集微網報道 汽車行業在2021年初成為輿論的焦點，一方面是各大車企飽受缺芯之苦，開始減產、裁員，另一方面是各大科技企業奮不顧身地投身造車事業中，前有蘋果，後有百度、小米。兩件事看似風馬牛不相及，實則說明一個道理，汽車已經是離不開晶片的電子產品了。
從動力控制、安全氣囊、車身穩定到車燈控制、娛樂影音、自動駕駛，汽車上沒有一個環節不在使用晶片。不過，隨著晶片數量的指數級增加，傳統的汽車分佈電子電氣架構（E/E）已不堪重負，由此向域集中電子電氣架構轉移。這一新架構也同汽車的動力系統革新一起，正在慢慢重塑汽車產業。同時，汽車供應鏈目前的危機，也會倒逼該技術加速邁向成熟。
域時代降臨
域集中架構的核心是域控制器（DCU，Domain Control Unit）。這個概念不難理解，就是將汽車電子部件功能將整車劃分為動力總成，智慧座艙和自動駕駛等幾個區域，利用處理能力更強的控制器晶片相對集中地控制每個域，以取代目前分散式電子電氣架構。
平臺化、相容性好、整合度高、效能好是DCU的優勢，依靠晶片算力的大幅提升，可以有足夠的資源快速響應使用者的需求。
以博世、大陸為首的Tier1最先提出DCU，是為了突破ECU的效能瓶頸，並解決資訊保安問題。因為按照以前的模式，汽車中每個功能都需要至少配置一個電子控制單元（ECU Electronic Control Unit）。隨著汽車功能的不斷增加，ECU的數量劇增，高階車型裡的 ECU 平均達到 50-70個，個別車型ECU數量超過100，使得車輛的電子系統複雜度超出極限。同時，由於ECU 數量的激增，對汽車線束長度、傳輸速度等方面都有這更高的要求，這都將為汽車的研發、生產、安全等多方面帶來挑戰。
如果使用DCU，這些問題就能得到化解。因為DCU有強大的硬體計算能力與豐富的軟體介面支援，集中了更多核心功能模組在內，極大地提高了系統功能整合度，這樣對於功能的感知與執行的硬體要求降低。加之資料互動的介面標準化，會讓這些零部件變成標準零件，從而降低這部分零部件開發和製造成本。
此外，面向自動駕駛開發，現有的電子電氣架構系統同樣無法滿足需求。“所以需要將現有的ECU進行整合升級成DCU。這樣，大量的底層程式碼可以互通，而且減少了大量的通訊過程，利於自動駕駛開發。”大眾CEO Herbert Diess曾這樣表示。
圖 博世公司規劃的汽車電子電氣架構的進化路線
風格激進的特斯拉最早實現了這個概念的落地，2017年量產的Model3 車型中就採用了區域集中式的 E/E 架構，由AICM（輔助駕駛及娛樂控制模組）、BCM RH（右車身控制器）、BCM LH（左車身控制器）以及BCM FH（前車身控制器）4大控制器來控制整輛車幾乎所有功能。這一改進使得Model 3 的車載線束總長度與先前車型相比，從3千米降至1。5千米，極大減輕了整車重量。
2018年，奧迪與德爾福聯合開發的zFAS控制器應用在奧迪A8當中，偉世通公司則推出了SmartCore域控制器，整合資訊娛樂、儀表板、資訊顯示、HUD、ADAS等功能。這些產品開創了商用功能域控制器產品之先河，全球各大Tir1供應商紛紛跟進，整個域控制器市場逐漸發展起來。
在國內市場，華為、德賽西威、航盛電子、東軟等企業也推出了DCU解決方案，並得到了國內車企的採用。比如，2020年小鵬汽車推出的智慧轎跑P7就採用了德賽西威基於英偉達Xavier打造的自動駕駛域控制器產品——IPU03。
當前，整個業界對DCU市場都有非常樂觀的預期。據佐思產研的預測，2025年全球汽車DCU（座艙+自動駕駛）出貨量將超過1400萬套，2019-2025年均增長50。7%。
核心換將
在ECU時代，其核心是MCU晶片。進入DCU時代，尤其是汽車智慧化程度大幅增加時，異構SoC成為主角。
國內汽車AI晶片開發商黑芝麻科技CMO楊宇欣表示，核心晶片是新型智慧汽車電子架構功能的核心，能夠提供新時代汽車智慧化所需的算力，是支撐智慧汽車軟體體系的基礎，也是智慧汽車硬體體系核心部件的中樞。
奧迪A8使用的zFAS就是一個很好的例子，其共搭載四枚晶片異構式SoC晶片，具體包括：Mobileye 提供的視覺處理晶片EyeQ3（ASIC），英偉達提供的Tegra K1晶片（GPU+CPU），英特爾提供的Cyclone V晶片（FPGA），英飛凌提供的 Aurix TC297T晶片（MCU）。
