隨著智能互聯、自動駕駛、電動汽車及共享出行的發展，軟件、計算能力和先進傳感器正逐漸取代發動機的統治地位。與此同時，這些電子系統的複雜性也在提高。以當今汽車包含的軟件代碼行數（SLOC）為例，2010年，主流車型的SLOC約為1000萬行；到2016年達到1.5億行左右。複雜性正如滾雪球般越來越高，不可避免地導致了與軟件相關的若干嚴重質量問題：這在近期若干起大規模車輛召回事件中屢有耳聞。
解決迫在眉睫的行業隱憂
當前，軟件在D級車（或大型乘用車）的整車價值中佔10%左右，預計將以每年11%的速度增長，到2030年將佔整車內容的30%。數字化汽車價值鏈上的所有企業均在嘗試從軟件和電子技術帶來的創新中獲利（見圖1）。軟件公司和其他數字技術企業正從目前的二、三級供應商逐步成為整車企業的一級供應商。他們超越了功能和應用程序（APP）的範圍，進一步涉足操作系統，加深在汽車“技術棧”中的參與度。同時，傳統的汽車電子系統一級供應商正在大膽進入IT巨頭所在的功能與應用程序領域。豪華品牌車企則正進入操作系統、硬件簡化、信號處理等更底層的技術領域，以期從根本上確保其技術優勢和獨特性。
這些戰略舉措的結果之一是車輛架構將變為以通用運算平臺為基礎的，面向服務的架構（SOA）。開發者將得以添加新的智能互聯解決方案、APP、人工智能元素、高級分析工具和操作系統等。差異化（或獨特性）將不再僅僅停留於傳統的車輛硬件方面，而更多地通過由軟件和先進電子技術賦能的用戶交互界面和體驗層面來體現。
未來的汽車將成為搭載全新差異化元素的平臺（見圖2）。這些差異化元素可能包括最新的車載娛樂系統、自動駕駛和智能安全等以“高容錯性”為根本的功能。軟件將通過智能傳感器與硬件整合，進一步深入數字堆棧。堆棧之間將完成水平整合，並添加新層，從而將整體結構轉化為SOA。
最終，全新的軟件和電子架構將催生多個改變遊戲規則的趨勢，提升複雜性和相互依賴程度。例如，新的智能傳感器和應用將驅動車輛數據“爆發式增長”；相關產業鏈上下游企業若想維持競爭力，就必須高效處理和分析這些數據。模塊化的SOA和OTA更新對大型複雜軟件的維護至關重要，並催生可滿足車主最新需求的商業模式。由於第三方APP開發者將越來越多，車載娛樂系統將越來越應用程序化，甚至高級駕駛輔助系統（ADAS）也會在一定程度上APP化。對數據安全的關注將逐漸從純粹的權限控制策略轉變為綜合性安全概念，以達到預測、避免、檢測和防禦網絡攻擊的目的。
汽車電子電氣架構未來走向的十大假設
通向未來技術和商業模式之路遠未明晰。我們就此提出了十大假設。
趨勢1：電控單元（ECU）的整合程度將提升
汽車行業將轉為整合的ECU架構，這在高級輔助駕駛系統（ADAS）和高度自動駕駛（HAD）功能上尤為必要，而其他車輛功能則仍可能保持較高程度的去中心化。
隨著自動駕駛的發展，軟件功能虛擬化和硬件簡化的重要意義將進一步提升，而這可能以幾種形式成為現實。一是將硬件整合到針對不同時延性和可靠性要求的堆棧中；二是一個冗餘的“超級計算機”將取代ECU的地位；三是徹底放棄控制單元的概念，轉而採用智能節點計算網絡。
趨勢2：特定硬件使用堆棧數量將受到限制。
下列四個堆棧會成為今後五到十年內新一代汽車的基礎：
時間驅動棧。控制器直接與傳感器或執行器相連，而系統則需要支持嚴格的實時要求和低延遲時間；資源調度將基於時間。該堆棧包括達到最高汽車安全完整性等級的系統，例如經典的汽車開放系統架構（AUTOSAR）。
事件-時間驅動堆棧。這一混合堆棧能將諸多高性能安全應用結合在一起，例如ADAS及HAD。操作系統將應用程序和外設分隔；應用程序則根據時間進行調用。在應用程序內部，資源調度可以根據時間或優先等級決定。運行環境將確保關鍵的安全應用與車內其他應用程序分隔並獨立運行。目前這一概念的示例是自適應AUTOSAR。
事件驅動堆棧。該堆棧以對安全等級要求較低的資訊娛樂系統為中心。這些應用程序與外設清晰地分隔開來，資源調度將遵循最優化原則或基於事件。該堆棧包含允許用戶與車輛交互的常用可視功能，如安卓、汽車等級Linux、GENIVI和QNX。
雲堆棧。該堆棧協調車輛外界對車輛數據及功能的訪問，並負責通信、安全、以及應用程序認證。該堆棧還須建立一個預定義的車輛界面，包括遠程診斷。
趨勢3：擴展的中間層將使應用程序從硬件中抽象化
隨著車輛逐漸演變成移動運算平臺，中間件(middleware)將實現車輛重新配置，以及相關軟件的安裝和升級。當前ECU內部的中間件只是負責跨ECU間的通信。新一代車輛則與此不同，中間件將是域控制器與功能訪問之間的連接。中間層在ECU硬件之上運作，並推動抽象化和虛擬化、SOA以及分佈式運算。
