汽車從誕生之初發(fā)展至今，已經從傳統(tǒng)的機械結構開始越來越多的加入電子控制單元（ECU），而且這種趨勢還在快速的上升，成為高端汽車的重要特征。從第一顆ECU加入汽車的架構開始，往往都是跟隨功能的不斷增加而增加，于是便產生了根據功能在車輛中所在的域來分組各類功能的做法也就是現(xiàn)在所說的域控制器方法。

那接下來呢？域控制器真的足以應對日益增多的ECU嗎？另一種方法就是位置控制器，即根據功能在車輛中的位置而不是功能類型進行分組，如發(fā)動機艙控制器、駕駛艙內控制器等獨立的傳感器集群控制器，用來聚集來自車輛特定位置的所有傳感器數(shù)據。

對于這兩種方式，您是否了解其中的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)呢？

在3月3-5日的Xilinx Adapt China：Automotive線上專題會議中

Strategy Analytics的產業(yè)分析師

將分享他們在汽車電子行業(yè)的研究報告：解構域控制器的個中乾坤

Strategy Analytics：全球著名的信息技術，通信行業(yè)和消費科技市場研究機構。汽車應用是其重點關注的領域之一，研究項目包括ADAS/自動駕駛、動力系統(tǒng)、電動車、信息娛樂與車聯(lián)網等。

汽車大規(guī)模采用域控制器的架構是大勢所趨，我們將在分析報告中著重與大家分享：

對于ADAS域控制器而言，我們究竟需要在“盒子”中加入什么類型的組件？

目前各大車廠對域控制器的采用怎樣的態(tài)度？

最有趣的兩個問題——全球每年使用基于域控制器的E/E架構生產的車輛預計將在何時超過100萬輛？以及什么樣的價格將成為汽車定價的分水嶺？

既然域控制器如此重要，而且又是大勢所趨，有沒有一款通用方案呢？答案是沒有。沒有規(guī)模經濟，沒有通用的方法，也沒有通用的規(guī)范。另外，我們一直在談架構和硬件，但是軟件內容和來源也同樣是一個不確定元素，OEM廠商希望將自己的大量軟件加入域控制器中，而更多不確定性則來自于更多的軟件供應商。

之前談的主要是 ADAS，那如果考慮到 AI 的加入和極具未來感的自動駕駛，這種不確定性就更加明顯了。

Strategy Analytics：如果有人告訴我，他們完全理解所有要求并確切掌握需求，那他們越是這樣說，我就越會敬而遠之。因為在我看來，他們越是確信自己能理解，其真正理解的可能性就越小。

所以問題又依然回歸到了開頭，我們究竟需要在這些盒子中加入什么類型的組件？退一步來講，即便我們有了一個可能在時間上有效的域控制器規(guī)范，但是在該域控制器的生命周期內，功能需要如何發(fā)展呢？

許多情況下，這些域控制器不僅僅是為一款車而設計，而是為一個支持多款車的平臺而設計。主控制器可能具有相當長的生產命周期，而在此期間，軟件無疑會更新。因此，它既是域控制器的壽命，也是單個車型的壽命，在某種程度上需要有更新的空間。正因為我們不知道將來會發(fā)生什么，靈活性才如此重要。

目前行業(yè)存在各種可能的方法，Strategy Analytics在主題演講中將羅列出其中一些方法。要指出的是，它們絕對不是排他的方法。大家可以混合搭配各種方法。許多人正在混合搭配所有這些方法，這可能也是最好的一種方式。

與此同時，業(yè)內也同樣有廠商設計并構建了一勞永逸的單一SoC，但這存在著巨大的成本和風險。另外業(yè)界還有廠商采用專用加速器的方式，或者從一開始便構建出靈活性和可編程性的方案。Strategy Analytics 將逐一為您進行分析。

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