2024年度中国汽车基础软件发展白皮书5.0

汽车汽车基础软件AI面向5.0中国TS一、面向一、面向AI大模型的开放式软件架构概述 001(一)开放式软件架构���������������������������������1.开放式架构����������������������������������2.工具链������������������������������������0033.生态属性�����������������������������������AI������������������������������������1.AI���������������������������������0042.汽车行业垂直大模型������������������������������0043.AI����������������������������������AI��������������������������1.开放式软件架构的中间件����������������������������0072.开放式软件架构的操作系统底座�������������������������0073.开放式软件架构的工具链����������������������������0084.开放式软件架构的生态建设���������������������������008二、开放式软件架构的应用层 009二、开放式软件架构的应用层 009������������������������������������1应用场景������������������������������������2AI大模型在车端应用的挑战 ���������������������������0143AI大模型在车端应用的演化趋势 �������������������������(二)云端应用������������������������������������1应用场景������������������������������������0152AI大模型在云端应用的挑战 ���������������������������0183AI大模型在云端应用的演化趋势 �������������������������018中国汽车基础软件发展白皮书5.0中国汽车基础软件发展白皮书5.0三、开放式软件架构的中间件层 020三、开放式软件架构的中间件层 020（一）开放式软件架构的中间件����������������������������1.MCU的标准基础软件����������������������������2.SoC����������������������������0233.车辆基础服务���������������������������������0244.整车通信总线���������������������������������0325.整车数据处理框架�������������������������������039（二）AI大模型与中间件�������������������������������1.AI��������������������������2.基于大模型的中间件������������������������������0453.AIAgent基础服务层������������������������������0454.AI������������������������046四、开放式软件架构的操作系统底座 047四、开放式软件架构的操作系统底座 047（一）开放式软件架构下的操作系统��������������������������1软硬一体������������������������������������2虚拟化�������������������������������������0493实时操作系统����������������������������������0554SafetyLinux����������������������������������058（二）���������������������������1.信息安全�����������������������������������2.功能安全�����������������������������������065（三）人工智能与操作系统������������������������������1.AIforOS�����������������������������������2.OSforAI�����������������������������������0663.AIasOS�����������������������������������068五、开放式软件架构的工具链 071五、开放式软件架构的工具链 071（一）经典工具链����������������������������������1.MCU的标准基础软件的开发者工具���������������������2.面向SOC的标准基础软件的开发者工具����������������������0723.车辆基础服务的开发者工具���������������������������0734.整车通信总线的开发者工具���������������������������074（二）开放的高效开发框架������������������������������1.高效开发框架的定义������������������������������2.高效开发框架的功能������������������������������0773.高效开发框架的接口参考����������������������������0784.高效开发框架的开发方法����������������������������079（三）AI大模型赋能创新工具链����������������������������1.软件工程变革���������������������������������2.软件需求开发���������������������������������0823.软件架构开发���������������������������������0834.软件代码开发���������������������������������0845.软件测试�����������������������������������087六、开放式软件架构的生态建设 088六、开放式软件架构的生态建设 088（一）技术生态�����������������������������������1.开放式接口的统一�������������������������������2.通信协议的统一��������������������������������0893.开发标准和流程的统一�����������������������������0904.开源库在汽车开发中的重要性��������������������������090（二）产业生态�����������������������������������1.当前的问题与挑战�������������������������������2.破局之道的思考��������������������������������092七、AI七、AI大模型对整车软件发展趋势和技术路线的影响 093（一）发展趋势�����������������������������������1.算法、算料、算力与场景����������������������������2.整车软件开发方法的变革����������������������������095（二）技术路线�����������������������������������1.