來源 | 知乎@風語辰

汽車電子系統和軟件爆炸式增長，對電子電氣構架帶來了巨大的挑戰。如何在愈發復雜的線路中，保證數據處理以及網絡安全的最優化成為難題，而用一個或幾個“中央大腦”來操控全車的ECU與傳感器正逐漸成為汽車電子電氣架構公認的未來。

但汽車領域從以零部件為導向的今天，跨越到以系統為導向的未來，仍需要很長的過渡期，而在這期間，以博世、大陸為首的Tier 1企業認為，以域為單位的DCU（域控制器）集成化架構是當前的最佳解決方案。

什么是域控制器？

域控制器（DCU，Domain Control Unit）的概念最早是由以博世，大陸，德爾福為首的Tier1提出，它是為了解決信息安全，以及ECU瓶頸的問題。

根據汽車電子部件功能將整車劃分為動力總成，車輛安全，車身電子，智能座艙和智能駕駛等幾個域，利用處理能力更強的多核CPU/GPU芯片相對集中的去控制每個域，以取代目前的分布式汽車電子電氣架構（EEA）。

域控制器的核心發展是芯片的計算能力快速提升，可以讓公用信息的系統組件，能在軟件中分配和執行，讓軟硬件分立，可實現以足夠的資源快速響應完成客戶需求，具備平臺化、兼容性、集成高、性能好等優勢。

雖然這樣的設計簡化了汽車電子網絡拓撲結構，但由于各種數據的相互融合也帶來了安全隱患。從現有控制器硬件架構看多顆/多核芯片以及冗余架構是域控制器設計主流設計，未來對于域控制器內部的硬件必定要根據功能安全等級劃分為不同類型的功能，根據不同類型的功能分配進入不同功能安全支持的芯片內。

域控制器作為汽車電子結構未來發展的趨勢，可以用更少的器件完成更多的功能，同時量產價格更低，在汽車電子化特性加強的情況下，也能方便管理各個子系統，被OEM和Tier1普遍接受。

而隨著自動駕駛的來臨，其所涉及的感知、控制、決策系統復雜性更高，與車身其它系統的信息交互、控制也越來越多，各方都希望其能變成一個模塊化的、可移植性的、便于管理的汽車子系統。此時，專門定位于自動駕駛的域控制器系統就應運而生了。

自動駕駛域控制器需要的能力

自動駕駛的域控制器，要具備多傳感器融合、定位、路徑規劃、決策控制、無線通訊、高速通訊的能力。通常需要外接多個攝像頭、毫米波雷達、激光雷達，以及IMU等設備，完成的功能包含圖像識別、數據處理等。

由于要完成大量運算，域控制器一般都要匹配一個核心運算力強的處理器，能夠提供自動駕駛不同級別算力的支持，目前業內有NVIDIA、華為、瑞薩、NXP、TI、Mobileye、賽靈思、地平線等多個方案。

不同的公司，會因為不同的客戶以及需求，選擇不同的方案。但中間也會有一些共性。比如在自動駕駛系統中，算力需求最高的當屬圖像識別部分，其次是多傳感器的數據處理，以及融合決策。

以典型的zFAS為例, 這款基于德爾福提供的域控制器設計的產品，內部集成了英偉達 Tegra K1 處理器、 Mobileye 的 EyeQ3 芯片以及 Altera 的 Cyclone 5 FPGA 芯片，各個部分分處理不同的模塊。Tegra K1用于做4路環視圖像處理，Cyclone 5 FPGA負責障礙物、地圖的融合及各種傳感器的預處理工作，EyeQ3負責前向識別處理。

域控制具有整車電氣系統實現模塊化的優勢，將功能劃分為單獨的域優勢眾多。這有助于強調各個子系統的功能安全性和網絡安全需求，簡化自動化算法的開發和部署，方便在各個子系統中擴展功能。

在自動駕駛技術快速發展背景下，國內外越來越多的Tier1和供應商都開始涉足這個領域。

2017年8月底，麥格納德國首次公布了最新研發的MAX4自動駕駛平臺。整個解決方案融合了攝像頭、高清雷達、激光雷達和超聲波雷達等在內的傳感器系統，以及域控制器處理系統、軟件系統。

作為一個高度集成的自動駕駛傳感器和計算平臺，MAX4具有定制化和高擴展性的特點，可實現L4級別的自動駕駛，同時適用于城市道路和高速公路路況。

其中一大特色是搭載MAX4的車輛不需要改變外觀，后備箱也不會裝有一大堆的存儲和運算硬件，主要原因在于麥格納采用了固態激光雷達，把域控制器也做到了接近實際量產的大小。

采埃孚（ZF）推出搭載多種傳感器以及支持人工智能的采埃孚ProAI中央控制單元。基于這一控制單元，采埃孚能利用模塊化設計開發自主駕駛功能。憑借其開放的架構，采埃孚ProAI具有擴展性——硬件部件、互聯化的傳感器、評估軟件和功能模塊可以根據所需的用途和自動駕駛等級進行調整。

