汽車網絡架構
關注創建者：來meisu 創建時間：2021-07-13
汽車網絡架構的視頻教程
汽車CAN總線技術基礎講解——物理層篇
汽車網絡架構與常用總線匯總 CAN總線在汽車網絡中的應用 CAN物理層如何保證汽車網絡安全 汽車CAN物理層常見故障與解析
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汽車網絡架構的實例教程
類似通訊網絡，在企業通訊網絡中我們根據區域不同、部門不同等等將網絡劃分為不同的網段進行管理。在CAN網絡中電子架構部門會根據整車電子零部件的不同使用或代表的歸屬屬性進行劃分，不同的劃分我們叫做CAN網絡域。同理我們上文提到的車身電子三大塊，在網絡中也是同樣的劃分，PT CAN為動力CAN、CH CAN為底盤CAN、Body CAN為車身CAN。這3個域適用于所有廠商所有商用車型。另外還有娛樂系統的Info CAN，Tbox車輛通訊出口的Diag CAN診斷CAN。除此之外電子架構會根據車型實際ECU進行自定義的網絡域劃分，在新研發的新能源車型中，CAN網絡域的個數可以到達15個。電子架構組會定期發布整車CAN網絡車架圖，研發小伙伴需要定期同步，也可以從這個車架圖中找到自身零部件所在域位置，以及其他通網絡域的設備，是否有兩兩硬線互聯的情況，如有直接互聯使用何種連接（USB、純硬線），這也是本章節前我提到的CAN網絡是類星型網絡的原因。在星型網絡中通常不存在兩兩互聯的情況，星型網絡中多出兩兩直接互聯情況，要不是錯誤連接導致環路，要不就是備用冗余鏈路設計。
圖2 車輛網絡車架簡圖
a）PT CAN (PowerTrain CAN ) 動力總成CAN總線，顧名思義負責車輛動力系統，是整車所有CAN網絡信號中優先級最高，信號傳輸速率最快的一條CAN總線。
展開 摘要
隨著汽車行業轉變為數據驅動的業務，軟件在車輛的開發和維護中發揮了核心作用。隨著軟件數量的增加，相應的網絡安全風險、責任和監管也隨之增加，傳統方法變得不再適用于這類任務。相應的結果是整車廠和供應商都在努力應對汽車軟件日益增加的風險。
一種解決這一問題的新方法被提出了——為ECU軟件構建一個數字孿生副本，以持續監測其處在網絡安全風險環境下中的情況。使用這種方法，供應商可以充分了解網絡安全風險，同時既可以用于運營中的車隊，也可以用于仍處于預生產階段的車輛。
數字孿生
制造業數字化程度的提高帶來數字孿生的引入。在工業4.0環境中，孿生是物理對象或過程的實時虛擬副本。利用仿真軟件，孿生可以優化原始副本的使用方法和整體商業價值，這是通過預測未來行為并提出最佳行動方案來實現的。
例如，對真實渦輪機的模擬用于在現實世界中實際發生之前主動識別問題，這使系統所有者能夠提前預測故障并消除風險。
車輛軟件中的數字孿生
模擬汽車軟件，更具體地說是ECU固件，可能是一項艱巨的任務。汽車子系統在復雜性和架構上有很大的不同。業界使用的CPU架構、操作系統、框架和風格多種多樣。
然而，這樣的數字孿生可能會帶來許多好處。這種技術可用于測試新功能、提高性能和診斷軟件問題。更重要的是，它將允許整車廠和一級供應商嘗試全新的軟件概念或汽車網絡架構，并了解其整體影響——無論是功能、性能還是網絡安全態勢。
利用數字孿生實現持續風險評估
一種這樣的新方法被提出了，新的虛擬化和網絡安全分析技術組成了一種新的數字孿生形式——網絡安全數字孿生。這些虛擬構建與車輛組件完全相同，與在道路上和開發中的車輛所使用的相同步。
展開 人工神經網絡（ANN）（網絡架構）-4
人工神經網絡（ANN）：這是一種受人腦啟發的信息處理范式。ANN通過示例學習，就像人類一樣。通過學習過程，ANN可以被配置用于特定應用，如模式識別或數據分類。學習過程主要涉及調整神經元之間的突觸連接。
ANN的類型：
ANN有多種架構，每種架構都有其優勢和劣勢。常見的架構包括：
o 前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks）：這是最簡單的ANN架構，信息從輸入層單向流動到輸出層。各層是全連接的，即一層中的每個神經元都與下一層的所有神經元相連。
