面向AI定义汽车 中国汽车基础软件（AIDV）时代AIOS的生态创新应用发展研究报告6.0

（AIDV）时代 AIOS的生态创新应用 指导单位：工业和信息化部装备中心发布单位：中国汽车工业协会软件分会中国汽车基础软件生态标委会 (AUTOSEMO) 当前，人工智能技术正以前所未有的深度重塑汽车产业格局。随着电子电气架构向 “中央计算 + 区域控制” 演进，AI 大模型、多模态融合等关键技术加速在智能驾驶、座舱交互等领域落地，推动汽车从代步工具向具备持续进化能力的智能终端跃迁。这一变革不仅重构了技术架构，更催生了 “数据驱动研发、场景定义功能” 的产业新范式。当前，中国汽车产业正处于由大向强的伟大历史转折进程中，在供给侧和需求侧的双向推动下，汽车产业正由功能时代向智能时代演进，汽车产业新格局正在加速形成。我国汽车产销总量已连续 13 年位居全球首位，并在 “电动化、网联化、智能化” 等方面取得了巨大的进步，进一步巩固了我国作为汽车大国的地位。随着我国智能汽车产业的迅猛发展，用户体验驱使 OEM 不 车用操作系统作为 AI 能力的核心承载平台，其重要性日益凸显。传统操作系统较难满足异构算力调度、多模态数据处理等 AI 场景需求，而面向 AI应用定义的操作系统（AIOS）通过构建硬件抽象层、AI 能力框架及安全体系，实现了软硬解耦与跨域协同。断变革，正经历由 “以车为中心” 到 “以用户为中心” 的转型。因此，如何为主机厂赋能、创造汽车产品的新价值，成为行业共同思索的话题。在此过程中，汽车行业将更加聚焦于智能化和网联化。深化融合创新、提高基础软件应用能力、加快车用操作系统等关键技术攻关和产业化落地已成为中国汽车基础软件发展的重中之重。 中国汽车基础软件生态标委会（AUTOSEMO）自成立以来，始终致力于推动产业协同创新。通过连续六年发布行业白皮书、制定技术规范、组建开源社区等务实举措，有效促进了主机厂、芯片企业、软件开发商之间的深度合作，推出的天元 OS 开源项目为构建自主可控的技术生态提供了重要实践平台。通过生态搭建能够快速建立汽车产业不断与互联网、道路交通、基础设施等能力融合，实现跨车内各域、跨车云、连接 IoT 的跨软件平台建设，构建协同运行机制，高效配置基础软件科技力量和创新资源，强化跨领域的协同攻关能力。同时，在智能化、网联化发展过程中加强产业链上下游合作，共建开放生态，使能万物互联，以推动新技术新产品的进一步完善与发展。2022 年 9 月，全国政协经济委员会副主任、工业和信息化部原部长苗圩在全球新能源与智 本研究报告系统梳理了 AIOS 生态创新体系，一方面是深入剖析容器化、虚拟化等底层技术路径，提出 “算力抽象 - 数据融合 - 功能服务化” 的架构范式，另一方面前瞻性定义 AI 原生操作系统分层解耦、应用驱动的演进方向，这与《车载智能计算基础平台参考架构 2.0》高度契合。另外，报告中对芯软融合、开源协同等关键问题的对策建议，兼具技术深度与产业视野，为行业提供了发展图谱的重要参考。能网联汽车供应链创新大会上指出，操作系统是比芯片更加迫切和致命的问题，是决定汽车智能化、网联化胜负的关键。在开放前提下要允许多路径并存，为车用操作系统企业预留试错空间，鼓励探索不同技术路线，通过市场检验出最适合的国产操作系统。本年初，工业和信息化部装备工业一司王卫明司长在新闻发布会上指出，需积极应对汽车芯片短缺，组建汽车半导体推广应用工作组，加快推进整车信息安全、软件升级、数据记录等标准的制定，加速产业化进程。因此我们有使命推动电子电气架构的发展，打造本土化的、可大规模应用的自主智能网联汽车车用操作 唯有构建自主可控、开放共赢的技术生态，方能支撑中国智能汽车在全球化竞争中行稳致远，引领 AI 定义汽车的时代。面向未来，衷心希望产学研用各方协同加快车用操作系统接口标准统一和共建测试认证体系，通过分层解耦、开源协作降低国产车用操作系统量产应用的门槛，而 AUTOSEMO无疑就是这样一个重要的纽带。系统，开发应用国产高水平的智能大算力芯片，为 OEM 赋能，为我国汽车产业贡献力量。行业需要打破传统的封闭式开发模式，通过国团标及创新技术研发建立统一的认识，避免汽车软件领域的 “卡脖子” 风险，加快推进以中国智能汽车基础软件为核心的生态建设。同时，在行业内加强推广应用，真正打破汽车行业软件垄断，构建自主汽车软件知识产权体系，赋能中国汽车产业，使其真正成为具有全球竞争力的产业。 AIDV 时代下的整车智能化变革001 1.1概述���������������������������������������0011.2研究背景�������������������������������������0011.2.1AIOS的定义��������������������������������0011.2.2AIDV技术变革的必要性���������������������������0011.2.3技术重构：���������������������������������0021.2.4汽车基础软件+AI的角色与定义������������������������003 二AIOS 技术架构005 2.1概述���������������������������������������0052.2AIOS 技术架构特点��������������������������������0052.3AIOS核心技术特征��������������������������������0062.3.1技术特征概述��������������������������������0062.3.2AIOS的核心功能������������������������������0062.3.3异构系统兼容技术������������������������������0082.4AIOS 