氢能是氢的化学能，氢在地球上主要以化合态的形式出现，是宇宙中分布最广泛的物质，它构成了宇宙质量的75%，二次能源。氢具有高挥发性、高能量，是能源载体和燃料，同时氢在工业生产中也有广泛应用。下面工采网小编通过本文给大家介绍一下气体流量传感器在新能源氢燃料电池中关于氢气流量控制的解决方案。

氢燃料电池（Hydrogen Fuel Cell）是将氢气和氧气的化学能经过电化学反应直接转换为电能的发电装置，其基本原理是电解水的逆反应，把氢和氧分别供给阳极和阴极，氢通过阳极向外扩散和电解质发生反应后，放出电子通过外部的负载到达阴极。而在近年来的新能源汽车领域中，氢燃料电池扮演的角色正在逐渐重要起来。

特别是在今年特殊的时期，两大利好接踵而至，氢能产业的关注度达到了一个新的高点。5月24日，有关部门明确了将现有的燃料电池汽车购置补贴调整为选择有基础、有积极性、有特色的城市或区域，重点围绕关键零部件的技术攻关和产业化应用开展示范，同时以“以奖代补”方式给予示范城市奖励。这两大利好对于我国氢燃料电池汽车的发展，无疑将会形成一个巨大的转折点。但是新能源氢燃料电池消耗量的准确测量成为其研究，开发，和示范性迫切需要解决的问题。

目前氢气消耗量的检测主要方法有质量法，温度压力法，和流量计法。流量计法与质量法和温度压力法相比，能进行瞬态氢气消耗量的测量，流量计法的研究具有更大的实用价值。氢气瞬时流量是燃料电池系统状态估计、性能表征和故障诊断的重要参数，测量氢气的瞬时流量是十分必要的。但由于氢气流量测量装置体积大、成本高，不利于系统集成和成本控制，因此现有的燃料电池系统一般使用流量测量的方法得到氢气瞬时流量。具体操作如下：

流量法：在外部供氢源与测试车辆间安装流量计，通过流量计实时测量记录车辆的实际氢气消耗量，公式如下：

关于在新能源氢燃料电池中的流量控制解决方案工采网推荐Siargo矽翔流量计 - MF5000。

Siargo矽翔MF5000系列气体质量流量计是矽翔微机电系统有限公司结合微机电系统（MEMS）流量传感芯片技术和计算机自适应技术历经多年，开发出的智能化全电子式气体质量流量仪表，主要技术性能处于高水平，具有高灵敏度、高精度、大量程比等特点；针对工业环境，融合了多种抗干扰措施的电磁兼容设计；且具有多种信号输出，能通过通讯接口实现网络管理功能；本产品在性能、安装和维护方面也具有其独特的优越性，可广泛应用于石油、燃气、化工、冶炼、能源等各个领域。

MF5000系列Siargo矽翔流量计产品特点：

- 采用微机电系统芯片加工技术和大规模集成电路的生产技术及材料生长技术，传感器的尺寸缩小到了微米量级，使该流量计的灵敏度大大提高。

- 在单个芯片上实现了多传感器集成，使该流量计的量程比（范围度）大大提高。

- 传感器零点稳定度较之传统热式质量流量计有极大的改善。

- 结合二次仪表的微电脑智能技术，使流量计重复性好，实现了计量准确可靠。

- 技术进步带来的结构简化，使流量计较之传统的机械式仪表，压力损失大幅度减小，极大地降低了能源消耗。

- 采用LCD显示"瞬时流量"和"累计流量"，清晰直观，读数方便。

- 产品融合了电磁兼容设计技术，具有更高抗干扰能力。

- 流量计带有RS485通讯模块，配合上位计算机网络可实现集中管理。

- 可以选配4～20mA标准电流信号输出。

近日，驭势科技与中汽创智签署战略合作协议，双方将在汽车智能驾驶领域展开深层合作，共同研发领先市场的智能驾驶汽车技术、产品和服务，展开多领域业务合作，引领智能出行新生态。

中汽创智总经理李丰军表示，驭势科技在掌握量产L2、L3以及自主代客泊车等自动驾驶系统核心技术的基础上，专注于L4级自动驾驶算法和系统研发，在行业居于领先地位。中汽创智立足三大车企技术优势，发挥地方政府政策和区域优势，集聚行业顶尖资源，研发绿色低碳、智慧安全、极致体验的新能源智能网联汽车技术。双方以技术商品化为导向，加强优势互补，集合优势资源，加速推动自主创新能力提升，突破并掌握一批国内领先、国际先进的自动驾驶核心技术群，为我国在全球新一轮汽车产业技术革命中赢得竞争优势。 

关于中国的汽车智能驾驶市场，针对不同产品该采用什么操作系统呢？相信来自汽车行业的开发团队都有自己的观点。作为在芯片原厂的系统开发团队，我们经历了多款安霸半导体(Ambarella)的视频和视觉芯片的系统开发实践，并参与了国内国外诸多客户的项目成功量产，这些积累使得我们对不同操作系统的性能特点和差别得到一定的了解。在汽车行业努力耕耘的几年里，我们也发现了汽车市场对于芯片和操作系统需求的不同，因此积极努力，不断推陈出新，争取给客户和市场带来更好的体验。以下是有关智能驾驶主控芯片的操作系统的研究。

常见操作系统的对比

据我们观察，汽车市场的操作系统选择主要来自于开发团队的经验积累，或者来自于主控芯片厂的SDK的默认支持。按其特性分为两类：一个是各种各样的Linux(包含标准Linux, Android, AGL，商用Linux等)，一个是各种各样的RTOS （实时操作系统, 包含QNX，GHS，Vxworks, ThreadX，Nucleus，FreeRTOS，μITRON，厂商自制的RTOS， RT-Thread等），而RTOS又可根据特性分为简单RTOS和高级RTOS两类。

关于这几种OS大体上列表比较如下：

我们了解到在某些领域，比如Android凭借在平板和手机领域的地位，在国产新能源车的中控娱乐系统上占了很大的市场份额， 而BBA的新款车中控则采用了QNX，其它一些车型采用的是AGL。如果我们来看ADAS市场和自动驾驶市场，早期采用雷达和相对简单的传统视觉算法时， RTOS搭配经典AUTOSAR的使用比较普遍，而在近些年来的各种新涌现的基于神经网络算法的ADAS解决方案里Linux占比开始增加。在APA辅助泊车领域里，多路摄像头+ GPU的应用搭配Linux/Android更加流行。在自动驾驶时代，QNX和Linux都成为比较流行的自动驾驶域控制器的OS选择。众所周知，特斯拉采用了自己维护的Linux系统做Autopilot并取得广泛好评。

传统意义上，Linux被认为是实时性不够好，而RTOS如其名Real-time OS， 可以保证任务调度（ISR，线程切换等）总是可以在几个微秒之内调度，除非驱动程序有错误卡死。所有RTOS上的任务严格按照优先级，高优先级可以抢占低优先任务，同优先级的任务一般按轮转调度策略，一切井然有序。目前基于雷达的ADAS产品一般都采用RTOS，就是利用其硬实时性带来的安全保障，而且产品开发阶段需求都已经非常清晰，所以可以给每个人任务固定的优先级。而随着Linux内核技术的发展，如今的Linux的实时性已经大为改观，具体有哪些改观呢？请参见后面章节详述。

Linux和RTOS的实时性对比

Linux常被工业界诟病为“实时性”不佳，任务调度延时不确定，是这样吗？

对于大学本科或者研究生里开设“操作系统”课程而言，一般都称Linux为一种典型的“非实时系统”，以有别于RTOS (Real-Time Operating System)。原因就是RTOS严格根据优先级决定调度，高优先级的任务可以抢占低优先级的任务；但Linux的调度机制较为复杂，是以完全公平调度（CFS）为基础的，支持内核抢占式调度，以及实时线程的一种综合机制。