o 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks，簡稱RNNs）：這些網絡具有“記憶”組件，信息可以在網絡中循環流動。這使得網絡能夠處理數據序列，如時間序列或語音。
o 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，簡稱CNNs）：這些網絡旨在處理具有網格拓撲結構的數據，如圖像。層由卷積層組成，它們學習檢測數據中的特定特征，以及池化層，它們減少數據的空間維度。
o 自編碼器（Autoencoders）：這些神經網絡用于無監督學習。它們由編碼器組成，將輸入數據映射到低維表示，以及解碼器，將表示映射回原始數據。
o 生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，簡稱GANs）：這些神經網絡用于生成建模。它們由兩部分組成：一個生成器，學習生成新的數據樣本，以及一個鑒別器，學習區分真實和生成的數據。
ANN模型的三個實體：
o 互連（Interconnections）：互連定義了ANN中處理元素（神經元）如何相互連接。這些處理元素的排列和互連的幾何形狀在ANN中非常重要。
展開 中國電信發布的《云網融合2030技術白皮書》和中國聯通發布的 CUBE-Net 3.0 網絡體系中，也都把“算力網絡” 作為公司未來網絡演進的重要方向。
國內外組織已經逐步開展在算網融合方面的相關工作。在國際電信聯盟（ITU）包含有 5 項標準的算力網絡國際標準體系已初步建立，并形成統一術語——算網融合 CNC，覆蓋了 IMT-2020 及未來網絡、NGNe（Next Generation Network Evolution，下一代網絡演進）、新型計算等技術領域，涉及需求、架構、 服務保障、信令協議、管理編排等方向。在國際互聯網工程任務組（ IETF），2019 年 2 月成立了在網計算研究組 COINRG，主要面向數據中心，研究在網計算技術的需求和應用場景。
2022 年 3 月，算力感知網絡（Computing Aware Network,CAN）的工作組籌備會 BoF（Birds of a Feather）在 IETF 第 113 次會議中召開，第三代合作伙伴計劃（3rd Generation Partnership Project, 3GPP）面向 R19 也開始提出算力感知網絡（CAN）等相關立項和討論。
算網一體的發展路徑由計算和網絡兩大元素共同決定。從宏觀上講，能夠提供算力的組成單元包括計算單元、計算芯片、計算設備、計算系統；能夠提供 連接能力的組成單元可以細分為片上總線、板級總線、網絡設備、網絡系統。
從能力維度看，計算指算力，網絡指連接；從實體維度看，計算和網絡都有各自的組成部分，分別提供不同的算力和連接能力。
我們通常理解的“網”是指由多種網絡設備組成，具有連接能力的基礎設施。一般來講，片上總線、板級總線都屬于設備內部互聯方式，不在“網”的范疇之內。
展開 今天，大多數網絡設計活動都在云端，其中大部分都是由AI和機器學習應用驅動的。Walia表示：“有趣的是，所有網絡公司現在都在嘗試遵循垂直整合模式，他們甚至在嘗試自己制作芯片組。無論是中國的阿里巴巴、騰訊、百度，還是美國的Facebook、谷歌，都在嘗試自己的AI芯片組。他們不想使用商業芯片。因此，至少從IP的角度來看，我們的業務指標不是芯片量。更多的是從設計開始的，當然，我們在此處看到了云計算驅動了我們大部分IP業務?！?西門子Mentor事業部IP部門總經理Farzad Zarrinfar對此表示贊同：“基本的處理器并沒有達到要求，所以我們看到主要的OEM、搜索領導者、游戲領導者和通信領導者都在開發他們自己的ASIC。顯然，這些ASIC很多取決于應用。如果它是數據中心應用，或是某種汽車應用，亦或物聯網應用，我們就會看到很多構建模塊。例如，如果你觀察一個三層千兆交換機，那么你就會發現1千兆位和10千兆位MAC（媒體訪問控制器）。有些人在芯片內部加入了ASIC、收發器、SerDes和PHY，以進一步提高整合度，并最大限度地降低成本。有些人希望基于自己的架構來保持它。他們使PHY和SerDes具有更大的幾何形狀，并且在芯片外使用它們，他們將更大的幾何結構用于SerDes。然后，在純數字部分，他們將工藝推進到10nm和7nm，甚至可以降至5nm finFET技術?！?Walia說，這種模式在過去幾年中迅速出現。最初，這些公司開發低端應用，比如攝像頭，但現在他們正在轉向高端數據中心，并完成越來越多的工作。
