引言：

人工智能（AI）在汽车技术中的重要性

公众往往会认为，自动驾驶就是汽车人工智能（AI），这种认知只是汽车人工智能的冰山一角，掩盖了一场更深层次的看不见的技术变革：人工智能正在融入车辆电气/电子架构的方方面面，这是一个复杂而精密的系统，所涵盖的范围远不止自动驾驶功能，还包括收集数据的传感器、实时处理数据的确定性微控制器，以及控制汽车安全关键型功能的执行器。

这场深刻的转变不仅关乎车辆的“视觉”层面，更在于人工智能如何从根本上重新定义从开门到自动驾驶的整个用车体验。

现代汽车的基础：

电气/电子（E/E）架构

电子电气架构（图1）构成了现代汽车的基础，支持越来越多的基于人工智能的高级功能。在这个系统中，微控制器和微处理器发挥着至关重要的作用，因为它们必须实时处理信息，并将虚拟指令转化为实际动作。无论是自动驾驶系统的转向操作，还是电动座椅调节、空调控制，控制精确度和响应能力都依赖于数据处理器之间复杂的交互操作。

▲图1：区域化电气电子架构示意图。该架构由四个区控制单元和一个控制高级驾驶辅助系统ADAS和信息娱乐系统的中央计算机组成。蓝色/紫色图形是端点设备，与区控制单元相连。

在汽车上，能够处理数据的地方屈指可数，尤其是执行人工智能计算和系统控制的处理器：

1. 微控制器（MCU） 在汽车上处理数据，实现快速实时响应。例如，MCU控制各种执行器，监控关键部件的状态，或在故障安全模式下接管车辆控制。
2. 微处理器（MPU）和图形处理单元（GPU） 处理更复杂的任务，例如，图像识别或高级数据可视化，为自动驾驶赋能，并提升用户体验（UX）。
3. 数据中心，其中云计算技术可以全面完善数据分析和优化性能，这对于远程诊断和车队管理等任务至关重要。

这种三层架构提供了一个完整的人工智能框架，彻底改变了整体用车体验，凸显了人工智能在下一代汽车发展中重要的推动作用。

本文重点讨论所谓的端点的复杂性，微控制器在其中发挥着至关重要的作用。

端点设备的复杂性：

微控制器、传感器和执行器的相互作用

在车辆架构中，端点设备是指通常由小型、资源受限的元器件（例如，微控制器、传感器和执行器）组成的硬件系统。传感器测量温度、压力、速度等物理特性；微控制器以最小的延迟实时处理传感器数据，并向执行器发出指令，执行器将电子信号转换为物理动作，例如，转向、制动或加速。

每辆车都有很多端点设备，这些端点必须实时同步地交互和通信。图2以车门控制系统为例，说明了单个端点的复杂性。通常，每个车门都有一个这样的端点，而整辆车则有很多端点（例如，车顶、后备箱、照明等）。

示例：打开车门

打开车门等简单动作涉及一系列复杂的事件，展示了微控制器、传感器和执行器之间的深度交互：

1. 车门内的超宽带（UWB）传感器检测到车钥匙的接近，同时微控制器处理传感器数据。
2. 执行器解锁车门，实现无钥匙进入。
3. 执行器展开后视镜。
4. 指示灯闪烁，向驾驶员发出视觉信号。
5. 迎宾程序启动，例如，氛围灯点亮、喇叭发出问候、车外照明灯点亮。
6. 数字驾驶舱激活，显示有用信息。
7. 信息娱乐系统开始初始化，并通过蓝牙/Wi-Fi连接驾驶员的智能手机，准备个性化内容。
8. 空调系统开启，提前打开冷风或热风。
9. 记忆座椅通过多个执行器调整至预设位置。
10. 方向盘位置调整，方便驾驶员进入驾驶舱，然后调到预设位置。
11. 后视镜根据存储的偏好进行调整和校准。

这一流程链并非详尽无遗，且在不同车型之间差异巨大，但是，它凸显了众多分散端点之间复杂的协同操作，也反映了汽车制造商面临的更广泛的挑战。

▲ 图2：采用车门控制系统的端点示意图。图示端点集成了多种传感器、一个微控制器、十三个执行器和其他电子元件，负责控制车窗升降机、后视镜调节电机、车门锁等不同功能，凸显了这种端点架构的复杂性。

