探索软件定义汽车开发新赛道

加速汽车行业创新进程 目录 芯片与系统的重构技术栈， 软件定义竞赛已然打响车企应对成本曲线攀升的 加速创新进程 核心举措 04SDV盈利 虚拟化软件化运行，加快排除故障，缩短SOP延迟 进阶之路适配芯片、统一平台、自动化品控 汽车行业的价值转型 以软件为核心的开发已成新常态 车辆不再仅仅是机械装置，而是迅速演变为高性能、智能化的计算系统。随着汽车制造商竞相推出软件定义汽车（SDV），整个汽车产业链正因一系列新诉求而被重塑：成本优化、加快创新、提升产品差异化、加深软硬件融合。 以来最为重大的变革。”――麦肯锡，2023年报告 到2030年，市场规模将达1.6万亿美元（GII调研） 核心的传统模式，已无法确保盈利能力。 从普通商品到竞争优势 “在万物智能时代，各类设备的互联性与自主性持续提升，要求能耗不断降低并逐步实现电气化；而此类产品的复杂设计工作，必须以可落地的节奏和成本推进。新思科技正是在此领域发挥作用。我们正在重构这些产品和系统的工程研发模式，与客户研发团队直接协作，以管理设计复杂度、降低研发成本并缩短产品与创新成果的上市周期。” 为何架构决定研发节奏 软件研发效率的提升，取决于芯片与系统架构在早期阶段的协同优化。车企不仅要确定研发目标，更要明确研发路径。 核心价值所在这些选择可有效降低返工成 本、确保量产启动（SOP）节点，并提升软件质量。 芯片战略：是选择商用成品芯片、定制化芯片 从芯片到系统的协同设计：以需求 程―― 凭 借 各 类 工 具 、I P及 工 作流，依托下一代设计方法论、软硬件协同设计、技术栈虚拟化及品控自动化等能力，实现芯片与系统的协同统一。 还是混合型方案，以及公司内部应保留多少芯片研发能力。合作伙伴模式：何时直接对接知识产权（IP）、电子设计自动化（EDA）及软件领域的合作伙伴；如何在生态系统中分配工作任务。平台技术方向：域控/中央计算架构、人工智能（AI）加速，以及功耗与性能的平衡取舍。投资时机：需识别早期资本支出（CAPEX）的投入节点，以降低后续运营成本（OPEX）、返工风险及SOP（量产启动）风险。 驱动芯片开发，而非由芯片反向制约需求。虚拟化开发：在硬件到位前，先运行虚拟电子控制单元（vECU）与数字孪生模型；保持集成工作的连续性。大规模自动化：通过持续集成/持续部署（CI/CD）及可复现的虚拟测试，管控所有变更；在云端维护单一事实来源。 软件定义竞赛已然打响 核心举措 车企面临的挑战 传统车企正被迫重塑工程研发模式。研发周期缩短、资本支出持续攀升、全球市场格局碎片化，若研发模式未发生根本性变革，盈利能力将面临严峻风险。 车企应对行业压力的举措 优化电子电气（E/E）架构，向中央集中 车企期望掌控混合关键性的高级在SoC可用之前，借助芯片虚拟 提升中央ECU的算力，以应对日益 增 长 的A I需 求 ， 因 为 大 语 言 模 型（LLM）会消耗大量时间与电力。打造可扩展的SoC设计方案，适配持续迭代的AI Transformer和LLM算法。车企正积极推动开放式芯粒标准的落地，实现SoC的模块化设计，规避供应商锁定风险，构建可扩展的生态系统。 式架构演进。实现芯片战略与软件架构的协同匹配；选择在功耗、性能和面积（PPA）及成本方面均经过优化的SoC，确保产品竞争力，且可在未来项目中复用。缩短大型ECU集成的验证和确认（V&V）时间――必须摒弃“大爆炸式”方法，以达成产品上市时间目标。 化技术实现软件开发流程左移。通过在整车、传感器及算法模型间优化标定参数来提升碰撞测试表 现 ―― 由 虚 拟 电 子 控 制 单 元（vECU）承载核心算法参数。 驾驶辅助系统（ADAS）与车载信息娱乐系统（IVI）解决方案，最大限度降低对供应商的依赖。临 近 量 产 阶 段 ， 通 过 软 件 在 环（SiL）与云端测试强化硬件在环（H iL）能力，推动验证环节的左移。 