對于AI / ML應用而言，芯片主要是許多帶有ARM 64位處理器的SerDes。Walia表示：“這是一組ARM高端處理器，周圍是SerDes。
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AUTO TECH China 2026 中國國際汽車計算技術展覽會
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亞洲領先的汽車計算技術與核心器件展
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一、引言
每一次極端天氣下的緊急制動，每一段復雜路況中的精準識別，本質都在考驗算法對現實世界的適應能力。因此，我們可以看到在智能輔助駕駛從“功能驗證”到“場景攻堅”的關鍵階段，真實、高質量的數據是算法性能提高的基石。尤其在極端天氣、顛簸路面和電磁干擾等惡劣工況下，如何實現多源傳感器數據的高可靠采集、高精度同步與高效率處理，是行業中常遇到的難題。
下文將結合行業實踐，系統拆解多總線（CAN/
智能汽車合成數據架構與應用實踐分享10個月前
在智能汽車快速演進的過程中，數據體系正面臨深層次挑戰。過去，數據是輔助模型開發的工具；如今，它已成為限制感知系統性能上限的核心因素。尤其是在感知系統廣泛應用于自動駕駛和智能座艙場景之后，數據的廣度、深度、時效性與結構化程度，已直接決定模型是否能夠真正實現落地部署。
在數據獲取難度持續上升、標注成本不斷攀高、法規限制日益收緊的背景下，合成數據正逐步成為智能汽車感知系統開發的重要突破方向。
本文將聚焦于兩個關鍵應用場景
NEWS
5月9日，由江蘇省汽車工程學會和 Altair 合作舉辦的清研大講堂第三十三期暨Altair網絡研討會圓滿落幕。本期聚焦探討人工智能（AI）和無網格技術如何助力汽車行業仿真方面提效。
研討會特邀全球汽車安全系統領導者 AutoLiv 的全球技術專家 Srivathsa Jagalur、Altair高級技術經理張晨以及Altair技術工程師湯凱利
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會議內容
本次研討會主要介紹HBK新能源汽車電池測試方案和應用案例，主要包括：
電池結構耐久性測試
電池單元、模組、整包溫度測試
電池包跌落測試
電池包刮底/
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人工神經網絡（ANN）（網絡架構）-4
人工神經網絡（ANN）：這是一種受人腦啟發的信息處理范式。ANN通過示例學習，就像人類一樣。通過學習過程，ANN可以被配置用于特定應用，如模式識別或數據分類。學習過程主要涉及調整神經元之間的突觸連接。
ANN的類型：
ANN有多種架構，每種架構都有其優勢和劣勢。常見的架構包括：
o 前饋神經網絡（Feedforward Neural
隨著汽車電子技術的發展，車輛上配備了越來越多的電子裝置，這些設備多采用點對點的方式通信，這也導致了車內存在龐大的線束。造成汽車制造和安裝的困難并進一步降低汽車的配置空間。因此，汽車總線逐步開始向網絡化方向發展。
在此背景下，CAN（Controller Area Network）總線應運而生，以其高可靠性和靈活性，成為汽車通信系統中不可或缺的一部分，承載著車輛控制、監控和診斷等關鍵任務
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