德赛西威跑步进入中央计算时代

4月29日，德赛西威发布了旗下第一代汽车HPC产品——“Aurora”。HPC是高性能计算(High Performance Computing)机群的简称，德赛西威将此产品命名为ICP(Intelligent Computing Platform)。

“Aurora”是一款中央计算平台，可以支持智能座舱、智能驾驶、网联服务等跨域融合，实现了从“域控”到“中央计算”的跨越。

这是特斯拉之后的首个可量产的集中式“汽车大脑”，不同于特斯拉将FSD、IVI、网关等模块封装在一个盒子中，德赛西威采取的方式是可自由插拔“板卡”式的方案，类似于数据中心采用的刀片服务器，每一块板卡既是一块系统主板，同时又可以合并为一个计算集群。

在未来，德赛西威还会在第一代平台的基础上继续增加用于不同功能的板卡方案，最大算力可升级至2000TOPS-8000TOPS。

尽管在此之前，有很多供应商、车企都推出了类似的“中央计算”、“可插拔”的概念，但都还没有进入到量产环节，德赛西威打响了量产的第一枪。

智能汽车正在进入中央计算时代。

一

1967年，当博世等企业开发出全电子燃油喷射系统时，ECU的概念诞生，汽车电子正式拉开序幕。

尽管最初的ECU是用作Engine Computing Unit，但随着越来越多机械功能可以使用电子技术来控制，Electronic Control Unit开始逐渐成为ECU缩写真正的含义。

到了1991年，为了让ECU之间可以高效通信，奔驰500E首次采用了CAN总线系统，但这也使得ECU的上车变得肆无忌惮。

在90年代，一台车上只有少数几个ECU，但随着越来越多功能、配置的上车，到了2003年，一台新下线的福克斯，电子控制单元已经高达50个之多，汽车的网络拓扑图也已经是密密麻麻。

在这种情况下，如果主机厂有新的需求，往往只能在原来架构基础上添加新的子系统（ECU+传感器+执行器），增加一路布线，一台汽车上分布了大大小小的各种小计算机。

甚至是车窗开关都由一个独立的ECU控制，尽管在这种模式下，每一个ECU控制一个独立的功能模块，工作原理简单，稳定可靠，但也导致了很多问题，例如硬件资源浪费、线束布置复杂、基础软件难以标准化、上层应用逻辑复杂等。

这种玩法显然很容易逼近系统的上限。

2007年，德尔福首次提出了EEA（Electrical/Electronic Architecture，电子电气架构）的概念，希望以功能域为划分，将整车的电子电器串起来。

但只是将功能集中并不能昭示一个光明的未来，整个系统仍然四分五裂。

随着博世EEA六段论的提出，汽车行业才慢慢理清自己身在何处，以及将要去往何处。

一个中央大脑的概念脱颖而出，算力集中化将形成一个大脑，主要的计算在大脑中完成，然后通过更高效的主线网络与分布在车身的传感器/执行器相连接，传感器相当于人类的五感，执行器相当于人类的手脚。

汽车正在逐渐向手机、PC等智能终端靠拢，但不同的是，汽车产品传感器更多、执行器也更复杂，汽车产品更接近机器人架构，不同系统所需要的算力、通信不一样，系统复杂度直线飙升。

汽车产品正处在一个关键的跨越期。

站在2022年，回头看的时候，我们正处在一个过渡期，分布式ECU和域控制器等多种方案共存的阶段，行业领先者已经迈过了分布式ECU阶段，正在为该做几个域控制器而苦恼，而市场上主销车型仍以分布式架构为主。

同时，这也是一个孕育的阶段。域融合的方案已经在规划中，中央计算也已经被写进各大车企的PPT。

从分布式架构到域控制架构的过渡相对容易，这种升级是将部分分散于不同控制器的功能整合到一个控制器中。

而从域向中央计算过渡，则是更难的一步，也是更大的跨越。

回到本文主角，在德赛西威发布ICP之后，该产品的负责人德赛西威研究院院长黄力接受了《建约车评》的采访。

黄力表示，德赛西威三大业务分布在智能驾驶、智能座舱、网联服务，在域集中和域融合阶段都是比较有优势的。ICP则是直接跳到终极状态，以终为始，采用中央计算+区域控制的架构。

