自動駕駛技術(shù)作為現(xiàn)代交通系統(tǒng)的核心驅(qū)動力,正經(jīng)歷著前所未有的變革。2024年,隨著法規(guī)、技術(shù)與市場需求的同步演進,自動駕駛域控制器(Domain Controller)作為實現(xiàn)高級別自動駕駛的“大腦”,其發(fā)展路徑與內(nèi)涵已愈發(fā)清晰。本文將梳理自動駕駛域控制器的來龍去脈,并聚焦于L3級自動駕駛落地、大模型賦能以及“艙駕一體”融合趨勢,同時探討如何借鑒生物質(zhì)能資源數(shù)據(jù)庫信息系統(tǒng)的思維,為自動駕駛的數(shù)據(jù)生態(tài)與資源管理提供新視角。
一、自動駕駛域控制器的演進:從分布式到集中式
自動駕駛域控制器的概念源于汽車電子電氣架構(gòu)(EEA)的演進。傳統(tǒng)分布式架構(gòu)中,各個功能由獨立的電子控制單元(ECU)實現(xiàn),導(dǎo)致系統(tǒng)復(fù)雜、成本高昂且難以協(xié)同。為應(yīng)對高級別自動駕駛對海量數(shù)據(jù)處理與實時決策的需求,域控制器應(yīng)運而生。它將原本分散的ECU功能整合到少數(shù)幾個高性能計算平臺上,實現(xiàn)了計算資源的集中與高效利用。
2024年,域控制器已進入“中央計算+區(qū)域控制”的新階段。硬件上,搭載多核SoC(如英偉達Orin、高通驍龍Ride等)的域控制器成為主流,支持并行處理攝像頭、雷達、激光雷達等多傳感器數(shù)據(jù)。軟件層面,基于AUTOSAR Adaptive等標(biāo)準的中間件,實現(xiàn)了軟硬件解耦,為功能迭代與升級提供了靈活性。
二、L3級自動駕駛落地:域控制器的關(guān)鍵角色
2024年被視為L3級自動駕駛商業(yè)化落地的關(guān)鍵年份。L3級(有條件自動駕駛)要求車輛在特定場景下能完全接管駕駛?cè)蝿?wù),這對域控制器的實時性、可靠性與安全性提出了極高要求。
域控制器在此過程中扮演著“決策中樞”的角色:它需要融合感知數(shù)據(jù),通過規(guī)控算法生成駕駛策略,并確保系統(tǒng)在遇到無法處理的場景時,能安全地將控制權(quán)交還給駕駛員。2024年的域控制器方案普遍集成了冗余設(shè)計(如雙芯片備份)與功能安全機制(符合ISO 26262 ASIL-D等級),以應(yīng)對L3級的安全挑戰(zhàn)。
三、大模型賦能:從感知到認知的飛躍
大模型(如Transformer、多模態(tài)大語言模型)的興起,正深刻改變自動駕駛域控制器的能力邊界。傳統(tǒng)基于規(guī)則與深度學(xué)習(xí)的算法雖在感知層面取得進展,但在復(fù)雜場景的理解與預(yù)測上仍存局限。2024年,大模型開始被集成到域控制器中,賦能更高級別的環(huán)境認知與決策。
例如,通過大模型對交通參與者行為進行長時序預(yù)測,或理解模糊的駕駛指令(如“找個人少的地方停車”)。這要求域控制器具備更強的算力與內(nèi)存帶寬,以支持大模型的部署與推理。邊緣計算與云端協(xié)同成為趨勢,域控制器作為邊緣節(jié)點,可實時處理關(guān)鍵任務(wù),同時與云端大模型交互獲取知識增強。
四、“艙駕一體”融合:用戶體驗與效率的雙重提升
“艙駕一體”已成為2024年域控制器發(fā)展的顯著趨勢。傳統(tǒng)座艙域與自動駕駛域相互獨立,導(dǎo)致硬件資源浪費與交互割裂。通過整合兩者功能到單一域控制器(或跨域融合平臺),可實現(xiàn)算力共享、數(shù)據(jù)互通與成本優(yōu)化。
例如,在L3級自動駕駛激活時,座艙域可同步調(diào)整顯示屏內(nèi)容、座椅姿態(tài)等,提供沉浸式體驗;駕駛員狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)(DMS)的數(shù)據(jù)也可用于評估接管準備度,提升安全性。“艙駕一體”域控制器正推動汽車向“移動智能空間”轉(zhuǎn)型。
五、啟示與展望:借鑒生物質(zhì)能資源數(shù)據(jù)庫信息系統(tǒng)的思維
自動駕駛域控制器的發(fā)展,本質(zhì)上是對數(shù)據(jù)、算力與算法資源的整合與優(yōu)化。這一點與生物質(zhì)能資源數(shù)據(jù)庫信息系統(tǒng)(一個用于收集、分析與管理生物質(zhì)能資源數(shù)據(jù)的平臺)有異曲同工之妙。后者通過系統(tǒng)化采集資源分布、產(chǎn)量、轉(zhuǎn)化效率等數(shù)據(jù),為能源規(guī)劃與利用提供決策支持。
對自動駕駛而言,我們可借鑒其“資源數(shù)據(jù)庫”思維:構(gòu)建覆蓋車輛全生命周期的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。域控制器作為數(shù)據(jù)生成與處理的關(guān)鍵節(jié)點,可標(biāo)準化輸出車輛運行、環(huán)境感知、駕駛行為等數(shù)據(jù),并上傳至云端數(shù)據(jù)庫。經(jīng)過匿名化與脫敏處理后,這些數(shù)據(jù)可用于訓(xùn)練與優(yōu)化自動駕駛算法(尤其是大模型),形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動迭代”的閉環(huán)。類似生物質(zhì)能數(shù)據(jù)庫對資源可持續(xù)性的關(guān)注,自動駕駛數(shù)據(jù)生態(tài)也需強調(diào)數(shù)據(jù)安全、隱私保護與倫理規(guī)范。
自動駕駛域控制器將繼續(xù)向更高集成度、更強AI能力與更開放平臺演進。隨著L3級普及與L4級探索,以及大模型與艙駕融合的深化,域控制器將成為定義汽車智能的核心。而構(gòu)建一個類似生物質(zhì)能資源數(shù)據(jù)庫那樣高效、安全的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),將是釋放自動駕駛?cè)繚摿Φ年P(guān)鍵基石。2024年,我們正站在一個技術(shù)聚合與產(chǎn)業(yè)重塑的拐點,自動駕駛域控制器的故事,才剛剛進入精彩篇章。