为什么传统汽车研发模式难以为继 因此，盈利能力大幅下降： 软件的研发范围与迭代速度已远超传统研发方法的承载能力。工具链碎片化、集成环节滞后、硬件资源紧缺，正不断引发项目进度风险，同时推高研发成本。影响息税前利润（EBIT）的系统性压力： 2025年第一季度，车企的EBIT利润率降至5.4%，较2021年的峰值下降40%以上。（贝恩） 驱动转型的四大因素 CASE时代的成本结构转型不仅研发超支呈爆发式增长，产品全生命周期成本的 绝大部分也已转向SOP后的运维阶段。 CASE：网联化（Connected）、自动化（Autonomous）、共享化（Shared）、电动化（Electric）――持续扩大软件研发范围，同时提升系统集成需求。中国车企崛起与中国制造2025：研 发速度与模块化重塑了竞争格局与价值分配。法规要求日趋严苛：以更快的发布周 期，完成更严格的验证、文档编制及可追溯性管理。传统经济模式崩塌：ECU数量激增， 而工程研发效率停滞不前，加剧成本结构失衡。 02 芯片与系统的融合 加速创新进程 芯片+系统：从元器件到竞争优势 为何协同设计至关重要： 硬件与软件必须同步定义，交接环节容易造成返工。尽早基于工作任务模型设定PPA指 标、安全标准及AI目标，并通过虚拟平台完成验证。闭环流程（建模仿真测量优 商用成品芯片会限制产品性能与管控能力，而定制化芯片和混合型芯片方案，能为车企打造全新的竞争力抓手――实现更高的算力、更深度的系统集成和更具差异化的功能特性。芯片选型不再是孤立的决策，而是将直接决定系统层面的成效。 化）可减少更新设计次数，提高一次性流片成功率。尽 早 确 定 芯 片 方 案 能 降 低 返 工 成 变革的核心领域。 本 ， 减 少 对 硬 件 的 依 赖 ， 并 保 障SOP节点。 芯片决策更精准，量产 启动更快速，后期故障显著减少。 垂直整合模式兼具机遇与风险，车企需明确自主掌控的范围及外包的程度。 车企决策：控制权与成本 垂直整合：定制化SoC可最大化技术控制权与物料清单（BOM）成本优势，但需承担最高额的非经常性工程（NRE）投入。混合模式：组合使用定制化芯片与商用 芯片战略中的控制权与成本不同芯片战略下车企控制权与成本的对比 成品芯片，实现速度与差异化的平衡。合作伙伴主导：这一路径的研发速度最 快，NRE最低，但定制化空间最小。 车 企 对 技 术 控 制 权 的 诉 求 越 1 21 2高，所需承担的资金投入与研发风险就越大。业内领军企业大多选择混合模式――在AI、安全、用户体验等核心领域掌握自主控制权，其余环节则依靠合作伙伴。 产业链的全新需求 单向的供应模式正逐步被联合 随着芯片与系统之间的技术壁垒逐渐消弭，产业链本身也正迎来重构。 责任模式取代，芯片、软件和系统现已进入同步研发阶段。 使芯片选型与软件技术路线图保持协同一致。 在不同项目中复用虚拟软件制品，可以降低成本并加快学习速度。将安全与AI性能列为芯片层级的技术要求。 交付时需兼顾系统级软件工作流，而非仅提供原始芯片。 提供各类模型和虚拟平台，支持不间断验证工作。与车企共担安全和软件安全层面的责任。 软件定义汽车正在重塑供应链随着技术供应商向产业链上游延伸，车企正逐步拓展自身在硬件、软件及 芯片领域的业务范畴。 整车技术栈的虚拟化 缩短SOP延迟 应用软件是漏洞的主要来源 大爆炸式集成：为何成为问题 这种分阶段、硬件优先的研发模式，在规划文档中看似高效，但实际落地时会导致问题发现环节严重滞后。一旦缺陷暴露，相应的修复措施会引发连锁反应，造成项目延期与成本超支。 集成环节滞后缺陷发现滞后。 硬件资源紧缺：在需求达到峰值时，测试车辆与硬件在环测试台架的供给却十分有限。反馈周期漫长：从方案变更到获得洞见需耗时数周，严重扰乱项目进度与预算。大多数错误源于软件，却要等到全部搭建完成后才能被发现。 