那么我们要问，这个任务调度延时是多长呢？一般说来，硬实时的RTOS需要这个调度延时最坏情况在10微秒到100微秒左右。而软实时的桌面式操作系统则最坏情况在1~10毫秒左右。

德国不莱梅大学曾做CONFIG_PREEMPT_RT配置下Linux 实时性 vs RTOS的测试。（来源：

https://pdfs.semanticscholar.org/cf24/c3601d8420ff9f3cb875b5b41d9aefdfa53f.pdf）

结果表明， Linux内核的实时性已经接近RTOS，都可以达到微秒级延时。

采用标准Linux kernel 5.4内核即使不加实时性补丁，仅仅把CONFIG_PREEMPT做成默认，实际也可以达到很好的实时性。对此我们做了长时间压力测试，条件如下：

• CPU为4核ARM Cortex A53，运行于1GHz

• 整个SoC系统做高性能4Kp30视频采集和H.265编码

• 同时满负荷深度学习计算

• 并加50个busyloop 进程让CPU保持100%忙

• 维持整个测试过程24个小时

结果如下：

那我们要问，既然Linux实时性变得这么好了，RTOS的存在意义在哪里呢？其实也不尽然。因为Linux虽然可以创建实时线程（和实时进程），但本质上的调度并不是严格按照优先级调度。如果你需要严格按照特定的顺序调度程序，在Linux里的开发方法可以使用线程同步，或者把任务装进一个队列等机制，而不是依靠绝对优先级的高低。相对来说，RTOS的方式更为简单和确定，但Linux的方式更灵活也更利于系统任务的扩展和承载更大的吞吐量。

不管Linux还是RTOS，实时性都和CPU收到中断的频率，中断处理程序占用的时间等有关。先进的处理器支持一些硬件机制可以减小关中断的时间。在Linux里，也可以把时间要求最苛刻的任务放在中断处理程序里做或者做一部分，所以在现代CPU里搭配新的Linux内核以后，只要按照合理的编程规范和做必要的代码检查，实时性接近RTOS是有保证的。但因为Linux的调度机制非常复杂，所以至少无法做得像RTOS调度器那样“简单易懂”，如果是一个对实时性和确定性能要求极高的场合，比如汽车上控制刹车的电子稳定控制系统的ECU使用Linux是不太可能的。但是如果对于摄像机而言，Linux的实时性就已经远远好于系统所需要的指标。对比一下，人眼的视觉暂留也是一种神经传输延迟，高达100毫秒以上。

系统架构和硬件对操作系统的影响

早期的汽车电子电气架构，是分立式ECU,各自独立存在，为不同功能独立设计的系统。后来的主流架构演变成为以CAN总线或其他总线为核心，多个ECU相互合作，并划分为多个域的系统，从而大大降低总线束长度和系统复杂性。

而未来这种系统架构，受到自动驾驶技术的驱动，可能在每个域内采用一个或几个域控制器来代替多个分立的ECU，并且数据总线将会变得更加高速和简洁，如千兆/万兆以太网作为数据传输的骨干网络，以便接入大量的6个以上的摄像头作为视觉感知，以及各种雷达和其他传感器。

简单的说,汽车架构将会是一个包含多个网关的“局域网”，内部包含多个传感器、控制器和执行器。有的简单传感器和执行器则更看重功能安全，实现简单，以及重用已经有的设计，对这些场景来说，继续沿用本来的RTOS设计是非常合理的。传感器和视觉相关的就是多个摄像头，控制器和算法相关如舱内域控制器，自动驾驶域控制器等。而摄像头和域控制器的复杂度已经远远超过了早期的ECU，而变成了嵌入式计算机系统，这就产生了对于操作系统功能更多的要求。

（图片来自于Vector公司的“TC8 conformance Testing of Automotive Ethernet Networks”）

正因为系统复杂度越来越大，软件的创新也越来越多，和新车交付时间从设计到上市越来越短，这使得系统中的崭新功能模块不一定能够在第一个版本就已经完善，所以系统在线升级（OTA）成为必须。几乎所有车载嵌入式软件系统，都可以通过OTA升级。这使得通用的架构设计、网络协议、计算机安全等技术环节对汽车系统比以往都更加重要。

这种架构的升级，使得系统需要使用高级的CPU加上高级的操作系统，才有利于软件的移植，才可以利用丰富的软件库，和成熟的软件开发工具，丰富的文档，或者直接开放源代码。简单MCU加上简单RTOS已经很难适应这种需求。

针对这些新需求，为了改善系统的实时性和可靠性，硬件也在快速发展并使得操作系统和软件的工作变得更加简单和可靠。多核CPU、更大的Cache、硬件连接间的FIFO、DMA、硬件时间戳、硬件mailbox、互斥锁、信号量等，使得多模块通信更加便捷高效，多任务共同执行的时间更有保证，系统变得更加实时，更加高效率，更加容错和即时对错误进行处理。这时候，我们把这种改进的硬件看做是承载着数据流的主通路，而CPU上运行的软件更多的是在配置，调整，和应对特殊的场景和错误。软件更多地是考虑系统的功能需求实现，而更快更好的硬件，使得较为通用的操作系统策略和软件开发模型也可以更好地适用于工业系统。比如车载以太网凭借AVB 802.1AS（gPTP）,在Linux里也可以很好地实现系统间时钟同步，这种同步的精度可以达到或好于微秒级别。

根据公开的数据，全球有超过1.5亿辆汽车搭载了QNX系统，其中包含通用，丰田，奥迪，福特等大量知名车厂。根据IHS汽车市场的调查的数据，2019年有超过4200万辆汽车的中控娱乐系统采用QNX，同一年搭载Linux的中控系统是4100万辆。预计2020年搭载Linux的中控系统将超过QNX。

ZDNet在2020年刊文说：并不仅仅是特斯拉，事实上，举例来说，奥迪，奔驰，现代，丰田，都已经在依赖Linux。

为什么？AGL执行董事Dan Cauchy在一份声明中说：“汽车制造商正在成为软件公司，就像在技术行业一样，他们也意识到开源是前进的道路。” 汽车公司知道，尽管销售能力强大，但客户还需要智能信息娱乐系统，自动安全驾驶功能以及最终的无人驾驶汽车。Linux和开源公司可以为他们提供所有这些服务。

(来源：https://www.zdnet.com/article/its-a-linux-powered-car-world/  )

Linux的开发社区非常广泛，开发人员众多，API非常丰富，除了高度兼容POSIX API便于跨平台移植，也支持Linux平台特有的一些API 以实现高性能或者特殊的操作。几乎所有成熟稳定的计算机视觉系统都方便移植给Linux，从比如OpenCV的不同版本，Caffe, Tensorflow, PyTorch等深度学习框架，从Linux开发平台迁移到Linux的嵌入式运行平台相对更为容易。从机器人框架ROS，从流媒体框架gstreamer, 包括GPU，Ethernet,WiFi, IMU等外设驱动。也包含多种面向汽车以太网等的应用协议AVB，SOME/IP。

如果看最新款的硬件设备驱动程序，或者特殊的芯片定制开发而言，对于有能力的团队，较容易通过配置Linux内核和驱动得到自己所需要的功能支持。对于比如一个最新款802.11AX Wifi芯片的支持也许几天就可以做好，因为同样的芯片加驱动可能在Android手机已经量产了。而对于所有商用RTOS而言，可能都面临着额外付费，比如需要让硬件厂商针对你的商用RTOS提供特殊的驱动程序支持。