基于大模型的新型软件工艺���������������������������2.整车软件技术的演进方向����������������������������0993.趋势下的技术点��������������������������������099（三）AI大模型应用落地方法�����������������������������100八、案例介绍 102八、案例介绍 102（一）软件平台�����������������������������������102（二）中间件������������������������������������102（三）操作系统�����������������������������������103（四）信息安全�����������������������������������104（五）工具链������������������������������������105主要贡献单位 107主要贡献单位 107一、面向AI大模型的开放式软件架构概述AI（ArtficialIntellgenceAI）的技术驱动能力完美契合了当下汽车的发展需求，作为新一代智能终端，汽车的智能化发展目前有两大趋势：一是电子电气架构的中央集中，舱驾控三域融合甚至五域（）融合的中央计算平台已处于预研或AIAI报告中各章节核心阐述内容如下：AIAUTOEMO（中国汽车工业协会软件分会中UTOSEM）AIAI发展的架构方案。AI和技术趋势。第三章开放式软件架构的中间件层：主要介绍了开放式架构下的中间件，包含标准中间件、车辆基础服务、整车通信总线和整车数据处理框架以及AI大模型与中间件的结合。SafetyLinux（Linux）和实时操作系统的技术重点和演进趋势；同时聚焦开放式软件AIOS（人工智能操作系统这一全新概念，探讨当前发展现状和未来趋势。第五章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AIAI第六章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AIAI化进行深入分析，引出对行业趋势和技术路线的思考，继而探讨大模型应用的落地方法。第八章行业内多家企业的实践方案的分享。(一)开放式软件架构车端应用整车软件开发平台云端应用功能软件面向服务的ASF框架AdaptiveAUTOSAR操作系统内核OS虚拟化HypervisorAIOT生态应用 服务 ClassicAUTOSAR平台中间件操作系统硬件云端设备AIOT设备车端平台云端平台AIOT端平台标准规范车端应用整车软件开发平台云端应用功能软件面向服务的ASF框架AdaptiveAUTOSAR操作系统内核OS虚拟化HypervisorAIOT生态应用 服务 ClassicAUTOSAR平台中间件操作系统硬件云端设备AIOT设备车端平台云端平台AIOT端平台标准规范工具链（开发、仿真、调试、测试等）数据中心开放式软件架构具备三大特点：

图1.1-1整车软件开发平台件为核心；SDK（SoftwareDevelopmentKit，API（ApplicationProgrammingInterface,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。开放式架构开放式架构（OpenSoftwareArchitectureOSA）作为一种创新的软件设计理念，为汽车软件领域带来了革命性的变革。它不仅从根本上加速了软件的迭代更新，还极大地丰富了功能扩展的可能性，并促进了跨领域的协同合作。在一个不断生长的开放式架构模式下，图1.1-2AUTOSEMO开放式软件架构详细1.1-2，AUTOSEMO的开放式软件架构基础软件部分，除操作系统内核之外，还有用于ASF（AUTOSEMOServiceFramework，AUTOSEMO称ASFASFSO（Service-OrientedArchitecture以下简称SOA）框架下的中间件，基于标准基础软件向上扩展，解决域控制器异构芯片跨核融合问题，实现域控制器的统一开发视图。ASFASF工具链是保障系统有效开发和维护的关键。汽车电子电气架构趋于复杂化，在多域融合的架构中，满足开发者应用的工具显得尤为重要。这些工具不仅要支持不同领域的开发需求，还要提供统一的接口和标准，以确保系统各部分的高效集成，从提升开发效率，到确保软件质量，促进多域融合架构下软件的快速迭代与部署。生态属性促进产业合理分工和投入，减少重复开发，提高资源利用率，推动整个产业的效率提升和技术创新。总结来看，开放式架构的生态建设具备如下能力：为行业开发者提供可复用的软件及工具，从而帮助降低开发和部署的成本，减少风险。讨会等手段找到共同解决问题的思路，保持对新技术和发展趋势的了解，以应对汽车产业每一个重要的变革阶段。(二)AI大模型人工智能在汽车行业内的应用领域和场景非常广泛，从自动驾驶到车辆维护，从个性化用户体验到AIAI从量变走向质变，正以其强大的计算能力和学习能力深刻推动着汽车产业的进步。AI为了更好地理解大模型的应用背景和潜力，首先需要对大模型的分类有一个清晰的认识。根据处理数据类型的不同，大模型可以分为如下几类：语言大模型：视觉大模型：多模态大模型：场景并生成描述文字。根据应用领域不同，大模型可以分为如下几类：通用大模型：设计用于广泛的应用场景，具有较高的灵活性和适应性，但可能在特定领域的专业性上不如垂直大模型。行业大模型：针对特定行业的需求定制，具备较强的通用性和适应性，能够处理多种任务，相当AI垂直大模型：ASPICE（AutomotiveSoftwareProcessImprovementandCapacityDetermination，汽车软件过程改进及能力评估，以下简称ASPICE）汽车软件架构的汽车软件编码大模型。汽车行业垂直大模型如图1.2-1中国主流大模型应用选型评估矩阵所示，目前通用的大模型百花齐放，如chatGPT、文心一言、通义千问、星火、智谱等，但针对汽车行业的垂直大模型仍然相对较少，主要原因如下：高度专业化的需求

图1.2-1中国主流大模型应用选型评估矩阵严格的行业标准，如ASPICE（汽车软件过程改进及能力评估ISO26262（道路车辆功能安全AU-数据获取的高难度：严格管控，互通性低，且还需要在实际车辆上进行测试和验证，直接限制了可用于训练垂直大模型的数据量。技术和资源的密集性：AI长开发周期和高成本：汽车软件的开发周期通常较长，且成本较高。这使得企业在投资垂直大模型时更为谨慎，因为需要确保投资能够带来相应的回报。技术更新迭代快：汽车行业的技术迭代速度非常快，新的传感器、控制单元和软件架构不断涌现。垂直大模型需要不断更新以适应这些变化，模型的迭代、升级和维护的代价高、难度大。AI当前，AIAIAIAI为新的技术趋势。从目前讨论较多的智驾端到端方案再到座舱领域的智慧化交互以及整车的智能体（AIAgent）(三)面向AI大模型的开放式软件架构AIAI1.3-1面向AI大模型的开放式软件架构的定义与构成AI1.3-1AI为车端应用和云端应用，将在第二章详细展开。软件架构基础软件部分自下而上，首先对整车服务框架ASFAI主要遵循ClassicplatformAUTOSAR（以下简称CP）AdaptiveplatformAUTOSAR（以下简称AI开放式软件架构的中间件图1.3-2面向AI大模型的开放式软件架构中间件构成如图1.3-2所示，面向AI大模型的开放式软件架构主要由ASF中间件和标准中间件两部分构成。ASFAP（应用程序编程接口，需要支持本地，车内其他节点，云端的调用；功能软件：应用软件加速器；AI/AIAIAIECU甚至不同功能的资源进行协同处理和调用，并打通不同基础系统间的通信。