joanna_xiao的博客

在集成测试的过程中，无论是专项测试，还是实车或台架测试，所依据的技术基础都是子系统内不同零部件间的各个通讯协议，实际项目中特别需要注意的是Tbox和其他零部件在细分上不是一个研发项目组控制，这种情况在不同零部件间普遍存在，就会容易导致一个问题，零部件之间的通讯协议是不停迭代的，而零部件的软件研发版本也是基于协议在迭代，这样就会出现不同零部件释放的用于子系统集成测试的软件版本，依据的通讯协议版本不一致。Tbox的作用是作为车辆的网络出口，将独立的车辆网络环境跟互联网进行连接，促进了现在车联网的形成。

目前结构光技术有如下几种变种：一种是单目IR+投影红外点阵，另外一种是双目IR+投影红外点阵，这样相当于结构光+双目立体融合了，深度测量效果会比前者好一些，比如Intel RealSense R200采用的就是双目IR+投影红外点阵，不足之处就是体积较大。但是，在强光下，结构光核心技术激光散斑会被淹没，因此，不合适室外。3.TOF方案，传感器技术不是很成熟，因此，分辨率较低，成本高，但由于其原理与另外两种完全不同，实时性高，不需要额外增加计算资源，几乎无算法开发工作量，是未来发展的一个重要方向。

一个复杂的汽车ECU开发。到统一代码库(continuous integration)，现在想想，项目之所以最后成功，我觉得很重要的一点是当时借鉴了。状态，环环相扣，基本上达到了全球所有开发部门的。在敏捷开发的每一个迭代周期，我们当时都遵循了。在每一个开发阶段，都配置有相应的工具，，工作和沟通效率极大提高。是非常适合汽车软件特点的，当时我们所有团队召开。

但是在桌面市场，几乎难见Broadwell的身影，仅在2015年中期发布寥寥几款产品，但集成了Intel史上最强核显，包括48组EU单元，128MB L4 eDRAM缓存，解决了核显的带宽问题，在游戏性能的测试中，表现优于AMD最快的APU。Intel使用32nm工艺重做了Nehalem并命名为Westmere，它的底层架构没有太多变化，但是通过制程带来的进步，Intel可以在CPU中塞下更多的东西，Westere堆至10核心以及多达30MB的三级缓存。DSP是用数值计算的方式对信号进行加工的理论和技术。

最后，需要注意的是，一个功能集群的实现可以没有进程，而是以库的形式实现，在AA进程的上下文中运行，只要它满足功能集群定义的需求规范和软件规范。由于外部系统的发展或功能的改进，在车辆的生命周期中，车辆中的软件需要更改。2017年，为适应汽车的发展趋势（智能化，网联化等），应对汽车E/E系统开发面临的新的挑战（高性能处理器的应用，自动驾驶软件的实现，高带宽通信的需求，车与外界的互联互通，汽车E/E架构的演变等），AUTOSAR组织推出了AUTOSAR Adaptive Platform。

但是我们仍需要清楚，新能源（是趋势，但）汽车销量仅占乘用车销量总量的不到25%（欧洲、中国等），且新能源汽车的智能化程度也有较大差异。IC厂、Tier-1企业、汽车主机厂的目的都是赚钱，更少/简单的投入，获取更大/长的营收价值是核心。在ARM的主导下，各大汽车IC厂家加入，建立了SOAFEE（Scalable Open Architecture for Embedded Edge，面向嵌入式边缘的可扩展开发架构），来为汽车芯片厂家异构计算平台下复杂的系统架构提供支持。），这个也有较大的参考意义。

再后面是已发布的Altan，算力是1000TFLOPS，这次的Thor算力是2000 TOPS强大的着实让人震惊（但是芯片2025才出来，是时间好像有些远的PPT产品）。FSD芯片采用三星（德克萨斯州奥斯汀的工厂）的14纳米工艺技术制造，集成了3个四核Cortex-A72集群，共有12个CPU，工作频率为2.2GHz，1个(ARM的)Mali G71 MP12 GPU，2个NPU工作频率为2GHz，还有其他各种硬件加速器。同时也引入了更复杂的AI模型（NVIDIA大致每2年的产品都会有一个质的提升）。

Orin可提供每秒254TOPS，被称为智能车辆的中央计算机，能够为自动驾驶功能提供成熟的技术和商业化落地支持，也是当代最强的智驾算力芯片，因此也成为各智驾公司的首选平台：Cruise，Zoox，滴滴，小马智行，AutoX，百度等等，也都采用了NVIDIA的Orin作为自己的自动驾驶硬件平台。阿维塔011（全华为方案）有3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、12颗超声波雷达、13颗摄像头，具备400TOPS算力，可轻松实现城市复杂路况下的高阶智能驾驶，在高速路段、城区路段和泊车环节全场景覆盖的极“智”驾驶体验。

