摘要：从早期“章鱼式”分布式架构中上百个ECU的散点式布局，到域控制器架构下算力资源的初步整合，再到准中央计算平台对跨域融合的探索，每一次架构革新都推动着汽车“神经系统”的进化。

汽车的“神经系统”让汽车更智能。

从早期“章鱼式”分布式架构中上百个ECU的散点式布局，到域控制器架构下算力资源的初步整合，再到准中央计算平台对跨域融合的探索，每一次架构革新都推动着汽车“神经系统”的进化。

在马路上疾驰的汽车，早已不只是冷冰冰的机械装置，更像是一具跳动着数以千计“神经元”的生命体。这种变化并非偶然，它是随着技术的不断演进而逐步实现的。为了支撑车辆日益复杂的智能化功能，汽车内部也在悄然发生着变革，其中最关键的，就是被誉为“神经系统”的汽车电子电气架构。

汽车电子电气架构指的是汽车中各个控制单元、传感器、执行器、线束和通信网络的整体构成。它不仅包括发动机、制动、车内娱乐等各功能模块的电子控制单元（ECU），还涵盖这些模块之间的通信协议以及整个系统的组织结构，就像人类神经系统负责接收、整合和传递信号。汽车电子电气架构承担着传递指令、监控状态和协调各系统协同工作的关键任务。

汽车“神经系统”最初如同章鱼般拥有多个“大脑”，各自执行分散的控制任务。如今，它正逐步进化为类似人类大脑的高度集成中央计算平台，实现协同运作与瞬时响应。

众所周知，章鱼的神经系统由一个中央大脑（位于头部）和八个分布于触手的神经节组成，形成了“九个大脑”的分布式结构，这种分布使其触手具备独立决策能力。类似地，在汽车电子电气架构发展的早期，车企将各项控制任务分散至多个独立的电子控制单元（ECU）。这一时期的架构如同章鱼的神经系统：发动机管理、制动系统、空调等功能各由独立的ECU承担。这种分布式设计不仅显著降低了初期研发成本，还使各功能模块得以快速迭代与独立升级。

早期的汽车电子系统更多是一种功能的拼凑，每个ECU都如同一个“微型计算单元”，承担着某项特定任务，彼此之间通过基础的控制器局域网络（CAN）总线进行数据传递。比如，发动机管理系统负责实时监测油门、喷油、点火等参数，而制动抱死系统（ABS）则独立控制刹车液压，以确保车辆在紧急制动时有效防止车轮锁死。正因为这种模块化设计，整车系统能够在某一部分出现故障时局部隔离，避免整个控制系统瘫痪，这在当时极大地提升了车辆的可靠性与安全性。

随着整车电子电气产品应用的增加，ECU的数量从几十个快速增加到上百个，ECU数量越多，对应的总线的线束长度越长，线束重量也相应增加。传统分布式架构车型的线束最高可达6000米，各个ECU之间通过长距离布线传输信号，导致系统复杂度和维护难度大幅上升，各单元之间的数据冗余和响应延迟问题逐渐显现。在这种背景下，分布式架构在应对不断提升的系统复杂性方面显得力不从心。

随着汽车电子系统日趋复杂，这种“各自为战”的模式开始暴露出明显缺陷：

首先，是通信延迟与数据孤岛。各ECU之间依靠低速CAN总线传输数据，尤其在紧急情况下，比如制动或避险时，多个控制节点间的响应延时可能聚集成安全隐患。厂商曾测得某些车型在紧急情况下存在0.05秒的延时，这看似微不足道，但在车辆高速行驶时却可能带来严重后果。

其次，是线束冗长与成本高企。分布式架构要求每个ECU与其他单元之间各自独立连接，车内线束往往错综复杂，重量和材料成本显著增加。研究显示，部分高档车型在采用分布式设计后，单公里的线束重量可能增加数公斤，影响整车能耗和操控性。

为解决这些痛点，汽车电子电气架构的发展迎来了变革的契机。厂商们开始探索将分散的ECU整合以及减少线束复杂性与重量的方法，为第二代域控制器架构的出现创造了条件。正是这些早期问题推动了“汽车神经系统”向更高集成化迈进，揭开了其从章鱼到人的进化序幕。

