文章目錄

• • 一、軟件定義汽車時代下，智能汽車軟件架構逐步向 SOA 邁進
  • 二、智能汽車軟件架構梳理
  • 三、相關公司介紹

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一、軟件定義汽車時代下，智能汽車軟件架構逐步向 SOA 邁進

1.1 軟件成為智能汽車差異化的核心

汽車智能化的大趨勢下，“軟件定義汽車”成為產業共識。簡單來說，軟件定義汽車（Software Defined Vehicles，SDV）指的是軟件將深度參與到汽車定義、開發、驗證、銷售、服務等過程中， 并不斷改變和優化各個過程，實現體驗持續優化、過程持續優化、價值持續創造。目前，不同車型在硬件配置方面逐漸趨同，各大車企在硬件領域已經經歷了漫長的競爭，硬件及其成本持續改 善的空間較為有限。相較于傳統汽車，智能汽車能為車主創造豐富的、可感知的價值以及全新的駕駛體驗，這也是當前不同汽車形成差異化的關鍵。因此，軟件和算法逐步成為了車企競爭的核心要素，造車的壁壘也由從前的上萬個零部件拼合集成能力演變成將上億行代碼組合運行的能力。

軟件價值不斷提升，全球汽車軟件市場將快速增長。據麥肯錫預測，全球汽車軟件與硬件產品內 容結構正發生著重大變化，2016年軟件驅動占比從 2010 年的 7%增長到 10%，預計 2030 年軟件驅動的占比將達到 30%。從規模上來看，全球汽車軟件市場規模將從2020 年的 350 億美元增 長到840 億美元，未來將有巨大的空間。

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競逐智能化下半場，軟件及計算能力成為新時代下汽車的核心。智能化、網聯化、電動化、共享 化已成為汽車產業變革的必然趨勢，汽車產品逐步由傳統代步機械工具向新一代具備感知和決策能力的智能終端轉變。在汽車“新四化”浪潮的變革趨勢下，比亞迪董事局主席兼總裁王傳福曾 在2021聯想創新科技大會上表示：“電動化是上半場，智能化是下半場。智能化是更大的變革， 創造的生態超乎想象。”在電動汽車時代，電池、電驅等三電核心技術是比亞迪的護城河，王傳 福認為，在下一個汽車時代軟件決定了汽車競爭力。在2021華為智能汽車解決方案生態論壇上， 華為智能汽車解決方案 BU CEO 余承東同樣表示，電動化、網聯化、智能化的時代已經到來，與 傳統汽車相比，智能汽車的本質已經發生了改變，計算和軟件成為了汽車的核心。可以預見的是， 未來汽車智能化將成為各大車廠競逐的焦點，而軟件能力將成為定義整車功能的關鍵。

“硬件預埋，軟件升級”成為車企主流策略，未來汽車軟件、算法優化空間巨大。當前面向量產 乘用車的智能駕駛系統整體處于 L3 及以下級別，智能駕駛技術仍在持續迭代升級中。汽車產品具 備較長的生命周期，一般為 5-10 年，車載計算平臺的算力上限決定車輛生命周期內可承載的軟件服務升級上限。相較而言軟件迭代更快，因此智能駕駛軟件迭代周期與硬件更換周期存在錯位。 為保證車輛在全生命周期內的持續軟件升級能力，主機廠在智能駕駛上采取“硬件預置，軟件升 級”的策略，通過預置大算力芯片，為后續軟件與算法升級優化提供足夠發展空間。以蔚來、智 己、威馬、小鵬為代表的主機廠在新一代車型中均將智能駕駛算力提升至 500-1000Tops 級別。

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我國智能汽車產業發展速度領先世界，L3 及以上級別自動駕駛落地有望為行業帶來更大機遇。在 巨大的消費需求推動下，我國汽車產業鏈中的企業密切合作，不僅構建了良性互動的生態環境， 并且推動著行業標準水平快速提升。根據 IHS Markit 數據，我國 2020年智能座艙新車滲透率達 48.8%，且到 2025 年預計可以超過 75%，無論是滲透率還是滲透率提升速度均高于全球水平。 蓋世汽車 CEO周曉鶯女士也指出，目前我國自動駕駛產業發展處于世界領先水平。從座艙域到駕 駛域，近年來高算力芯片的問世加速了智能汽車向更高級別自動駕駛的演進，例如英偉達推出的 Xavier（30TOPS）、DRIVE Orin（254TOPS）、DRIVE Atlan（1000TOPS），而根據地平線 數據，實現 L3 自動駕駛的算力需達 20-30TOPS，到 L4 級需要 200TOPS以上，可見當前芯片算 力方面已為 L3 及更高級別的自動駕駛“做好了準備”。根據艾瑞咨詢，隨著智能駕駛相關上路法 規的不斷完善，L3 級別有條件自動駕駛乘用車有望在 2023 年開始逐步落地。結合我國新勢力車 企對于今年新車型的大算力預埋，我們認為，2022-2023 年將成為 L3及更高級別自動駕駛發展的 關鍵節點，具有領先軟件和算法能力的車企、軟件供應商有望獲得重要機遇。

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1.2 軟硬件解耦帶動汽車軟件架構向 SOA 演進

傳統汽車分布式的 EE 架構難以適應軟件定義汽車的時代需求：

1> 在傳統 EE 架構中軟硬件高度嵌套，軟件功能的實現更加依賴于硬件。若要新增單一功能， 需要改變所有與其相關的ECU 軟件，同時也要修改車內電線、線束布線等，功能或系統升級 的復雜性極大，車企集成驗證更為困難。若要實現較為復雜的功能，則需要多個控制器同時 開發完成才能進行驗證，一旦其中任意一個控制器出現問題，可能導致整個功能全部失效；

2> 在傳統分布式 EE 架構之下，ECU 由不同的供應商開發，框架無法復用，無法統一。同時， OTA 外部開發者無法對 ECU 進行編程，無法由軟件定義新的功能，以進行硬件升級；

3> 基于傳統分布式 EE 架構，車企只是架構的定義者，核心功能是由各個 ECU 完成，其軟件開 發工作主要是由 Tier1 完成。主機廠只做集成的工作，這也導致過去大部分主機廠自身的軟 件開發能力較弱。

隨著汽車不斷向智能化、網聯化方向發展，以單片機為核心的傳統分布式電子電氣架構已經很難 滿足未來智能汽車產品的開發需求，同時還面臨算力束縛、通訊效率缺陷、以及不受控的線束等 成本黑洞。因此，汽車電子電氣架構從傳統分布式架構正在朝向域架構、中央計算架構轉變，而 集中化的 EE 架構是實現軟件定義汽車重要的硬件基礎。

