在新能源汽車發(fā)展的上半場，電動化無疑是推動產(chǎn)業(yè)格局重構(gòu)的核心驅(qū)動力。它不僅改變了動力系統(tǒng)的本質(zhì)，也催生了全新的電池、電機、電控技術(shù)體系。然而，隨著行業(yè)進(jìn)入下半場，智能化成為新的主旋律，消費者對智能電動車的需求已不再局限于續(xù)航里程和充電效率，而是進(jìn)一步延伸至經(jīng)濟(jì)性、安全性、舒適性、娛樂性等多個維度。傳統(tǒng)汽車電子電氣架構(gòu)（Electrical/Electronic Architecture, E/E架構(gòu)）因其分散式、低效的計算能力，已難以滿足日益增長的車載智能需求。因此，整車電子電氣架構(gòu)正朝著集中化方向加速演進(jìn)，從最初的分布式ECU（Electronic Control Unit，電子控制單元），逐步邁向域控制器（Domain Controller Unit, DCU），并最終向中央計算平臺演進(jìn)。

在燃油車時代，汽車的電子系統(tǒng)普遍采用分布式ECU架構(gòu)。這種架構(gòu)下，車輛被劃分為多個獨立的功能模塊，每個模塊配備一個或多個專用ECU，負(fù)責(zé)特定功能的控制與執(zhí)行。例如：

動力系統(tǒng)由發(fā)動機控制單元（ECU）管理；

底盤系統(tǒng)由車身穩(wěn)定控制系統(tǒng)（ESC）、電子助力轉(zhuǎn)向（EPS）等獨立ECU協(xié)同工作；

車身控制則由門鎖、燈光、雨刷等子系統(tǒng)分別控制。

這種架構(gòu)具有以下特點：

功能高度專業(yè)化：每個ECU專注于單一任務(wù)，可靠性高；

開發(fā)周期短：各系統(tǒng)可獨立設(shè)計、測試與升級；

硬件冗余性強：即使某一ECU失效，其他系統(tǒng)仍能正常運行。

然而，隨著智能網(wǎng)聯(lián)、自動駕駛、智能座艙等功能的引入，分布式架構(gòu)的弊端逐漸顯現(xiàn)：

算力瓶頸：每個ECU的計算能力有限，無法支撐大模型推理、實時感知與決策；

通信延遲高：大量ECU之間通過CAN總線通信，帶寬低、延遲大，難以實現(xiàn)跨域協(xié)同；

軟件更新困難：OTA升級需逐個ECU推送，過程復(fù)雜且易出錯；

成本高昂：ECU數(shù)量多（可達(dá)上百個），導(dǎo)致布線復(fù)雜、重量增加、維護(hù)成本上升。

? 數(shù)據(jù)對比：一輛傳統(tǒng)燃油車平均搭載70~100個ECU，而現(xiàn)代智能電動車僅核心域控制器就可能集成原本數(shù)十個ECU的功能。

域控制器的崛起：邁向集中化的關(guān)鍵一步

為應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，汽車行業(yè)開始探索域集中式E/E架構(gòu)。這一變革的核心是域控制器（DCU），它是域集中式架構(gòu)下的產(chǎn)物，通過將特定功能模塊的多傳感器、執(zhí)行器和控制算法進(jìn)行集成，整合原本獨立的ECU單元，形成具有特定功能的控制單元。

1. 域控制器的分類

根據(jù)功能劃分，常見的域控制器包括：

動力域控制器：整合電機控制、電池管理系統(tǒng)（BMS）、充電管理等功能；

底盤域控制器：統(tǒng)一管理剎車、轉(zhuǎn)向、懸掛等底盤系統(tǒng)；

車身域控制器：集成燈光、門鎖、空調(diào)、座椅調(diào)節(jié)等；

座艙域控制器：負(fù)責(zé)儀表、中控屏、語音助手、車聯(lián)網(wǎng)等交互功能；

智駕域控制器：處理攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等感知數(shù)據(jù)，完成環(huán)境識別、路徑規(guī)劃與決策控制。

2. 技術(shù)優(yōu)勢

算力提升：單個域控制器集成了高性能處理器（如NPU、GPU），顯著提升計算效率；

通信優(yōu)化：減少ECU間通信節(jié)點，采用高速以太網(wǎng)（如10Gbps）連接，降低延遲；

軟件集中管理：支持統(tǒng)一操作系統(tǒng)（如QNX、Linux）和OTA升級，便于功能迭代；

成本降低：減少ECU數(shù)量和線束長度，降低整車重量與制造成本。

中央計算平臺：未來E/E架構(gòu)的終極形態(tài)