采埃孚的ProAI控制器會對圖像及雷達數據進行處理，該控制器是具有8核CPU架構的Xavier芯片，擁有70億個晶體管以及相應的數據處理能力。該處理芯片每秒可管理高達30萬億次操作(TOPS)，且功耗僅為30瓦。ZF在2018年12月上海展會展示的域控制器產品已經實現了3個Xavier模塊的級聯，甚至4個級聯，號稱算力可以達到120TOPS。

采埃孚與百度合作，ProAI作為承載自主代客泊車系統的車載計算單元，已經率先在國內盼達用車的測試車隊上搭載。有消息稱，搭載了百度Apollo 2.0系統的奇瑞全新自動駕駛車型，將成為ProAI控制器的首家量產客戶。而奇瑞方面將基于該控制器，在2020年實現L3級自動駕駛車型的量產。　　

大陸也推出了類似的域控制器——輔助及自動駕駛控制單元-ADCU。ADCU提供了一個多用途的處理計算平臺，非常適合實現高度自動駕駛HAD中的各種應用 。

通過集成精選的硬件和軟件，ADCU可以實時監控車輛運動軌跡并規劃路徑。

各個傳感器（攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等）采集的數據將會被匯集到這里，利用針對性的算法對這些數據進行計算和分析，構建出更為準確的定位和環境感知模型，并對自動駕駛車輛的行為作出決策。

ADCU其接口涵蓋底盤，動力總成，駕駛輔助、多種通訊方式（FlexRay， LIN，等），并且是AUTOSAR架構。是一個模塊化分級式處理平臺，支持中央域模式的車輛拓撲結構。主機廠可以針對環境識別或駕駛功能進行模塊化選擇和部署，擴展軟件還可以根據每臺車不同的基礎設施和計算功能進行優化調配。

偉世通也推出了自己的自動駕駛域控制器——DriveCore 是一款專門針對自動駕駛研發的、安全可靠的域控制器。

該平臺的亮點在于靈活、模塊化、可定制。DriveCore 可以整合一系列來自不同廠家的軟、硬件平臺，如攝像頭、激光雷達等傳感器的數據等，全數字儀表、先進車載顯示屏技術、駕駛員監測、抬頭顯示，以及偉世通先進的軟件開發工具，以滿足OEM不同的自動駕駛技術研發需求，特別是L3及L3+自動駕駛技術的開發。它可以無縫支持英偉達、恩智浦、高通等處理器。

DriveCore 能夠支持來自不同廠商的軟、硬件技術，并允許汽車制造商自由選擇不同的硬件與軟件、算法等，如同“玩樂高”一樣，快速開發出自動駕駛解決方案及產品，加快新技術或產品上市速度。

博世也是在去年宣布已經新成立團隊專門研發域控制器。博世希望打造一個統一的域控制器，將自動駕駛車輛的各種數據聚集、融合處理，從而為自動駕駛的路徑規劃和駕駛決策提供支持。

在中國市場，華為已經推出了智能駕駛計算平臺MDC，MDC智能駕駛計算平臺是基于華為昇騰系列AI芯片，當前華為已經推出了MDC 600和MDC 300兩個計算平臺，分別對應L4和L3級別自動駕駛。MDC 600其基于8顆昇騰310 AI芯片，同時還整合了CPU和相應的ISP模塊。據介紹，MDC 600的算力高達352TOPS（TOPS：萬億次/秒），整體系統的功耗算力比是1 TOPS/W。雖然MDC 600瞄準的是L4級別自動駕駛，但現階段市場對于L4級別的自動駕駛需求并不旺盛。因此，華為推出了MDC 300。

東軟睿馳推出了基于NXP最新自動駕駛芯片S32V打造的自動駕駛中央域控制器。該控制器能夠集成多路激光雷達，毫米波雷達和8路高清攝像頭，支持前方160m車輛檢測，100米行人、摩托車、自行車檢測及車道線檢測，移動障礙物檢測，能夠識別美國、歐洲、日本、中國等多個國家和地區的限速標識。主要實現了如避障、變道輔助的功能。

按照東軟睿馳的說法，該控制器的安全性極高，可以支持多路高清攝像頭、多路激光雷達、毫米波雷達、超神波雷達的同時接入。同時該控制器定制性強，便于后期車企個性化定制。

同時，該控制器提供開發的開發結構，不僅提供基礎軟件，還完整呈現了環境感知、傳感器融合、決策控制套件，并提供傳感器接口、支持主機廠等第三方嵌入其自己的應用，可實現典型場景下的自動駕駛。

自動駕駛域控制器正在從實驗室走向量產，無論是大陸、博世等Teir 1、華為之類行業巨頭，還是國內初創公司，都是面向未來智能網聯時代的探索，在這個過程中，對于產品路線圖、性能、安全以及成本的把控，各家都不盡相同。

未來，隨著汽車電子電氣架構逐漸向域集中方向發展，行業內普遍贊同未來3-5年將是新一代EE架構的落地期，行業內相關公司紛紛加速積累和布局。

2025年，自動駕駛域控制器又會是怎樣的競爭格局，或許到了便會知道。