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在集中化的 EE 架構下軟硬件解耦，軟件開發逐漸通用化、平臺化。分布式軟件架構是一種面向 信號的架構，控制器之間通過信號來傳遞信息，整個系統是封閉、靜態的，在編譯階段就被定義 完成，因此若主機廠要修改或增加某個控制器的功能定義，同時該指令還必須調用另一個控制器 上的功能時，就不得不把所有需要的控制器都升級，大大延長開發周期、增加開發成本。此時， 軟硬件高度嵌套，硬件之間難以形成較強的協同性，汽車軟件的可復用性和 OTA 升級能力整體較 弱。隨著汽車 EE 架構逐步趨于集中化，域控制器或中央計算平臺以分層式或面向服務的架構部 署，ECU 數量大幅減少，汽車底層硬件平臺需要提供更為強大的算力支持，軟件也不再是基于某 一固定硬件開發，而是要具備可移植、可迭代和可拓展等特性。汽車原有以 ECU 為單元的研發組 織將發生轉變，形成通用硬件平臺、基礎軟件平臺以及各類應用軟件的新型研發組織形態。

為實現軟件定義汽車，智能汽車軟件架構需向 SOA 轉型升級。過去汽車軟件架構更多是面向信 號的架構（Signal-Oriented Architecture），ECU 的功能是固定的，軟件被提前編寫在控制器中。 但隨著智能汽車的發展，車內搭載的 ECU 數量快速增加，這不僅使 ECU 的點對點的通訊變得十 分復雜，且不具備靈活性和擴展性，微小的功能改動都會引起整車通訊矩陣以及各 ECU 軟件的變 動。SOA（Service-Oriented Architecture，面向服務的軟件架構）是一種軟件架構，同時也是一 種軟件設計方法和理念，其具備接口標準化、松耦合、靈活易于擴展等特點：

1> 首先，在 SOA 架構中每一個服務都具有唯一且獨立互不影響的身份標識（ID），界定了清晰 的功能范圍，并通過服務中間件（Service Middleware）完成自身的發布、對其他服務的訂 閱以及與其他服務的通訊工作。因此，SOA架構解決了傳統架構中因個別功能增減/變更而導 致整個通訊矩陣與路由矩陣都要變更的問題。同時，SOA 架構中每一個服務組件接口都是 “標準可訪問”的，服務組件的設計、部署不再依賴于具體特定的硬件平臺、操作系統和編 程語言，同樣的組件/功能可以通過標準化接口在不同的車型上實現復用，實現組件的“軟硬 分離”。

2> 在智能汽車時代，軟件的迭代周期越來越短，獨立于硬件的軟件升級是持續為客戶提供價值 的關鍵。由于 SOA 架構具有“松耦合”的特性，服務組件和硬件均可以標準化地接入和訪問， 若要新增某一功能只需增加相應的服務組件并使其調用不同的硬件功能即可。因此在 SOA 架構下，開發人員可更多地專注于上層應用的開發，而無需再對底層算法甚至各個 ECU 中的軟 件進行重新編譯，這也解決了相同的應用在不同車型及硬件環境下重復開發的痛點，使得汽 車軟件架構十分靈活并易于拓展。

在軟硬件解耦以及汽車軟件架構向 SOA 轉型的背景下，汽車軟件產業鏈正逐漸被重塑：

1> 主機廠開始重視軟件能力的構建，通過建立軟件自研能力、系統架構能力以及 SOA 架構能力 以強化軟硬件解耦。目前大部分車企已經完成了軟件自研能力補充或升級，建立起了平臺型 架構體系，車企的傳統開發模型也正向面向軟件定義汽車的開發模型升級。

2> 軟件供應商一躍成為 Tier1 供應商。由于汽車軟件開發難度提升，傳統的汽車零部件供應商 研發能力難以滿足需求，此時車廠開始繞過傳統一級供應商，直接與原有的二級供應商（芯 片、軟件算法等廠商）合作。在軟件定義汽車時代，軟件重要性不言而喻，整車廠為了掌握 主導權并降低高昂的研發成本，往往會選擇直接與具備較強的獨立算法研發能力的軟件供應 商合作，因此這些軟件供應商一躍成為了 Tier1 廠商。未來，軟件供應商的盈利模式有望發 生轉變，開發基礎平臺收許可費、供應功能模塊按 Royalty 收費及定制化的二次開發等方式 或成為主流打法。

主機廠紛紛布局 SOA軟件架構的開發，未來幾年內或迎來 SOA量產的高峰期。當前大部分OEM 主機廠仍處于硬件架構升級的階段，目前僅有特斯拉、大眾完成了定制 OS 內核的開發構建和規 模化應用，汽車軟硬件解耦也處于發展初期，現階段主機廠紛紛將底層基礎軟件（系統軟件層） 作為發展重點。從長期來看，SOA 將重構汽車生態，汽車行業很可能復制 PC 和智能手機的軟件 分工模式。車企可通過自建或與供應商合作搭建操作系統和 SOA 平臺，引入大量的算法供應商、 生態合作伙伴等形成開發者生態圈，未來車企能夠向用戶提供全生命周期的軟件服務。這一背景 下，主機廠紛紛布局 SOA 軟件架構的開發，未來幾年有望成為 SOA 量產的高峰期。（報告來源：未來智庫）

二、智能汽車軟件架構梳理

縱觀智能汽車軟硬件架構，最底層的是車輛平臺以及外圍硬件（傳感器、V2X、動力及底盤控制 等），在其之上的是自動駕駛計算平臺，而這也是實現汽車智能化的核心。進一步來看，自動駕 駛計算平臺可以分為硬件平臺和軟件兩大部分，其中軟件層面自下而上分別為：

1> 系統軟件：由硬件抽象層、OS 內核（狹義上的操作系統）和中間件組件構成，是廣義操作 系統的核心部分；

2> 功能軟件：主要為自動駕駛的核心共性功能模塊，包括自動駕駛通用框架、AI 和視覺模塊、 傳感器模塊等庫組件以及相關中間件。系統軟件與功能軟件構成了廣義上的操作系統。

3> 應用軟件：主要包括場景算法和應用，是智能座艙（HMI、應用軟件等）以及自動駕駛（感 知融合、決策規劃、控制執行等）形成差異化的核心。

2.1 系統軟件：提供基礎功能和底層環境支持，是操作系統的 核心

系統軟件是車載操作系統的基礎，不僅為上層應用以及功能的實現提供了高效、穩定環境的支持， 也是各類應用調度底層硬件資源的“橋梁”，在智能汽車整體軟硬件架構中處于核心的位置。通 常來說，系統軟件由硬件抽象層、OS 內核（狹義上的操作系統）和中間件組件三部分構成。

2.1.1 硬件抽象層：Hypervisor 與 BSP 搭建軟硬件間的“橋梁”

在汽車電子電氣系統中，不同的 ECU 提供不同的服務，同時對底層操作系統的要求也不同。根 據 ISO 26262 標準，汽車儀表系統與娛樂信息系統屬于不同的安全等級，具有不同的處理優先級。 汽車儀表系統與動力系統密切相關，要求具有高實時性、高可靠性和強安全性，以 QNX操作系統為主；而信息娛樂系統主要為車內人機交互提供控制平臺，追求多樣化的應用與服務，主要以 Linux 和 Android 為主。