车辆基础服务中间件在AUTOSAR标准中间件的接口抽象层：对标准中间件（CPAUTOSARAPAUTOSAR）的抽象。标准中间件：ClassicPlatformAUTOSAR：运行于MC（微控制器So（SystemofChipR核，主要用于安全车控；AdaptivePlatformAUTOSARSoCASOA开放式软件架构的操作系统底座近些年有一些声音，意在形成统一的操作系统，即用一个内核支持车控、智驾和座舱这三种不同的应用需求。但当下尚未形成统一的技术路线，仍然是多种操作系统基于场景需求进行组合使用，可预见的未来技术路线仍然会多路并行。智能车控：仍然以ClassicPlatformAUTOSARTier1CPOS开源的小型实时操作系统CP的车控解决方案。LiuxLinx+RTOS和安全需求。AndriodCP或微内核方案。开放式软件架构的工具链开放式架构从根本上加速了软件的迭代更新，并极大地丰富了功能扩展的可能性，促进了跨领域协AI4.0（4.0）中介绍的工具链之外，本报告中提出了高效开AIAI开放式软件架构的生态建设这样有利于产业链上下游合理分工，化整为零，协作开发，促进技术创新；产业生态则是致力于建立开源开放的多层解耦的立体生态体系，有利于软件架构的演进和技术路线的聚焦发展，促进产业协同进步。二、开放式软件架构的应用层AI(一)车端应用应用场景智能座舱应用（毫秒级HUD（车辆平视显示系统AIAI多模态交互AI客的语音指令。此外，它还可以结合情境感知，实时分析车外环境信息，比如天气和交通状况，为用户提供智能助手功能，增强交互体验。个性化智能推荐AI用户的驾驶习惯和常用路线，推荐最优的行车路线；或者根据用户的音乐播放历史，推荐用户可能喜欢的歌曲。同时，系统可以与智能家居联动，在接近家时自动调整家中环境，提升整体生活便利性。驾驶员行为分析AI（）和驾驶行为，根据综合分析调整车内环境，以提升驾乘体验。此外，可以识别驾驶员的情绪状态，当检测到紧张或焦虑时，系统能够自动播放放松音乐，或根据驾驶员的状态分析，检测疲劳驾驶等情况，从而提高驾驶的安全性。智能驾驶应用（毫秒级，确定时间范围内传统算法在智驾的传统顺序方法感知、决策和规控中，AI大模型应用情况如下：环境感知AI（）获取车辆周围的环境信息，并对这些信息进行分析和处理，进行周围环境的实时感知，为自动驾驶提供基础数据支持。决策规划即使遇到复杂的交通情况，AI控制执行AI如今在智能驾驶领域，端到端解决方案正逐渐成为主流，这里对端到端技术做详细分析：端到端大模型算法2.1-1（另一端直接输出驾驶决策（）的技术范式。图2.1-1端到端模型驶任务。相比于传统的自动驾驶方案，端到端方案的训练方式能够实现系统的全局最优，使得系统能够端到端算法的实现方法模块化端到端：2.1-2Hydra-MDP（教师-学生知识蒸馏架构）Multi-targetHydra-Distillation（多目标知识蒸馏图2.1-2模块化端到端单一网络端到端：2.1-3划等思想，将所有的功能集成到一个深度神经网络中，该网络直接从传感器输入映射到车辆控制信号。这种方法不需要显式的中间步骤，直接通过大量数据训练得到一个能够直接完成从感知到动作的模型。单一网络端到端的优点在于其简化系统结构，减少中间环节，使得系统更易于训练和部署。缺点则是对数据量和多样性要求较高，由于缺乏明确的功能模块划分，难以对特定部分进行调试和优化。

图2.1-3单一网络端到端端到端强调的是从输入到输出的端到端训练方式，追求系统全局最优。大模型优势在于模型的参数GPTcornercase（极端情况通过端到端学习来解决实现类人驾驶。端到端与大模型结合目前主要有三种方式：使用大模型直接开车，使用大模型来加速端到端的训练以及使用大模型来生成数据供自动驾驶训练。使用大模型直接开车：2.1-4（如摄像头图像、雷达数据等）映射到输出控制指令（）的系统。大模型通常是具有强大泛VLA(Vision-Lan-guage-Actionmode)toke（AI的最小单位）query（学到的嵌入表示）VLA图2.1-4使用大模型直接开车方案预训练大模型加速端到端自动驾驶：2.1-5驾驶理解各类复杂场景，是目前最具性价比的降本方案。在感知阶段，通过多模态大模型对齐视觉特征与文本特征，实现识别万物；在驾驶决策阶段，通过引入预训练模型对驾驶场景做出解释和建议，提升学习效果。大模型生成数据供自动驾驶训练：

图2.1-5预训练大模型2.1-6数据所示，使用大模型生成数据供自动驾驶训练是另外一种替代方案。世界模型（Worldmodel）被认为是大模型生成训练数据最有可能的方式之一。世界模型是能够对环境或世界的状态进行表征，并基于驾驶动作预测未来世界的模型。世界模型首先将当前世界看到的视频进行编码，结合驾驶动作和其他信息，token（最小的语义单元）token，并解码成未来世界的action（动作）actio，智能车控应用

图2.1-6大模型生成训练数据（微秒级I系统的应用主要还在探索阶段。（1）动力系统优化AI燃油效率和性能。（2）电池管理系统（BMS）在电动汽车中，I（3）底盘控制系统AI（4）车身电子系统AI和乘客的需求。（5）网联控车系统AI（6）车辆能源与热管理延长续航里程，电池健康状态的监测与维护，延长电池使用寿命。通过大模型模拟不同工况下的热管理效果，帮助工程师优化设计方案，减少实际测试次数；利用大模型根据不同车型和使用场景，定制化热管理策略，最大化能效比。AI技术挑战AIAI计算资源需求高大模型通常具有庞大的参数量和复杂的计算结构，在车端部署大模型，同样需要大量的计算资源。车辆的嵌入式系统往往计算能力有限，难以满足大模型的运行要求。例如，进行实时的图像识别和处理、路径规划等任务时，可能会出现计算延迟，影响车辆的响应速度和安全性。为了解决这个问题，需要进行模型压缩和优化，以降低计算需求。同时，也需要开发更高效的硬件加速器，如专用的更高算力的AI芯片，来提升车端的计算能力。数据处理与存储车端应用需要处理大量的传感器数据，包括摄像头图像、雷达数据、GPS信息等。AI大模型对数据的质量和数量要求很高，如何高效地采集、传输、存储和处理这些数据是一个挑战。数据存储也需要考虑车辆有限的存储空间和数据安全问题。可以采用边缘计算和分布式存储等技术，在车端进行部分数据处理，减少对云端的依赖，提高数据处理的效率和实时性。同时，加强数据加密和安全防护措施，确保车辆数据的安全。模型稳定性与可靠性AI场景下，模型需要始终保持准确和可靠的性能。例如，在恶劣的天气下，传感器数据可能会受到干扰，影响模型的判断。此外，模型还需要具备一定的容错能力，能够在部分传感器故障或数据异常的情况下继续正常工作。可以通过大量的实际测试和验证，不断优化模型的性能和鲁棒性。同时，建立备份和冗余机制，确保在出现问题时能够及时切换到备用系统，保障车辆的安全运行。安全挑战功能安全AI致严重的交通事故。因此，确保模型的功能安全是至关重要的。网络安全智能化和网联化程度的提高，让车端正面临着越来越多的网络安全威胁。黑客可能会通过网络攻击入侵车辆系统，篡改AI大模型的参数导致异常控制车辆的行为。同时，建立实时的网络安全监测和响应机制，及时发现和应对网络安全事件。例如，对车辆的通信系统进行加密，确保数据传输的安全。对车载软件进行定期更新和漏洞修复，提高系统的安全性。车端网络安全入侵监测防御系统（IntrusionDetectionandPreventionSystem,以下简称：IDPS）在智能汽车和车联网环境中承担着发现并阻止网络攻击的任务。IDPSAI自动识别正常与异常的网络行为模式。当新的威胁出现时，系统可以通过持续学习和模型更新，逐步适IDPS然而机器学习也面临着一些挑战，首先是训练数据的质量和数量问题，机器学习模型的性能高度依赖于训练数据。数据集的多样性和质量决定了模型的检测效果。