汽车域控制器产业链前瞻

汽车电子电气架构由分布走向集中，并最终走向中央计算

随着汽车智能化，网联化的渗透与普及，汽车电子电气零部件占汽车的比重也逐渐提 高。高级驾驶辅助系统，车载多媒体娱乐系统等逐渐成为消费者关注且左右购买决策的功 能配置。

越发复杂的系统对传感器、电子控制器（Electronic Control Unit, ECU）的数量有 了需求，如自动驾驶的摄像头，毫米波雷达；多媒体娱乐系统的副驾驶娱乐屏幕，HUD 抬 头显示系统等。

传统的分布式电子电气架构（Electrical/Electronic Architecture, EEA）逐渐 在日益复杂的系统需求面前力不从心，集中式的区域控制器（Domain Control Unit, DCU）。

即域控制器概念应运而生。在未来，随着高性能算力平台的进一步发展，汽车电 子电气架构将会进一步集中整合，向中央计算平台方向演进。

传统分布式电子电气架构难以适应发展趋势

随着 21 世纪以来，科学技术的发展，车辆所搭载的高科技功能逐渐增加。而于此相呼 应的是，车辆搭载的电子控制器（ECU）越来越多。

例如控制发动机表现的 ECM 模块、管理新能源汽车电池的 BMS 模块以及用于 360 度环视影像融合计算的 AVM 模块等等。

据 焉知汽车数据，一辆现代豪华汽车中通常包含了 70 到 100 个 ECU。分布式的电子电气架 构由于算力分散、线束成本及重量、通信带宽低以及集成维护困难四大问题，难以适应汽 车智能化发展趋势。

算力分散无法高效利用。分布式架构下汽车搭载数十个控制器，且为保证性能稳 定性及安全性，每个控制器芯片硬件算力相对其上运行的程序都有所冗余。

这就 导致从整车维度，各个控制器的能力“各自为政”，无法高效协同。反之在集中式 电子电气架构

线束成本及重量劣势。庞大的 ECU 数量同样意味着复杂、冗长的总线线束。据电 子工程世界网数据，一辆高级汽车的线束使用量约 2km，重量在 20~30kg。

在线 束中，线缆材料本身重量占到线束总重量的 75%左右。集中式的电子电气架构以 及域控制器的引入，可极大的缩短线束的使用量。

无法支持高带宽车内通信。在分布式 ECU 时代，计算和控制的核心是 MCU 芯 片，传输的基础核心是基于传统的 CAN、LIN 和 FlexRay 等低速总线。

随着 ECU 的不断增多，导致总线负载增加，基本上达到允许的上限了，这样容易导致信号 丢帧、总线堵塞等技术难题，从而导致安全隐患。

在域控制器时代，高性能、高集成度的异构芯片作为域的主控处理器，域内统一调度控制，域外通过以太网 等进行高速通信。

目前百兆和千兆的以太网已在多款新车型上得到应用。车载以 太网每节点实施成本高于 CAN、LIN，与 FlexRay 相当。在未来，数据传输速度 的制约将使得车载以太网替代传统总线成为必然。

系统集成及 OTA 维护困难。各个 ECU 开发主要由各 Tier1 提供主机厂，主机厂由 内部团队进行集成整合。对主机厂集成开发能力，供应商管理能力提出了很高的 挑战。

分布式的架构零散的 ECU 布局也难以支持车载软件在线升级 （OTA），从而加大了软件后期维护迭代的难度。

目前，OTA 已经从部分新势力车 企的独门绝技，逐渐大众化，各个车企的更新迭代频率也在快速提升。

据国家市 场监督管理总局披露的数据，2021 年各大车企报告 OTA 升级 351 次，较 2020 年 同期上升了 55%，而涉及到的车辆达到 3424 万辆之巨，更是较 2020 年同期暴增 了 307%。

集中式架构逐渐演进，特斯拉暂时领先

在集中式电子电气架构中，各个 ECU 模块根据划分进行整合“打包处理”，形成数个 域控制器，利用处理能力更强的多核 CPU/GPU 芯片相对集中的去控制每个域，使原有的数 十上百个 ECU 模块数量减少为数个域。

域控制器之间基于需求通过以太网等高速总线或 CAN/CAN FD 低速总线建立通信连接。集中式电子电气架构的推进可分为六个阶段，分别 为分布式——ECU 集中式——功能域集中式——跨域集中式——中央-区域集中式——云计 算式。