整体架构����������������������������������0102.4.1架构概述����������������������������������0102.4.2AIOS技术要点�������������������������������011 基于 AIOS 的关键技术013 3.1概述���������������������������������������0133.2整车底座统一抽象���������������������������������0133.2.1硬件抽象：从通用芯片到智能平台�����������������������0133.2.2数据抽象：从异构信号到统一模型�����������������������0133.2.3功能抽象：功能抽象能力是AIOS的核心能力������������������0133.3AI能力闭环�����������������������������������014 3.3.1多模态交互引擎的技术架构与实现�����������������������0143.4多层级安全机制����������������������������������0163.4.1硬件安全����������������������������������0163.4.2固件安全升级��������������������������������0173.4.3车云通信双向TLS������������������������������0173.4.4车云一体化的信息安全����������������������������0173.4.5功能安全����������������������������������0183.5 容器化技术架构与虚拟化技术应用��������������������������0203.5.1嵌入式容器技术�������������������������������0203.5.2容器技术架构��������������������������������0203.5.3容器化技术的优势������������������������������0213.5.4虚拟化技术���������������������������������021 AIDV 驱动的芯软融合生态新范式022 4.1概述���������������������������������������0224.2产业协同方式的现状及问题�����������������������������0224.2.1异构芯片的算力重构与RISC-V的破局之路�������������������0224.2.2AIOS开发与基础软件的生态的框架共建��������������������0234.2.3整车厂的场景化集成�����������������������������0234.2.4整车数据与操作统一抽象的生态协同����������������������0234.2.5产业生态协同的困难与问题��������������������������0244.3芯软融合生态问题���������������������������������0244.3.1芯软融合生态的开发与落地逻辑������������������������0244.3.2分布式架构到中央计算架构��������������������������0244.4低代码与AI辅助开发�������������������������������0264.5开源社区的驱动机制��������������������������������0264.5.1开源开发者发展趋势�����������������������������027 五AIOS 生态创新应用场景案例集030 5.1概述���������������������������������������0305.2智能座舱的创新趋势��������������������������������0305.2.1多模态应用案例�������������������������������0305.2.2个性化服务生成�������������������������������0315.3自动驾驶：从规则控制到认知决策��������������������������0315.4智能助手：从数据管理到知识应用�������������������������031 5.4.1智能故障诊断��������������������������������0325.4.2智能数据分析��������������������������������032 AIOS 生态落地的核心问题与对策033 6.1概述���������������������������������������0336.2技术挑战�������������������������������������0336.2.1核心技术问题��������������������������������0336.3对策建议�������������������������������������0346.3.1技术层面的对策�������������������������������0346.3.2生态层面的对策�������������������������������0356.3.3产业协作层面的对策�����������������������������035 七未来展望：AIOS 生态的演进趋势036 7.1概述��������������������������������