在电动化、智能化浪潮下，汽车的产品属性逐渐由机械化运载工具向智能化移动终端转变，软件从过去的“附属品”成为如今的“必需品”，“软件定义汽车”概念风靡行业。SDV时代，企业究竟需要掌握哪些软件能力？硬件又要如何发展，才能不“拖后腿”？
智能化重构汽车属性
“近年，在‘双碳’目标的引领下，我国新能源汽车进入市场驱动新阶段。”北京市科学技术协会一级巡视员何劲松表示，汽车产业进入电动化、网联化、智能化高质量发展阶段，对汽车电子电气架构、车规级芯片的技术演进和变革提出新要求。
对于当下行业的“卷”，小鹏汽车技术中心副总裁矫青春深有感悟。相关数据显示，今年1~10月，我国新能源汽车渗透率已达34.6%，智能汽车渗透率已达42.4%。这足以说明智能汽车正在被消费者广泛接受，智能辅助驾驶、智能语音交互、智慧场景化座舱已经成为企业销量与品牌成长最重要的能力。据矫青春介绍，小鹏汽车已累计完成101次整车OTA升级，新增功能850余项，优化功能9500多项，覆盖智驾、座舱、动力、空调舒适性等方面。
在智能化转型趋势推动下，矫青春认为，汽车电子电气架构开始向高集成、高算力、低成本的“中央超算+区域控制架构”转变。为支撑这一套架构，核心技术不再是单一的汽车领域技术，而需要具备“IT+互联网+科技+芯片+集成技术”的跨域融合技术，企业需要布局智能化产品创新与定义能力、软件能力、智能化能力三大能力。
深蓝汽车控制集成负责人李宗华也强调了汽车电子电气架构的集中式演变趋势。在他看来，智能化技术变革具备三大特征：软硬结合、软软分离，SOA服务化，数据驱动闭环。首先，汽车电子电气架构向集中式转变，能够实现软硬分离、应用层软件和底层软件的分离。“中央+区域”架构已成为未来发展主力方向，基于仿生概念，实现汽车从移动机器到智能移动机器人的转变。第二，软件平台向服务化转变，可实现底层软件的复用。第三，大数据闭环可提升汽车产品智能化水平。
李宗华认为，智能化转型加速了“数字汽车”的演变。“数字汽车”的一大特征便是软件更新速度远高于硬件，因此软件成为车企、供应商竞争的新焦点。“现在车企的优势已经从成千上万个零部件组合集成的能力，转变为上亿行代码组合运行的能力。”他说道。
伴随着AI大模型的快速发展，长城汽车AL Lab总监杨继峰认为，AI时代下的AI电动汽车无疑成为汽车产业下半场的竞争焦点。在数据驱动的AI时代，汽车产业面对两个核心问题：一是什么是AI时代下的智能技术，二是什么是AI时代下的车企。对此，他认为，车企必须具备强大的数据能力、算法能力和算力能力，以及基于全领域、全流程、全体系、全价值链的数智化体系能力。在他看来，AI时代定义汽车，要实现从大模型到端到端智能驾驶，构建感知大模型、认知大模型、3D场景构建大模型。在商业模式上，“大模型+插件生态”的全新范式将改写当下基于App的商业模式。
软硬协同共筑生态
SDV时代，软件固然重要，但并非惟一。如果说软件决定了智能汽车的上限，那么为软件创设运行条件的硬件能力则决定了智能化体验的下限。只有软硬兼顾、协同发展，才能真正为智能汽车产业的发展“强身固魂”。正如矫青春所言，要采用最顶级芯片，创造最大的必备条件。
李宗华认为，在智能化转型中，汽车产品对车规级芯片的需求也发生转变。在“中央+区域”架构下，中央“大脑”需要高算力、高安全等级的芯片，“手”、“脚”等区域则聚焦低算力或无算力、低安全等级的芯片。
对此，作为芯片企业，芯驰科技副总裁陈蜀杰表示，随着智能汽车需求的快速发展，芯片必将成为重要的发展引擎。预计到2025年左右，中国汽车芯片市场可达到千亿级别规模，不少本土芯片厂商开始被车企所接受，实现大规模量产。在陈蜀杰看来，汽车芯片要想实现量产，一要安全，二要实现软硬件的高效协同。为此，芯驰科技与国内外200多家企业达成合作，为车企提供一揽子解决方案，实现降本增效。
在电子电气架构从分布式平面结构向层次结构发展的趋势下，英飞凌大中华区汽车电子事业部车身与智能网联业务单元负责人文君培认为，软件定义汽车除了丰富的软件生态，还需要通信、配电等底层技术的支撑。
灵明光子CEO臧凯则从激光雷达发展的角度探讨了未来智能网联汽车的发展趋势。在他看来，激光雷达的接收端方案将以SiPM、SPADIS、CIS融合为一为未来趋势，BEV产品将以前向“混合固态雷达”+角向“纯固态雷达”为方案演进方向。在市场端，当前车载激光雷达主要布局在30万元以上电动车型上，当整机成本降到700~800元时，激光雷达在乘用车领域的拓展将更具吸引力。