對算力的需求提升是核心晶片升級的主要推手。新型的智慧網聯汽車，不僅需要與人互動，也需要大量與外界環境甚至雲資料中心互動，還將面臨海量的非結構化資料需要處理，車端中央計算平臺將需要500+百萬條指令/秒的控制指令運算能力、300+TOPS（即為300*1012次每秒）的AI算力。
以座艙域控制器為例，進入L3時代時代，駕駛員行為監測可能成為必備的功能，面部識別、眼球追蹤、眨眼次數跟蹤等將引入機器視覺和深度學習演算法；而L4時代則必備V2X（Vehicle to everything），座艙電子的複雜程度和運算資源需求量暴增。這些都不是傳統的MCU所能勝任的。
一位長期從事汽車電子開發的人士告訴集微網，域控制器的興起對傳統的汽車MCU廠商確實造成了威脅，“因為MCU的使用量會減少，傳統MCU的演進路線也沒有了。”
同時，AI計算單元逐步被整合至主控晶片內，也加速開啟了車載異構SoC晶片的落地。
最初，伴隨著AI技術在視覺領域的應用，基於視覺的自動駕駛方案逐漸興起，這就需要在CPU的基礎上加裝擅長視覺演算法的GPU晶片，從而形成“CPU+GPU”的解決方案。不過，“CPU+GPU”組合也並非最優解決方案，因為 GPU 雖然具備較強的計算能力，但成本高、功耗大，由此又逐步引入了FPGA和 ASIC 晶片。
總體來看，單一型別的微處理器，無論是 CPU、GPU、FPGA還是ASIC，都無法滿足更高階的自動駕駛需求，域控制器中的主控晶片會走向整合“CPU+XPU”的異構式 SoC（XPU 包括 GPU/FPGA/ASIC等）。
這種複雜的晶片需求非常適合英偉達、英特爾、高通、華為這種有大晶片開發能力的公司，他們紛紛調轉船頭進軍汽車產業。同時，國內新興的AI晶片廠商也迎來了快速切入汽車產業鏈的機遇。
國內AI晶片公司地平線，憑藉 “征程”AI 晶片與海內外多家車廠建立合作，成功切入汽車產業鏈，為長安汽車、上汽集團、奧迪等多家整車廠提供解決方案。成立於 2016 年的黑芝麻智慧科技則相繼推出了車規級智慧駕駛晶片華山一號 A500和華山二號A1000，目前已與博世、一汽等多家Tier1或整車廠建立合作。
重塑格局
未來汽車的大腦是域控制器，其功能由主控晶片、作業系統和演算法協同實現。這就使得晶片公司、軟體供應商、Tier1 系統整合商和整車廠形成戰略聯盟。其中，晶片公司是域控制器的基礎，軟體供應商和演算法提供商（部分為整車廠自研）賦能，Tier1 進行系統整合，最終由整車廠落地驗證。
以小鵬汽車的域控制器為例，就是英偉達提供晶片以及技術上的支援，德賽西威負責提供硬體形態、軟體形態域的底層軟體，小鵬汽車編寫從感測器到決策層的自動駕駛演算法。
行業內有個看法，域控制器可能是未來競爭門檻最高的部分，因此利潤也最高，晶片廠商和核心演算法供應商將會受益。
前文也提到，新興的晶片廠商成為新寵，那麼傳統的晶片供應商（做MCU的）是否就一定要走向式微呢？
答案也並非如此簡單。首先，分散式ECU並不會馬上消亡，因為傳統的汽車產業鏈非常堅固，短期內難以被動搖。
“原本傳統的產業鏈的利益很難打破，特別是線束廠商。短時間內，傳統汽車MCU會繼續存在，而且還會增長。”國內一位汽車晶片廠商負責人如此表示。
再者，並非所有功能域都適合集中化，即使集中化也不意味著所有ECU 都會被融合。大部分車企在中短期內不會效仿特斯拉採用如此激進的集中化方案。
還有一點，從分散式ECU轉變為集中式域控制器，極大地強化了軟體在架構中的作用，但是現行的供應商體系裡沒有的成熟的軟體供應商，成熟的汽車軟體商業模式現在還沒有摸索出來。因為以往的供應商大多提供的是軟硬體一體的服務，很少有專門的汽車軟體供應平臺，並且能夠適應各種晶片平臺。所以，ECU向DCU的轉變還需要一定時間。
中短期來看，汽車ECU 方面依然存在著巨大的機會。麥肯錫預計，2020/2025/2030 年全球ECU 市場規模分別為900 億/1030 億/880 億美元，雖然ECU 增速放緩、佔比下降，但絕對值依然很高。
有意思的是，2020下半年發生的汽車晶片領域的供應短缺成為了一個黑天鵝事件，促使整車廠加速向域控制器靠攏。
比如，上汽集團方面就宣佈，旗下上汽乘用車已與智慧晶片產業“獨角獸”地平線敲定全面戰略合作協議。雙方將共同打造出可以對標特斯拉FSD的下一代智駕域控制器和系統方案，同時也希望能夠有效緩解甚至解決晶片短缺帶來的產能危機。
掌握了域控制器的開發權，不但掌握了技術制高點，也掌握了對晶片供應鏈的控制能力。對於每一家整車廠來說，都是一舉多得的好事。所以，未來還會有更多的車企加入這個行列，從而倒逼域控制器加速邁向成熟。
（校對/Kelven）