功能域集中式是以博世等传统 Tier 1 提出的基于功能模块进行的切割。其将整车分为 动力域、底盘域、车身域、智能驾驶域、智能座舱域五大域组成。

近年来，该切分方法得 到了广泛的实施，并得到进一步的发展。当前趋势为将车身域、底盘域和动力域三个相对 传统封闭且对功能安全等级要求较高的域整合成为整车控制域。

从而形成整车控制域、智 能驾驶域和智能座舱域的三大域组合。2019 年，华为提出的 CC（计算+通信）架构，用分布式网络＋域控制器的架构，将车 辆分为三大部分：驾驶、座舱和整车控制。

推出了三大平台：MDC 智能驾驶平台、CDC 智能座舱平台和 VDC 整车控制平台。华为通过提供芯片＋操作系统，将上述三大平台的每 一个平台都打造成一个生态系统。

以特斯拉为代表的以 ECU 模块在车辆物理空间内所在位置进行的整合，即跨域集中 式。

特斯拉 Model 3 及 Model Y 的车电子电气架构分为四大部分：CCM(中央计算模块)、B CM FH（前车身控制模块）、BCM LH(左车身控制模块)、BCM RH(右车身控制模块)。

其中 CCM(中央计算模块)由三个模块组合而成：智能座舱系统(IVI)，智能驾驶系统(ADAS)和车 内外通信系统，其共用一套液冷系统。

基本上实现了中央集中式架构的雏形，但并不是严 格意义上的中央 集中式架构，业内把这种类型称之为“准中央-区域集中式架构”。

前车身控制模块：负责整车电源分配，车辆前舱用电器的逻辑控制和驱动； 左车身控制模块：负责左侧用电器的配电，左侧用电器的逻辑控制和驱动，包括 左车身便利性控制以及转向、制动等底盘控制等；

右车身控制模块：负责右侧用电器的配电，右侧和背部用电器的逻辑控制和驱 动，包括右车身便利性控制、动力系统、空调等。

相比较功能域集中式，跨域集中式可以抛弃硬件的束缚实现软硬的解耦，同时在物理 上可以让线束更短。但是同样的跨域集中式需要车企要有全栈自研的能力，包括底层硬件 架构到上层的软件开发。

正因为此，当前大部分车企还是选择按照功能域集中的方式进 行开发，而自研能力较强的厂家已经逐步实现的功能域集中式的架构，并且正朝着跨域集 中式架构迈进。

在未来，电子电气架构会进一步发展，向中央-区域架构演进。在这种架构下，算力全 部向中央计算机集中，中央计算机完成车控，娱乐，驾驶辅助等所有能力的提供，承担类 似“中央大脑”的角色；

在区域端，由区控制器（Zonal Control Unit）充当网关、交换机角 色，并完成供电。保证来自中央计算机的指令上下通达。

各家车企无论其电子电气架构如何演进，可以发现其智能座舱域控制器以及智能驾驶 域控制器都相对独立，未被其他域控整合，而是在不断吸纳其他控制器。

在迈向中央-区域 式集中的过程中，智能座舱域控制器、智能驾驶域控制器将组成中央计算器的核心。

智能座舱与智能驾驶为当前竞争焦点

当前域控制器的竞争焦点主要在智能座舱以及智能驾驶领域。其原因为其用户感知度 高、用户接受度高、科技属性附加值高以及智能座舱开发难度相对较低。

智能座舱域：用户认接受度高，开发难度相对低

相对于其他汽车技术，智能座舱实现难度相对较低，并且直面用户，能够给用户带来 直接的感官体验。根据 HIS 在 2021 年 7 月进行的调查显示，近 8 成用户对智能座舱配置有 需求。

其中更有 17.4%的用户认为智能座舱为购车必须配置。故车企投入智能座舱性价比 高，智能座舱已经成为汽车智能化道路上率先落地的领域。

智能座舱域发展历史

智能座舱主要的发展历史主要分为三个阶段，在 2000 年之前为机械时代；2000 年至 2015 年为电子时代；2015 年至今为智能时代。机械时代：

座舱主要就只有单一的机械仪表，简单的音频播放设备，物理操作按键，除此之外，没有中控显示屏，并且集成度较低，无智能化配置。

电子时代：座舱多为机械仪表，极少数有液晶仪表，除此之外，多为物理按键，极少 数为触屏，拥有娱乐系统，小尺寸娱乐显示，除此之外，集成度较低，智能化程度低。

智能时代：当前的座舱已经正式进入了智能化当中，座舱大尺寸屏显示、多联屏出 现，信息娱乐系统功能逐渐丰富，交互方式多样，且为高度集成化，安全程度较高，智能 化程度高。

在未来，智能座舱作为人车交互的第一入口，会进一步快速发展。

在人机交互层面，人与车辆的交互不只会局限在屏幕图像交互（GUI）与语音系统（CUI），声音（VUI）、香 氛嗅觉（FUI）、座椅震动、HUD、灯光（LUI）等都可成为人机交互的接口。

