本报记者尹丽梅张硕北京报道
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,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,要去解决这些问题,需要更多、更有效的产业协同以及政府的支持。
要构建坚实的数字底座
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 (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 (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。