如果训练数据不足或偏向，可能会导致模型无法有效识别攻击和异常；机器学习的资源需求问题，复杂的机器学习模型，尤其是深度学习模型，通常需要较高的计算资源和内存，这在资源有限的车载系统中可能是一个挑战。这可能在安全关键的车载环境中引发信任问题，因为系统管理员可能难以理解和验证模型的判断。模型更新和维护：随着时间的推移，网络攻击手段不断演变，机器学习模型需要定期更新以保持其有效性。然而，频繁更新模型可能会影响系统的稳定性和一致性。AIIAI模型压缩与优化AI需求。实时性能优化通过算法优化和硬件加速，车端AI大模型将提供更快的响应速度和更高的处理效率。边缘计算车端AI大模型将更多地依赖边缘计算，减少对云端的依赖，提高数据处理速度和实时性。与移动通信技术的融合AIAI移动通信技术进行深度融合，实现车辆与云端的高效通信和协同计算，为用户提供更加智能化的服务。(二)云端应用应用场景VSOC2.2-1VSOC（VehicleSecurityOperationCenter，VSOC）VSOC与AIAIVSC图2.2-1汽车网络安全运营中心结合车端深度学习小模型提供的事件数据和云端大数据及威胁情报资源作为安全运营训练数据跟AI大模型的整合，可以显著提升汽车网络安全运营管理的效率。车端的小模型在车辆中实时运行，处理传测能力，并且在计算资源有限的车载系统中表现优越。当车辆检测到异常时，车端会生成事件和告警，并将这些数据上传至云端。云端则利用强大的计算能力和丰富的威胁情报资源和专业的安全运营分析处置人员，对车端上传的事件和告警数据进行深入分析。云端的大数据平台结合大模型可以处理海量数据，结合全球范围的威胁情报，识别复杂的攻击模式和系统漏洞。通过这种方式，云端能够提供精准的威胁识别和深度分析，提高检测的准确性。事件处理过程分为自动化和半自动化两个阶段。云端系统可以根据分析结果自动化执行响应措施，定期更新车端的小模型，结合最新的威胁情报和分析结果，不断提高其检测和处理能力。适应性等显著优势。车端的小模型负责初步的异常检测，减少对云端计算资源的依赖；云端则处理复杂的分析任务，提供全球范围的安全态势感知和应对能力。通过结合车端和云端的优势，这一方案大大提升了汽车网络安全的防护能力，有效应对各种安全威胁，确保车辆的安全运行。性能预测与优化AI程数据的学习，大模型可以建立起汽车结构参数与性能指标之间的复杂关系模型，充分利用云端的强大算力和大数据能力，从而实现更高效、更智能的预测与优化。2.2-2通过分析能耗和续驶里程，推荐相应驾驶模式并对加速踏板与制动能量回收强度实时更新，续驶里程不足时会进行相应的充电时间规划和节能路线导航。故障诊断与预测

图2.2-2性能预测与优化.-3AI时监控和预测性故障诊断。该系统通过实车采集的数据，结合云端的强大计算能力，对车辆的关键部件进行深入分析，从而提前发现潜在的故障和性能退化问题。及时发现潜在的故障隐患，并给出具体的故障诊断结果和维修建议。此外，大模型还可以通过对历史故障数据的学习，预测未来可能出现的故障，提前采取预防措施，降低汽车的故障率和维修成本。这不仅提高了汽车的可靠性，也减少了因故障导致的工程开发时间和成本浪费。图2.2-3故障检测与预测虚拟测试与验证I2.2-4VSAI图2.2-4虚拟测试与验证这种模拟测试在汽车设计的早期阶段就识别出潜在的问题和性能瓶颈，显著缩短了工程开发周期，加快了新产品从概念到市场的转化速度，同时也提高了汽车软件的整体质量和性能。AIAI大模型在云端的应用面临着一系列挑战：数据隐私与安全性智能网联的发展，让汽车的数据量激增，如何在云端安全地存储和处理这些数据成为一大挑战。数据隐私保护和网络安全是汽车制造商和供应商必须严格遵守的法规要求。模型的可扩展性与维护AI护和更新也是确保其长期有效性的关键。实时性能要求AI求云端具备高效的数据处理和分析能力。跨平台兼容性AI一的服务和体验。AI边缘计算与云端协同AI保持云端的强大分析和决策支持能力。跨行业融合TAI集成的关键。标准化与开源AI创新。三、开放式软件架构的中间件层智能手机具有独特特点：只有一个核心计算单元，传感器和执行器充分解耦和软件化。这种架构使得开发者在设计创新应用时无需深入了解底层操作，如访问摄像头或确保通信安全性和可靠性等问题，只需调用接口获取所需功能。这种体系和产业标准的支持，让应用开发者能专注于创新，各领域成熟组件能轻松协同运行，通过灵活编排和组合，创造出创新应用。在汽车产业方面，近十年来，各整车制造厂的（一）开放式软件架构的中间件以中央计算平台为硬件基础，多域融合的基础软件和应用中间件作为推动整车应用创新的软件底座，已经成为了行业的共识。在这样的技术路线上发展，产业要解决核心架构体系和框架问题，希望通过构建这样的体系和框架，让汽车软件的开发也可以像手机应用开发一样，为未来所有软件运行在同一颗芯片或计算平台上提供技术支撑并建立相应的软件架构、方法论以及工具链体系。3.-1ASFASFASF中间件是面向下一代电子电气架构的开发平台，基于符合AUTOSAR规范的标准基础软件，按照软件架构自下而上包含以下通用基础组件：MCUSoC的标准基础软件；车辆基础服务中间件：基于中国汽车基础软件生态委员会AUTOSEMOASF技术规范开发；整车通信总线：解决整车通信总线问题，面向整车不同层级开发者视角；整车数据处理框架：统一的数据处理单元，作为管理域控平台的数据中心，用于解耦业务逻辑与数据处理；高效的开发框架和接口：将在本书第五章节作详细介绍。图3.1-1ASF中间件MCU面向MCU的标准基础软件介绍MCUMUClasicPlatformAUTOSAR适用场景：MCUARMCortex-MPowerPC可与上层应用软件和操作系统无缝集成，提供完整的解决方案。MCUAUTOSARMCU的标准基础软件逐渐走向标准化和模块化。目前，国内外多家厂商已推出AUTOSARMCU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MCU的标准基础软件解读主要特点：ClassicPlatformAUTOSAR等国际标准，提供统一的接口和服务；模块化：支持软件组件的模块化设计和复用，降低开发成本；高效性：采用实时操作系统和高效的任务调度机制，确保系统迅速响应；重要特性：多任务调度：支持基于优先级的实时多任务调度；中断管理：提供灵活的中断配置和管理功能；CANLIN关键技术：实时操作系统通信协议栈：支持多种汽车电子通信协议，确保数据交换的实时性和可靠性；故障诊断和上报：采用先进的故障诊断算法和上报机制，提高故障排查效率。MCUClassicPlatformAUTOSARDDSDDS服务SENT（SingleEdgeNibbleTransmission，SENT）驱动用于标准化汽车传感器接口，新（VehicleDataProtocolVDPECUI2C新增对内存标准函数库（MemoryStandardFunctionLibrary，MSFLibrary）的标准化。下面针对这些变化进行详细描述：DDSUTOSARDDS（DataDisri-butinSevice）的服务发现协议，包括服务实例的广告和服务实例的发现机制；定义服务的数据类型、QoSAUTOSARAUTOSARDDS互操作性。意义：通过标准化的服务发现协议，实现了AUTOSAR平台内及跨平台的服务互操作性，简化了服AUTOSAR靠的数据分发机制，支持复杂的实时通信需求，提高了系统的通信效率和可靠性。SENTSENT（SingleEdgeNibbleTransmission）协APISENTAUTOSAR意义：通过SENT驱动的标准化，实现传感器应用程序与基础软件层的独立开发，提高软件的可重用性和兼容性，降低软件开发成本。VDP：特性描述：定义了一种用于在ECU之间分发数据采集任务的协议，支持动态配置数据采集点、异步错误报告等功能，旨在提高数据采集的灵活性和效率。