、系統架構能力以及 SOA 架構能力以強化軟硬件解耦。目前大部分車企已經完成了軟件自研能力補充或升級,建立起了平臺型架構體系,車企的傳統開發模型也正向面向軟件定義汽車的開發模型升級。
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        2> 軟件供應商一躍成為 Tier1 供應商。由于汽車軟件開發難度提升,傳統的汽車零部件供應商研發能力難以滿足需求,此時車廠開始繞過傳統一級供應商,直接與原有的二級供應商(芯片、軟件算法等廠商)合作。在軟件定義汽車時代,軟件重要性不言而喻,整車廠為了掌握主導權并降低高昂的研發成本,往往會選擇直接與具備較強的獨立算法研發能力的軟件供應商合作,因此這些軟件供應商一躍成為了 Tier1 廠商。未來,軟件供應商的盈利模式有望發生轉變,開發基礎平臺收許可費、供應功能模塊按 Royalty 收費及定制化的二次開發等方式或成為主流打法。
        主機廠紛紛布局 SOA軟件架構的開發,未來幾年內或迎來 SOA量產的高峰期。當前大部分OEM主機廠仍處于硬件架構升級的階段,目前僅有特斯拉、大眾完成了定制 OS 內核的開發構建和規?;瘧?,汽車軟硬件解耦也處于發展初期,現階段主機廠紛紛將底層基礎軟件(系統軟件層)作為發展重點。從長期來看,SOA 將重構汽車生態,汽車行業很可能復制 PC 和智能手機的軟件分工模式。車企可通過自建或與供應商合作搭建操作系統和 SOA 平臺,引入大量的算法供應商、生態合作伙伴等形成開發者生態圈,未來車企能夠向用戶提供全生命周期的軟件服務。這一背景下,主機廠紛紛布局 SOA 軟件架構的開發,未來幾年有望成為 SOA 量產的高峰期。
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        本文摘自:東方證券汽車行業深度報告:智能汽車深度系列之汽車軟件的星辰大海 


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