摘要：将关键功能转移到软件而非硬件上，能让汽车制造商以更低的成本更快地将新功能推向市场，并且能更迅速地修改这些功能。预计这还会提升汽车软件的价值，目前汽车软件市场规模约为每年290亿美元，到2030年有望每年增长15% 。但这也会给车辆设计增添极大的复杂性，需要在硬
本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自semiengineering
自动驾驶汽车（SDVs）发展迅猛，但设计出能满足未来十年运行软件更新的硬件是一项巨大挑战。
向软件定义汽车的转变正在改变汽车设计的几乎方方面面，从车辆中添加什么硬件、何时添加，到舍弃什么硬件。
将关键功能转移到软件而非硬件上，能让汽车制造商以更低的成本更快地将新功能推向市场，并且能更迅速地修改这些功能。预计这还会提升汽车软件的价值，目前汽车软件市场规模约为每年290亿美元，到2030年有望每年增长15% 。但这也会给车辆设计增添极大的复杂性，需要在硬件与软件之间实现不同程度的集成，并且要持续深入了解车辆中某一功能或系统的变更会如何影响其他部分。除此之外，还涉及大量关于未来变更将如何影响该设计的猜测工作。
“软件定义汽车仍将是一个重要趋势，因为如果能用软件实现功能，成本应该会比硬件更低，”ANSYS汽车业务首席技术Judy Curran表示，“看看早期的特斯拉Model 3，它们能把那辆车价格做到亲民，并不是因为Model 3的电池有多便宜。而是你看看那块大屏幕，所有按钮都没了，仪表盘也没了，就连车钥匙都是一张卡片。从硬件角度看，软件驱动的汽车以及新的电气架构的部分成本会更低，所以这种架构不再侧重于单个模块，而是更倾向于几个更大的模块。”
不过，这并不意味着设计会变得更简单。对任务关键型和安全关键型的硬件、软件以及固件而言，必须能够处理未来十年甚至更久之后的软件更新。对于一个以持续变革和升级为特点的行业来说，预测软件在十年内会如何演进，以及它如何能继续适配如今的硬件架构，是一项重大挑战。结果就是出现大量的过度工程设计。
遗留软件和硬件只是问题的一部分。这些系统必须经过模拟，模拟程度在某些方面要超越如今数字孪生的能力。实际上，它们需要预测未来趋势，出于安全原因适应持续的变化，并且性能依旧要足够好，以便利用那些尚未明确的安全改进措施和要求。因此，如今从事软件定义汽车工作的设计师发现自己处于一种独特的环境中，在这种环境下，让芯片具备超强处理能力的过度设计是可以接受的。
“有两种方法，”Cadence计算解决方案集团副总裁David Glasco说，“你可以进行过度设计，要是看看汽车成本，芯片可不便宜。但多添加几个处理器或者再加一个图形处理器（GPU），成本也不会显著增加。一开始用8个中央处理器（CPU），然后会想，‘嘿，我们为什么不直接加入 12 个呢’，因为说到底，这多出来的部分对成本影响不大。所以总会有一定程度的过度设计。但你也可以考虑采用更便于现场更换的单元。这就跟过去个人电脑还在用插卡的时候类似，甚至和如今的GPU一样。我买了个GPU，等软件需求变高的时候就可以升级。还有一点，汽车制造商希望自家产品线从上到下采用通用架构，所以他们可能从低端就开始过度设计，但让整个架构上下统一。这样一来，随着时间推移，低端汽车也能不断增加功能，只需启用那些在汽车初始版本中没有显示的功能就行。”
对过度设计芯片的需求源自原始设备制造商（OEM），它们越来越要求设计团队为未来的计算需求做规划。
“当我们收到客户需求时，原本会预留20%的缓冲空间，但这已经不够用了，”英飞凌汽车业务美洲区营销副总裁Bill Stewart说，“最大的变化在于我们设计这些产品的方法。通常来讲，这是一种平衡，因为不想过度设计。但现在，原本用1MB容量的部件，现在得用2MB或者4MB的来做规划。处理性能方面也是如此，网络技术的选用可能也一样。很多方面我们都得预留冗余。得规划出额外的空间，因为之后没办法再去添加内存，也没办法添加原本没有的处理能力。”
这种对可扩展性的需求始于一个用于基本功能的基准硬件平台。“根据车辆类型，不管是入门级还是量产型，都会添加更多功能，这会给硬件工程增添复杂性，”瑞萨电子汽车行业业务拓展总监Adiel Bahrouch说，“这意味着硬件工程师既要考虑当前需求下各类车辆所需的能力，又要考虑未来5到10年可能需要的需求。”
关系的转变 汽车领域硬件与软件错综复杂的交织由来已久。“传统上，车辆的硬件与软件耦合度非常高，”Adiel Bahrouch指出，“你为车辆选择的每一项功能都会对应一个黑匣子，现在来说就是一个电子控制单元（ECU） 。比如说，会有一个简单的处理器或者微控制器，搭配一段实现特定功能的固件。每次你选择一项功能或者特性，就会新增一个ECU。显然，这种方式多年来一直行得通，但对于软件定义汽车来说，它不可扩展。软件定义汽车的价值主张在于能够在汽车的整个生命周期内添加功能。”
然而，长期目标是要解耦这种关系——尤其是在汽车制造商并非自行生产硬件和软件的情况下。