在 EE 架構趨于集中化后，虛擬化（Hypervisor）技術的出現讓“多系統”成為現實。在電子電 氣系統架構從分布式向域集中式演進的大背景下，各種功能模塊都集中到少數幾個計算能力強大 的域控制器中。此時，不同安全等級的應用需要共用相同的計算平臺，傳統的物理安全隔離被打 破。虛擬化（Hypervisor）技術可以模擬出一個具有完整硬件系統功能、運行在一個完全隔離環 境中的計算機系統，此時供應商不再需要設計多個硬件來實現不同的功能需求，而只需要在車載 主芯片上進行虛擬化的軟件配置，形成多個虛擬機，在每個虛擬機上運行相應的軟件即可滿足需 求。Hypervisor 提供了在同一硬件平臺上承載異構操作系統的靈活性，同時實現了良好的高可靠 性和故障控制機制，以保證關鍵任務、硬實時應用程序和一般用途、不受信任的應用程序之間的 安全隔離，實現了車載計算單元整合與算力共享。

在車載虛擬化領域，主流的 Hypervisor 技術提供商包括 BlackBerry QNX Hypervisor（閉源） 及 Intel 與 Linux 基金會主導的 ACRN（開源）。目前，只有 QNX Hypervisor 應用到量產車型， 它也是目前市場上唯一被認可功能安全等級達到 ASIL D 級的虛擬化操作系統。國內廠商也紛紛加入兩大主流虛擬機技術生態：2017 年，中科創達與誠邁科技入選黑莓 VAI 計劃（該計劃將建立一 個基于黑莓 QNX 嵌入式技術和 Certicom 安全技術的全球專家網絡，旨在拓展嵌入式軟件市場）， 公司可以基于黑莓的嵌入式技術開發集成服務、安全關鍵型解決方案；東軟集團在 ACRN 項目早 期就成為了其會員；2019 年，ACRN 與潤和軟件建立戰略合作伙伴關系。

BSP 可支持操作系統更好地運行于硬件主板。BSP（Board Support Package）指板級支持包。 對于一般的嵌入式系統，硬件部分需要嵌入式硬件工程師設計硬件電路，而新出廠的電路板需要 BSP 來保證其能穩定工作，在此基礎之上才能進行下一步的軟件開發。BSP 是介于主板硬件和操 作系統之間的系統軟件之一，主要目的是為了支持操作系統，使之能夠更好的運行于硬件主板。 BSP 是相對于操作系統而言的，不同的操作系統對應于不同定義形式的 BSP。例如 VxWorks 的 BSP 和 Linux 的 BSP 相對于某一 CPU 來說盡管實現的功能一樣，可是寫法和接口定義是完全不 同的，所以寫 BSP 一定要按照該系統 BSP 的定義形式來寫，這樣才能與上層 OS 保持正確的接 口。由于 BSP 處于在硬件和操作系統、上層應用程序之間，因此 BSP 程序員需要對硬件、軟件 和操作系統都要有一定的了解。

2.1.2 OS 內核：QNX 、Linux、VxWorks 為主流

汽車操作系統可分為狹義 OS 和廣義 OS，OS 內核屬于狹義 OS。如前文所述，汽車的自動駕駛 計算平臺分為四個層級，從下到上分別為硬件層、系統軟件層、功能軟件層、應用軟件層。廣義 OS 指系統軟件層（包括硬件抽象層、OS 內核、中間件組件）與功能軟件組成的軟件集合，而狹 義 OS 僅單指 OS 內核。具體來說，OS 內核又稱為“底層 OS”，提供操作系統最基本的功能， 負責管理系統的進程、內存、設備驅動程序、文件和網絡系統，決定著系統的性能和穩定性，是 系統軟件層的核心。

當前，狹義 OS 的內核呈現 QNX、Linux 和 VxWorks 三足鼎立的局勢。自動駕駛 OS 內核的格 局較為穩定，主要玩家為 QNX（Blackberry）、Linux（開源基金會）、VxWorks（風河）。因打 造全新 OS 需要花費太大的人力、物力，目前基本沒有企業會開發全新的 OS 內核。當前，無論

是 Waymo、百度、特斯拉、Mobileye 還是一些自動駕駛初創公司、車企，所謂的自研自動駕駛 OS，都是指在上述現成內核的基礎之上自研中間件和應用軟件。

QNX、Linux 和 VxWorks 三大內核有以下區別：

1> 實時性：以是否對需要執行的任務劃分優先級為標準，OS 內核可分為分時 OS（TimeSharing OS）和實時 OS（Real-time OS）兩種。前者對各個用戶/作業都是完全公平的，不 區分任務的緊急性；而后者指在高優先級的緊急任務需要執行時，能夠在某個嚴格的時間限 制內搶占式切換到該任務上。實時 OS 還可以分為硬實時和軟實時兩類：硬實時系統有一個 剛性的、不可改變的時間限制，它不允許任何超出時限的錯誤；而軟實時系統的時限是一個 柔性靈活的，它可以容忍偶然的超時錯誤。QNX 和 VxWorks 均屬于實時 OS，且均屬于硬實 時 OS。最初 Linux 屬于分時 OS，但 Linux 對實時性改進的工作從未停止過。經過優化后， Linux內核也分為搶占式內核和非搶占式內核，其中，搶占式內核的實時性足以滿足自動駕駛 的需求。因此，實時性大幅改善的 RT Linux 實際上已經成為硬實時操作系統。

2> 開放性：QNX是一個半封閉系統，而 Linux和 VxWorks 均是開源系統。所謂“半封閉”，即 QNX 的內核，客戶是不能改的，但客戶可自己編寫中間件和應用軟件；所謂開源，即所有內 核源代碼都向客戶開放，客戶可根據自己的實際需求裁剪，可配置性很高。與 QNX 相比， Linux 更大的優勢在于開源，在各種 CPU 架構上都可以運行，可適配更多的應用場景，并有 更為豐富的軟件庫可供選擇，因此具有很強的定制開發靈活度。VxWorks 也是開源的，VxWorks RTOS 由 400 多個相對獨立、短小精悍的目標模塊組成，用戶可獲所有源代碼并根 據需要對 OS 內核在源代碼層面進行裁剪和配置。

3> 內核架構：QNX 與 VxWorks 是微內核，即內核中只有最基本的調度、內存管理，驅動、文 件系統等都是用戶態的守護進程去實現的。微內核的優點是穩定、漏洞少，驅動等的錯誤只 會導致相應進程發生 Bug，不會導致整個系統都崩潰，同時具有靈活性高、易擴展的特點， 可以便捷地在操作系統中增減功能；缺點是頻繁的系統調用與信息傳遞使 OS 運行效率較低。 Linux是宏內核，即除了最基本的進程、線程管理、內存管理外，文件系統，驅動，網絡協議 等等都在內核里面，其優點是效率高，可以充分發揮硬件的性能；缺點是內核結構復雜，穩 定性較差，開發進程中的 Bug 可能會導致整個系統崩潰，因此基于 Linux 開發的門檻很高。

