一、车端软硬件基础架构
底层硬件与控制器结构
底层硬件以SOC芯片为核心载体，集成了GCPU、DSP、GPU等处理单元，同时包含存储芯片及其他辅助芯片，共同构成车端计算的硬件基础。在芯片之上便是各类控制器，不同控制器的中间结构虽存在差异，但均依托底层硬件实现核心功能。
功能安全设计是硬件架构的关键环节。功能安全系统通常采用带lock - step的设计，需满足最高功能安全等级SLD，而性能芯片一般达到SLB即可。这一安全标准为车辆的安全运行提供了坚实保障，不过功能安全的具体细节在此不做过多展开。
板载支持作为硬件与软件之间的桥梁，发挥着重要作用。它实现了内核调用的标准化，连接着OS层内核、中间件以及OS调用的API层，并最终与应用业务端相结合，为上层软件提供了稳定、高效的硬件访问接口，确保了软件对硬件资源的有效利用。
软件架构层级体系
操作系统层包含多种类型的操作系统，如属于宏内核的Linux和微内核的QNX等。这些操作系统负责管理硬件资源，为上层软件提供基础的运行环境，包括进程管理、内存管理、文件系统等核心功能，是软件运行的基础支撑。
中间件在软件架构中处于承上启下的位置。它封装了底层复杂的硬件操作和系统调用，为应用层提供了统一、简洁的接口，使得应用程序能够更加便捷地调用底层资源和服务，降低了应用开发的难度，提高了开发效率。
虚拟层由虚拟硬件环境和虚拟OS环境(Container)组成。通过虚拟化技术，虚拟层实现了硬件资源的虚拟化和隔离，使得多个操作系统或应用程序能够在同一硬件平台上高效、安全地运行，提高了硬件资源的利用率和系统的灵活性。
应用层采用L1、L2、L3的典型设计模式。这一设计明确了各层级的功能定位，应用层主要承担监控职责，不直接参与功能的实现。当监控到异常情况时，应用层会触发功能安全系统进行最终的操作，确保业务迭代系统不受监控性能的影响，保证了系统的稳定运行。
二、算法体系及芯片适配策略
算法类型及核心特性
基于规则的算法属于演绎型算法，其核心是根据预设的业务逻辑和规则进行推理和决策。在实际应用中，需要根据具体的业务逻辑确定合适的处理芯片，并且要针对环境的不确定性进行必要的逻辑控制。然而，该算法缺乏成体系的方法论，在不同的速度、环境等条件下，其表现会存在差异，而且并行与串行的设计需要同步进行，增加了开发的复杂性。
数据驱动型的“可微分”算法以神经网络算法为代表，属于归纳型算法。它具有恒定时间和常量内存的显著优势，神经网络前向传播的每一次迭代的FLOPS相同，不会因输入数据量的变化而产生较大波动。同时，由于没有动态分配的内存，避免了内存交换到磁盘以及代码中内存泄露的问题，在工程应用中表现出良好的稳定性。
不同业务场景的算法应用现状
在感知算法领域，网络模型占据了绝大多数份额，采用规则算法进行感知的情况已极为少见。这是因为网络模型在处理大量图像、点云等数据时，能够通过多层神经网络自动提取特征，具有更高的识别精度和鲁棒性。
融合和预测领域，规则算法与数据驱动算法目前处于不分伯仲的状态。但从发展趋势来看，网络模型的占比正在逐渐提高，并且感知、融合、预测存在合并的趋势。这种合并能够减少数据传递过程中的损耗，提高处理效率和准确性。
规控领域是数据驱动算法应用最少的部分，从工程量产的角度来看，仍然以规则算法为主。尽管存在对抗学习、强化学习等数据驱动算法，但由于其在工程稳定性上尚未达到理想状态，目前还未大规模应用。不过，随着技术的不断发展，数据驱动算法在规控领域的应用潜力巨大。
算法与芯片的适配原则
不同的算法在不同类型的芯片上表现出不同的适配性。DSP芯片通常用于感知前端的预处理过程，因为它在处理数字信号方面具有高效性，能够快速完成数据的滤波、变换等预处理操作。
由于网络模型主要采用并行计算，而GPU在并行计算方面具有得天独厚的优势，因此GPU在前端的使用比例较高，能够高效地处理神经网络中的大量并行计算任务。
CPU则更多地用于后端处理，在规控部分以及功能安全系统中应用较多。CPU具有强大的串行计算能力和复杂逻辑处理能力，能够满足规控算法中复杂的决策逻辑和功能安全系统中严格的安全控制要求。
定制芯片具有高度的灵活性，可根据具体的业务需求应用于不同的场景。它能够针对特定的算法和业务进行优化设计，提高处理效率，但其开发成本较高，周期较长。
三、通信调度机制及技术发展趋势
主流通信调度机制对比
时间敏感网络采用精准调度方式，类似于计划经济模式。它对每个任务的调度时间、执行顺序等都有明确的规划，能够保证诸如紧急刹车等关键操作的耗时稳定在固定范围内，具有极高的稳定性。然而，这种调度机制对业务迭代不友好，每次业务调整都需要重新计算和调整时间排布，即使有工具辅助，也需要耗费大量的精力。
基于TCP/IP协议等的传统通信调度机制属于竞争性调度，如SOA通讯服务等，类似于互联网中的自由竞争模式。它具有很高的灵活性，能够快速适应业务的变化和扩展。但这种灵活性也带来了潜在的工程不稳定性，可能导致网络拥堵、负载波动等问题，影响系统的正常运行。