“大家都想效仿特斯拉模式，但这负担很重，所以关系变得相当松散，” Cadence的 Glasco说，“我不确定这是否像英特尔或AMD的CPU设计团队与编写最新游戏的人员之间那样松散。但从另一方面看，要是看看游戏行业，全球的英伟达等GPU开发者与各大游戏公司之间合作相当紧密。这完全取决于所处的组织架构以及它们是如何划分职责的。”
软硬件之间的紧密关系带来了几个问题。“有些功能将关乎关键任务，有些则没那么关键，”西门子数字工业软件混合与虚拟系统副总裁David Fritz说，“然后就会出现这类情况：‘要是我正在给后座的孩子们播放视频，但这时下雨了，我需要更多处理能力，以便在撞上路上的鹿之前刹住车，这该怎么实现？在这些极端情况下，我要如何确保运行软件任务的芯片能达到要求的性能？’芯片设计师不清楚，软件设计师也不清楚，但系统级需求经理知道。你得能从用于测试这些极端情况的高级场景中，利用实际软件任务，推导出这些极为详细的片上系统（SoC）需求。”
这意味着需要整车电子系统的数字孪生，因为要模拟的各个部分是相互依存的。在运行模拟之前，一个团队得编写适配尚未完工硬件的软件，而对应的团队则必须完成适配还不存在的软件的硬件。
虽然一种解决方案是让软硬件开发关系更紧密，但另一种则是聚焦于不同层级的模拟。
“有许多不同的公司在研发这些模拟工具，不同的原始设备制造商（OEM）采用了不同层级的模拟，”英飞凌的Stewart说，“一种是高级模拟，速度非常快，我们可以一路厘清高级功能。在其他情况下，他们会问：‘我们要不要舍弃硬件在环系统，全部在虚拟环境中做验证？’ 我们正与不同的合作伙伴合作，为我们的设备创建不同的虚拟原型，以支持这些活动。例如，对于我们所有的微控制器，都有一个虚拟原型，你可以在上面进行完整的软件开发，这甚至超越了数字孪生的范畴。你可以注入故障，你可以说，“我想了解如果发生这种故障或这种罕见的情况会发生什么。”
除此之外，所有设备都必须启用安全功能，并持续更新。“安全永远是个动态目标，”Stewart说，“安全功能的可升级性、能支持哪些加密库，以及如何加密网络流量，这些始终都要更新。最后是功能安全，需要充分了解潜在的失效模式，因为不管是芯片、软件，还是模块的外部事件，失效总会发生。总会有影响功能安全的因素。你要如何测量、检测和预防这些失效，以便采取恰当行动？这些都是我们长期以来一直在做的事。软件定义汽车让这些事变得更为重要。”
但是，鉴于一辆汽车可能包含来自多个供应商的芯片，建立一个安全环境可能是一项艰巨的任务。反过来，供应商可能同时将他们的芯片提供给多个OEM。Synopsys科学家Mike Borza指出，OEM“手握大权”，并且一直是通过汽车工程师协会（SAE）等组织制定通用安全标准的驱动力。
“例如，梅赛德斯-奔驰可以有一个信任根，为其汽车所有零部件的身份颁发者授权，并且它们都能追溯到一个或一小批梅赛德斯-奔驰信任根，”Borza说，“或者他们了解供应链中某个供应商的信任根，这样就能将单个零部件追溯到理应供应它们的供应商。他们可以通过清单以及车上有哪些设备之类的信息，确定哪些部件应该在那儿，哪些不应该在那儿，如果愿意授权的话，他们可以授权什么。他们可以让接入网络取决于清单中的内容，并定义编制物料清单的方式。”
说到软件定义汽车，最后一个需要考虑的要素是设计能长期耐用的零部件。在系统层面，设计师需要以对待坦克或其他军事装备的方式来设计普通家用轿车。与数据中心服务器不同，数据中心服务器的使用寿命都在精心打造、技术先进的受控环境中，而汽车电子设备必须在酷热的夏日和严寒的冬季都能正常运行。为确保正常运行，设计师必须确保他们的设备满足汽车电子委员会Q100标准规定的严格要求，该标准概述了汽车零部件的适当压力测试。
“要快速加热系统，得做大量工作，”Cadence的Glasco说，“如果车里有电池，就会面临几乎要持续加热和冷却它，以使温度保持稳定的问题。从芯片角度看，如何制造能在极寒到极热环境下运行的芯片，这是一个大家熟知的问题。因为汽车一直有这种需求，比如要求倒车摄像头能在半秒内弹出。所以你得应对车子可能很冷，但启动后几乎要立刻就能运行的情况。长期以来，汽车芯片设计一直很重视这一点。”
软件定义汽车是蓬勃发展的汽车行业中一个新兴且不断壮大的部分。虽然芯片长期以来一直是汽车不可或缺的组成部分，但软件定义汽车的出现，要求设计师采用新的考量方式，来应对独特的挑战。
这些挑战包括设计出能够运行未来久远时日才会有的软件更新的硬件，这可能需要一定程度的过度设计。虽说在汽车领域，软硬件团队一直要紧密协作，但软件定义汽车的兴起，要求二者在一定程度上解耦，不过同时又要对各部分如何交互有深入了解。
此外，设计师在设计系统时，必须将安全要求牢记于心，同时也要考虑到汽车运行所处的各种各样的环境。
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来源：半导体产业纵横