开源库不一定能够带来100%完美的代码，但是提供了一种快速上手，快速展示概念的方式。在此基础上，中小型研发团队比如创业公司可以投入自己的研发力量，进行快速改善，从而得到自己的软件体系。

安全性和可靠性

总结

01为什么强调软件定义汽车？

今天所处的汽车时代，我们前人从来没有这么幸运过，也从来没有这么焦虑过，更没有体验过。每一天都不一样，即使我这样有几十年汽车电子经验的老行家，面对今天这样从未经历过的世界，又能好到哪去了？

最近，我们一直在思考，为什么业内突然兴起软件定义汽车，而且如此红火。事实上，过去几年，如发动机的点火、喷油、排放，已经是软件控制了，底盘的AEB，还有自动刹车控制，包括自动转向。其实从底盘、传动、动力、车身，软件已经渗透到了几乎所有的汽车系统。但过去从没有像今天这样强调软件定义汽车。

为什么今天突然间强调软件？最近我拿了一台华为的P40，内存到达516G，相当于一台电脑。因为得益于芯片、互联网、大数据等技术的发展，在硬件的基础上，我们才得以在小的空间内做很多的事情。

另外，消费电子对汽车行业的冲击，人们的消费习惯和生活方式已经发生变化，促使人们的期望值不断的增加，人们不再忍受开一个豪华车，还用一个手机去导航。特别是90后、00后的消费者，他不再像我们这一代人买个宝马、奔驰，做点小生意，他们更强调个性化的展现。而当我们打开汽车行业的软件库时，发现我们的软件代码量已经超过了飞机，并不在其他行业之下。

02特斯拉效应

记得2003年特斯拉成立的时候，当时我们在美国通用，对它不屑一顾，觉得它就像小孩玩玩具，闹不了几年的。时至今日，还有哪一个老牌汽车企业敢轻视特斯拉？人家只卖36万辆车，还不用赚钱，而大众、宝马、奔驰、通用、福特，这些传统车企加起来卖2000多万辆，但他们加起来的市值却抵不过特斯拉。说明社会不认可传统车企在创造价值。包括国内的新势力，别看车子只卖几万辆，甚至亏本，但与国内领头的销售几百万辆的车企，市值相差并不多。

在国外，上市企业经营的目的就是为股票的拥有者创造价值，经营者的工资是以股价来论的。你可以想象传统车企的管理者的压力，当初的通用贱卖土星、庞蒂亚克、悍马也是不得以而为之，华尔街的人坐在你办公室，你不卖，就得自己下岗。克莱斯勒当初也是因为股票不景气，迫使被菲亚特接收。

像我这样早期对特斯拉不屑一顾的，今天再来看他们，Model S的网络架构拓扑图，非常规矩，这样的拓扑图很好，拿到一个拓扑图，用一个CANoe或者Vehicle Spy工具可以立项他的原始结构。第二代适当加了一个集成，到了第三代，你再用传统的电子电气拓扑图去画，画不了，也立项不了，简直就是杂乱扔在一起的。它的能力在域控制器里面，在软件里面，你从外表去仿画他的架构，很难做到。特斯拉重新换了一种不遵守汽车行业传统法则的方式，自己单跑了。杂乱中，其实彰显了它的软件能力。

特斯拉的设计语言和交互体验创新也是对传统汽车的一个全方位挑战。Model 3看起来简单的显示屏背后，大众做不到、通用也做不到。一个屏里面的几个模块，我们传统的整车厂有车身部、娱乐部、信息部，一个键，这么多部门谁去负责？软件内部又是如何集成？我们供应链里有一个企业能做这样的东西么？别看一个屏，其实用户并不关心多复杂的网络架构，也不关心ISO 26262，用户关注的是简单和极致的体验。而制造工艺、开发流程、工具链，还有供应链的整合，而复杂的逻辑只隐藏在背后。特斯拉还有强大的自身能力，现在绝大多数整车厂都受制于供应商。表面上看起来主机厂很强大，如果把汽车扒开，有多少是主机厂自己做的呢？特斯拉让整个行业进行了思考，重新定义汽车。

03架构定义软件

我们注意到，最近各大车企成立软件中心，但很难招到人，IT的人做嵌入式软件是一个鸿沟，虽然都是软件，但不用的平台，不同的应用，有着相当大的差异。从架构到云管端，因为结构不同，控制方法不一样。我们通常讲结构下的软件。我们先要定义软件架构本身，再定义功能，再建立通讯网路。

首先要定义好架构，然后针对场景的设计，比如自动驾驶的场景、路面，娱乐系统，商用车、物流车的场景跟乘用车又不一样，场景定义就不一样。回顾汽车网络架构，以前只有电器架构，没有什么电子和软件。比如发动机点火就是用一个高压线圈，开关一弹，能量释放，产生火花，点火。油是共轨的，哪个阀门开了，就滴到哪个油缸里。后来才有了基于发动机的电子模块，也就有了电子电器架构。现在，随着智能网联汽车的发展，特别是自动驾驶以后，将演变成车、路、人协同电子架构

在传统汽车人看来，Model 3 的架构简直是一个大杂烩，而传统的车企，如大众MEB的架构就比较规矩，很难说谁的更好。但用户其实并不关心你背后的设计，这就是我们需要思考的。

打通任督二脉的关键恰恰在于整体架构，而软件是架构的关键要素，软件实现是战术，架构是战略。

车云一体电子架构是我们今后要做的事情，我们以前总是在做车上测试、网络测试、模块之间的测试。既然车云已经形成了，为什么不把车网跟后端网一起进行测试呢，每个信息传到后面如何保证是正确的。我们的测试流程里并没有涵盖ISO 26262，IOS 26262只是定义到车上的，如今的汽车哪里只是车上的呢？

所以你说特斯拉完全不遵守26262和AUTOSAR，也有一定的道理。当他发现传统标准局限的时候，就需求创造出自己的路。

同样，车云一体的电子架构，他们各模块之间的协同，有哪个现有的标准可以参考呢？标准体系并没有完全跟上行业发展和产品的需要。我曾经当过两年ISO的编委，召集一帮人讨论两三年，究到每一个0和1, 严肃性是有的，但你可想而知，每个企业派出去的人，一般也不是最有价值、最忙的，我们不必将标准当成是圣经。我们需要尊重标准，但如果仅是知其然不知其所以然的使用，消费者并不会为这个买单。在传统的主机厂，上万人，最顶端的很难知道下面的事情

我们的中央计算器，一定程度上要感谢芯片商的能力，芯片能力的提升，促使电子架构向区域架构发展，从而为软件功能迭代提供硬件平台。我们最早做ADAS，一个机械式的毫米波雷达的成本是3000美元，只有凯迪拉克上能配，今天已经下降到了两三百人民币。硬件成本的大幅度下降，才让智能汽车成为现实。我们今天谈智能，并不是我们的前辈很蠢，而是没有如今的整个技术环境支撑。

Model 3 的中央计算模块，采取区域控制，不是功能域控制，有人说是为了节省线束的成本。我的理解是，它把模块、智能配电、传统保险，都用电子保险控制了。而我们传统的网络架构，控制0和1，起步、唤醒、休眠。如果把电源都控制了，就不存在休眠、唤醒了，一通电都醒了，一断电都休了。既然把电分开了，就必须有前、左、右控制，如果把所有的保险都放一个盒子里，就变成烤箱了，所以有几级分电。这是基于功能的需要进行这样的定义。