4> 是否付費：QNX 憑借其安全性、穩定性和實時性占據汽車嵌入式操作系統市占率第一的位置， 但 QNX 是需要商業收費的。雖然 VxWorks 和 Linux 同為開源系統，但區別在于 Linux 是免 費的，而 VxWorks 是收費的。QNX 與 VxWorks 均需收取高昂的授權費，開發定制成本也很 高，這也會在一定程度上阻礙其市場占有率的增長；相較而言，Linux的免費也會對車企有很 強的吸引力。

綜上，車企在選擇 OS 內核時，主要考慮開放性、可擴展性、易用性、安全性、可靠性及成本等 因素，再結合自己的需求及能力體系來做權衡。

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2.1.3 中間件：AUTOSAR 標準應用最為廣泛

中間件位于硬件及操作系統之上，應用軟件之下，是汽車軟件架構中重要的基礎軟件。中間件 （middleware）是基礎軟件的一大類，在汽車軟件架構中位于硬件、操作系統之上，應用軟件的 下層，總的作用是為處于自己上層的應用軟件提供運行與開發的環境，幫助用戶靈活、高效地開 發和集成復雜的應用軟件，并能在不同的技術之間實現資源共享并管理計算資源和網絡通信。

軟件定義汽車時代下，中間件的作用愈發重要。隨著 EE 架構逐漸趨于集中化，汽車軟件系統出 現了多種操作系統并存的局面，這也導致系統的復雜性和開發成本的劇增。為了提高軟件的管理 性、移植性、裁剪性和質量，需要定義一套架構（Architecture）、方法學（Methodology）和應 用接口（Application Interface），從而實現標準的接口、高質量的無縫集成、高效的開發以及通 過新的模型來管理復雜的系統。中間件的核心思想在于“統一標準、分散實現、集中配置”：統 一標準才能給各個廠商提供一個通用的開放的平臺；分散實現則要求軟件系統層次化、模塊化， 并且降低應用與平臺之間的耦合度；由于不同模塊來自不同的廠商，它們之間存在復雜的相互聯 系，要想將其整合成一個完善的系統，必須要求將所有模塊的配置信息以統一的格式集中管理起 來，集中配置生成系統。有了汽車軟件中間件后，所有的軟件和應用都具備了標準化接口，同時 硬件功能也被抽象成服務，可以隨時被上層應用調用；軟件開發可以跨配置、跨車型、跨平臺、 跨硬件適應；軟件開發者可以更多地聚焦軟件功能的差異化；軟件認證可以有標準可依。因此， 可以說中間件在汽車軟硬件解耦的趨勢中發揮了關鍵的作用。

在所有中間件方案中，AUTOSAR 是目前應用范圍最廣的車載電子系統標準規范。AUTOSAR （Automotive Open System Architecture）指汽車開放架構，是由全球汽車制造商、零部件供應 商以及各種研究、服務機構共同參與制定的一種汽車電子系統的合作開發框架，并建立了一個開 放的汽車控制器（ECU）標準軟件架構，規范了車載操作系統標準與 API 接口。2003 年 7 月，寶 馬、博世、大陸、戴姆勒、福特、通用、PSA、豐田、大眾等 9 家汽車行業巨頭發起了 AUTOSAR聯盟的建立，這 9 家公司后來也成為 AUTOSAR 聯盟的核心成員。截至 2021年 7月， AUTOSAR 聯盟已經擁有了 300 多家合作伙伴，包括全球各大主流整車廠、一級供應商、標準軟 件供應商、開發工具與服務提供商、半導體供應商、高校以及研究機構等，其中也包括了華為、 百度、長城、東風、一汽、上汽、吉利、蔚來、拜騰、寧德時代等國內廠商。

AUTOSAR 旨在通過提升 OEM 以及供應商之間軟件模塊的可復用性和可互換性來改進對復雜汽 車電子電氣架構的管理。汽車行業中有眾多的整車廠和供應商，每家 OEM 會有不同的供應商以 及車型，每個供應商也不止向一家 OEM 供貨，此時若盡可能地讓相同產品在不同車型可重復利 用或是讓不同供應商的產品相互兼容，這樣就能大幅減少開發成本。為此，AUTOSAR 聯盟建立 了獨立于硬件的分層軟件架構；為實施應用提供方法論，包括制定無縫的軟件架構堆疊流程并將 應用軟件整合至 ECU；制定了各種車輛應用接口規范，作為應用軟件整合標準，以便軟件在不同汽車平臺復用。有了標準化應用軟件和底層軟件之間的接口，開發者可以專注于功能的開發，而 無需顧慮目標硬件平臺。

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目前，AUTOSAR 擁有 Classic Platform 和 Adaptive Platform 兩大平臺，分別對應傳統控制類車 輛電子系統與對應自動駕駛的高性能類車載電子系統：

1> Classic Platform（CP）：Classic Platform 是 AUTOSAR 針對傳統車輛控制嵌入式系統的 解決方案，具有嚴格的實時性和安全性限制。從架構來看，Classic Platform 自下而上可大致 分為微控制器、基礎軟件層、運行環境層和應用軟件層。Classic 平臺軟件架構實現了汽車軟 件的層次化與模塊化，將硬件依賴和非硬件依賴的軟件進行了封裝。同時，如果使用工具鏈 進行開發，基礎軟件可以通過配置參數即可實現功能剪裁、算法邏輯，便于基礎軟件的開發。 此外，接口的標準化便于基礎軟件與硬件抽象層軟件對接，縮短開發周期的同時也為OEM提 供了更多的選擇空間。

2> Adaptive Platform（AP）：Adaptive Platform 是 AUTOSAR 面向未來自動駕駛、車聯網等 復雜場景而提出的一種新型汽車電子系統軟件架構標準。Adaptive平臺修改了大量Classic平 臺標準的內容，采用了基于 POSIX 標準的操作系統，以面向對象的思想進行開發，并且可使 用所有標準的 POSIX API，主要目的是為滿足當前汽車自動駕駛、電氣化和互聯互通等趨勢 的需求。Adaptive Platform 自下而上可分為三層：（1）硬件層：AP 可將運行的硬件視作 Machine，這也意味著硬件可以通過各種管理程序相關技術進行虛擬化，并可實現一致的平 臺視圖；（2）實時運行環境層（ARA）：由功能集群提供的一系列應用接口組成，分為 API 和 service 兩種接口類型；（3）應用層：運行在 AP 上的一系列應用。