意义：VDP协议为车辆数据的高效采集和处理提供了一种标准化的解决方案，支持按需和循环采样模式，提高了数据采集的实时性和准确性。I2C2CAPI数据传输模式和错误处理机制的支持。I2CATOSAR置性和灵活性。内存标准函数库：特性描述：增加了对内存标准函数库的标准化要求，提供一套优化的内存操作函数，包括内存拷贝、内存移动、内存填充等功能。提高程序的运行效率。SoC面向SoCSoCSoC设计的嵌入式操作系统和开发环境，旨在为智能网AUTOSARAdaptivePlatform适用场景：SoCARMCortex-ANVIDIAXavier可与上层应用软件和操作系统无缝集成，提供完整的解决方案。SoCAUTOSARAdaptiveSoCAdativePlatformAUTOSAR规范的SoC面向SoC主要特点：娱乐系统；高带宽：提供支持高带宽需求的通信协议栈和基础服务，确保流媒体和大数据传输的流畅性；安全性：内置安全保护机制，防止恶意攻击和数据泄露，保障用户隐私和系统稳定性；重要特性：多任务调度：支持基于优先级的实时多任务调度，确保任务按时执行；高带宽通信：提供高效的通信协议栈，支持大量数据传输和快速同步；故障诊断：内置故障诊断和上报机制，便于故障排查和修复；关键技术：安全可靠的操作系统：提供高效的任务调度机制和可靠的资源管理机制。SOME/IPDDSTSN面向SoCAUTOSARAPAPIAPI：APIAUTOSAR系统，使非AUTOSAR系统能够与车辆进行高效且安全的数据APIAUTOSAR性。其意义在于适应现代车辆中可能存在的多种不同类型系统的环境，促进汽车与其他领域技术的融合，为车辆提供更多的功能扩展和创新可能性。APIARML（ATOSAR/VSSVSSAUTOSAR中的访问和展示，并支持不同格式数据的映射和连接。其好处是确保车辆数据得到合理处理和利用，发挥数据价值，为不同应用场景提供准确数据支持。APIAIVISS（VISSVISS问控制和传输协议要求。其意义在于满足不同用户和应用对车辆数据的访问需求，提高车辆数据服务质量和效率，为适应未来新传输协议和技术发展奠定基础。AIARXMVSSRPort自适应平台的虚拟化特征增强：AUTOSARAPAPAUTOSARAP各方面的影响，为后续的改进和优化提供依据。定义支持的虚拟系统配置和相关用例，包括两种系统配置：一是单机无虚拟化的配置，用于讨论和Type1HypervisorAPGuests（安全GuestAPGuests（安全GuestQMGuest）OSHypervisor“虚拟化将影响自适应平台为前提，制定评估准则，包括功能集群影响评估（）MachneAPMacine确虚拟化的基本约束和假设，为虚拟化的实施提供基础和前提。的影响，架构组件部分包括在AUTOSAR将在后续更新和完善。其意义在于明确功能元素和架构组件在虚拟化中的作用和影响，为虚拟化的设计和实现提供指导。车辆基础服务的基础功能与服务。通过标准化的接口和协议，实现了各域控制器之间的无缝连接和数据交换，为上层车辆基础服务软件层主要包含以下功能：跨核协同服务：针对异构多核处理器环境，提供高效的核间通信和任务调度机制，确保实时性和可靠性；电源管理服务：根据整车工作条件调整电源模式，以管控电源效率，合理降低功耗；管理；信息安全服务：为整车提供系统级的信息安全策略，构建信息安全机制；安全性；时钟管理服务：实现整车时钟同步，确保各域控制器时间基准的一致性；诊断管理服务：支持远程和本地诊断，提高故障诊断和修复的效率和准确性；OTA升级服务：实现整车级和域控制器的远程软件升级，提高软件的迭代速度和用户体验。目AUTOSARMachieSOA多域融合的应用开发，AUTOSARCPAP不同的体系平台上进行开发，再进行交互设计和集成。在这样的开发过程下，往往需要系统和软件的重新设计，以及工程过程重新适配和集成，这也是很多车型项目在量产开发过程后期遇到的工程成本问题。车辆基础服务中间件可以有效解决上述问题。车辆基础服务中间件在多域融合的架构下，可以将不同芯片、不同ECU甚至不同功能的资源进行协同处理和调用，并打通不同基础系统间的通信。车辆基础服务中间件在AUTOSAR基础软件规范的基础上进行接口封装、特性增强和场景扩展，解决快速创新的问题。车辆基础服务的适用场景面向分布式异构芯片的架构，“跨域协同”成为汽车软件功能的硬性需求，作为跨域协同服务的基础底座，其主要满足以下场景：满足异构芯片与异构核的场景：在新的电子电气架构下，域控制器成为了最核心的硬件，域控制器中包含多个异构的处理核心（SoCMCU及各类专用芯片（包括域控制内异构核之间协同，以及多个域控制器芯片之间协同）的需求越来越多，成为了支撑创新的主要动力和重要基础。车辆基础服务中间件可以提供跨域协同需要的基础能力，例如整车OTASOASOA框架。针对ECU级别乃至整车级别开发视角的软件组件层平台；借此实现中间层软硬解耦，应用层软软解耦，将整车功能原子化后抽象成可调SOA服务，并制定清晰标准的交互接口，为多车型适配提供一致的开发界面，为汽车应用生态提供统一的开放底座。工具链融合场景：由于历史发展的原因，AUTOSARClassic/AdaptiveMCUSoC开发方法学方面有一定程度的割裂，当前的工具链实践也往往是各自开发。而在域控制器架构下，很多MCUSoC率也受到很大影响。车辆基础服务中间件工具链可以为用户提供统一的开发视图，它集成了跨域服务开OTA中间件等模块的配置与代码生成。车辆基础服务的定义3.1-2AUTOSARAUTOSAROTA等更加丰富的整车级基础服务，对用户提供统一的开发视图，解决现有AUTOSAR开发的迭代速度。车辆基础服务的功能

图3.1-2车辆基础服务中间件车辆基础服务中间件主要包括如下功能：核间通信（Inter-oreComm，在多核异构域控系统中，MUMCUMCUSoCMCUSoC之间的数据协同。与此同时，还应该提供MCUSOA服务之间的转换功能，以及在以太网上进行服务发布的能力，才能解决信号与服务的跨核双向快速转化的问题。因此，本模块的核心特性应该包括：MethodventMCUSoCSoCMCUSoC进行服务化的能力：SoCMCURTECAN信号，SoCSOARTE接口或CAN信号进行设定，MCUSWCRTESoC服务的操作。这样可MCUCANRTESWCSOASOAEventMethodGetterSetterNotifierSOAAUTOSARARXMLSOASWC的开发迭代。存储管理（StorageMangement，存储中间件为域控应用提供了一套统一的存储器访问代理和接口封装，使应用开发者能够对应用数据的存储进行系统层面的统一设计和配置，而无需深入了解底APCPMCUSOC数据的服务；SOC内多个进程之间共享键值存储；AUTOSAR扩展：封装AUTOSARAdaptive的PER压缩解压：支持应用目录下的文件和目录压缩，支持将应用目录下的压缩文件解压到应用目录下的子目录；健康管理（HealthAUTOSARAdaptivePlatformAU-TOSAR状态监控，具体功能包括：域内健康报告：报告域内各个MCU/SOC的健康状态（主要是故障信息Nor-FlashPOSIXOSMCU/SoC的实时数据（主要是资源使用情况EMMCCPUMCU/SoC是否在线。时钟管理（ClockTSgPTPECUECURTCRTCRTC写入当前时间信息；NTPNTPNTPGPSGPS时钟源管理策略：用户可以设置各时钟源的优先级，自动根据运行时各时钟源的可用状态选择时钟源作为整车时钟的基准时间；跨核时钟同步：基于时钟管理策略配置确定特定时钟源的时钟，并通过gPTP协议向其他ECU发布，保证整车时钟的一致性。