传统的软件架构，有以下特点

• 传统软件应用开发，功能代码耦合，程序整体打包

• 修改部分逻辑，需整体重新编译

• 跨控制器功能分散，所有相关控制器都需要更新软件

如果我要更新一个ABS，那关联的BCM、仪表、网关都要改，而且都分属于不同的供应商，代码也是别人写的。从这一点也应证传统车企被供应商绑架了。

新的软件架构下

• 复杂功能被切割为服务块，组成服务包；
  

• 服务单独部署，代码解耦；

• 服务可编排和重组，形成新的功能应用。

今天，在域控制器的概念下，关键的模块都是自己开发的，你要改一个节点，或者要改不同的节点，可以通过功能定义，不再以模块去刷新一个，而是以服务包的形式进行更新。而且软件还可以进行整个生命周期的收费，改变车企的运行模式。原来汽车卖出去以后，跟车厂就没有多大关系了。

当我们具备软件基础能力，软件模块需要做什么，车企的应用软件如何建立？

按传统思维，我们总希望通过智能驾驶一个方案做所有的，很多模块是一个公司做。按新的模式，做感知的、做定位的、做决策的、还有做执行的，用一个渐进的方式，不需要大，这样供应商就不是做一个模块，而是重复的流水线。我们所合作的企业并不一定要大，但是要精，然后不断地完善。这个时候软件就变成了一个标准化的工具。但我们需要把层级定义清楚，把接口定义清楚。

同样，智能座舱领域也是一样，我么把它分成几个模块，把底层定义清楚，主机厂有能力的多做一下，能力弱的少做一些

软件的另一个核心是OTA，没有OTA软件的更新，软件也无法定义汽车。通过更新，可以不断地满足用户的体验，重新定义数据形态，根据软件更新的范围，内容，安全度，让汽车在生命周期内有再生命力。具体体现在：

• 低成本软件故障解决和问题修复，

• 降低招回成本，

• 产品性能优化，

• 功能服务导入和迭代

• 提升人机交互和服务升级

• 用户体验持续提升

OTA结合5G，再加上车路协同，整个生态链和供应链也将被重新定义。在这个全新的产业生态中，4S店的模式可能会发生颠覆。当你有大数据，有GPS定位，可以通过线上诊断、线下换件的形式。如果是涉及到软件更新，在家里就可以通过OTA修复BUG。

04软件定义汽车

我理解的软件定义汽车是：软件深度参与整个汽车的定义、开发和验证流程，并不断优化客户体验，持续创造价值。

传统车企开发一个车往往需要三年，包括概念设计、定义方案，再冻结、下车体制做、样车制造、三高测试、标定等。如果软件定义汽车还在这样的流程下进行，三年前开发的软件，在三年后可能就已经被淘汰了。因此，软件定义汽车要颠覆整个汽车开发流程。这将是很多车企巨大的挑战，大公司制定流程往往是很大的梯队，而管理层中，基本都是做底盘、车身等传统部件的出身的，他们的软件的概念还比较缺乏。固化的流程让传统汽车人很安全、很可靠。这就制约了组织的更新和发展

要实现软件定义汽车，要没有一个革命性的，从组织架构，CEO层面变革，只可能被淘汰。

我读MBA的时候，去过芬兰的诺基亚。当时，整个芬兰为诺基亚自豪，这么小的国家，诞生如此成功的企业，它的手机以质量著称，充电可以用一个星期。苹果出来的时候，我们都笑了，不小心掉地上，屏碎了，每天还要跟祈祷一样，把电源插上去充电。其实诺基亚并没有做错事，当初MBA的范例都是它的成功。如果我现在再去读MBA的话，范例会不会是它如何失败的。时代在变，即使你没有做错事，但别人做的比你更好。

很多机械类的东西，要改一个字，开一个模，到今天仍然需要上千万成本。而软件只需要一次开发费。并且可以个性化的定制，借用其他行业的生态。软件定义汽车的驱动因素具体表现在：

用户层面：

• 千人千面的用户使用需求

• 打造舒适的驾乘环境，改变未来出行方式

• 拥有丰富的自选应用

•  OTA更新软件

• 无需硬件升级

OEM层面：

• 更短的开发周期

• 丰富的车辆变形管理

• SOP后快速的迭代更

• 减少ECU软件升级周期和成本

• 标准I / O接口，软硬分离

• 开放的应用生态服务

• 丰富的产品研发和商业创新，即插即用的高效可扩展性

舒适的驾乘环境，改变未来出行方式

软件定义汽车赋能整个生命周期内，可以学习用户、车辆自身、周围环境并适时作出适应性调整。

05软件定义汽车的要素

传统开发模型：

• OEM只是架构的定义者，只做系统集成工作，不做软件开发

• 各系统Tier1完成所有功能的软件开发

• 各系统较封闭从而形成信息孤岛，外部开发者无法对介入开发

• 代码无法复用，大量软件工作花费在不同软硬件的适配上

• 硬件产生价值

面向软件汽车的开发模型：

• OEM不仅仅只是架构的定义者以及系统集成者，还主导脱离底层操作系统以及硬件的基础软件平台和大部分策略层面软件的开

• 各系统Tier1完成底层软件的开发

• 开放的应用服务生态，即插即用的高效可扩展性

• 软件产生价值，满足千人千面的用户需求

有人问，可不可以一步到位？虽然我们想这样，但一方面是自己没有这个能力，另一方面是供应商不是这么排的，而且这个过程是要跟供应商及整个供应链讨论的。你有多大的市场？怎么玩？谁有权力去定义这个规则？有权力定义规则的人生活已经很舒服了，为什么要颠覆自己呢？对于大多数传统车企，比较现实的策略是渐进式变革。

电气架构、远程升级、网络安全、大数据是软件定义汽车的基石。

智能互联和智能驾驶推动了汽车行业的升级。需要全新的网络架构，寻找新的合作伙伴，更广泛的生态系统和平台。比如芯片厂商、运营商、BAT等互联网公司，过去这些与汽车没有联系的企业都渗透到了汽车行业。再往后，公路局、收费站，国家检测局都将加入汽车生态圈。

06软件定义汽车带来的挑

随着软件越来越多，越来越复杂，软件之间的交互、测试，需要行业的共同努力，如果每个车厂都搞个自己的操作系统，都认为自己是最牛的，打开一看，其实都是抄了别人的，就改了两个字，把一个完美的东西改成了不完美的东西。

软件开发模式仍然苦难重重：

• 软件层次划分不够，专注于研发关键技术的组织规模

• 软件技术的使用偏保守

• 基础软件提供功能偏向通用化，旨在针对首要关键技术的公共模块

• 生态较封闭，大量软件工作花费在不同软硬件组合的适应上

短期阵痛

1. 软件定义汽车，选择技术路线很关键，就是选择合作伙伴。跟谁合作？做什么？如何分工？

2. 我们既不能什么都做，也不能什么都不做；

3. 你带的合作伙伴靠不靠得住，不要搞了两三年之后，等你量产的时候，它倒下了；
   

4. 不要盲目拒绝和否认新的技术和产品，没有完美的技术；

5. 时间、范围、能力合作伙伴的协同关系。

软件定义汽车中长期挑战：

1. 公司战略与管理层知识结构；

2. 企业文化；

3. 组织架构与技能匹配；

4. 开发、生产、售后、维护， 全生命周期流程需要重新定义；

5. 重塑供应链及运行模式。

07结语

我们今年所经历的时代是汽车行业前所未有的，在软件定义汽车层面，中国与世界同步甚至走在前列，没有对标与参考，在焦虑的同时，也是幸运的。需要行业同仁齐心协力、共同努力，我们要共享、讨论、坦诚布公，才可能取得共同的、共有的进步！