Adaptive Platform 相較 Classic Platform 更加適應于當前汽車架構向 SOA 轉型的大趨勢。如 前文所述，當前汽車架構中同一硬件平臺可能集成了多種系統，例如車載信息娛樂相關的 ECU 通 常使用 Linux、QNX 或其他通用操作系統。盡管 Classic Platform 支持 AUTOSAR OS（OSEK OS），而 Adaptive Platform 支持虛擬化技術以及多系統并存的架構，只要是 POSIX OS 都可使 用，包括那些達到 ASIL-D 的操作系統，兼容性廣，可移植性高，因此 AP 相較 CP 更有優勢。此 外，CP 主要支持面向信號的架構（Signal-Oriented Architecture），以基于信號的靜態配置的通 信方式（CAN、LIN）為主，開發后功能升級較為困難；AP 主要支持面向服務的軟件架構 （SOA），以基于服務的 SOA 動態通信方式（SOME/IP）為主，硬件資源間的連接關系虛擬化， 不局限于通信線束的連接關系，軟件也可實現靈活的在線升級。因此，AP 更專注于提供高性能計 算和通訊機制，提供了靈活的軟件配置方式，更加適用于當前智能汽車領域高速發展的時代。

面向全新 E/E 架構的智能汽車，AUTOSAR 和中間件 OS 將是眾多 Tier1 的發力重點。目前全球 知名的 AUTOSAR 解決方案廠商包括 ETAS（博世）、EB（Continental）、Mentor Graphics （Siemens）、Wind River（TPG Capital）、Vector、KPIT（美印合資）等。在國內，Classic AUTOSAR 標準下的開發工具鏈及基礎軟件由海外供應商占據主導地位，包括 EB、ETAS、 Vector 等，國內廠商主要包括東軟睿馳、華為、經緯恒潤等；國內 Adaptive AUTOSAR 仍處于起 步階段，大陸 EB 與大眾合作將 AP AUTOSAR 和 SOA 平臺應用于大眾 MEB 平臺 ID 系列純電動 車型上。此前國內汽車基礎軟件架構標準及產業生態整體較為落后，在汽車智能化轉型升級的趨 勢下，國內廠商紛紛將 AP AUTOSAR 作為發力重點，推出相應的中間件及其工具鏈產品，搶占 市場先機。

2.2 功能軟件：提供自動駕駛的核心共性模塊，支撐自動駕駛技術的實現

汽車軟件架構中，功能軟件層主要包含自動駕駛的核心共性功能模塊以及相關中間件。根據 SOA 架構設計理念，通過提取自動駕駛核心共性需求，形成了自動駕駛共性功能模塊，主要包括自動 駕駛通用框架模塊、網聯模塊、云控模塊、AI 與視覺模塊、傳感器模塊等。利用這些共性功能模 塊，開發者可更高效地進行自動駕駛業務層面的研發，縮短了智能駕駛系統的開發周期；主機廠 基于自身策略，在設計和開發功能軟件時可以選擇不同的功能模塊和算法組件，實現拼插式功能 組合，靈活構建智能駕駛系統級解決方案，這也降低了系統集成成本。功能軟件層中，中間件同 樣可對軟硬件資源進行管理、分配和調度，例如對傳感器、計算平臺等資源進行抽象，對算法、 子系統、功能采取模塊化的管理，并通過提供的統一接口。功能軟件與系統軟件共同構成了廣義 的自動駕駛操作系統，支撐著自動駕駛技術實現。

1> 自動駕駛通用框架模塊：自動駕駛通用框架模塊是功能軟件的核心和驅動部分。L3 及以上等 級自動駕駛系統具備通用、共性的框架模塊，如感知、規劃、控制等及其子模塊。一方面， 自動駕駛會產生安全和產品化的共性需求，通過設計和實現通用框架模塊來滿足這些共性需 求，是保障自動駕駛系統實時、安全、可擴展和可定制的基礎；另一方面，重點算法（特別 是人工智能算法）仍在不斷演進，如基于 CNN 框架的深度學習感知算法、基于高精度地圖等 多源信息融合定位算法、基于通用 AI 和規劃的決策規劃算法和基于車輛動力學模型的控制算 法等。自動駕駛通用框架模塊定義了核心、共性的自動駕駛功能和數據流，并包含共性模塊 的實現；提供對外接口 API 和服務，以接入非共性或演進算法、HMI 等；通用框架模塊也會 調用自動駕駛操作系統內的云控、網聯、信息安全等功能軟件模塊，或使用這些模塊提供的 服務。通用框架模塊的設計和實現，可以充分利用市場不斷成熟的、不同領域的算法子模塊， 促進產品高質高效的快速迭代。

2> 網聯模塊：網聯模塊是自動駕駛操作系統功能軟件中實現網聯通信、處理網聯數據的功能子 模塊。除滿足常規網聯服務場景要求外，該子模塊通過完善通用框架模塊設計實現網聯協同 感知、網聯協同規劃、網聯協同控制等網聯自動駕駛功能。網聯數據通過 V2X（車用無線通 信技術）獲得，包括路測數據、攝像頭、智能信號燈、道路交通提示預警等信息及其他車輛信息等，與單車傳感器系統的多種探測手段相結合和融合處理，能夠有效實現單車感知范圍 到數百米，車輛間防碰撞，根據預警直接控制車輛啟停等重要感知、規劃和控制功能。單車 智能化與 V2X 網聯功能的有機結合增強自動駕駛系統整體的感知、決策和控制能力，降低自 動駕駛成本，最終實現無人駕駛。該子模塊是智能網聯汽車的典型特征，也是自動駕駛操作 系統的核心功能之一。

3> 云控模塊：云控模塊是與云控基礎平臺交互的功能子模塊。云控基礎平臺為智能網聯汽車及 其用戶、管理及服務機構等提供車輛運行、基礎設施、交通環境等動態基礎數據。云控基礎 平臺具有高性能信息共享、高實時性云計算、多行業應用大數據分析等基礎服務機制。云控 模塊通過自動駕駛通用框架模塊的支持，提供云控基礎平臺所需的數據支撐，同時通過高速 通信與中心云/邊緣云進行云端感知、規劃和控制等數據的實時同步，實現云-端分工協同， 如基于廣泛多車感知的云端感知、云端多車感知融合和云端最終裁決等。

4> AI 與視覺模塊：功能軟件需要支持深度學習嵌入式推理框架，便于成熟算法移植和適配。自 動駕駛是深度學習算法的重要應用場景，尤其在視覺、激光雷達及決策規劃方面，算法企業、 科研機構進行了長期且富有成效的研究和產品化工作。自動駕駛操作系統功能軟件中需要支 持深度學習嵌入式推理框架（如 TensorRT），并兼容 TensorFlow 和 Caffe 等主流訓練開發 框架的深度學習模型，便于已有成熟算法和開發生態的移植和適配。