所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合。这一交互方式符合机器人类产品的形态特点和用户期待，打破了传统PC式的键盘输入和智能手机的点触式交互模式。目前UFS又被细分为UFS 2.0和UFS 2.1，它们在读写速度上的强制标准都为HS-G2（High speed GEAR2），可选HS-G3标准。3D引擎是将现实中的物质抽象为多边形或者各种曲线等表现形式，在计算机中进行相关计算并输出最终图像的算法实现的集合。也可减少消费者对于市面上。运行，所以性能得以翻番。

一、生态与架构作为智能座舱的系统架构工程师，一般情况下需要考虑的是座舱SOC芯片的选型，并不需要亲自设计一颗芯片。然而，假如是一个希望研发智能座舱芯片的半导体公司，要想顺利量产，那么就需要认真思考什么样的芯片才能契合市场的需要。一个成功的智能座舱SOC设计，首先要考虑的不是芯片本身，而是卖给什么样的客户，怎么样才能赚到钱，而不至于亏本。现代SOC设计实在是太花钱了！以智能手机SOC芯片为例，购买IP是第一个花销。CPU，GPU，NPU，内部总线，外部高速接口，这些IP都要花钱购买。其次，需要购买ED

CI/CD通常是一个完整的过程，如果要对二者进行特别区分的话，那么持续集成是一种软件开发实践，旨在促进团队成员频繁地将代码提交到代码仓库，并通过相关的自动化测试手段进行测试验证，以减少问题和解决问题。持续交付 (CD, Continuous Delivery) 则是在持续集成的基础上，通过不断地自动化流程，实现软件交付过程的自动化，以优化软件交付的时间，并减少人为错误，提高软件的质量和可靠性。座舱SOC所使用的操作系统，无论是Linux，QNX，还是Android，都提供了完整可用的交叉编译工具链。

智能座舱的功能复杂度与日俱增，新技术的挑战层出不穷。随着多屏联动、语音识别、手势控制、增强现实、多模交互等新技术的涌现，座舱功能越来越丰富、越来越复杂，在丰富功能的同时也给测试带来很多新的挑战。为了迅速抢占先机，占领市场，产品上市周期随之缩短。如何在交付之前保证产品的安全可靠，如何控制替换成本，是当下智能座舱供应商面临的严峻考验。传统人工测试的方式早已被证明效率低下，座舱测试引入自动化也不是什么新鲜事物。基础功能测试：测试智能座舱的基本功能是否正常，例如音响、导航、车窗、空调、语音识别等。

通过将域控制器的硬件功能，拆分为最小功能的原子服务，并统一定义原子服务的访问接口， 从而实现软硬件的完全隔离。公共框架类服务包 括升级管理服务、健康管理服务、网络配置服务、资源管理服务、时钟同步服务、安全管理服务、测试服 务、电源管理服务、日志服务、诊断服务、数据收集等。ASF 是一组为功能服务开发、使用和集成而设计的通用化中间件服务集群，服务集群可以被所有的功能服务调用，用于对功能服务在整车平台的能力进行扩展，并实现整车各系统之间的协同，保证整车软件平台的整体性并进行统一管控。

AUTOSAR 组织在 2017 年推出了新的 AUTOSAR 平台—— AUTOSAR AP。

车载智能计算平台自下而上可大致划分为硬件平台、系统软件（硬件抽象层+OS内核+中间件）、功能软件（库组件+中间件）和应用算法软件等四个部分。狭义上的OS特指可直接搭载在硬件上的OS内核；而广义OS从下至上包括从BSP、操作系统内核、中间件及库组件等硬件和上层应用之间的所有程序。硬件抽象层硬件抽象层里包含BSP和Hypervisor。

若将有限个 量化样值的绝对值从小到大依次排列，并对应地依次赋予一个十进制数字代码（例如，赋予样值0的十进制数字代码为0），在码前以“+”、“－”号为前缀，来 区分样值的正、负，则量化后的抽样信号就转化为按抽样时序排列的一串十进制数字码流，即十进制数字信号。如果声学密封不牢，来自内部结构的噪声可能到达传感器，两个传感器之间的泄漏可能降低BF算法的性能。未来，随着汽车电动化的普及，传统的ANC降噪所针对的发动机噪音已经不复存在，而路噪问题将越发明显，因此，全新的RNC主动路噪消减技术将会有一个更为宽广的市场。

从A2B收发器衍生出来的简化产品具备各种级别的功能，例如端点从节点（不支持TDM）、简化型主节点（支持较短的电缆和更少的从节点数量），以及简化型端点从节点（支持较短电缆和更少的PDM输入）。例如，AVB中的talker和listener是不同的设备，它们的参考时钟源可能并不相同。传统的车载收音机通过天线接收无线电信号，然后由调谐模块(Tuner)进行信号调谐，信道过滤，信道均衡，多路改善，信号解调等，转为数字信号后再交给DSP进行立体声解码，噪声抑制，弱信号处理，最后从车载音响系统进行播放。