在硬件层 面，车内多屏交互趋势明显，跨域算力融合也会进一步推进，对于软硬集成开发及域控制 器算力会有更高的要求。

智能座舱域控市场规模

根据 ICVTank 数据，2022 年，预计全球智能座舱行业市场规模达 461 亿美元，平均 CAGR 达 8%。其中，中国智能座舱配置渗透要明显快于全球。

根据 IHS 预测，2020 年中 国市场智能座舱渗透率为 48.8%，预计在 2025 年渗透率有望达到 75% 高工智能汽车研究院监测数据显示，今年 1-9 月中国市场（不含进出口）乘用车前装 标配搭载座舱域控制器上险交付为 114.99 万辆，同比增长 52.81%；

前装标配搭载率为 8.06%。ICVTank 数据显示，2019 年全球智能座舱域控制器出货量为 40 万套，预计 2025 年全球智能座舱域控制器出货量将达到 1300 万套。

智能驾驶域：L2 级快速普及，行泊一体为明显趋势

目前量产上市的 L2 级别智能驾驶系统多为基于传统分布式电子电气架构开发的，即高 速行车中的智能驾驶由一个控制器控制，自动泊车及 360 全景影像由另一个控制器控制。

随着高速的驾驶辅助功能逐渐覆盖城市场景；泊车系统从最简单的 360 环视影像逐渐发展 为自动泊车甚至自动代客泊车（AVP），低速与高速两套智能驾驶辅助系统软硬件逐渐产生 了功能上的交集。

行泊一体化智能驾驶域控制器就此站上舞台，其具体优势为硬件共享； 多传感器融合；减少硬件成本；降低开发难度以及为未来“目的地到目的地”的真正自动 驾驶的实现打下硬件基础。

智能驾驶域发展历史

智能驾驶系统，又被称为驾驶辅助系统或者自动驾驶系统。其基本构造为通过车载感 知元器件感知车辆行驶周边环境，由处理器或者域控制器进行加速、制动、转向的计算并 给出决策，最终发布指令由动力系统、制动系统、转向系统进行执行从而达到车辆自动行 驶的目的。

其发展历程可根据主流智能驾驶分类等级划为六个阶段。根据 2021 年 8 月国家 市场监管总局及标委下发的《汽车驾驶自动化分级》文件，汽车自动化共划分为 6 个等 级。

即 L0-L5，其中 L0-L2 为辅助驾驶，系统能够辅助驾驶员执行动态驾驶任务，L3 及以 上被称为自动驾驶，系统能够执行全部动态驾驶任务，L3 需根据需要提供接管。

目前智能驾驶辅助系统正在快速发展普及期，正在处于“L2 级驾驶辅助系统快速普 及，L3 级驾驶辅助快速成熟”的历史阶段。根据 IDC 公司发布的《中国自动驾驶汽车市场 数据追踪报告》，2022 年第一季度，L2 级驾驶辅助系统在乘用车市场的渗透率为 23.2%。

智能驾驶域控市场规模

根据 IDC 统计，如今市场上 L2 级别驾驶辅助乘用车中，21.4%为域集中控制实现的，即通过智能驾驶域控制器实现的，大部分车企还是使用传统分布式控制的方式实现 L2 级别 驾驶辅助。

根据高工智能汽车统计，参考 2021 年交强险上险数据，智能驾驶域控制器实际 出货量仅为 53 万套左右，渗透率为 3%左右。智能驾驶域控制器尚处于萌芽之中。

域控制器产业链解构，高性能芯片为其核心

将域控制器从下至上拆解可以发现，其最底层为主控芯片，在其之上为操作系统层、中间件层以及应用软件算法层，一款好的域控制器的成功关键是多层次的软件硬件的有机 结合。

主控芯片目前多采用多核异构的“CPU+XPU”SoC 芯片，竞争的焦点主要在于芯片 的有效算力、算力能耗比、成本等。

操作系统及中间件主要负责对硬件资源进行合理调 配，以保证各项智能化功能的有序进行。

其中，软件操作系统竞争格局较为稳定，多以QNX 和 Linux 及相关衍生版本为主。应用算法则是基于操作系统之上独立开发的软件程 序，是各汽车品牌差异化竞争的焦点之一。

科技厂商入局域控制器，业务模式多样

车企对于高性能多核异构 SoC 的需求也在吸引着科技厂商入局，当前国内外主要的芯 片厂商由英伟达、德州仪器、Mobileye、高通、AMD、华为、地平线等。

在中游为 Tier1 集成供应商，国内主要玩家为德赛西威、中科创达、东软睿驰、经纬恒润、华为等。

在软件定义汽车的大趋势下，在域控制器开发上，车企与供应商之间的关系相较于 ECU 控制器时代正在发生微妙的转变。