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5> 傳感器模塊：傳感器模塊規范和模塊化各類自動駕駛傳感器，為傳感數據融合提供基礎。L3 及以上等級自動駕駛技術方案多依賴激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等不同類型、不同安裝 位置的傳感器，這些傳感器硬件接口、數據格式、時空比例、標定方法不同。針對傳感器的 多樣性、差異性和共性需求，自動駕駛操作系統功能軟件中預置傳感器模塊來規范和模塊化 自動駕駛各類傳感器，為異構傳感器信息融合處理提供基礎。

功能軟件開發涉及多方合作，Tier1 與軟件算法廠商可為主機廠提供相應的優勢解決方案。自動 駕駛功能軟件平臺設計規范將解耦的功能軟件標準化和平臺化，明確了各功能模塊之間的接口定 義。基于標準規范和開放接口，功能軟件組件的生產就可變成類似于汽車傳統零部件的生產方式， Tier1、軟件算法廠商以及主機廠等參與方可憑借自身優勢提供解決方案，例如在AI和視覺領域有 優勢的算法廠商可以專注于功能軟件中 AI 和視覺模塊的開發，傳感器廠商（Tier1）可與主 機廠共同對功能軟件中傳感器模塊進行開發。因此，自動駕駛功能軟件平臺設計規范的制定建立 了有序、高效、敏捷的汽車軟件供應鏈體系，實現了更有效的分工與合作，為自動駕駛解決方案 供應商提供更多的應用需求，也為主機廠提供了更靈活的選擇，極大地促進了自動駕駛的落地以 及產業化發展。

2.3 應用軟件：智能汽車差異化的核心

應用軟件層主要包括智能汽車場景算法、座艙功能、數據地圖等內容，是智能座艙（HMI、應用 等）以及自動駕駛（感知融合、決策規劃、控制執行等）形成差異化的核心，位于汽車軟件架構 最上層。過去的汽車供應鏈一般是由實力強勁的 Tier1 提供軟硬件一體化的“黑盒”產品，軟硬 件解耦難度非常高。在軟件定義汽車時代，汽車電子零部件也將像過去的傳統機械、車身零部件 一樣加速“白標化”，硬件差異化越來越小，利潤也愈發透明，“硬件成本價”售車成為可能性， 軟件則將成為汽車的靈魂和 OEM 的新的利潤中心。車輛的差異化和盈利能力將向技術和相關軟 件堆棧轉移，其中主要包括智能座艙、自動駕駛、數據地圖/車路協同等方面。

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智能座艙相較自動駕駛技術實現難度更低，有助于迅速提升產品差異化競爭力。由于自動駕駛軟 件及算法開發難度及測試難度較大，同時目前政策法規方向尚不完善，因此自動駕駛的整體的市 場成熟度仍然不高。目前在整車智能化轉型時代，智能座艙能集成更多的信息和功能，給用戶帶 來更直觀、更個性化的體驗，從而成為整車智能化的先行者。根據 IHS Markit 調查，雖然座艙智 能科技配置需求的相關消費習慣尚在培育階段，但仍有超過 60%的用戶認可座艙配置的價值并有 望實現需求的轉化，反映出用戶層面的座艙智能配置需求有很大的上升空間。未來，我國智能座 艙新車滲透率將快速提升，到 2025 年預計可以超過 75%，高于全球市場裝配水平。

自動駕駛由低速向高速演進需要長時間的訓練和算法積累，未來空間巨大。目前，L3 及以上級別 的自動駕駛有望在封閉、半封閉和低速場景下率先應用，自主泊車作為自動駕駛的低速復雜場景， 將為自動駕駛技術演進提供低速域的數據訓練和積累。盡管自動駕駛高速場景的商業化落地還有 一定距離，但特斯拉、谷歌、百度等廠商依舊把目光放在了高級別的自動駕駛上，為的就是在行 業拐點來臨之前占得先機。根據 IHS 的預測，自動駕駛汽車將在 2025 年前后開始一輪爆發式增 長。到2035年，道路行駛車輛將有一半實現自動駕駛，屆時自動駕駛整車及相關設備、應用的收 入規模總計將超過五千億美元。根據 CIC 預測，預計到 2025 年我國自動駕駛市場空間接近 4000 億元，2020-2025 年 CAGR 接近 107%，遠快于全球市場增速。

高級別的自動駕駛的實現需要高精度定位與地圖的支持。車路協同是目前業界普遍認為實現智能 駕駛的關鍵路徑之一，智能汽車將逐步從單車智能向車路協同邁進。與智能攝像頭、毫米波雷達、 激光雷達等類似，C-V2X 是通過“車、路、云”的協同以獲得其他車輛、行人運動狀態的另一種 信息交互手段。由于高速自動駕駛需要對更遠的行人、車輛的運動狀態做出實時的判斷，加之可 能存在天氣、障礙物等因素的影響，僅靠單輛車的傳感器難以對路況做出實時判斷，此時就離不 開路端的信息來為智能車的駕駛決策來做補充。車聯網將定位技術、傳感器技術、通信技術、互 聯網技術等先進技術進行有機結合，而高級別的自動駕駛更是需要車聯網的支持，其中定位技術 （包括高精地圖）是車聯網關鍵之一，是車輛在高速狀態下實現安全行駛的重要保障。

在 SOA 和分層解耦趨勢下，OEM、傳統 Tier1 和軟件供應商分別采取了不同的應對策略，以融 入應用軟件的開發生態：

（1）主機廠向軟件轉型主要有三種路徑模式：

1> 成立軟件子公司：實現全棧技術自研布局，OEM 逐漸掌握軟件、算法、芯片等全技術棧的自 主研發能力，一定程度上繞過傳統 Tier1，與過去二級軟件供應商共同開發子系統，如上汽零 束軟件、長安汽車軟件科技公司等；

2> 成立軟件研發部門：通過合作、投資等方案與核心技術廠商直接合作，最大程度實現自主可 控，主要在某一項或多項具備戰略性差異的領域建立 in-house 的研發能力，部分共性軟件外 包。例如蔚來、小鵬等初創企業，由于體量較小更加靈活，無須面面俱到，專注于智能座艙、 自動駕駛核心應用軟件的開發，組建了規模龐大的自研團隊。

3> 與軟件企業戰略合作：OEM 一邊擴充內部研發隊伍，一邊與軟件企業建立戰略聯盟，主機廠 推進軟件生態建設，但執行由軟件 Tier1 來實現。例如廣汽研究院與東軟睿馳、中科創達等 組建聯合創新中心。

（2）傳統 Tier1 需要打造軟硬一體的能力。對于傳統 Tier1 來說，部分系統功能開發權被主機廠 收回是大勢所趨，因此傳統Tier1迫切需要轉型尋求新的出路，避免淪為硬件代工商。目前來看， 軟硬件全棧能力的打造，是搶占下一個市場份額制高點的關鍵所在，這一點，傳統 Tier1 巨頭深 諳其道。更多的 Tier1 致力于打造“硬件+底層軟件+中間件+應用軟件算法+系統集成”的全棧技 術能力，典型代表如博世、華為、德賽西威等，既能為客戶提供硬件、也能提供軟件，同時也提 供軟硬一體化的解決方案。