趨勢4：車載傳感器數量將飛速增加
在今後兩到三代汽車產品上，整車企業將安裝多個具備相似功能的傳感器，來確保車輛具有充足的安全冗餘。長期看來，行業將開發更完善的傳感器解決方案來減少傳感器數量和成本。
長遠來看，對於車輛傳感器數量，可能會出現不同的發展情景——增加、穩定不變或是下降。哪個情景最終會發生將取決於監管政策、技術成熟度以及在不同用途下使用多個傳感器的能力。舉例來說，監管部門可能要求更加密切地監控司機身體狀況，從而增加傳感器的應用。然而，一味增加，或者數量維持不變，都不利於成本控制。所以減少傳感器數量的動力將會較為充足。未來的高級算法與機器學習可增強傳感器性能和可靠程度，再輔之更加強大的傳感器技術，傳感器冗餘將有望減少。
趨勢5：傳感器將更加智能
集成化的智能傳感器將被用來管理HAD所需的大量數據。傳感器融合和3D定位等高級功能將在中心化運算平臺上進行，預處理、篩選和快速反應則很可能直接在傳感器內完成。據估算，一輛自動駕駛汽車每小時產生的數據量將達4TB，因此，傳感器將需要完成部分傳統由ECU完成的工作。為確保正確運轉，新一代傳感器清潔系統，例如除冰除塵等，將尤為必要。
趨勢6：全電力和數據網絡冗餘將變得至關重要
對可靠性要求較高的安全類關鍵應用，將利用整個冗餘圈來完成所有對安全行駛至關重要的工作，如數據傳輸和電力供應等。電動汽車、中央計算機和高耗能分散式計算網絡都會需要具備冗餘性的新型能源管理網絡。線控轉向和其他HAD功能所需的高容錯性同樣需要冗餘系統設計。這一切尚難以在目前的故障保護監控應用架構上完成，仍有待進一步突破。
趨勢7：“汽車以太網”勢不可當將成為整車支柱
數據量的提升、HAD的冗餘要求、互聯環境下的安全保障，以及跨行業標準協議的需求很有可能催生汽車以太網，並使其成為冗餘中央數據總線的關鍵助推因素。以太網解決方案可以實現跨域通信，並通過添加以太網擴展，例如音-視頻橋接（AVB）和時間敏感網絡（TSN）等，來滿足實時性要求。
本地互聯網絡、控制器區域網絡等傳統網絡將繼續在車輛上運用，但僅用於封閉式的低級網絡，如傳感器和執行器等。FlexRay和MOST等技術有可能被汽車以太網及其擴展（如AVB、TSN等）取代。
趨勢8：整車企業會嚴控與功能安全及HAD相關的數據互連，但將為第三方訪問數據開放接口
發送與接收安全關鍵數據的中央互聯網關將始終直接且僅連接到整車企業的後臺，第三方會被允許進行數據訪問（被監管法規排除的場景除外）。然而，在車輛APP化的推動下，資訊娛樂系統的新興開放接口將允許內容和應用程序供應商加載內容，而整車企業將盡可能嚴格地保持各自的標準。
目前的車載診斷端口將被互聯通訊方案取代。通過接入整車物理端口來讀取車輛數據不再必要，登陸車企後臺即可。車企將在其後臺開放若干數據接口，以滿足若干特定場景的需求，如失竊車輛軌跡追蹤或個性化保險等。
趨勢9：汽車將在雲端結合車內及車外信息
雖然非車企以外的企業參與程度仍取決於監管法規，非敏感數據（即非隱私或安全相關數據）仍然有望更多地在雲端進行處理。隨著數據量的增長，大數據分析將被越來越多地應用於數據處理，並將基於數據處理結果制定相應的行動方案。基於數據的自動駕駛的應用及其他各項數字化創新將依賴於不同企業之間的數據共享。當然現在仍然不清楚不同企業間的數據共享將如何實現、由誰實現，但主要的傳統供應商和技術企業已經開始建立有能力處理此種海量數據的集成化平臺。
趨勢10：汽車將應用雙向通信的可更新部件
通過車載測試系統，汽車可以實現自動檢查功能和集成更新，從而推動生命週期管理，以及增強或解鎖產品的售後功能。所有ECU都會與傳感器和執行器交換數據，並檢索數據包來支持創新性用例，如基於車輛參數的路線計算。
OTA更新是HAD的前提條件，它還將有助於開發新功能、確保網絡安全，並使車企得以更快部署功能與軟件。事實上，正是OTA推動了本文提及的多項整車架構上的重大變革。
為實現類似智能手機那樣的升級性，汽車行業須克服限制性的經銷合同、監管要求和安全與隱私問題等諸多挑戰。整車企業將與該領域的技術供應商密切合作，在OTA平臺上實現車隊標準化。
車輛將在全壽命週期內獲取功能性及安全性升級。監管部門可能強制要求軟件維護，來確保車輛設計的安全完整性。更新和維護軟件的責任將在車輛維護與運行領域催生新業務模式。
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