汽车厂商面临的挑战：

应对现代汽车的复杂性

在打开车门这样看似简单的操作背后，却隐藏着乘客看不到的后台运行的很多复杂功能。如今，汽车厂商开始集中整合这些功能，接下来将这些功能变成可以软件定义和网络化，丰富功能，以提升用户体验。这种即将到来的复杂性给汽车制造商带来了诸多挑战：

1. 随着功能数量不断增加，为了确保不同的功能无缝运行，系统集成变得更加复杂。
2. 确保不同系统、不同供应商之间的兼容性至关重要，且极具挑战性。
3. 需要新的架构来高效管理能源和充电系统。
4. 管理来自多个供应商的更新，同时确保可靠性是一项重大挑战。
5. 创新、合规和成本的平衡始终是一项挑战。
6. 市场要求开发周期越来越快，同时产品质量不能受任何影响，这给车企带来了保质交货的压力。

这些挑战迫使车企重新思考并重塑其现有的电子电气架构。采用分区域控制架构在全球汽车制造业已成为一种趋势。

利用人工智能和分区域控制架构促进汽车创新

域控制架构转向区域控制架构

汽车行业正在从传统的域控制架构 转向区域控制架构 。在域控制系统中，每个控制域，例如，动力总成、驾驶辅助、信息娱乐，包括域内端点在内，都是独立运行的，这种布局设计导致布线变得复杂，硬件设备冗余。另一方面，区域控制架构将汽车分为多个物理区，并将多个单独的域和端点整合到大型微控制器内，今天，这些微控制器又集成了人工智能功能。这种架构的好处是：

1. 降低布线复杂性和重量。
2. 减少小型微控制器的数量，将其整合成更大的集成AI加速器的多核微控制器。
3. 简化软件管理，减少代码量（LoC）。
4. 赋能集中式数据处理，加快决策速度。
5. 促进系统间高效的数据交换和协同操作。

域控制架构转向区域控制架构，标志着汽车技术的重大转变，其中，以太网标准发挥着关键作用。随着先前的标准正在逐步退市，以太网正在成为现代汽车的核心通信骨干网。区域控制架构的成功实施在很大程度上取决于以太网技术的集成。

为了支持这一转变，意法半导体等领先的半导体制造商正在将多个以太网端口和嵌入式以太网交换机 直接集成到微控制器内。这项创新使汽车制造商能够从根本上实现车辆电气电子架构的现代化，优化数据通信，并为人工智能等前瞻性应用奠定基础。基于以太网的架构不仅提供更高的带宽，还提供满足现代和未来车载应用需求所需的灵活性。

应用示例：

现代汽车中的人工智能驱动的执行器

新出现的人工智能应用越来越多地运行在区域控制单元（ZCU）上，这些处理单元安放在传感器和执行器附近，能够有效缩短处理延迟。今天的数据收集量足以进一步加快人工智能的应用普及，随着数据量的增加，人工智能模型正在不断改进，例如：

1. 异常检测提升车辆安全性： 人工智能模型可检测数据模式和异常情况，实现实时监测和主动维护。
2. 动力总成和能源管理优化 ：人工智能模型驱动的系统可优化电池性能和燃油效率，并适应驾驶条件。
3. 虚拟传感器和传感器融合 ：人工智能融合来自多个传感器的数据，或模拟传感器检测，提升车身、底盘和热管理系统决策的智能化水平。
4. 自适应处理 ：人工智能优化输入输出数据，从而加快电池充电速度，提高发动机能效，并提升电机性能。

结论 人工智能正在重新定义汽车的电气/电子（E/E）架构，将智能执行器置于核心位置，彻底改变汽车技术。从打开车门、智能空调，到自动驾驶，人工智能为微控制器开启很多全新的应用机会，让驾驶变得更安全、更高效，并提升驾驶体验。从域控制到区域控制架构的转变，降低了集成复杂性，改进了数据处理性能，并为预测性维护、优化能源管理和传感器融合等创新应用奠定了基础。

随着技术不断提升、互操作性不断增强，以及上市时间压力等挑战，人工智能仍为提升车辆安全性、能效和用车便利性提供了巨大的机遇。汽车行业正处于一个新时代的开端，人工智能不仅能够改变驾驶体验，还能塑造未来的绿色环保汽车。