（3）軟件供應商需要不斷豐富產品矩陣，并逐步提升硬件能力。隨著 OEM 主機廠自主權和軟件 自研能力的不斷加強，OEM 主機廠開始尋求與軟件供應商的直接合作。比如 OEM 廠商將首先尋 求將座艙 HMI 交互系統功能收回，UI/UX 設計工具、語音識別模塊、音效模塊、人臉識別模塊等 應用軟件則直接向軟件供應商購買軟件授權，從而繞過了傳統 Tier1，實現自主開發。對于軟件供 應商來說，能提供越多的軟件 IP 產品組合，就可能獲取更高的單車價值。同時，軟件供應商也正 尋求進入傳統 Tier1把持的硬件設計、制造環節，比如域控制器、TBOX等，以提供多樣化的解決 方案。（報告來源：未來智庫）

三、相關公司介紹

3.1 中科創達：車載操作系統頭部廠商，由座艙域到駕駛域打開成長空間

基于移動終端領域積累多年的嵌入式操作系統二次開發經驗，公司切入智能網聯汽車領域。自 2013 年，公司基于積累多年的操作系統優化技術、優秀的 3D 引擎、機器視覺、以及語音和音頻 技術，為汽車提供從操作系統開發、核心技術授權到應用定制的包括汽車娛樂系統、智能儀表盤、 集成駕駛艙、ADAS 和音頻產品在內的整體智能駕駛艙軟件解決方案和服務，為駕乘者提供豐富、 先進的智能駕駛體驗。目前，全球采用公司智能駕駛艙產品和解決方案的公司超過 100 家。

基于 SOA 架構，公司智能座艙產品已經發展為跨系統融合的智能駕駛艙 4.5 解決方案，為客戶提 供從底層系統軟件、中間件再到上層應用的全棧式解決方案。從公司 TurboX Auto 4.5 智能座艙 平臺架構來看：系統軟件方面，公司具備 BSP 開發能力，解決方案支持多個主流芯片平臺（高通、 瑞薩、NXP 等），基于 Hypervisor 技術平臺可支持 QNX、Linux、Android 等 OS 內核，并可對 OS 性能進行優化；功能軟件方面，平臺具備提供音頻及圖像處理、傳感器融合、車內網絡等模 塊的能力；上層應用方面，基于Kanzi，平臺提供信息娛樂系統、智能儀表、ADAS和影音集成等 產品，提供 5G、云服務并支持 FOTA升級；平臺提供的中間件方案可實現軟硬件接口的標準化，進而支持 SOA 架構汽車的持續迭代升級。總結來看，公司的智能座艙方案實現了場景和服務的解 耦，可快速完成場景服務的開發變更及升級迭代。

公司收購輔易航，以低速泊車場景切入駕駛域。2020 年 12 月，公司收購輔易航。輔易航具有低 速感知系統、駐車輔助系統、智能泊車系統、全自動泊車系統、自主駕駛五大核心產品，能提供 軟硬一體的整體解決方案，此次收購強化了公司在低速場景下的 ADAS、毫米波雷達、自動駕駛 等領域的技術積累，也表明公司開始以低速泊車場景切入駕駛域。目前，公司座艙域的算法已經 具備支撐低速駕駛的能力，可以實現座艙域和低速駕駛域的融合，復用座艙芯片的算力，實現了 安全且成本優秀的自動泊車方案。自動駕駛高速場景的商業化落地還有一定距離，行業的拐點尚 未到來，而公司在低速場景的積累也有利于高速自動駕駛政策落地、技術成熟之時抓住機遇，為 車廠提供領先、成熟的產品或解決方案。

3.2 光庭信息：國內領先的汽車軟件及解決方案提供商

公司具備面向智能網聯汽車的全域全棧軟件開發能力。公司成立于 2011 年，自成立以來一直專 注于汽車電子軟件先端技術的研發與創新。伴隨著汽車電子電氣架構的演變以及“軟件定義汽車” 理念的興起，公司緊密圍繞汽車智能化、網聯化、電動化的發展趨勢，致力于構建以車載操作系 統為核心的基礎軟件平臺，以軟件驅動汽車數字化轉型，為用戶提供全新的駕乘體驗及服務。目 前，公司產品和技術服務已涵蓋了構成智能網聯汽車核心的智能座艙、智能電控和智能駕駛三大 領域，并建立了智能網聯汽車測試服務體系與移動地圖數據服務平臺兩大支撐體系。目前，公司 全域全棧的產品體系已具備為新一代智能網聯汽車提供軟件開發與技術服務的能力。

公司智能網聯汽車業務涵蓋五大產品線：

1> 智能座艙：公司智能座艙解決方案主要包括用戶體驗（UX）設計和人機界面（HMI）軟件開 發服務、儀表平臺軟件解決方案、軟硬分離解決方案、虛擬化座艙整體解決方案以及 T-BOX 軟件解決方案。主要客戶包括日本電產、延鋒偉世通、佛吉亞歌樂、電裝、MSE、馬瑞利等 知名汽車電子零部件供應商及日產汽車、蔚來汽車等汽車整車制造商。

2> 智能電控：公司智能電控業務主要為客戶提供新能源電機控制器解決方案、電子助力轉向系 統應用軟件開發服務與電子伺服制動系統應用軟件開發服務。主要客戶為日本電產，公司與 日本電產較早就建立了戰略合作關系，是其在中國市場的重要戰略伙伴。

3> 智能網聯汽車測試：公司智能網聯汽車測試業務主要為汽車整車制造商、汽車零部件供應商 及自動駕駛算法公司，提供智能座艙、自動駕駛等領域的測試評價、數據產品及技術平臺等 服務。主要客戶包括日產汽車、雷諾三星、東風汽車等汽車整車制造商以及豐田通商等汽車 電子零部件供應商。

4> 移動地圖數據服務：公司地圖數據服務主要針對各種移動出行和應用場景為客戶提供基于地 圖的深度定制開發和移動大數據增值服務，公司目前的主要產品包括全球導航電子地圖編譯 系統、L2+自動駕駛地圖更新服務平臺。主要客戶包括日立、華為、日產汽車等。

5> 智能駕駛：公司智能駕駛業務主要為客戶提供乘用車 ADAS 應用軟件開發服務，并承擔新一 代融合泊車方案（APA）相關前沿技術的開發。目前公司智能駕駛業務收入規模較小，是公 司未來戰略布局的業務方向。