电源管理（PowerECU电源管理：负责管理域控制器的电源状态；由运行在MCU中的电源管理主控程序，管理其他Partition中运行电源管理的Slave程序；电源管理主控程序负责维护域控制器整体电源状态，执行上下电流程；Slave程序负责同步电源状态到各个Partition，并执行主控程序的电源命令；电源模式迁移：支持电源模式在Gateway（启动前过度Run（正常工作Standby（待机Reset（复位）之间进行状态迁移。日志管理（LogCPAPMachineMCU/SoCMCU/SOC理部署；日志中间件对AUTOSAR规范进行特性扩展和接口封装，提供了面向域控平台跨芯片乃至跨整ECU（1）日志收集：支持跨核、跨域收集，支持以太网、CANCoreDump（2）日志控制：支持云端和诊断仪控制整车日志，以及日志等级过滤的开关控制；（3）日志导出：支持日志上传云端、车机以及线上浏览。诊断管理（DiagnosticDCMDEMMa-chineAUTOSARCPAP具体功能包括：（1）远程诊断：包括远程或诊断仪ODX/OTX脚本下载、解析、车云交互，以及诊断报告的生成、存储和上传；（2）安全认证：支持诊断仪与诊断管理中间件的双向认证功能；（3）诊断仲裁：支持多诊断仪并发诊断时的仲裁功能；（4）诊断路由：外部设备发送到诊断管理中间件的诊断请求，根据诊断路由表分发到相应的器件中，DM模块处理诊断请求，处理结果通过诊断管理中间件反馈给外部设备。OTA（Over-the-AiOTAFOTASOTA刷写，需要能够识别多种异常情况，并支持在线识别及处理等，具体功能包括：（1）车云车机交互：支持升级模式设置（OTA支持各域控制器的升级；ETHCANLINECU的升级；OTAOTA支持升级软件的检查更新；OTAOTAOTA升级模式管理（ECU同升同降；支持升级版本管理；OTAECU配电管理；（6）信息安全：/ECU时的安全认证。信息安全中间件APAPCrypto车辆基础服务的关键技术与实施挑战SOA架构的域控级乃至整车级的基础服务平台，是通过服务定义来体/完全独立；服务具有原子性：即设计的服务不可再拆分，作为服务的最小单位和执行实体，为上层功能提供最基础的执行或采集等功能；SOA增强服务具有通用性：在AUTOSARCP/AP整车级系统服务具有全局性：即该类服务的设计更多关注是整车层面对整车内所有系统能力进行协同和管控，该层服务是对系统基础服务在整车层面的抽象和封装，即通过该层服务可以配置和控制系要求以及数据交互的复杂性。主要体现为以下几点：技术架构与兼容性挑战：不同域控制器和系统可能采用不同的技术架构，导致中间件在集成时需要考虑多种技术的兼容性；中间件需要支持多种接口标准并进行相应的转换和适配。性能与效率挑战：同时，中间件需要处理来自不同系统的并发请求并快速响应，这对中间件的并发处理能力和扩展性提出了高要求。安全与可靠性挑战：中间件需要确保数据传输过程中的安全性和隐私保护，防止数据泄露和非法访问；中间件需要具备高度的可靠性和稳定性，以确保整车系统的正常运行和故障排查。部署与维护挑战：维护和升级也是一大挑战，需要开发团队具备专业的技能和经验以确保中间件的稳定运行和持续优化。法规与合规性挑战：开发团队密切关注法规动态并及时调整中间件的设计和实现以满足合规性要求。API3.1-3API务和接口，接口概览图如下：图3.1-3车辆基础服务API车辆基础服务中间件为上层应用提供的接口以及对下层组件的接口依赖参考表3.1-1车辆基础服务API。表3.1-1车辆基础服务API组件SOC应用层接口MCU应用接口对AP接口依赖对CP接口依赖核间通信向应用提供方法（Method）和事件（Event）的服务发布和订阅接口作为客户端，为MCU侧应用提供SOC侧发送的事件（Event）调用；作为服务端，向SOC侧服务。依赖LTPHMEM的接口无组件SOC应用层接口MCU应用接口对AP接口依赖对CP接口依赖存储管理设置与查询应用存储容量功能接口;压缩解压功能接口;查询存储分区容量接口;KV;MCUSOC跨核共享存储服务接口MCU本地回读与存储服务接口依赖PERLT、PHMEM模块所提供的接口；依赖NvM模块。健康管理PHM、系统健康监控、存储管理等组件向本组件（健康管理组件）发送故障信息接口；PHM向本组件（健康管理组件）PHM向本组件（健康管理组件）发送硬重置（HardRe-set）请求接口;PHM，系统健康监控向本组件（健康管理组件）发送实时信息接口监视结果发送接口依赖PERLT、PHMEM模块所提供的接口依赖网络连接接口；依赖数据获取与发送接口。时钟管理NTP获取时区状态接口获取绝对时间、相对时间接口；时间转换接口；对时间、相对时间预约唤醒接口；查询预约的绝对时间、相对时间闹钟接口;共享电源状态接口。LTTS所提供的接口依赖获取、设置时间接口；依赖获取时间基状态接口;模块。电源管理无Partition快速下电接口；PartitionPartition状态变化通知接口。延时关机接口。LTSM模块所提供的接口无组件SOC应用层接口MCU应用接口对AP接口依赖对CP接口依赖日志管理日志打印等级管理接口打印目标控制接口。依赖LT模块；依赖DLT和STBM模块所提供的接口。诊断管理安全认证接口;0x10/0x11/0x14/0x-19/0x22/0x27/0x28/0x-29/0x2E/0x31/0x34/0x-35/0x36/0x37/0x38/0x-3e/0x85服务接口;功能寻址接口;ETH;CAN数据收发接口。依赖LTPHMEM的接口依 赖ETHTP、CANTP和DCM模块接口。OTA软件包下载阶段管理接口包括下载、查询、断点续传完整性检查等;软件包处理阶段接口，包括;软件包安装阶段接口，包括升级环境检查与恢复、升级;升级阶段状态管理接口，包括升级状态、进度上报，升级结果查询等接口;版本管理接口，包括版本巡检、依赖性检查等接口；升级包处理接口，包括升级;ECU智;车云车机交互接口，包括车输、升级触发等接口。，、升级条件校验;请求下载、传输接口;升级包同步、回滚、删除;A-B网络通信接口。CMDMEM模块所提供的接口无整车通信总线在软件的发展史上，对于分布式系统，为了实现软件复用，开发平台需要提供一套针对异构节点的统一接口抽象与方法论支撑的通信框架，以实现应用可以一致性的开发和动态部署；从而让软件解耦更充分，达成最大限度的软件资产复用。传统的电子电气架构下，汽车软件（除了座舱域）是个典型的分布式同构系统，以MCU上的软件开发为主，为了实现针对应用的复用与动态部署，AUTOSARClassic标准提供了VFB（VirtualFunctionBus）的概念，基于VFB开发的应用，可以在不同的控制器上进行复用与迁移。如今的新电子电气架构下，域控制器的出现，改变了汽车软件的底层形态，从分布式同构系统变成“集中式趋势越来越明显，但从整车上看，未来很长一段时间内，汽车内仍然会有多个控制器，仍然依赖异构处理器来承载软件功能，包括MCUSOCGPUNPU等各种架构的/大。因此，AUTOSAR试图建立统一的通信框架，使用了基于SOA的通信方式，但这部分主要以规范POSIXMCUS2S（SignaltoSerice，但使用限制较多，使用方法复杂。与此同时，由于各行业的开发者进入汽车软件领域，其背AUTOSAR同时还必须满足清晰的边界定义和严格的过程要求，因此目前主流的自动驾驶开发者倾向于使用比较灵Topic基于以上行业变革带来的影响下，目前通信框架（SOME/IRSDS）都难以满足行业发展趋势的要求，亟需一种新的整车通信总线。整车通信总线的适用场景整车通信总线作为汽车内部信息交互的基础设施，其适用场景随着技术的发展而不断扩展，为智能汽车的多样化功能提供了坚实的通信基础，同时也为汽车产业的创新和发展开辟了新的道路。随着汽车向更高级别的智能化和自动化发展，整车通信总线的重要性将愈发凸显。车辆内外部需求不断增加，需要支持车辆与外部网络间以及内部不同的系统组件间的通信，故不能再局限于单一的通信技术和协议栈，而是需要融合多种通信技术，以适应不同的应用场景和需求。