首页,世爵娱乐挂机,首页，控制功能迅速集中，作为“地方割据势力的决策中心”的域控制器走上历史舞台。

　　ECU是域控制器的前身，在车辆发动机、变速箱、安全气囊等各底层执行零部件中广泛应用，承担决策功能，目前大部分传统车企上都是分布ECU搭载；往后发展，控制范围更广、算力更强的域控制器取代了原有较为独立的各ECU的决策功能，以博世经典的五域分类拆分整车为动力域、底盘域、座舱域/智能信息域、自动驾驶域和车身域，五域较为完备的集成了L3+车型的所有控制功能，在极少数L3级别车型上（如长安UNI-T/小鹏P7等）进行应用；域控制器再往后发展，以特斯拉Model 3为代表的中央计算平台Central & Zone Concept是行业未来趋势。

　　从生产流程来看，汽车电子控制器产业链主要经历了：晶圆生产、（芯片）封装测试及系统应用（MCU及各类控制器等）。上游核心产品芯片，决定了域控制器的核心计算能力，芯片设计层面主要由海外垄断，晶圆代工和封装测试层面大部分国产化半导体龙头企业具备实力；中游核心产品MCU（海外为主），PCB板（国产化率较高）、无源器件（一定程度国产化）；下游控制器总成厂商主要是全球零部件巨头企业领先，近年来国内部分上市公司和初创企业逐渐实现了产品研发和订单斩获。

　　送决策信息给执行系统。DCU的普及，将带来硬件和软件的一系列投资机遇。软件方面包括多融合传感器算法、标准化软件架构AUTOSAR、系统安全ASIL升级、车内以太网应用、整车OTA升级等等，或将带来一系列聚焦算法、安全等计算机和通信企业的发展机遇。硬件方面推荐上游芯片制造工序端的中芯国际（海外组覆盖）、封测龙头长电科技（电子组覆盖）；中游PCB沪电股份、景旺电子（均电子组覆盖）；下游控制器总成企业德赛西威、科博达；执行端伯特利和星宇股份

　　出行需求的增加必将要求总量和使用效率的提升。公共交通工具方面，公交和地铁等领域存在短板，2017年中国地铁运行线公里，与美国仍有较大差距（重铁+轻铁，5799公里）。同时主要城市每万人拥有的公共出租汽车数量呈下降趋势。私人交通工具方面，截至2019年底，全国机动车保有量达3.48亿辆，其中汽车保有量达2.6亿辆，千人保有量达170辆，受限于道路和停车场等土地要素的短缺，城市保有量增长存在瓶颈。

　　无人驾驶进程中的车辆架构发生较大改变——从EE（电子电气）到“计算+通信”。实现汽车软件义、持续创造价值。传统电子电气架构中，车辆主要由硬件定义，采用分布式的控制单元，专用传感器、专用ECU及算法，资源协同性不高，有一定程度的浪费；计算+通信架构中，旨在实现软件定义车，域控制器在这里发挥重要作用，通过域控制器的整合，分散的车辆硬件之间可以实现信息互联互通和资源共享，软件可升级，硬件和传感器可以更换和进行功能扩展

　　Electronic and Electrical Architecture

　　）是由车企所定义的一套整合方式，是一个偏宏观的概念，类似于人体结构和建筑工程图纸，也就是搭了一副骨架，

　　（电子控制单元）、线束拓扑和电子电气分配系统完美地整合在一起，完成运算、动力和能量的分配，实现整车的各项智能化功能。

　　无人驾驶进程中的车辆架构从分布向集中发展。全球零部件龙头企业博世曾经 将汽车电子电气架构划分为三个大阶段：分布式电子电气架构-【跨】域集中电 子电气架构-车辆集中电子电气架构，三个大阶段之中又分别包含两大发展节点，

　　一共六个发展节点，细化了电子电气架构将从分布式向车辆集中式演变的过程。伴随汽车自动化程度从

　　级别车型，此时车辆主要由硬件定义，采用分布式的控制单元，专用传感器、专用

　　级别开始，【跨】域集中电子电气架构走向舞台，域控制器在这里发挥重要作用，通过域控制器的整合，分散的车辆硬件之间可以实现信息互联互通和资源共享，软件可升级，硬件和传感器可以更换和进行功能扩展；再往后发展，以特斯拉