3.3 東軟集團：全球領先的汽車電子產品和服務供應商

公司是全球領先的汽車電子產品和服務供應商。在汽車電子業務領域，經過三十年的積累與發展， 技術與市場份額都處于領先地位。公司建立了與眾多國內國際車廠、國際汽車電子廠商的長期合 作，在全球前 30 大汽車廠商中，85%使用了東軟的軟件與服務。目前，公司在智能座艙、車聯 網方面已具備了完善的產品及解決方案，原子公司東軟睿馳則是致力于提供下一代汽車平臺與關 鍵技術，在汽車基礎軟件平臺、新能源汽車 EV 動力系統、高級輔助駕駛系統和自動駕駛等領域， 為整車企業提供智能化產品、技術、服務及整體解決方案。

公司在智能座艙、車聯網方面已具備了完善的產品及解決方案：

1> 智能座艙：公司擁有智能座艙系列產品主要包括 IVI 車載信息娛樂系統、全液晶儀表、智能 座艙域控制器、智能網聯模塊、全球在線導航系統等，通過多屏融合實現人車交互。目前， 公司新一代智能座艙產品應用于紅旗、吉利、奇瑞等多款車型并持續量產交付，BOX 產品應 用于沃爾沃、奧迪等車型，全球在線導航系統應用于日產、捷豹、路虎等車型，東軟 ARHUD 產品中標長安、北汽、紅旗等車廠項目。在創新業務領域，公司可根據車廠的需求提供 軟件定制化服務，參與汽車軟件設計方案，實現合作共贏，目前已中標集度汽車、東風嵐圖、 長城等多款車型。

2> 智能網聯：在智能網聯領域，公司積極參與并推進智能網聯汽車相關標準的討論和定義，融 合車聯網、物聯網、互聯網，為用戶提供場景化無縫出行服務。公司研發的車路協同系統， 在國內的主要主機廠商和智能網聯汽車示范區獲得廣泛應用。在量產方面，公司實現了基于 LTE-V2X 通信的多種場景輔助預警驗證，支持亞米級高精度定位，搭載于紅旗高端車型已量 產上市，同時獲得國內領先車廠的 5G V2X 量產訂單并已開始實施交付。

東軟睿馳致力于提供下一代汽車平臺與關鍵技術。東軟瑞馳成立于 2015 年 10 月，是東軟集團的 原子公司。經過 2021 年國投招商、德載厚對東軟睿馳 6.5 億的增資后，東軟集團持有東軟睿馳 32.26%的股權。東軟睿馳業務主要涵蓋汽車基礎軟件平臺、新能源汽車 EV 動力系統、高級輔助 駕駛系統和自動駕駛等領域：

1> 汽車基礎軟件平臺：東軟睿馳不斷積極探索面向未來的自動駕駛業務模式，通過開放的 SOA 軟件架構和車云一體軟件平臺，實現未來智能化場景和系統的自我進化與升級。基礎軟件產 品 NeuSAR 獲頒 ISO26262 產品認證證書，標志著東軟睿馳已建立起符合功能安全最高 ASIL-D 級別的產品開發流程體系，同時產品已經達到國際先進水平。

2> 新能源汽車領域：東軟睿馳持續優化和完善動力電池包 PACK，電池管理系統 BMS 等產品， 并持續加強產業生態系統建設。東軟睿馳以“智能化硬件+大數據”的形式，持續加強與大 型車廠的互動與合作，與吉利、廣汽等車廠基于電池管理系統 BMS 的業務合作持續深入。

3> 高級輔助駕駛和自動駕駛領域：東軟睿馳持續提升 ADAS 高級輔助駕駛系統等產品線，已完 成 L0-L2 級 ADAS 產品的量產上市。面向乘用車及商用車細分市場，東軟睿馳 ADAS 產品應 用于東風嵐圖、一汽紅旗等車型，東軟睿馳與國內大型商用車集團合作開發的面向 L3 級域控 類產品也即將進入量產階段。報告期內，東軟睿馳推出新一代自動駕駛中央計算平臺，提供 L3/L4 級別自動駕駛功能，為更高等級自動駕駛產品的量產奠定了堅實基礎。

3.4 經緯恒潤：國內汽車電子頭部企業，具備提供基于 SOA 架構解決方 案及高級別智能駕駛整體解決方案的能力

公司是目前國內少數能實現覆蓋智能駕駛電子產品、研發服務及解決方案、高級別智能駕駛整體 解決方案的企業之一。公司于 2003 年成立，業務主要圍繞著電子系統展開，專注為汽車、無人 運輸等領域的客戶提供電子化產品。目前，公司業務覆蓋電子系統研發、生產制造到運營服務的 各個階段，形成了電子產品、研發服務、高級別智能駕駛整體解決方案“三位一體”的業務布局， 實現了核心技術、應用場景、行業客戶群等方面的相互支持、協同發展。公司通過長期業務積累， 形成了以包括一汽集團、中國重汽、上汽集團、廣汽集團、納威斯達等國內外整車制造商和英納法、安通林、博格華納等國際知名汽車一級供應商為核心的汽車領域客戶群，同時獲得了中國商 飛、中國中車等高端裝備領域客戶和日照港等無人運輸領域客戶。

公司具備提供基于 SOA 架構解決方案及高級別智能駕駛整體解決方案的能力：

1> 整車電子電氣架構咨詢服務：公司基于面向服務的架構（SOA）設計理念，提供方法論培訓、 服務場景定義、服務提取、服務接口定義、軟硬件方案設計等咨詢服務，幫助客戶打造可持 續集成、可持續升級、可靈活配置的整車電子電氣架構。目前，公司已為北汽集團、華人運 通、吉利、上汽集團、一汽集團、中國重汽等多家整車生產企業提供整車電子電氣架構開發 咨詢服務。

2> 汽車基礎軟件開發服務：公司自 2010 年起逐步開始汽車電子基礎軟件產品的自研工作。目 前，公司開發的 AUTOSAR Classic 平臺軟件，面向微控制器搭建高實時精簡操作系統，可 以滿足汽車應用高實時性的需求；公司開發的 AUTOSAR Adaptive 平臺軟件面向車載高性能 計算平臺（HPC），可以滿足汽車互聯和自動駕駛領域的應用。公司已為包括吉利、蔚來汽 車、安波福、博士視聽、麥格納、法雷奧在內的多家客戶提供了汽車嵌入式軟件開發服務。

3> 高級別智能駕駛整體解決方案：公司于2015年進入高級別智能駕駛業務領域。為了實現高級 別智能駕駛系統出行即服務（MaaS）解決方案的商業化運營，公司打造了單車智能解決方 案、智能車隊運營管理解決方案和車-云數據中心解決方案。公司高級別智能駕駛業務已與多家整車廠合作，產品、服務覆蓋多個場景，包括港口智能集卡、智能環衛車、智能園區物流 車、智能接駁車等。

（本文僅供參考，不代表我們的任何投資建議。如需使用相關信息，請參閱報告原文。）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的智能汽车软件行业深度研究：汽车软件的星辰大海的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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