最后借用一句七绝：

百舸争流千帆竞

借海扬帆奋者

（作者 / 东方既白）

在全球汽车市场低迷的当下，零部件行业日子也难过。不过，随着更多智能网联功能“上车”，传感器作为感知系统的“刚需”，市场配套逆势上扬。记者了解到，国内外汽车零部件供应商积极布局自动驾驶传感器领域，以车载摄像头、毫米波雷达和激光雷达三大核心部件为代表，随着其产业链上下游的发展，相关企业迎来增长机遇。

车载摄像头

ADAS作为无人驾驶的前奏，正随着技术的应用加速渗透。2017年工信部、国家发改委、科技部联合印发的《汽车产业中长期发展规划》提出，到2020年，汽车驾驶辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶技术在新车上的装配率将超过50%，网联式驾驶辅助系统装配率将达到10%，满足智慧交通城市建设需求。未来，随着系统成本的下降，ADAS产品将全面渗透低端车型。至2020年，ADAS的总渗透率有预计可达到50%，新车装配率有望达到100%。

车载摄像头一直被誉为自动驾驶之眼，是实现众多预警、识别类ADAS功能的基础，是智能驾驶必不可少的基础传感装置。车载摄像头相对于雷达等车载传感器价格更加低廉，易于普及应用。近些年，ADAS功能逐渐“落地”，车载摄像头的产品可靠性、成熟度也实现了长足进步。

据介绍，车载摄像头主要包括内视摄像头、后视摄像头、前视摄像头、侧视摄像头、环视摄像头等。高端车型配备的摄像头可多达8颗，用于辅助驾驶员泊车或触发紧急制动等功能。摄像头在汽车上的应用如今愈发多元，包括DMS（驾驶员监控）、CMS（乘员监控系统）、双目、三目、夜视等各种产品形态，迅速扩大了汽车视觉的市场空间。2020年3月，Waymo发布最新的第五代自动驾驶系统，车内各处的摄像头多达29颗，通过相互重复覆盖的视角，可识别出500米外位置的道路交通指示牌。

摄像头成功取代侧视镜后，汽车上的摄像头数量将达到12颗。而随着技术和市场的发展，L3级以上自动驾驶车型对摄像头的需求将增加，单车多摄像头将成为趋势。ADAS视觉系统使用摄像头采集图像信息，通过算法分析出图像中的道路环境，因此摄像头及其芯片是ADAS的核心组成部分。随着ADAS系统搭载率的提升，车载摄像头未来将成为摄像头芯片主要市场之一。数据显示，2019年全球车载摄像头的出货量约为2.5亿颗，预估2020年将达3.2亿颗，2021年将达4亿颗。

今年以来，多家企业推出了摄像头新技术与新应用。首先是汽车驾驶室摄像头的应用开始“落地”。今年6月，福特汽车表示，其电动汽车Mach-E将配备驾驶室摄像头，用于车辆处于辅助驾驶状态时对司机视线及头部位置进行监控。同期，特斯拉也公布了驾驶室摄像头的第一个功能，通过OTA之后，该款配置将自动记录碰撞或安全事件发生前的图像和短视频，完成性能改进。此外，雷克萨斯ES300h首次在量产车型上使用摄像头，取代传统外部后视镜。摄像头拍摄的图像传输到车内高分辨率监视器中，不仅使驾驶更安全，而且还可减少风阻。雷克萨斯方面表示，摄像头与监视器结合，可在所有驾驶条件下，提升车辆后方以及与其他车辆相邻区域的可见度，同时还能消除盲点。此外，其自动广角功能能使车辆转向、倒车更简便、更安全。

近期，采埃孚宣布，首款完整的基于单摄像头的L2级自动驾驶系统已经搭载在一家自主品牌SUV领军车企的热销车型上，支持十字路口场景的增强型的自动紧急制动（AEB）、智能自适应巡航控制（iACC）、交通拥堵辅助（TJA）、智能巡航辅助（ICA）、紧急车道保持(ELK)、智慧躲闪、智慧灯光以及道路标志识别等功能。该项目由采埃孚中国团队负责开发，目前在中国市场开始量产。

智驾科技（MAXIEYE）创始人周圣砚告诉《中国汽车报》记者，在车载摄像头领域，单目、双目产品都有应用，目前性价比最高的是单目视觉方案，同时摄像头与毫米波雷达融合也是当前的一个主要发展方向。不过，车载摄像头解决方案的挑战在于感知性能指标仍需突破，包括测距精度、三维立体感知构建、感知实时性、可靠性等方面。

中国物联网产业联盟副秘书长贺思聪在接受记者采访时表示，从去年三季度开始，上游原材料价格开始松动，摄像头等感知类产品的边际成本有所降低，国产替代品不断增加。“得益于在消费品市场的发展，国产摄像头企业有了大量积累，也在逐步推出车规级产品，长期来看，非常有竞争力。”他介绍道。

目前，博世、大陆、安波福、电装、法雷奥、维宁尔、采埃孚等外资零部件一级供应商，占据车载摄像头前视单目市场90%以上份额。国内ADAS视觉厂商主攻环视、后视以及商用车ADAS视觉等领域。

与激光雷达和摄像头相比，毫米波雷达的测量距离较远，且在雨雪等恶劣天气情形下能维持稳定工作，常常与摄像头及其他传感器一起组成综合解决方案，实现包括ADAS在内的自动驾驶功能。

毫米波雷达的主要特点包括穿透能力强，不受天气影响；体积小巧紧凑，识别精度较高；可实现远距离感知与探测。正因为这些优势，毫米波雷达目前在汽车防撞传感器中占比较大，根据IHS的统计，毫米波/微波雷达＋摄像头在汽车防撞传感器中占比达到了70%。

随着ADAS渗透率的提升，毫米波雷达的搭载率也大幅提升。佐思汽研数据显示，2020年1~5月，我国乘用车新车毫米波雷达安装量达140.89万颗，同比增长47.4%，其中77GHz同比增速显著，达69.3%。根据中商产业研究院的预测，2020年全球车载毫米波雷达市场规模将超过50亿美元，国内市场规模将超70亿元。

毫米波雷达是ADAS中的核心测距传感器，性价比优势显著：性能优于超声波雷达，成本远低于激光雷达。在毫米波雷达的频率上，主要有三种波段——24GHz、60GHz、77GHz。24GHz毫米波雷达是目前市场上的主流产品，但随着技术升级正逐渐被性能更优的77/79GHz产品替代。据悉，主要供应商都在力推77GHz毫米波雷达，博世和大陆公布的最新一代77GHz毫米雷达覆盖中、长、短距。目前，毫米波雷达技术主要由大陆、博世、电装、奥托立夫、德尔福等传统零部件巨头所垄断，特别是77GHz产品。近年来，国内企业陆续量产24GHz毫米波雷达，并加快77/79GHz产品研发。

森思泰克总经理秦屹认为，随着技术的演进，毫米波雷达历经迭代，探测范围实现了从近程到远程，测量精度也逐渐提高。在ADAS这样一个对产品安全性、可靠性要求比较高的领域，毫米波雷达拥有很难撼动的地位。据介绍，广汽蔚来合创品牌的首款量产车型HYCAN 007采用了森思泰克自主研发的STA79-4车内成员检测雷达，以非接触的方式探测指定区域内的生命体征，避免出行过程中意外滞留事件的发生

“毫米波雷达主要用于ADAS感知测距，配合视觉摄像头融合应用。目前，毫米波雷达市场主要份额仍被国外厂商垄断，高性价比的国产毫米波雷达是行业所期待的。”一位不愿透露姓名的行业人士说。

对于国产毫米波雷达的发展，汽车电子技术专家黄武陵也给出了类似的看法。他提出：“面向高速公路和城市道路环境，毫米波雷达的应用是智能汽车的强需求，期待更多成熟的国产77GHz毫米波雷达产品出现。”

