6月25日，映驰科技联合创始人吴俊杰先生出席第三届智能汽车电子电气架构研讨会，并发表了题为《高性能计算软件平台在智能汽车多域融合下的实践》的主题演讲。

映驰科技联合创始人吴俊杰先生演讲现场

此次演讲，主要围绕智能汽车的多域融合趋势、高性能计算平台的软件开发挑战、EMOS-软件平台实践三点展开，分析了当前智能驾驶多域融合的整体趋势，并介绍了现阶段较为先进的多域融合技术研究与实践经验。

“乱花渐欲迷人眼”

多域融合已成为智能汽车新趋势

这两年，智能驾驶百花齐放，大量人才、资本纷纷涌入：小米宣布造车；理想、百度、小鹏、蔚来等品牌竞相推出新产品、新功能……“乱花渐欲迷人眼”，映驰科技认为，主要有两大趋势：自动驾驶的加速落地和软件定义汽车。
自动驾驶正以比我们预想更快的速度加速落地：单车感知正在迅速加强；V2X车路通信日益完善；AI大算力也在迅猛发展。自动驾驶已不再停留在学术领域，而是真正进入了现实生活。
同时，软件定义汽车的趋势也越来越明朗化：域控制器和中央计算平台让计算原来越集中化；过去依赖软硬一体化获取盈利的模式正逐步转变成软硬分离；软件之间也在解耦分离，也许有一天，实力强大的软件厂商终将成为主机厂的Tier1。
汽车行业的变化对产业链而言是一种挑战，但更是前所未有的巨大机遇。汽车的电气架构正在自下至上逐步融合，并产生效益：融合带来了计算资源的重用，有效降低成本；同时，整车不同域之间的壁垒被打破了，点燃了创新的火花。目前，行业正处于从域向中央计算过渡的多域融合阶段，终有一天，几大域控制器将进化为高性能计算机HPC，且具备强大的中央化算力。管中窥豹，映驰科技认为，未来汽车软件公司将有望通过为用户提供可订阅的增值服务等形式，提升用户的消费与驾驶体验，反哺行业发展。

此消彼长如何解：
需要高安全、快迭代、多应用的软件平台

智能驾驶的感知领域有五大指标，分别是感知完成功能、性能、可用性、可靠性和可实现性。目前阶段感知技术的重点，已从早期的控制误警率，转变为避免漏识别，最大限度保证驾驶的安全。这就给软件算法、安全架构和传感器提出了挑战。

只有强大高效的算法才能支撑精准的识别能力，需要复杂的网络和庞大的数据来完成深度学习的开发。
人工智能时代，智能驾驶面临的挑战之一，就是研发可信AI以避免失控。AI必须具备公平、健壮、可解释、可追踪四大要素，才能为用户安全护航。
精准的感知必然离不开大量传感器的堆砌，目的是为了让汽车具备三维感知能力，传感器之间必须在更早期做深度融合才能高效且可靠，其代价，就是给计算和通讯提出了更高的要求。映驰科技认为，要满足当前的计算要求，芯片必须具备异构多核、SOC、＞1000T、高速片上内存和功能安全等要素；而强大的通讯能力的核心，是要保证实时性。TSN协议相当于交通上的公交专用车道，可以有力保障底层通讯可靠。

复杂的感知需求，给软件研发提出了相当大的挑战：平行开发、涉及工时和人员浩大、庞大的代码量。映驰科技给出的策略，是：

• 软硬件平行开发；
• 快速上市与升级迭代；
• 集成平台；
• 合适的中间件来拼接版图。

硬件集成带来了成本下降，也带来了软件数量上升和复杂度挑战，需要智能驾驶行业的软件开发，具备成熟的硬件方案和标准化的软件平台，更为关键的是，怀抱开放的心态拥抱百花齐放的生态环境，这样，软件赋能行业方能不停留于口号。

多域融合的实践：
映驰科技愿做连接芯片与自动驾驶技术落地的桥梁

高性能计算软件平台EMOS，是映驰科技的核心产品之一，具备高效可信赖的AI计算、高安全度的软件设计以及可实时通讯技术。基于成熟的操作系统，映驰科技维护统一软件平台，用增强确定性的通信和调度提升了AP模块，基于业界成熟的Classic Autosar，提供自动驾驶定制功能和创新应用。

多域融合方面，映驰科技研发了三域合一的智能驾驶域控制器，正与生态链中多方伙伴达成合作共识，希望可以为提升中国自动驾驶领域整体开发效率做出贡献。