多域控制器之间的统一通信管理不同域控制器可能运行者不同的硬件平台和操作系统，且采用不同的通信协议。整车通信总线可以提供一个封装层软件，屏蔽上述差异，实现统一的通信语义。这不仅简化了系统集成，也大大提高了系统的可扩展性和维护性。复杂的域内通信需求一个车载娱乐系统中，不同的控制模块之间可能需要快速交换大量的多媒体数据。这种情况下，整车通信总线可以通过支持协议缓存（rotobf（FstBinry）等高效序列化协议，以及针对域内通信的优化通道管理，确保数据的快速传输和处理。不同开发体系和语言的集成随着新供应商和新技术加入汽车软件领域，汽车软件架构需要兼容适配不同的开发语言和技术框架。整车通信总线通过提供多语言编程接口和兼容的开发体系，确保不同团队开发的模块可以快速集成，这在跨平台、跨团队开发时尤为重要，特别是在需要集成第三方系统（如ROS）时，整车通信总线可以提供必要的接口抽象能力，可以确保系统的互操作性。面向自动驾驶的高性能数据处理自动驾驶汽车需要处理大量传感器数据，并实时做出决策。这要求整车通信总线不仅能够高效地传输和处理数据，还需要提供支持数据埋点、QoS策略等高级功能，以确保数据的可靠性和实时性。此外，自动驾驶系统中的多个传感器和控制器之间的数据同步和信息融合，也是整车通信总线的一个重要应用场景，通过缓存融合与同步功能，框架可以自动处理数据的收集与打包，并确保数据的一致性。车云之间的通信随着车联网技术的普及，车辆与云端之间的通信需求也在不断增加。整车通信总线通过支持多种网络协议（TCPUDSOME/IDDS，可以确保车辆可以在不同的通信环境中与云端顺畅互联，并支OTA整车通信总线的定义整车通信总线是为了简化复杂车载系统的设计和开发提出的一种面向服务架构(SOA)方案。它将业务逻辑实现与特定目标平台的通信层细节隔离开来，使用与编程语言无关的接口模型定义API络提供一个抽象且统一的通信语义平台。该框架通过高度抽象的通信模型和协议转换机制，实现对整车/3.1-4ECU这种抽象让开发人员摆脱项目环境特定的通信机制，并允许他们专注于业务代码的开发，而不受特定于操作系统或项目部署设置（）的细节的影响。基于整车通信总线开发的应用程序需要在车辆内的不同平台之间移动时基本无需在接口进行任何更改，做到开发一次，部署到多个平台或者ECU，这大大缩短了开发过程中的功能交付时间，缩短了整个产品的交付周期。协议和开发语言的界限，为整车通信提供了一种标准化的交互接口。该框架不仅整合了车内复杂的通信需求，还通过抽象化的通信语义，使得上层应用开发能够忽略底层硬件和协议的差异，从而大大简化了开发流程，提高了系统的可维护性和可扩展性。信层等多个层次，每个层次针对特定的通信场景提供专业的解决方案。通过这种方式，整车通信总线不仅实现了对多样化通信场景的统一封装，还保证了不同场景下通信的高效性和可靠性。图3.1-4整车通信总线整车通信总线的主要特点如下：支持面向服务（SOA）的软件架构，可以支持跨域的服务调用。API业务代码与平台的底层通信层细节分离，平台的任何更改都不会影响业务逻辑代码。使用与平台无关的接口定义语言来定义接口，应用程序需要在车辆内的不同平台之间移动时无ECU。提供完善的通信机制和远程调用机制，无论服务或客户端应用程序在何处运行（本地或远程）以及使用何种通信机制，应用程序的实现始终相同。整车通信总线的功能为了促进整车系统中各组件之间的通信和协作，提高异构场景中整车通信的互操作性和可扩展性，就需要实现具有统一通信界面的整车通信总线。统一通信框架可提供整车标准化统一接口，简化整车系跨系统和协议的一致性封装多样化通信语义支持整车通信总线为应用层提供了丰富的通信语义支持，包括数据驱动的Topic模型和方法调用的MehdSOE/IPDDS足不同应用场景下的通信需求。全场景通信支持整车通信总线适配多种通信场景，支持从RTOSPOSIXAndroid等多种操作系统，并且兼容CANLINPCIeSI处理器间通信，框架都能够提供稳定可靠的支持。高效核间通信MCUSOC之间的高性能数据交换能力，支持与AUTOSAR开发体系的直接对接，优化了核间通信效率，确保了系统的整体性能和响应速度。灵活的序列化机制整车通信总线提供灵活的序列化支持，通过自动配置，优化数据传输的序列化方式，确保不同部署场景下的通信效率。应用层与底层序列化实现完全解耦，框架能够根据部署环境自动推导出最优的序列化策略，简化开发和维护。QoSTopic域内消息与整车协议映射整车通信总线内置CMBridge功能，实现域内消息与整车SOME/IP协议的映射，确保不同域控制器之间的通信能力。这种映射机制为整车通信架构提供了强大的灵活性和扩展能力。动态任务编排与智能调度整车通信总线具备动态任务编排和智能调度能力，能够根据系统的运行状态和负载情况，灵活调整任务的执行顺序和优先级，从而提升系统的整体运行效率和资源利用率。数据监控与仿真能力整车通信总线支持全面的数据监控与仿真功能，为开发者提供了实时的数据流监控和仿真测试支持。这一能力有助于在系统开发和调试过程中发现隐藏问题，确保产品在集成前达到最佳状态。整车通信总线的关键技术与实施挑战整车通信总线的设计与实现需要在多个层面上进行创新与突破，从统一语义的接口设计到安全稳定的通信机制，每一个环节都涉及复杂的技术挑战。解决这些挑战不仅需要在技术上提供创新的解决方案，其次，中央计算平台的引入为整车通信带来了新的技术挑战。高算力的异构芯片需要在不同芯片上以保护车辆通信不受未授权访问和攻击。5G车联网技5G频率资源分配等。最后，自动驾驶汽车的通信力和抗干扰能力也是整车通信总线需要重点关注的领域。自动驾驶汽车需要在动态多变的道路环境中进行感知和决策，这就需要强大的通信能力和抗干扰技术来保证车辆能够准确获取环境信息并做出正确的决策。基于以上论述，可以总结出如下几个要点的关键技术和实施挑战：关键技术：时，统一语义接口的设计是关键。需要提供一种能够在不同系统和平台之间保持一致性和兼容性的接口，确保开发人员能够以一种集中式的方式进行开发和部署。统一的服务接口语义：通过标准化的服务接口语义（例如，OME/IPDDS，开发者可以在分布式系统中实现组件的统一管理和部署。实施挑战：跨域协同的复杂性：由于不同域（）在不牺牲个性化需求的情况下实现统一的接口设计，是一个主要挑战。工具链兼容性与开发便捷性：现有的AUTOSAR工具链在便利性方面还有提升空间，特别是IDL（arxml）关键技术：SOM/IPDDS景的灵活组件复用，同时确保系统的严谨性和可靠性。开源中间件的集成：例如，将ROS2等开源中间件整合进整车架构中，利用其成熟的生态系统加速算法和应用的开发，同时提供更加轻量化的接口修改方式。实施挑战：开源框架的量产适应性：ROS2等开源框架虽然具备强大的生态，但其庞大的代码量和开源性质可能在量产阶段带来风险。如何保证这些开源组件在汽车应用中的安全性和稳定性，并确保AUTOSAR体系的兼容，是关键问题。MCUSOCAdroid平台之间的协同工作，是需要解决的难题。关键技术：组织的需求，确保各模块在开发过程中的接口稳定性和兼容性。和要求的模块快速集成到现有系统中。实施挑战：的实施挑战。另一个需要解决的问题。关键技术：持通信的一致性和有效性。实施挑战：性，是主要挑战之一。弱，也是一个需要解决的问题。关键技术：整性和真实性，防止非法访问和数据篡改。稳定的实时通信：确保通信的实时性和高可用性，特别是在涉及安全关键应用（如自动驾驶）的场景下，需要具备应对各种通信故障的能力。实施挑战：平衡点。信和复杂网络环境下的表现，是一个不可忽视的挑战。API整车通信总线针对不同的数据来源提供了统一的接口，屏蔽不同的物理总线与通信协议层，对不同ChannelAPI3.1-2表3.1-2整车通信总线API模块接口描述CommonTypeTimer定时器，实现定时任务。PodMessage定义使用内存原始拷贝方式格式化的通信消息类型。RawMessage定义可变长度的通信消息类型。