在应用场景上，毫米波雷达主要用于驾驶座舱和乘员监测、自动泊车、车路协同和智能交通等场景。以驾驶员监测为例，近距毫米波雷达和视觉传感器一起实时识别车内情况，与机械和电子系统进行交互，提供必要的安全保障。

在自动驾驶的解决方案中，摄像头可以识别不同的物体，在物体高度、宽度测量精度，车道线识别、行人识别准确度等方面有优势，但容易受光照、天气等因素影响。毫米波雷达可穿透尘雾、雨雪、不受恶劣天气影响，但其难以识别车道线、交通标志等元素。所以，“毫米波雷达＋摄像头”融合的解决方案可以做到取长补短，被不少整车企业所采用。

在目前自动驾驶汽车的众多传感器中，激光雷达几乎被公认为是“C位”担当。这主要是由于激光雷达具有几大明显优势：首先是超高的分辨率，激光雷达发射的光波的频率比微波高出2~3个数量级，因此具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率；二是测量精度更高，激光雷达可直接获取目标的距离、角度、反射强度、速度等信息，生成目标的立体维度图像；三是抗干扰能力强。

换句话说，激光雷达能克服摄像头和毫米波雷达的一些不足，在复杂的交通条件下工作。仅使用雷达和摄像头传感器时，它们不能保证感知系统符合自动驾驶ASIL-D安全标准，激光雷达的加入则为感知系统提供真正的冗余，是确保之后决策层与控制层中每一个板块安全的关键。

如今，激光雷达技术正在不断实现突破。今年7月，自动驾驶技术初创公司Aurora宣布，推出用于无人驾驶汽车的新款激光雷达系统，该款自主研发的产品可探测300米以外的物体。

事实上，随着自动驾驶商业化应用提速，车载激光雷达市场也迎来全新的未来。中商产业研究院的数据显示，到2021年我国车载激光雷达市场规模将超过6亿元，年均增幅将保持在50%以上。目前，奥迪、雷克萨斯、宝马、沃尔沃等主流整车企业将在量产新车上选配激光雷达，融合激光雷达的自动驾驶解决方案也成为了大势所趋。

根据记者掌握的最新信息，Ibeo成为长城汽车首家量产激光雷达供应商，其最新研发的Ibeo NEXT固态激光雷达被应用于WEY品牌的SUV车型上。未来，Ibeo将提供一套支持L3级自动驾驶的激光雷达系统，以实现高速公路长距离自动驾驶。该系统由新型Ibeo NEXT固态激光雷达、控制单元和目标感知软件组成，能与其他系统交互从而达到安全驾驶的目的。

令人欣喜的是，在激光雷达赛道上，自主企业表现格外亮眼。速腾聚创、禾赛科技、北科天绘、镭神智能等厂商逐步拓展市场份额，同时大疆、华为等大型科技公司也跑步入场。禾赛科技自主研发的激光雷达Pandar40已实现量产。该公司近日宣布，已与美国威力登激光雷达公司达成了长期的全球专利交叉许可协议。览沃科技（Livox）正式对外推出了两款面向L3/L4级自动驾驶的高性能、低成本激光雷达产品Horizon和Tele-15。此外，速腾聚创日前正式发布80线激光雷达RS-Ruby Lite，其优势在于成本更低且性能稳定可靠，以进一步突出性价比。

在黄武陵看来，激光雷达现在逐步过渡到半固态和固态，一些自主企业也陆续推出了相应产品，需求方的试用和反馈将推动产品快速迭代，期待更多、更好、价格适中的国产激光雷达进入市场。前述行业人士则告诉记者，激光雷达在测距精度方面有很大优势，现阶段主要应用于L3及以上级别自动驾驶场景应用的测试和开发，但仍面临成本、车规等方面的规模化量产挑战。

众多调研数据显示，随着智能网联技术的发展，汽车传感器市场渐渐进入一个新的发展阶段，未来增长可期。对于传感器企业来说，如何把握机会，在自主创新中寻找突围机会成为当下重要的课题。梳理自动驾驶三大传感器的技术发展及市场应用后，记者采访了企业代表、行业专家，畅谈自主企业面临的机遇与挑战。

“随着ADAS及更高级别自动驾驶技术的快速普及，今年以来其市场渗透率比去年增加了约10%。而且，随着传感器解决方案更加成熟，整车企业可以提供的整体配置比往年提高不少，今年卖出的车毛利率有所提升。”中国物联网产业联盟副秘书长贺思聪说。

一位不愿透露姓名的行业人士向记者介绍道，国内自2015年起陆续涌现了一批智能驾驶企业，主要采用两条技术路线：以ADAS逐级“落地”为主的渐进式自动驾驶演进路线，以L4级自动驾驶卡车、Robotaxi运营为主的无人驾驶路线。通过产业化的逐步摸索，智能驾驶产业链上下游形态逐步清晰和细分。目前，ADAS相关产品依旧占据智能驾驶产业化的主流，自主企业多数具备前装预警系统的开发能力，部分企业具备环视泊车场景的“落地”能力。而涉及到前向ADAS控制，诸如AEB等功能，能够具备完善且可靠的技术能力的企业仍屈指可数。传统零部件供应商在行业中深耕多年，在对汽车产业的理解方面有很大优势，且与整车企业建立了长期稳健的合作关系，资金实力较为雄厚，但在市场灵活性、技术敏锐度以及新兴业务转型布局方面稍显弱势。创业公司直接瞄准产业的新兴需求，公司体系灵活，有创新活力；弱势在于面临的资金风险较大，相对缺乏对行业的理解和前装量产经验。

在传感器领域，初创公司与传统零部件供应商互有所长，在某些领域的竞争已进行到白热化阶段。对此，汽车电子技术专家黄武陵表示，车载传感器的门槛较高，需要经过一系列的测试和验证。传统零部件供应商在针对车规级产品的设计、测试和验证的经验比较丰富。创业公司则充分利用后发优势进行研发，胜出者往往实现了技术突破，对应用能够起到更大的推动作用。

竞争意味着胜出与淘汰。贺思聪告诉记者，全国有几十家汽车传感器企业，并且数量还在快速增长，它们的规划路径、目标不同，导致最后的竞争结果将产生差异。对于所有自主企业来说，市场的最大挑战就是技术平台期，以目前的技术手段，突破L3级以上自动驾驶市场较为困难。“突破不了最终的高级别自动驾驶市场，渗透率就无法再提高，市场或将在2025年变成‘红海’。在这种情况下，有一些外资企业进行长周期的规划，用决策层和执行层反哺感知系统，一些企业的Know-How是部分自主企业不具备的。”他坦言。

不过，从目前市场情况看，自主企业还是有实力与外资企业“掰手腕”的。黄武陵表示，无论摄像头、毫米波雷达还是激光雷达，国内均有国产替代产品，从量产的各个方面考虑，比如价格及可控性等方面，自主企业具备一定优势。

“目前，国产传感器发展速度很快，除了关键的芯片还没有能力替换外，其他已全部国产化，而且材料工艺也不错，获得了不错的配套机会。”贺思聪说。

作为快速崛起的初创企业代表之一，智驾科技（MAXIEYE）对于企业发展与市场需求之间的平衡有着自己的理解。在其创始人周圣砚看来，随着L2+级自动驾驶系统渗透率逐步提升，自主企业已开始与跨国一级零部件巨头同台竞技。“只有专注于解决前装智能驾驶实际应用场景所面临的客户痛点问题，以技术驱动，配合灵活的本土化开发及服务，才可以赢得更多的市场机遇。从整车前装ADAS装配率和整车智能化水平而言，留给自主企业的市场空间很大。”他说。（作者：赵玲玲 中国汽车报）