相比起用于ADAS感知系统的摄像头，用于智能座舱内部的摄像头，其功能特性和性能要求相对简单。例如，OMS乘客监控摄像头，一般达到5MP即可有良好的效果。同时，OMS也可应用于车内会议系统，还应用于车内儿童检测。DMS驾驶员监测系统，SVC 360环视摄像头，DVR行车记录仪，均为自动驾驶域ADC与智能座舱域CDC共用的摄像头。下文将简要介绍这些摄像头的使用方式。对于车载摄像头来说，它的特点在于摄像头的安装位置，和ISP处理芯片之间的距离。

这其中包括安全信息的初始来源，安全信息传输到SOC的通道，SOC如何生成对应的告警图标，SOC如何显示对应的告警图标，如何对比检测图标与原始安全信息是否匹配，没有发生错漏，这是仪表屏需要特别注意的。AR-HUD需要通过智能驾驶的传感器(摄像头，雷达等)，对前方的路况进行建模和解析，以得到对象的位置，距离，大小等要素，再把HUD显示的信息精准地投影到对应位置。在传统燃油车时代，仪表盘为用户提供的信息主要有：汽车时速，发动机转速，油量信息，灯光状态信息，各种安全告警状态图标等。并且采用8b/10b的编码格式。

在智能座舱的发展历程中，显示屏的个数越来越多，分辨率和显示屏的尺寸也越来越大。这已经是不可逆转的趋势。传统的座舱显示屏需要一颗主芯片支持一块屏幕，这在功能上和成本上都不是很好的做法。最新的智能座舱解决方案中，一芯多屏是必须要支持的功能，区别在于采用什么样的技术途径。本章节将主要讲述智能座舱中显示子系统的硬件相关技术。仪表盘显示屏IC(Instrument Cluster)副驾信息娱乐屏(Passenger Infotainment Screen)

随着车内新应用赋能，比如智能座舱可以将电商购物平台接入车内，还可以为后排乘客提供更丰富的视听娱乐节目，同时还要做好EDR这一类驾驶突发事件记录仪的日志记录，并处理各路传感器的采样输入信息，还要为驾乘人员提供合理的建议辅助作出决策，这一切不断升级进化的智能系统对车载存储需求要求扩大到数十GB的范围。相同条件下，温度越高，NAND的寿命就越低。无论是SD card，eMMC，UFS，SSD固态硬盘，其内部的存储颗粒都是NAND flash，用户数据写入NAND flash内部的cell中。

在接口的命名规则方面，USB接口将统一以传输带宽命名，USB4 v2.0对应USB 80Gbps，USB4对应USB 40Gbps，USB 3.2 Gen2x2对应20Gbps，USB 3.2 Gen2对应USB 10Gbps，USB 3.2 Gen1对应USB 5Gbps……2015年中期，MIPI联盟确定了对统一的车载连接规范的需求，该规范可以满足汽车行业对高带宽，低时延，重量轻，功耗低的需求。在座舱内方便的地方设置USB 接口，可以方便驾驶员，车内乘客进行充电，连接手机，U盘，卡拉OK等应用。

按照百度百科的定义，智能座舱（intelligent cabin）旨在集成多种IT和人工智能技术，打造全新的车内一体化数字平台，为驾驶员提供智能体验，促进行车安全。目前国内外已经有很多研究工作，例如在车辆的AB柱及后视镜安装摄像头，提供情绪识别、年龄检测、遗留物检测、安全带检测等。在传统的汽车行业中，一般的把车内用于娱乐的设备称之为车载信息娱乐系统(In-Vehicle Infotainment, IVI)。它是采用车载专用中央处理器，基于车身总线系统和互联网服务，形成的车载综合信息处理系统。

这些遍布车身的ECU组成的架构就叫分布式电子电气架构，每个控制系统采用单独的ECU，也就是说，在这种架构下，单个ECU控制汽车的某一功能，如果要增加汽车功能就必须增加ECU的数量。普通传统燃油车平均单车搭载ECU的数量为70个，豪华传统燃油车因为对座椅、中控娱乐、车身稳定与安全等性能要求更高，单车搭载ECU的数量可达150个，而随着汽车智能化的加速，自动驾驶、智能座舱、智能底盘上的功能需求越来越多，一台智能汽车平均单车搭载ECU的数量已经超过了300个。延锋科技座舱 域控制器，已经搭载在智己上等。

软件定义汽车(Software Defined Vehicles, SDV)的核心思想是，决定未来汽车的是人工智能为核心的软件技术，而不再是汽车的马力大小，是否真皮座椅，机械性能的好坏。软件定义汽车的终极目标，就是无人驾驶汽车。这个回答是否就是“软件定义汽车”的正确含义呢？恐怕未必见得。在通信行业，一直都有“软件定义无线电”，在IT行业，又有“软件定义功能”等等概念。这些概念体现了一个基本的思路，即从需求到产品的一个分析和实现的过程。