MessageInfo定义消息的其它元数据，如发送时间、接收时间、生成时间等。Executor执行器，提供基础的执行线程环境，用于执行异步消息处理回调、定时器回调。Node所有通信对象（ReaderWriterTimerNodeNode关联。TopicWriter消息的发布者。ReaderWriterRead-er会收到数据并调用回调。MethodServer实现了服务端的相关功能。Client实现了客户端的相关功能。模块接口描述QoSReaderQoS定义了Reader端的QoS策略。WriterQoSWriterQoS策略。FusionandFilterCacheFusionSynchro-nizer实现了基于时间规则的缓存与融合同步。SchedulerPerformanceScheduler高并行调度器，带任务优先级的高并行执行。PersistenceScheduler绑定调度器，任务可以绑定指定的线程；如果任务不指定线程，则通过Round-Robin方式绑定到线程。CyclicScheduler周期任务调度器，支持周期任务调度。整车通信总线向上层应用提供了一套和谐一致的API，其内部对底层通信协议进行了封装，包括TCP/IPZeroMQDDSDDSZeroMQ整车数据处理框架车数据相关的需求越来越多，业务逻辑越来复杂，将业务逻辑与数据进行分离的必要性也越来越明确。整车数据处理框架致力于数据与业务逻辑的分离，需要通过统一的视图将数据处理封装起来，从而使得业务逻辑简单化，提高开发效率；因此，整车数据处理框架需要提供高性能的数据存取和简单易用API通过与整车通信总线的无缝衔接，该框架实现了数据的分布式共享，进一步增强了系统的灵活性和可扩展性。整车数据包括但不限于以下几个方面：维保数据等。感知数据：涵盖传感器数据（作有直接影响。其他数据：包括用户身份标识数据、用户与座舱交互数据（非操控类数据OTA数据等，这些数据关联用户交互和车辆通信。整车数据处理框架的适用场景在现代汽车的快速发展背景下，整车数据处理框架的适用场景日益广泛，支持以下应用场景，包括但不限于：提供舒适且适合不同驾驶习惯的驾驶体验，还能提高道路交通的安全性和效率。和安全性。能源管理：利用车辆的行驶数据和环境数据，优化能源消耗，提高电动汽车的续航里程。整车数据处理框架的适用场景涵盖了从分布式系统的数据同步到大数据应用的基础支撑，从简化应用开发到促进数据融合的多个层面。它不仅为现代汽车电子系统提供了强大的数据管理能力，还为汽车行业的技术创新和业务发展开辟了新的道路。通过整车数据处理框架的应用，汽车制造商能够更好地应对市场的快速变化，满足消费者对智能化、网联化汽车的需求。整车数据处理框架的定义随着汽车新业务的发展和新技术的介入，汽车软件的复杂度大幅增加，业务逻辑越来越复杂，数据理分割开进行处理，标准化数据定义和使用方法，成为汽车软件的下一个解耦关键点。整车数据处理框“数据与逻辑.15AUTOARClasicRTE它允许应用专注于数据本身，而无需关心数据的接收与发送细节。随着汽车通信技术的发展，整车数据图3.1-5整车数据处理框架整车数据处理框架的关键组成部分包括：现内存数据到非易失存储的映射，确保了数据的持久性和一致性。整车范围内高效传输。式服务，简化了传统服务应用的开发方法。时效性和稳定性。数据分级则基于数据的危害性和重要性进行评估，以确定数据的敏感度和保护级别。整车数据处理框架的优势在于：证了业务数据存取的实时性。易用性：API享，适应了整车级的数据处理需求。总体而言，整车数据处理框架可以为汽车软件开发提供一个强大的基础设施，它通过优化数据管理能力和数据服务，可以促进整车电子系统的智能化和网联化，为汽车行业的创新发展奠定坚实的基础。整车数据处理框架的功能整车数据处理框架的主要功能如下：数据存储：管理数据的物理存储和逻辑组织，提供数据存储访问接口。数据快照：整车数据处理框架具备实时数据快照的能力，这意味着它能够将内存中的数据状态它确保了即使在系统发生故障的情况下，也能够通过快照恢复到故障前的状态，保障了车辆数据的完整性和安全性。架支持多种序列化策略。这些策略包括但不限于JSONXML（Protobuf）等，且用户可以根据具体需求进行配置，以实现最佳的数据共享和传输效率。数据存取的性能。这些技术的应用，使得数据存取具有低时延和高吞吐的特点，同时减少了资源占用，非常适合于量产环境。由此可见，整车数据处理框架具有如下特点：数据同步与共享成为了一个亟待解决的问题。整车数据处理框架通过提供数据快照功能，实现了内存数据到非易失存储的映射，保证了数据的一致性和可靠性，确保不同系统间的数据实时同步，为整车提供高效的数据服务。支持数据与逻辑分离的开发模式：整车数据处理框架推动了数据与逻辑分离的开发模式，这种MCUSOA整车数据处理框架能够有效处理动态分配的通信资源，满足多样化的数据传输需求。适用于对系统性能和扩展性有极高要求的车辆系统。ADAS等实时性要求高的应用场景中，能够确保数据的快速响应和处理，提升系统的整体性能。支持面向大数据应用的基础组件：整车数据处理框架作为高性能Cache提供了坚实的基础。它不仅支持高性能的数据中心，还提供了高性能的谓词系统，为整车数据络协议和数据类型。这使得它能够无缝对接不同的车辆系统，无论是在CAN线还是其他新兴通信协议下，都能够稳定运行。融合变得更加容易。它为开发者提供了一个统一的接口和数据处理机制，使得跨平台的数据集成和融合成为可能。对于提升整车的智能化水平和用户体验具有重要意义。整车数据处理框架作为汽车智能化发展的关键技术，通过其高性能的数据处理和服务能力，为车辆API3.1-3表3.1-3整车数据处理框架API模块接口描述DataCenterOpen表示打开数据库。Close表示关闭数据库。Set表示更新数据库中数据。Get表示从数据库中获取数据。GetHistoryValue表示获取所有历史缓存数据。GetPreviousValuesByTime表示从过去的指定时间范围内获取数据。GetFutureValuesByTime表示从未来的指定时间范围内获取数据。GetValuesByTime整车数据处理框架的关键技术与实施挑战确保在动态市场中保持领先，助力汽车行业的持续创新与发展。在探讨整车数据处理框架技术与挑战时，我们既要审视当前技术发展，又要预见汽车行业未来趋势。整车数据处理框架的关键技术：了系统的灵活性和可扩展性。通过SOA服务组件之间的无缝对接，从而提升系统的整体性能和可靠性。关键。通过标准化接口，可以大大减少软件开发过程中的重复工作，降低复杂度，同时确保了不同系统之间的兼容性和可迁移性。数据快照能力：数据快照功能为整车数据处理框架提供了内存数据到非易失存储的映射能力，非常适合于资源要求苛刻的场景。取到的数据准确度满足项目需求。支持采集原始数据最小周期10ms数据管理策略：车端数据库应支持数据降频功能，在支持原始频率信号存储和上传的基础上，/整车数据处理框架的实施挑战：10为了应对这一挑战，整车数据处理框架需要具备高度的灵活性和可扩展性，以适应不断变化的技术需求。着需要对现有的开发流程进行重构，以适应快速变化的软件需求。此外，组织内部需要建立跨部门的合作机制，以确保整车数据处理框架的顺利实施。析的难度增加。因此需要通过建立统一的数据平台和数据交换标准，打破数据孤岛，实现数据的整合和流通。此外，利用先进的数据集成和融合技术，提高数据处理的效率和准确性，比如SOA架构就是典型的解决数据孤岛的解决方案。数据出境安全管理挑战：智能网联汽车收集的数据可能包含敏感的地理和个人信息，数据出境时需要符合严格的安全评估和监管要求。因此在向境外提供数据时，应当通过国家网信部门组要技术创新，也需要组织流程的优化和行业合作的加强。只有这样，才能确保整车数据处理框架的成功实施，推动汽车行业的持续发展。（二）AIAI（CV）AIAI模型，AIIAIAIAIA