随着汽车功能的日益增多以及智能驾驶、车联网等新技术的迅速普及，传统的分布式架构逐渐暴露出协调效率低、布线冗长以及升级维护困难的诸多不足。面对日趋复杂的应用场景，汽车制造商着手将车内多个分散的ECU按照功能划分为多个“域”，并由域控制器统一管理与协调。在此阶段，汽车电子电气架构经历了质的飞跃——从各自为战的“章鱼触手”向多功能集成、协同运作的“智能中枢”进化。

“域控制器”是一种将功能相关性较高的控制单元集成在一起的控制部件，通过统一的处理器或模块，实现对同一系统内多个功能的集中协调与管理。例如，将原来单独负责发动机控制、变速器管理和燃油调节的ECU整合成一个动力控制域。

相较于分布式架构，域控制器将相同功能或密切相关的数据在一个平台上汇聚处理，缩短了数据传递的路径。举例来说，在紧急制动时，单独的ABS系统与发动机控制器之间需要跨多个ECU通信，响应时间可能会因为信号多次传输而延迟，但在域控制器架构下，这些关键数据由同一控制器内集中处理，可实现更快的实时响应和整体协同，从而提升车辆安全性能。

整车中，每个ECU的独立布线在分布式架构下导致线束数量众多、安装工艺复杂，进而增加了整车重量和故障风险。采用域控制器架构后，由于相同功能的ECU被整合，布线系统得以大幅简化。业内数据表明，某些车系采用域控制器后，其整车线束总长度可降低20%～30%，不仅有助于减轻车重，还能降低生产成本和维护难度。

域控制器架构使得多个分散控制单元的软件系统能够整合到更统一的平台上，这为后续的空中下载技术OTA（Over-the-Air）升级提供了便利。制造商能够通过一次性更新整个域内的软件，解决多模块兼容性问题。如特斯拉的Model3，其在部分控制模块上就已实现通过域控制器进行集中管理，从而更高效地进行系统更新与故障排查。

此时，汽车电子电气架构逐步从最初的“章鱼触手”走向一个更加智能、协调、集成化的时代，为未来汽车向中央计算平台架构的转型奠定了重要基础。

在汽车智能化日益加速的今天，仅靠域控制器已难以满足车辆对大数据实时处理、全域协同以及自适应调整的需求。为此，车企们开始探索“准中央计算平台”架构，将车内各个功能域的数据、控制以及信息处理通过统一平台进行整合与优化，实现跨域信息的高效交互和协同响应。这种架构不仅提升了整车智能化水平，同时也减少了复杂的线束布线，降低了整车重量，并为未来向真正意义上的中央计算平台迈进奠定了坚实基础。准中央计算平台架构是一种介于域控制器架构与未来中央计算平台架构之间的过渡方案。它通过将原本各自独立的功能域（如动力、底盘、车身以及信息娱乐等）进一步整合，并采用更高速、宽带宽的内部通信协议（如以太网技术），实现数据的集中化处理。

准中央计算平台架构通过全域数据融合，各域之间的信息壁垒被打破。例如，2025年2月，华为推出了途灵龙行平台，支持车身控制、动力控制、悬架、转向、制动、热管理的“六合一”融合控制，实现了车身执行器、动力执行器、悬架执行器、转向执行器、制动执行器和热管理执行器都在一个中央控制平台内进行协调控制，通过强大的端到端调度能力和处理能力，最小决策链路时延甚至小于1毫秒。并且，准中央计算平台架构使车内各ECU之间的直连需求减少，布线架构得以精简。

又如，零跑汽车推出的“四叶草”架构，将分散的车身、动力、底盘和信息娱乐系统功能整合到中央计算平台中，其线束长度低至1000米，ECU低至22个，通过中央数据处理平台实现了高效协同。