虚拟化速览：软件在环（SiL） 软件在环：硬件就绪前运行 在虚拟平台上集中开展测试工作，实现更早启动测试、更快完成迭代、更少依赖物理台架。 采用目标环境同源代码，执 行各类车辆功能（如制动控制、信息娱乐系统） 虚拟化技术使团队能够在硬件就绪之前，在完整的系统环境中执行任务。硬件在环（HiL）技术不会被淘汰，但应不再成为研发瓶颈。软件在环（SiL）技术可实现日常验证工作的高效化与可复现化。 通过目标环境同源代码，实现应用与操作系统、硬件之 间的连接和通信操作系统/驱动程序 适配驱动程序以支持虚拟系统运行；同时负责任务、内 存及硬件访问的管理 相同的二进制文件：在虚拟平台上运行应用与中间件，无需进行代码分支管理。 一次性完成驱动程序适配：将操作系统/驱动程序一次性移植到虚拟平台，后续可重复使用。虚拟硬件：借助目标硬件或SoC的虚拟原型，对未修改的软件二进制文件开展开发、测试及调试工作。系统上下文：结合SoC模型与传感器/环境仿真，提前发现集成问题。减少台架依赖，加速迭代循环：跨团队复用模型，打通关键路径的阻塞点。将HiL置于增值环节：聚焦最终确认和硬件特有行为，而非基础缺陷排查。 依托云端实现扩展，支持全 球范围内24/7随时访问需完成一次性搭建工作并开 展持续维护；实现全栈测试的规模化落地与前期验证 搭建虚拟网络 云端虚拟化助力全球化研发从“当下”（实体项目中心和测试车辆）到“未来”（虚拟项目中心和云端事实来源）的 转型，印证了全球化团队可在不扩充硬件的前提下，实现协作规模的提升。 拓展测试场景，缩减硬件投入从少量测试台架转向全年无休（7×24小时）运行的虚拟网络。 并行运行：同时执行数千测试场景，大幅缩短 验证周期。单一事实来源：共享虚拟软件制品（模型、场景、日志），确保全球团队协同一致。目标明确的覆盖范围：基于场景库开展测试，使安全性、OTA及边缘场景测试的成效具备可衡量性。硬件投入缩减：以更少的原型样机与测试台架，实现更全面的测试覆盖。 虚拟化技术可将研发成本降低一半 财务影响：虚拟化为何能产生收益 面的优化。通过将研发工作从紧缺、仅能顺序开展的硬件测试，转移至可扩展、并行处理的软件虚拟化环境，车企可同时降低成本与项目进度风险。 测试台架与原型样机：建造与维护成本降低。 返工：缺陷可被提前发现，集成阶段反复整改随之减少。进度保障：并行验证模式可减少SOP延误的风险。质量：在研发周期更早实现更广的覆盖范围，且测试环境具备一致性。 1 91 9 04 SDV盈利进阶之路 自动化品控 芯片战略：自研、外购还是兼而有之？ 新思科技助力车企选择具备回报价值的芯片发展路线，实现成本效益、量产周期（SOP）与技术复用的平衡。 掌 控 混 合 关 键 性 平 台 ： 采 用 可 扩 展 的 标准计算+定制化加速器/ 芯片产品上市速度重于功能独特性。 探 索 架 构 和 工 作 任 务 之 间 的 IP。打造一款基础SoC，在不同车型配置/品牌间实现复用。 权衡。快速开展包含AI与安全性的PPA权衡分析。构建投资回报率（ROI）评估框架：NRE、BOM成本节省与方案复用的价值对比。协调代工厂/合作伙伴推进方案落地。 SoC，基于芯粒的Multi-Die架构，同时运行ADAS与IVI应用。差异化至关重要（AI/AV工作任务、安全性、用户体验）。量产规模足以摊薄NRE成本，规模化交付面临BOM成本压力。对PPA（功耗/性能/面积）指标或热管理极限有严苛要求。 量产规模较小、预算有限或车型迭代周期较短。功能模块已趋成熟，可通过软件实现产品差异化。 将宏伟构想转化为突破性芯片 汽车芯片研发之旅 拓展测试场景，缩减硬件投入 新思科技的系统解决方案设计服务，可助力企业从概念阶段到量产阶段，实现架构、软件及封装方案的协同对齐――既可缩短产品上市时间，又能提升芯片的性能、可靠性与能效。在以下任一阶段引入设计专家支持：概念、规