黄力对中央计算做了前瞻性思考，他认为实现中央计算首先要满足以下三点：

• 首先要支持硬件模块化、可插拔；

• 软件要与硬件解耦，在更换硬件的时候，软件需要动的幅度要尽可能小；

• 要能够快速部署，可以持续集成、持续交付、持续测试，这样可以减少运维的压力。

黄力表示，德赛西威的ICP是朝着这三个方向去解决问题的。目前推出的是第一代产品，年内还将推出第二代产品。

第一代ICP产品主要围绕硬件展开，实现了把车上散落的域控制器都放进一个机柜里，包括水冷、结构等，最大的变化就是将各个硬件模块化，并且实现了硬件的可插拔。

目前第一版本的六块板卡：

• 启动管理（电源管理）

• 激光雷达感知

• 激光雷达定位

• 自动驾驶的感知融合、路径规划控制

• 泊车的感知

• 泊车的APA算法

上述板卡看起来优化空间还很大，例如两个泊车域的板卡可以进行融合；激光雷达的感知、定位可以采用一张大算力芯片去做；行泊一体的方案等等。

我们可以将这个初版配置理解为Demo，采用的几颗芯片也是德赛西威在一些平台产品已经应用的芯片，未来德赛西威会继续开发大算力的新板卡，并支持灵活配置。

德赛西威目前还处于ICP产品的验证期，主要的工作将原来散落在域控制器和ECU中的硬件进行板卡化封装，软件方面也没有大动，把原来功能都集成了进去。

连接方面，板卡内部、板卡之间采用PCIe、以太网、CAN、LIN等连接方式，信息传输的链路更短、供电需求减少。另外，板卡和板卡之间可以灵活缩放带宽，整个机箱和外部的区域控制器之间则采取以太网、CAN进行互联。

在ICP产品中，板卡之间的互联速度会更快，同时算力也更集中，可以通过软件的方式来动态调配资源，实现了资源的池化，整体可以被视为一个计算集群。

德赛西威今年还将推出第二版本，增加更多的板卡配置，例如基于恩智浦S32G的网关、基于大算力芯片的行泊一体板卡，以及SA8295的座舱板卡等。集成网关卡，大算力行泊一体卡，升级座舱板卡等。

该产品的功率最大可以支持到3kW，车企可以根据需求进行配置，既可以当作自动驾驶的盒子来做，也可以将智能驾驶、智能座舱、网联服务两两集成，也可以选择集成三项。

在SoC的选择上，也是丰俭由人，既可以放进四个Orin板卡，组成一颗“核弹”，也可以采用一些算力弱一些的芯片，应用在一些中低端车型上。在未来，德赛西威ICP还有可能扩充为8张板卡方案。

尽管在航空电子、服务器领域，板卡方案并不是新鲜的概念，但是在汽车领域，由于对性价比的追求、对震动的苛刻要求等，板卡化的方案迟迟没有落地。

德赛西威率先推出板卡化的中央计算平台，既离不开其自身的奋斗，也匹配了历史的进程。

二

德赛西威前身是中欧电子工业有限公司，成立于1986年，最初从汽车卡带起家。

2013年-2017年，中国汽车产业迎来大发展，乘用车市场规模从1,792万辆增长至2,375万辆，同阶段，德赛西威的营收也从16亿扩张到60亿，主力产品的价格区间从100元扩展到了1000元。

在2016年之前，德赛西威给自身的定位是汽车电子供应商。2016年到2019年，是德赛西威迎面撞上智能电动车浪潮的关键几年。

2016年4月26日，在德赛西威30周年的时候，德赛西威与理想汽车（当时还叫车和家）达成合作，成为理想汽车第一个正式对外宣布战略合作的供应商，德赛西威与理想汽车合作打造了基于高通820A的座舱域控制器以及四联屏的方案。

2018年4月，德赛西威与英伟达达成合作，拿到国内Xavier芯片的代理，成为英伟达全球5家、国内唯一的代理商。

紧接着的6月23日，德赛西威与小鹏签约，小鹏P7将搭载德赛西威基于英伟达Xavier打造的自动驾驶域控制器IPU03。

杀入理想、小鹏的供应链，与英伟达深度绑定，现在来看，对德赛西威都是重要的标志性事件。

这也促使了德赛西威在2019年正式确立了三大业务：智能驾驶、智能座舱、网联服务。

目前，在智能驾驶业务方面，德赛西威拥有两代四套产品，包括走性价比路线的IPU01、IPU02；和走高性能路线的IPU03、IPU04。

其中，IPU01是基于功能安全做的环视和融合泊车统一的平台；IPU02于2019年启动，基于德州仪器TDA4，将行车和泊车功能集成在一颗芯片上。

IPU03，即基于英伟达Xavier的方案，已经在小鹏P7、P5上量产；IPU04，即基于英伟达Orin的方案，即将量产，理想L9、小鹏G9均采用了该方案。

2021年，德赛西威智能驾驶产品获得年化销售额超过40亿元的新项目订单。

座舱业务方面，德赛西威第三代座舱域控制器产品已获得长城、广汽埃安、奇瑞、理想等厂商的项目定点。

2022年1月5日，德赛西威与高通达成合作，基于第4代骁龙座舱平台，打造德赛西威第四代智能座舱系统。

2021年的上海车展，德赛西威发布了Smart Solution，试图融合其智能驾驶、智能座舱、网联服务技术，目前的ICP产品更像是德赛西威Smart Solution概念的延续。

经过多年在域控制器市场的探索，德赛西威已经成为集合“硬件+底层软件+中间件+系统集成”能力的软硬件全栈能力供应商。

2022年初，德赛西威CEO高大鹏在英飞凌大中华区活动上提出了要重构德赛西威的产品——“服务原子化”，将产品打散到乐高积木的形态。

高大鹏认为，这样不仅可以保持甚至扩展了德赛西威的能力边界，还能很好的应对不同客户的不同要求，不仅提高了Tier1的软硬件迭代速度，也为未来的跨域融合提供了可能。

如今，这些理念落实到了ICP产品上。

在打造中央计算平台方面，德赛西威的优势在于：

• 与芯片厂商合作经验丰富：芯片能力的发挥依赖于芯片厂商工具链成熟度和客户支持，芯片厂商特别是国外芯片厂商，在客户支持上不能快速跟进客户的需求，德赛西威之类的Tier 1厂商和芯片厂商有丰富的量产经验，在打造异构计算的大算力平台方面，拥有明显的优势；