　　目前全球公认的汽车自动驾驶技术分级标准主要有两个，分别是由美国高速公路安全管理局（

　　级的分级框架发布了中国版《汽车驾驶自动化分级》，并结合中国当前实际情况进行了部分调整，大体上也将自动驾驶分为

　　开始，人类在驾驶操作中的作用快速下降，车辆自动驾驶系统在条件许可下可以完成所有驾驶操作（作用不亚于驾驶员），驾驶员在系统失效或者超过设计运行条件时对故障汽车进行接管；

　　及之后原有传感器配套数量上升，同时高成本的激光雷达方案难以避开，传感器之间的协同要求提升，多传感器融合算法愈发复杂，所需控制器芯片算力大幅提升

　　2020年是L3级别车型量产年。奥迪A8是最早实现搭载了L3级别硬件的量产车型，虽然由于法律监管的约束A8始终无法向消费者实现L3级别功能落地，但其2017年推出的5摄像头+12超声波雷达+4毫米波雷达+1激光雷达的量产硬件方案，始终是行业的先驱者之一。奥迪之后，全球多数车企纷纷计划在2020-2021年开始正式量产L3级别车型，如宝马iNEXT、奔驰全新S/C级等车型

　　以Aurix2G（387/397）为核心的智能动力域控制器软硬件平台，对动力域内子控制器进行功能整合，集成ECU的基本功能，集成面向动力域协同优化的VCU，Inverter，TCU，BMS和DCDC等高级的域层次算法。

　　面向CPU\GPU发展，需要支持AdapativeAutosar环境，主频需要提高到2G，支持Linux系统，目前支持POSIX标准接口的操作系统。

　　底盘域是与汽车行驶相关，由传动系统、行驶系统、转向系统和制动系统共同构

　　。传动系统负责把发动机的动力传给驱动轮，可以分为机械式、液力式和电力等，其中机械式传动系统主要由离合器、变速器、万向传动装置和驱动桥组成、液力式传动系统主要由液力变矩器、自动变速器、万向传动装置和驱动桥组成；行驶系统把汽车各个部分连成一个整体并对全车起支承作用

　　如车架、悬架、车轮、车 桥都是它的零件；转向系统保证汽车能按驾驶员的意愿进行直线或转向行驶；制动系统迫使路面在汽车车轮上施加一定的与汽车行驶方向相反的外力，对汽车进行一定程度的强制制动，其功用是减速停车、驻车制动。

　　智能化推动线控底盘发展。随着汽车智能化发展，智能汽车的感知识别、决策规划、 控制执行三个核心系统中，与汽车零部件行业最贴近的是控制执行端，也就是驱动控制、转向控制、制动控制等，需要对传统汽车的底盘进行线控改造以适用于自动驾驶。线控底盘主要有五大系统，分别为线控转向、线控制动、线控换挡、线控油门、线控悬挂，线控转向和线控制动是面向自动驾驶执行端方向最核心的产品，其中又以制动技术难度更高。

　　线控制动是汽车技术门槛较高的领域，全球主要的线控制动厂家是博世、大陆、

　　以上等级智能汽车要求部分或全程会脱离驾驶员的操控，对于转向系统控制精确

　　是指，在驾驶员输入接口（方向盘）和执行机构（转向轮）之间是通过线控（电子信号）连接的，即在它们之间没有直接的液力或机械连接。

　　线控转向系统是通过给助力电机发送电信号指令，从而实现对转向系统进行控制。

　　）取消方向盘与转向执行机构的机械连接，通过多个电机和控制器来增加系统的冗余度；

　　在方向盘与转向执行机构之间增加一个电磁离合器作为失效备份，来增加系统的冗余度

　　领域；欧洲厂家类似美国厂家，但是在上游的精密机械加工领域远比美国要强。相比之下国内企业主要有三家，包括株洲易力达、湖北恒隆和浙江世宝，但是规模都比较小，技术较落后

