【报告】中国汽车工业协会：中国汽车基础软件发展报告5.0

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这篇报告探讨了在全球汽车产业能源和智能两大方向转型的背景下，如何通过构建开放式的软件架构来推动中国汽车产业的发展。

研究背景

背景介绍:

这篇文章的研究背景是全球汽车产业正面临着能源和智能两大方向的转型，这给中国汽车产业带来了由大到强的发展机会。转型的上半场是能源转型，中国汽车产业在全球化竞争中占据了有利地位。与此同时，国内新能源汽车市场竞争也日趋激烈，价格战持续不断。面对竞争更加激烈的下半场，各整车厂虽通过以价换市、加速车型迭代等手段积极应对，但根源上需要抓紧这一轮人工智能等新技术，形成产业革新的有效破局举措。

研究内容:

该问题的研究内容包括：智能化是汽车产业转型下半场的核心，软件则是智能化的关键，是构建差异化的整车应用和创新汽车业务的核心驱动力。文章提出了一个想法，即如果行业内构建出开放性的软件架构作为基础，使得其他应用或扩展都能在这个基础上柔性生长，是否可以解决当前行业问题。对于基础的构建，可以参考乐高模式，即立足模块化设计理念，通过组合标准部件，实现多样化创新。

文献综述:

该问题的相关工作有：国内外多家厂商已推出基于AUTOSAR的MCU基础软件解决方案，并在汽车电子控制领域得到广泛应用。面向AI大模型的开放式软件架构模式近些年发展迅猛，其产品力和质量均有较大提升，市场占有率也持续提高。

核心内容

面向AI大模型的开放式软件架构概述：

开放式软件架构：基于开放的标准和接口进行设计和开发，可以与其他系统或应用程序进行无缝集成和交互，提高软件的灵活性、可扩展性和互操作性。

工具链：包括SDK、API、文档等开发者工具，帮助开发者更快地开发和部署应用程序和服务。

生态属性：行业共建，持续迭代，具有延续性和开放兼容性。

AI大模型：

AI大模型分类：根据处理数据类型的不同，大模型可以分为语言大模型、视觉大模型、多模态大模型；根据应用领域不同，大模型可以分为通用大模型、行业大模型、垂直大模型。

汽车行业垂直大模型：高度专业化的需求、数据获取的高难度、技术和资源的密集性、长开发周期和高成本、技术更新迭代快。

AI端侧部署：AI在汽车领域开始积极应用，从早期的研发辅助、到辅助车型设计、供应链管理，AI大模型在端侧部署已成为新的技术趋势。

面向AI大模型的开放式软件架构：

开放式软件架构的中间件：ASF中间件和标准中间件两部分构成，提供跨核、跨域协同的基础功能与服务。

开放式软件架构的操作系统底座：支持虚拟化、Safety Linux和实时操作系统的技术重点和演进趋势。

开放式软件架构的工具链：探讨多域融合背景下，通用的汽车电子研发工具链以及用于解决如何更好地多方协同、提升开发效率和质量，同时支持AI扩展的高效开发框架。

开放式软件架构的生态建设：从技术生态和产业生态两个维度，分析如何通过行业共建，构建技术标准和开发流程、建设开源库、保证可持续发展。

开放式软件架构的应用层：

车端应用：智能座舱应用、智能驾驶应用、智能车控应用。

云端应用：云端VSOC、性能预测与优化、故障诊断与预测、虚拟测试与验证。

开放式软件架构的中间件层：

面向MCU的标准基础软件：标准化、模块化、高效性、可靠性。

面向SoC的标准基础软件：高性能、高带宽、安全性、可扩展性。

车辆基础服务：跨核协同服务、电源管理服务、日志管理服务、信息安全服务、健康管理服务、时钟管理服务、存储管理服务、诊断管理服务、OTA升级服务。

整车通信总线：跨系统和协议的一致性封装、多样化通信语义支持、全场景通信支持、高效核间通信、灵活的序列化机制、端到端QoS保障、域内消息与整车协议映射、动态任务编排与智能调度、数据监控与仿真能力。

整车数据处理框架：数据中心、数据采集、数据服务、高性能存取、数据快照、多种序列化策略、统一的数据处理单元、数据安全与合规性。

开放式软件架构的操作系统底座：

软硬一体：芯片归一化、系统稳定性与实时性的挑战、安全性的挑战、性能优化的挑战。

虚拟化：虚拟化构成、虚拟化性能、虚拟化安全、演化趋势。

实时操作系统：确定性与低延迟、安全性与可靠性、实时通信与同步、功能安全与认证、资源管理与优化、虚拟化与多域整合、可扩展性与兼容性、实时更新与维护、演化趋势。

Safety Linux：技术要点、挑战、演化趋势。

开放架构下的操作系统安全：信息安全、功能安全、信息安全与功能安全的演化趋势。

人工智能与操作系统：AI for OS、OS for AI、AI as OS。

开放式软件架构的工具链：

经典工具链：面向MCU的标准基础软件的开发者工具、面向SOC的标准基础软件的开发者工具、车辆基础服务的开发者工具、整车通信总线的开发者工具。

开放的高效开发框架：高效开发框架的定义、高效开发框架的功能、高效开发框架的接口参考、高效开发框架的开发方法。

AI大模型赋能创新工具链：软件工程变革、软件需求开发、软件架构开发、软件代码开发、软件测试。

开放式软件架构的生态建设：

技术生态：开放式接口的统一、通信协议的统一、开发标准和流程的统一、开源库在汽车开发中的重要性。

产业生态：当前的问题与挑战、破局之道的思考。

结论

这篇报告详细探讨了面向AI大模型的开放式软件架构在汽车产业中的应用和发展趋势。通过对开放式软件架构、AI大模型、中间件、操作系统底座、工具链、应用层、生态建设等方面的深入分析，文章提出了构建安全、可靠、稳定的开放式软件架构的解决方案，并强调了行业共建、持续迭代的重要性。文章的贡献在于为整车智能化软件产业链参与者提供了有益的指导和参考，推动了汽车产业的智能化发展。

文泽企屋

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