盡管域控制器大幅提升了系統(tǒng)效率，但其仍存在一定的局限性——跨域協(xié)同能力不足。例如，在自動駕駛場景中，感知數(shù)據(jù)需實時傳遞給決策系統(tǒng)，而決策結(jié)果又需同步下發(fā)至執(zhí)行機構(gòu)（如剎車、轉(zhuǎn)向）。若各域控制器之間仍需通過網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)發(fā)，仍會引入額外延遲。

因此，行業(yè)正在向更高階的中央集中式E/E架構(gòu)演進(jìn)。在這種架構(gòu)下，整個車輛的計算資源被整合到一個或少數(shù)幾個中央計算平臺中，所有功能域均接入該平臺，實現(xiàn)真正的“軟硬一體化”與“全棧協(xié)同”。

1. 中央計算平臺的核心特征

統(tǒng)一算力中樞：搭載高性能SoC（如英偉達(dá)Thor、高通SA8775P），支持AI大模型本地運行；

高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)：采用TSN（時間敏感網(wǎng)絡(luò)）確保關(guān)鍵任務(wù)的低延遲傳輸；

虛擬化技術(shù)：通過hypervisor實現(xiàn)不同應(yīng)用的隔離運行，保障安全與穩(wěn)定性；

全棧OTA能力：支持整車級軟件升級，持續(xù)優(yōu)化用戶體驗。

2. 演進(jìn)趨勢預(yù)測

根據(jù)佐思汽研的數(shù)據(jù)，預(yù)計到2030年，中國乘用車中準(zhǔn)中央+區(qū)域架構(gòu)的滲透率將達(dá)到42.7%。這意味著未來大多數(shù)新車將采用以中央計算平臺為核心的架構(gòu)，實現(xiàn)從“分布式ECU”到“中央大腦”的徹底轉(zhuǎn)變。

技術(shù)演進(jìn)背后的驅(qū)動因素

這場E/E架構(gòu)的變革并非偶然，而是由多重技術(shù)與市場需求共同推動的結(jié)果：

1. 智能化需求驅(qū)動

大模型落地：Transformer等AI模型需要強大的算力支持，迫使系統(tǒng)向集中式架構(gòu)遷移；

多模態(tài)交互：語音、視覺、觸控等多種輸入方式需統(tǒng)一調(diào)度與響應(yīng)；

自動駕駛：L3及以上級別要求系統(tǒng)具備全局感知、實時決策與安全冗余能力。

2. 硬件技術(shù)進(jìn)步

芯片制程突破：7nm/5nm/3nm工藝使高性能SoC得以量產(chǎn)；

先進(jìn)封裝技術(shù)：Chiplet、CoWoS等技術(shù)提升芯片集成度與能效比；

通信協(xié)議升級：以太網(wǎng)、TSN、PCIe等高速通信標(biāo)準(zhǔn)普及，支撐高帶寬數(shù)據(jù)傳輸。

3. 成本與效率考量

規(guī)?；a(chǎn)：中央計算平臺可復(fù)用同一硬件平臺，降低研發(fā)與制造成本；

簡化供應(yīng)鏈：減少ECU種類，提升采購與管理效率；

延長產(chǎn)品生命周期：通過OTA持續(xù)更新，延緩硬件淘汰周期。

從“功能堆疊”到“系統(tǒng)智能”

汽車電子電氣架構(gòu)的演進(jìn)，是一場從“功能堆疊”到“系統(tǒng)智能”的深刻革命。它不僅改變了車輛的硬件結(jié)構(gòu)，更重塑了軟件定義汽車（SDV）的技術(shù)范式。從最初的分布式ECU，到如今的域控制器，再到未來的中央計算平臺，每一次躍遷都伴隨著算力、通信、安全與靈活性的全面提升。

可以預(yù)見，到2030年，智能汽車將不再是一個由數(shù)百個獨立ECU拼湊而成的“機械集合體”，而是一個擁有“數(shù)字大腦”的移動智能終端。在這個過程中，域控制器作為過渡階段的關(guān)鍵角色，將繼續(xù)發(fā)揮重要作用；而中央計算平臺則將成為未來智能汽車的“神經(jīng)中樞”，承載起從駕駛輔助到完全自動駕駛的全部使命。

這場變革不僅是技術(shù)的進(jìn)步，更是汽車產(chǎn)業(yè)向“軟件定義、數(shù)據(jù)驅(qū)動、生態(tài)協(xié)同”新范式的全面轉(zhuǎn)型。誰能在這一進(jìn)程中率先掌握核心技術(shù)與系統(tǒng)集成能力，誰就將在未來的智能出行競爭中占據(jù)主導(dǎo)地位。

審核編輯 黃宇