　　由于技术、资本、安全等各方面的要求高，技术基本掌握在海外的零部件巨头手中，进入壁垒非常高。目前联创电子、浙江万达等国内企业开始涉足

　　传统座舱域是由几个分散子系统或单独模块组成，这种架构无法支持多屏联动、多屏驾驶等复杂电子座舱功能，因此催生出座舱域控制器这种域集中式的计算平台。

　　的构成主要包括全液晶仪表、大屏中控系统、车载信息娱乐系统、抬头显示系统、流媒体后视镜等，核心控制部件是域控制器。

　　智能驾驶辅助系统的构成主要包括感知层、决策层和执行层三大核心部分。感知层主要传感器包括车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、智能照明系统等，车辆自身运动信息主要通过车身上的速度传感器、角度传感器、惯性导航系统等部件获取。

　　智能座舱系统通过独立感知层，能够拿到足够的感知数据，例如车内视觉（光学）、语音（声学）以及方向盘、刹车踏板、油门踏板、档位、安全带等底盘和车身数据，利用生物识别技术（车舱内主要是人脸识别、声音识别），来综合判断驾驶员（或其他乘员）的生理状态（人像、脸部识别等）和行为状态（驾驶行为、声音、肢体行为），随后根据具体场景推送交互请求。

　　和网联系统。据伟世通称，它具有很高的扩展性和网络安全的程度，可实现独立的功能域。而

　　使用最新的英特尔汽车处理器系列，可支持到四个高清显示器，可扩展，并且可以从入门级覆盖到高端产品。

　　自动驾驶域（辅助驾驶）应用于自动驾驶领域的域控制器能够使车辆具备多传感器融合、定位、路径规划、决策控制的能力，通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等。不再需要搭载外设工控机、控制板等多种硬件，并需要匹配核心运算力强的处理器，从而提供自动驾驶不同等级的计算能力的支持，核心主要在于芯片的处理能力，最终目标是能够满足自动驾驶的算力需求，简化设 备，大大提高系统的集成度。算法实现上，自动驾驶汽车通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS、惯导等车载传感器来感知周围环境，通过传感器数据处理及多传感器信息融合，以及适当的工作模型制定相应的策略，进行决策与规划。在规划好路径之后，控制车辆沿着期望的轨迹行驶。域控制器的输入为各项传感器的数据，所进行的算法处理涵盖了感知、决策、控制三个层面，最终将输出传送至执行机构，进行车辆的横纵向控制。由于要完成大量运算，域控制器一般都要匹配一个核心运算力强的处理器，能够提供自动驾驶不同级别算力的支持，目前业内有NVIDIA、华为、瑞萨、NXP、TI、Mobileye、赛灵思、地平线等多个方案。但中间也会有一些共性,比如在自动驾驶系统中，算力需求最高的当属图像识别部分，其次是多传感器的数据处理，以及融合决策。以奥地利TTTech公司的zFAS（首次在2018款奥迪A8上应用）为例,这款基于德尔福提供的域控制器设计的产品，内部集成了英伟达Tegra K1处理器、Mobileye的EyeQ3芯片，各个部分分处理不同的模块。Tegra K1用于做4路环视图像处理，EyeQ3负责前向识别处理。在自动驾驶技术快速发展背景下，国内外越来越多的Tier1和供应商都开始涉足自动驾驶域控制器

　　随着整车发展，车身控制器越来越多，为了降低控制器成本，降低整车重量，集成化需要把所有的功能器件，从车头的部分、车中间的部分和车尾部的部分如后刹车灯、后位置灯、尾门锁、甚至双撑杆统一连接到一个总的控制器里面。

　　器从分散化的功能组合，逐渐过渡到集成所有车身电子的基础驱动、钥匙功能、

　　的演变过程。这里面通信速度的变化，还有带高功能安全的基础算力的价格降低是关键，未来在基础控制器的电子层面兼容不同的功能慢慢有可能实现。

　　车身域电子系统领域不论是对国外还是国内企业，都尚处于拓荒期或成长初期。

　　、门窗、座椅控制器等单功能产品上有深厚的技术积累，同时各大外国企业的产品线覆盖面较广，为他们做系统集成产品奠定了基础。而大多数国内企业生产的产品相对低端，且产品线单一，要从整个车身域重新布局和定义系统集成的产品就会有相当的难度。

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