先说结论：从技术及商业的层面上，不需要。

1. 狭义的操作系统：专指内核(kernel)，其直接与硬件打交道，并提供以下功能：内存管理、文件管理、CPU调度管理、输入输出管理等。目前常见的有：Unix, Linux, Windows NT,RTOS类等。其中RTOS的内核一般较为简单，基本都是自主编写，将其归为一类。
2. 广义的操作系统：也是通常意义上的操作系统，除了内核外，它还包括包管理器(Package Manager)、应用程序框架(Application Framework)、运行时环境(Runtime environment)等。根据内核的类型，其分为Unix家族、Windows家族、Linux家族、RTOS家族等等。其中较为特殊的是Android和iOS，其分别属于Linux和Unix家族，但都对内核进行不小的改动。
3. 操作系统的定制化：其对现有的操作系统进行深度的定制化，通常会包含UI界面与框架的更改，有助于形成品牌宣传及统一化。常见于各大手机厂商对Android系统的定制化。
4. 框架/中间件：针对某些特定的需求，一些特定的框架/中间件被开发者创建出来，其包含了某一领域的常见特性，以降低应用开发的工作量，提高开发速度。如DuerOS，针对语音识别提供了线上与线下的一套框架，可以让开发者快速开发自己的语音识别程序。ROS，针对机器人行业需要使用大量传感器，但各传感器的数据常常难以互通的痛点，打造了一套低时延/高可靠的数据交互框架，大大降低了机器人软件的开发难度。

综上，只有上述第1类和第2类才算操作系统，其余层次不算。而我国举国上下关注的“自主操作系统”指的也是第1类和第2类。

• AliOS Things: 用于单片机的嵌入式系统
• AliOS：分为AliOS Lite及AliOS for Car两个分支。其中AliOS for Car用于智能汽车的智能系统，目前此系统装机量估计已超过100万，上次公布的数据已是2018.11月，60万。
• 而AliOS从YunOS走到现在也非常之坎坷，从2011年至今，已有9年，以下是其大事记:
  

• 2010~2017：约1000人左右规模
• 2017至今：约500人左右规模

• 直接收费模式：依靠操作系统本身收费。收费的样式可以有很多种：席位费、授权费、服务费等等。典型的如Windows、QNX。
• 间接收费模式：操作系统本身免费或不开放，依靠其上的应用生态收费。典型的如Android、iOS等
• 卖设备模式：直接使用自研的操作系统生产设备，靠设备销售赚钱或分成。典型的如Windows的前身MS-DOS、Blackberry OS、iOS、MacOS等。

在现在的时代，每个行业几乎都有成熟的操作系统的情况下，直接走第1种模式显然不现实。所以接下来将介绍第二及第三种模式的代表：Android及iOS。

• 开源：操作系统所有源代码全部开放，让所有系统开发者皆可贡献，并相互学习，并随时间的推移，让系统维护、升级的成本逐渐降低。
• 标准化：标准化应用接口及行为，让应用开发者编写的程序可使用至所有Android机型，最大化开发者的投入产出比。
• 生态：建立了全新的商业模式。
• 应用生态：建立统一的“应用商店”(Google Mobile Services)，使开发者创收更简单。
• 硬件生态：无系统授权费，让制造商不再沦为代工厂，并以此在手机上击败Windows。

• 开源：Android开源，而iOS封闭。从市面上的操作系统来看，一个成功的系统并不一定需要开源，如iOS，Windows等。开源可引入更多系统开发者，但质量管控困难较高。
• 软件硬件一体化：此选择更多的是取决于市场的需求，而非技术。因为软件硬件一体化从技术上明显更佳，其可以简化系统，提高稳定性及性能。但其风险在于，其产品的产品力严重受单个公司的资源与创新能力的制约。
• Android由于不自研硬件，需要适配市面上几乎所有的硬件，建立了OHA（Open Handset Alliance）。这是一个双赢的联盟：一方面，OHA联盟成员为Android源码做出贡献，使得Android可搭载的硬件非常多样性; 另一方面，因为Android通用性越来越好，帮助OHA联盟成员扩大市场。
• iOS：由于硬件自研，而无需匹配各种硬件，其系统的复杂度降低很多，也无需建立联盟。

• 标准化：其都维护了一套标准化的接口及逻辑，并很好的支持了向后的兼容性。这种“标准化”是指跨设备、跨品牌的标准化，才使得“应用生态”的建立成为可能。
• 应用生态：都建立了一套与开发者共赢的应用生态的过程中，采取了同样的步骤：

1. 自行开发应用，使操作系统具备基本可用的功能，以及一部分创新型的功能。如当年的HTC G1上带的商品扫码比价应用，就曾让我眼前一亮。
2. 引入第三方应用及应用商店，建立应用分发及开发者分成体系，使操作系统与应用开发者进入一个正反馈的机制。

• 智能座舱域：Android可满足中控大屏需要消费电子级的用户体验，Linux或QNX可满足全液晶仪表要的炫酷感及较低的功能安全需求。RTOS可满足电源管理、网络管理方面的需求。
• 智能驾驶域：RTOS家族(QNX / VxWorks等)可满足智能驾驶所需要的功能安全及实时性要求。而需要高性能计算及AI加速器的感知类需求，同样也可被RTOS满足。
• 整车控制域：RTOS家族即可满足其功能安全及实时性要求。

QNX Hypervisor

• Android被禁止使用：这是做不到的，因为Android是开源的。能被禁止使用的是谷歌移动服务（Google Mobile Service），包含Google Play Store、Google Map、GMail等等。如这次华为被禁止使用GMS，对其国内市场没有影响，因为国内这些服务本来就用不了。但对其国际市场是有非常大影响的。而汽车上的Android，不用GMS这套，所以没有影响。
• Linux被禁止使用：Linux也是开源的，不可能禁。
• RTOS被禁止使用：RTOS大部分也是开源的，也禁不了。

为规范海南省智能汽车开放道路测试和示范应用工作，按照海南自贸港建设制度创新精神要求，8月14日，海南省工业和信息化厅、省公安厅、省交通运输厅联合印发了《海南省智能汽车道路测试和示范应用管理办法(试行)》(以下简称《办法》)。这是海南省首个智能汽车政策文件，将于今年10月1日起施行，有效期两年。

据悉，《办法》的出台将有利于海南省发挥自贸港政策优势、测试环境优势、5G全覆盖优势、新能源汽车全域推广优势等，吸引更多企业落地海南开展智能汽车测试、研发及示范应用工作，有助于构建海南省智能汽车产业发展生态。

《办法》在制度上有突破，分别从管理机构及职责、道路测试或应用示范申请条件、流程管理、交通违法和事故处理等方面进行规范。同时坚持创新发展原则，对国家《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》进行了突破和创新，如提出对省外封闭测试结果认可、允许有条件开展高速公路测试等方面的内容。

根据《办法》，在海南省道路测试过程中，一年内累计单车自动驾驶道路测试行驶里程超过1万公里且无责任交通事故及失控状况发生的车辆，其申请主体可申请海南省高速公路测试。开展高速公路测试前须在海南省智能汽车封闭测试区进行高速自动驾驶能力评估验证，并由第三方机构组织专家会评审，且报联席工作小组审核通过。

海南省还建立了由交通、通信、汽车、电子、计算机、法律等相关领域专家组成的海南省智能汽车道路测试和示范应用评审专家库，依法委托第三方机构，组织开展海南省智能汽车道路测试有关工作，负责智能汽车道路测试和示范应用的全过程监管、数据采集、日常监管、标准制定等工作。