• 跨域整合能力：拥有从网关车身、动力底盘、辅助驾驶到座舱等领域的设计经验；

• 域控制器等硬件的设计能力和制造能力。

中央计算单元是一个复杂系统，里面有大量的难题需要攻克，其对架构规划能力、系统设计能力，要求都更高，功能安全从QM等级一直到ASIL-D等级，跨度非常大，系统的复杂性指数级提升。

黄力举了一个例子，如果没有特定的积累和团队经验，在安卓过亿的代码、自动驾驶几千万的代码面前，甚至连debug都会非常难。

硬件方面，由于中央计算单元对功耗的要求很高，可以达到kW级，散热的问题也很麻烦；同时，一堆的电子部件堆在一起，EMC问题也变得复杂；机械的问题、震动的问题，对制造工艺的要求也很高。

三

中央计算也正在将汽车以及汽车产业引向一个更多元化的未来。

软件的迭代速度是最快的，手机厂商们正在以周为单位进行迭代，汽车厂商们也在努力以月、季度为单位迭代。

但是硬件迭代速度很慢，芯片的开发周期长达2年，生命周期5年，到域控制器级别，这个迭代将会更慢。

在分布式ECU架构下，整车软件的可移植性差，软硬件无法解耦，更换一颗芯片都需要大动干戈，动不动就是上千万的开发费。

而即使到了域控制器时代，整车硬件系统的升级也不是一件容易的事情。

2022年，岚图、蔚来都在推出座舱升级方案，岚图公布的8155车机升级价格是12999元，限时优惠4999元，而之前的特斯拉推出的信息娱乐系统升级价格则在12400-15000元。

域控制器等嵌入式系统更换起来的成本很高，而如果这些部件都已经板卡化，我们有理由相信，升级的费用会变低，升级的流程也会变简单，从而一辆车的物理计算能力也可以随时更新，实现真正的常用常新。

通过将软硬件之间的强耦合关系进行解绑，功能和硬件解耦，中央计算可以在功能分配上拥有更大的自由度，同时，还可以降低每个车型交付的复杂程度，软硬件更加标准化。

不同于传统燃油车，智能电动车和中央计算平台，辅车相依，互相帮扶。

首先是功率和散热的问题，中央计算平台动辄超过1kW的功耗水平也只有电动车才扛得住，另外，电池包散热所采用的水冷系统，可以与中央计算平台的散热进行集成，这在计算平台的散热上帮了大忙。

智能驾驶、智能座舱，都对大算力芯片、大量的网络端口和更高的数据吞吐量，提出了更高的要求。

算力方面，不用说，超过1000TOPS的芯片算力够不够实现自动驾驶，现在看起来还不容乐观。

同时，智能驾驶对网络的需求，也让传统电子电气架构不堪重负。

• 低分辨率压缩的摄像头数据可能仅通过每个摄像头产生10Mbps的流量（可能只是一个倒车摄像头、或者360环视的一部分）；

• 雷达模块通常需要100Mbps以太网连接；

• 激光雷达模块通常需要100Mbps或1Gbps以太网连接；

• 高分辨率未压缩摄像头数据（通常用于ADAS）可能会产生5Gbps的流量。

作为车轮上的数据中心，自动驾驶汽车的域控制器的数据传输速率至少为30Gbit/s；中央网关，远超过100Gbit/s。

在中央计算+区域控制的架构中，这些问题都将得到解决。

充沛的算力被统一管理、调配；主要的计算单元之间采用更灵活的软件来进行动态高速互联，通信效率提高、线束长度得以减少。

在产业层面，智能汽车产业链也将被重塑。

传统汽车的功能是由ECU决定的，Tier1汇总主机厂的功能需求，把一个个定制的ECU集成到子系统中，交付给主机厂，Global Tier1是主要玩家。

在这套运作模式下，以依靠整合ECU为业务的传统零部件供应商尽管离用户场景比较远，但却成为了实实在在的功能定义者，这也造成了汽车产品很难快速迭代。

智能电动车时代对Tier1提出了更高的要求，中国本土Tier1正在成为关键力量。

从域控制器产品开始，中国零部件供应商就开始崭露头角，他们与新势力企业紧密配合，打造出一代又一代领先的产品，在进度上要远远领先于Global Tier1。

他们的努力也收到了消费者的反馈，车机、辅助驾驶等已经成为中国消费者购买电动车最看重的主要功能，供给和需求两端都在蓬勃发展。

进入到中央计算时代，中国的车企和Tier1们，一定有机会定下属于这个时代的标准。

原文始发于微信公众号（建约车评）：德赛西威跑步进入中央计算时代