自2024年以来，准中央计算平台架构的渗透速度可谓“狂飙突进”，各汽车厂商均在大力布局相关技术。在造车新势力中，像理想、小鹏、蔚来这类“科技派车企”，准中央计算平台架构早已不是“尝鲜”，而是“标配”。在它们的新车里，已不会再看到那种传统的分布式电子电气架构。在自主品牌大厂里，比亚迪、吉利、长城也在大步跟进，尤其是在其新能源车型上，准中央计算平台架构逐渐取代原有方案，成为主流选择。就连一向保守的合资品牌（如宝马、丰田）也开始“松口”，引入准中央计算平台架构，试水智能化转型。准中央计算平台架构，正在从“先锋技术”变成“行业常态”。

准中央计算平台架构正以前所未有的融合力，打破传统域控制器之间的信息壁垒，实现了全车多域数据的集中处理，这一架构带来了线束简化、系统响应提速和全面智能化的显著优势。虽然未来在算力、标准统一和安全防护等方面依然面临挑战，但准中央平台无疑正引领着汽车向“人脑”智能终端化迈出关键一步。

随着时代的进步，汽车的“神经系统”将会像人一样实现“One brain”（一款面向数据科学家团队的一站式AI开发中枢，提供数据处理、模型开发、模型管理、模型发布等AI开发能力），进化为一个全域统一、实时高效的中央智能中枢。在这一阶段，所有控制单元都被整合到一个极高性能的中央计算平台上，实现全车数据的无缝汇聚和协同运作。

中央计算平台架构的核心思想在于将车内所有分散的控制单元整合到一个统一的高性能处理器中，这样做不仅能够实现各功能模块之间的数据共享与协同响应，还能大幅降低通信延迟、简化布线结构、提升系统可靠性。换句话说，未来的汽车就像一台拥有超级大脑的智能终端，其内部所有信息都在一个集中管理的神经中枢中整合、决策与执行。

中央计算平台架构是汽车电子电气架构发展的终极目标，但其发展仍面临不少挑战。

首先，极高的算力需求与散热管理。集中处理海量传感器数据和实时运行复杂AI算法对计算平台的算力和散热提出了前所未有的要求。未来需要通过更先进的芯片设计和高效散热方案来满足这一需求，确保系统长时间高负荷运转不会出现性能衰减或安全隐患。

其次，跨域标准的统一与软硬协同的整合。各车企在内部控制系统、通信协议及数据格式方面仍存在较大差异，实现真正意义上全域统一的中央平台需要行业内建立统一的技术标准和接口规范。这不仅需要企业之间的合作，也需要政府和行业协会共同推动规范化进程。

汽车“神经系统”越来越像人。

再次，安全性与网络防护。中央计算平台集中了所有车载数据，若系统遭遇攻击或出现漏洞，可能会对整车安全产生严重影响。因此，如何构建坚固的防火墙、采用多级冗余与实时监测机制，确保车联网的高安全性，是未来研发的重要方向。

最后，经济性与成本控制。虽然中央平台架构能够在长远上降低制造和维护成本，但初期高集成度和高性能硬件投入将显著增加研发成本。如何在保证高性能的同时实现经济性平衡，是车企及供应链必须面对的挑战。

汽车“神经系统”的进化史，正是一部从“类章鱼”向“类人”蜕变的史诗。从早期“章鱼式”分布式架构中上百个ECU的散点式布局，到域控制器架构下算力资源的初步整合，再到准中央计算平台对跨域融合的探索，每一次架构革新都推动着汽车“神经系统”的进化。

如今，以“准中央计算平台+域控制器”为核心的汽车电子电气架构正处于高速发展阶段，这不仅意味着线束长度从6公里锐减至1公里以内、算力密度提升超百倍的技术突破，更标志着汽车产业跨入“软件定义汽车”的新纪元。

尽管中央计算平台架构在算力、标准统一和安全性等方面仍面临挑战，但随着芯片技术、数据通信和AI算法的持续进步，终将实现突破。未来的汽车将转变为具有强大中央智能“神经中枢”的综合智能体，实现真正意义上的自动驾驶与全域智能互联。

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来源：创意世界