（来源：海南省人民政府）

随着5G等新一代网络技术的发展，自动驾驶时代迎面走来，“车联万物”也将以更高速稳定的形式呈现。

 另一方面，对数据存储安全可靠的要求大幅提升。众所周知，行车交通中重要的前提是“安全”，不光是行车安全，还有“车联万物”的数据安全，其中就包括车联网端到端、端到云的数据管理和存储安全问题。因此，车厂对车联网系统质量和可靠度的要求更为严谨，为车联网系统打造嵌入式安全保护很有必要。

目前，威刚科技已获得车载IATF 16949:2016全球汽车产业质量管理系统认证，证明了威刚科技在产品设计、生产流程、产品质量上都已达到全球汽车工业的统一标准，可生产符合规格的产品，进而在车联网的应用中提供耐用可靠的解决方案。IATF 16949是由国际汽车推动小组（IATF，International Automotive Task Force）成员制定，旨在为全球汽车产业客户提供更优质的产品，并制定汽车行业通用的质量管理体系标准。

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8月15日, 值燃情盛夏之际，BRP 庞博 2020 SPARK冠军赛全国总决赛在苏州圆满举办。活动现场吸引了来自全国的众多水上动力运动爱好者观赛助阵，共同见证赛场高光时刻，为精彩的水上赛道增添了诸多注目风景。

本年度SPARK冠军赛于5月正式启动，共设立覆盖22个城市赛点的3大赛区，历经近4个月的丰富赛程，最终决出31位决赛选手会师姑苏，驾驶Sea-Doo SPARK TRIXX——这一业内高性价比且小巧轻便的轻量级水上摩托艇，于太湖之滨展开激烈角逐，呈现一场激情与乐趣碰撞的水上运动盛宴。

作为本次冠军赛的终点站，苏州总决赛延续了之前各大赛点现场的火热激情，参赛选手以个人赛与团队赛进行分组，通过3项计分项目——艇立夺宝、双人气球绕桩和玩水踏浪赛开启水上较量，将Sea-Doo SPARK摩托艇的轻巧灵活特性和易操作性发挥到淋漓尽致，最终决出胜负。此外，BRP庞博在比赛现场还悉心设置了趣味项目体验区，供现场比赛空余期间体验各类花式玩法，感受非同寻常的水上休闲乐趣。

不止于此，总决赛结束后的第二天，在BRP苏州授权经销商的协调主办下，配套活动“Sea-Doo太湖探索之行”也将在水上悠然展开。驾驶Sea-Doo酣畅驰骋，领略太湖风光，品尝太湖时令美食。活动精心推出的2条驾艇路线——古路与渔路，分别带领参与者登岛近距离感受清新淳朴的太湖岛屿风光与纯粹浓厚的渔俗气息。

从产品技术的更迭创新到活动赛事的深度体验，BRP庞博始终致力于推动动力运动产业在中国的发展，希望更多消费者可以通过BRP产品彰显自我风格，感受别样的运动休闲方式。

8月12日，苏州海之博电子科技有限公司（以下简称“海之博”）智能制造基地宣布正式开业。来自中国汽车工业协会、苏州相关政府部门及苏州高铁新城管委会、客户及合作伙伴、国内知名投资公司，以及汽车媒体等数十位嘉宾出席了开幕仪式，共同见证了海之博成长史上具有里程碑意义的一刻。活动同期，海之博还为受邀嘉宾提供了新技术试乘试驾活动。

“乘风破浪，智见当下”，海之博智能制造基地开幕仪式现场

据悉，海之博位于苏州渭塘镇的智能制造基地，采用了公司自主设计的全自动化产线，一期投资1300万元，主要生产电子真空泵，规划年产能80万只，项目扩能后产能可增加至160万只。2020年7月，该基地获得了IATF16949质量体系符合性证书。

海之博智能制造基地开幕仪式活动现场 

开幕仪式上，苏州海之博电子科技有限公司首席执行官、创始人张全慧博士表示，海之博致力于研发智能制动产品，希望成为“中国智能出行的核心供应商”。目前，公司主要有电子真空泵和智能助力器两大类产品，以及与智能助力器配套的核心部件——感应式传感器。

苏州海之博电子科技有限公司首席执行官、创始人张全慧博士

谈到市场情况，张全慧说，海之博虽然是去年4月刚成立的科创公司，由于公司团队骨干均来自知名汽车零部件企业，且在各自专业领域深耕15年以上，因此海之博并不是从零起步，而是智能制动领域的“老兵”，不论是技术，还是市场，海之博都有非常雄厚的积累，这也是公司为何在创立之初就能获得政府、资本等多方面的大力支持，并用了1年左右时间就实现工厂投产。出席此次开幕仪式的，既有小鹏汽车、上汽、联创科技、京西重工及亚太股份等多家汽车主机厂及系统供应商的高管，也有黑芝麻和行易道科技等多家智能驾驶行业龙头企业高层的到场祝贺，这些只是海之博在汽车智能驾驶生态圈已有丰富资源的一个缩影。

出席活动嘉宾受邀参观海之博智能制造基地

另据张全慧介绍，智能制造基地生产的iEVP Pro，是一款独立的电子真空泵，可用于传统的燃油车、混动车及纯电动汽车，其高效的抽气性能为助力器提供了独立真空源，从而有效可靠地保证了行车制动的安全性。iEVP Pro电子真空泵通过对石墨转子叶片的工艺稳定性、润滑性能及NVH等技术优化，通过了1500小时耐久性测试，这个指标优于国际知名公司产品。

开幕仪式期间展示的iEVP Pro独立电子真空泵

同时，海之博正在研发的下一个拳头产品——HiBooster智能助力器，研发之初就对标国际上最新一代产品，并进行了多项创新设计。首先，在软件架构上，HiBooster采用了革新设计，新增了在线升级OTA能力。其次，系统主芯片采用了4核CPU，加上海之博自主知识产权的算法，系统运算速度更快。另外，在传感器上，没有采用传统的霍尔传感技术，而是采用了感应式传感器，具有很好的抗干扰能力，输入信号更精确。可以说，HiBooster智能助力器在运算速度、抗干扰能力等性能方面，可媲美国际最新产品。

开幕仪式期间展示的HiBooster智能助力器

在同期举办的媒体见面会上，张全慧说，当下，汽车行业正在轰轰烈烈地推进“新四化”，即电动化、智能化、网联化、共享化。线控技术是制约中国汽车“新四化”的瓶颈。纵观中国汽车技术发展历程，早先的内燃机电控，一度被国际公司垄断。在电动助力转向EPS产品上，本土公司赢得了一定突破，并在市场上取得了一席之地。作为智能驾驶的“硬骨头”，制动线控化势在必行。换言之，线控制动是汽车技术迭代上中国汽车人能把握的最后一个技术瓶颈，也是宝贵的机会，所以，海之博在争分夺秒地推进研发、量产进度。

媒体见面会现场

关于制动技术的发展趋势，张全慧认为，电子真空泵+机械助力器的解决方案，可满足Level 1和Level 2自动驾驶的要求。但是，要满足更高级别自动驾驶的要求，则需要海之博正在研发这种智能助力器。HiBooster是一个集成式的线控系统，含有感应式传感器、控制器和伺服执行器电机系统，可以适用于Level 1至Level 5 自动驾驶的要求。具体到HiBooster，也会有一代和二代产品的不同和区分，海之博现在都有研发。2021年，海之博将建成第一代智能助力器HiBooster生产线。2022年，第一代HiBooster实现量产。2023年，第二代HiBooster生产线建成。2024年，第二代HiBooster实现量产。

海之博新技术试乘试驾活动现场