通信调度机制的发展趋势
网络模型化成为解决灵活性和稳定性矛盾的重要方向。将通信过程进行网络模型化后，能够像人类大脑处理信息一样，在保证灵活性的同时，避免不可控性。网络模型对资源的负载稳定，不会因通信量的变化而产生剧烈波动，能够有效提高系统的可靠性和效率。
在智能出行领域，未来的发展趋势是实现辅助驾驶的智能化和无人化，去除人为因素的影响。就像网络模型化逐渐取代传统的SOA一样，智能汽车将能够实现整个出行服务的最优化，包括合理规划加油站和充电位置、优化行驶路线等，提高出行的效率和安全性。
四、网络模型全景及技术演进路径
网络模型的基本结构及功能模块
网络模型的主干层多采用残差网络，其主要功能是强化底层特征的提取。通过残差连接，能够有效解决深层神经网络训练过程中的梯度消失问题，使得网络能够更深、更有效地学习数据的底层特征。
中间层通过Hourglass block模型强化点检测，RESA模型强化线检测。这些模型结构能够针对点、线等特定特征进行优化，提高特征提取的准确性和鲁棒性，为后续的目标检测、识别等任务奠定基础。
末端检测头根据具体的业务需求输出相应的检测结果，如检测红绿灯、车道线、车辆、行人等。同时，中间或末端的结果会通过递归网络在时间序列上进行累积，形成类似于规则算法中感知和融合的状态，能够充分利用时间信息提高检测和预测的准确性。
不同类型网络模型的特点及应用
CNN网络主要进行信息的层层压缩，类似于人眼的感受野。它能够从大量的图像像素点中，通过卷积、池化等操作，逐层提取特征，最终将高维度的图像数据转化为低维度的特征向量或标量结构，在图像感知前端应用较多。
RNN网络会将输出结果重新输入到网络的起始端进行训练，适用于处理时间序列数据。它能够捕捉数据在时间维度上的依赖关系，在融合和预测过程中应用广泛，如车辆轨迹预测、速度预测等。
记忆网络采用QKV架构，能够处理具有映射关系的高维度信息。它通过查询与键的匹配，从记忆中提取相应的值，解决了CNN和RNN难以处理的跳跃性记忆问题，在需要记忆和推理的任务中表现出色。
Transformer融合了CNN、RNN、记忆网络等概念，通过自注意力机制能够捕捉数据中的长距离依赖关系，提升了网络的层次。它能够发现潜在的因果关系，在深层次认知任务中表现出色，如自然语言处理、复杂场景下的目标理解等。
网络模型的发展阶段及特征
第一阶段主要针对浅层认知，处理简单的时序信息和简单地物感知，如车速、车头时距、简单车辆识别等。这一阶段的时序模型相对简单，主要采用RNN、LSTM等结构，能够满足基本的感知和预测需求。
第二阶段聚焦于深层次认知，要求网络模型能够根据已有信息想象出未见的事物。例如，在交叉口没有车道线时，网络模型能够虚拟出车道线，类似于人类的推理能力。这一阶段主要采用图神经网络、Transformer等复杂网络结构，是当前辅助驾驶领域的研究热点和发展重点。
未来，网络模型将向更复杂的方向发展，如对抗生成模型和强化学习等。对抗生成模型能够生成逼真的数据，用于扩充训练数据集；强化学习能够通过与环境的交互不断优化策略，提高系统的决策能力。但目前这些模型在工程实践中的稳定性还有待提高，需要进一步的研究和优化。最终目标是形成一个全可微分的网络模型，实现感知、融合、预测、决策等各环节的无缝融合，提高系统的整体性能。
传感器建模的重要性及方法
传感器作为感知系统的输入源，其建模能力直接决定了上层算法的策略边界。在工程应用中，需要对各类传感器的特性进行精细建模。
例如，对于超声波传感器，不仅要考虑其测距功能，还要考虑在不同点位上的测距精度、盲区范围等细微差异。在多定位场景中，这些细微差异可能会对定位结果产生较大影响，因此需要通过大量的实验和数据分析，建立准确的传感器模型。
传感器建模与深度学习算法并无直接关联，但其建模的准确性直接影响到后续算法处理的效果。精确的传感器模型能够为算法提供可靠的输入数据，提高算法的识别精度和鲁棒性。
辅助驾驶开发中的感知方法分类及应用
Dense Prediction方法主要应用于全局像素级别的语义提取业务，包括语义分割、双目匹配、光流估计等。该方法能够对图像中的每个像素进行分类或预测，从而得到全局的语义信息，为后续的路径规划、障碍物避让等提供全面的环境信息。
Proposal - Based方法用于局部矢量提取以及局部像素提取业务，如2D/3D目标检测、多人骨架检测、目标实例分割等。其核心思想是在精调之前先提供一个先验的Proposal来约束精调的范围，减少搜索空间，提高检测的效率和精度。
基于关键点检测的方法常用于复杂的局部矢量结构感知，其核心是Anchor - Free思想。与传统的基于Anchor的方法相比，Anchor - Free方法不需要预设大量的Anchor框，能够更灵活地检测出复杂结构中的关键点，如车辆的角点、行人的关节点等，在姿态估计、目标跟踪等任务中具有良好的表现。
车端应用层技术正处于快速发展的阶段，软硬件深度融合、算法智能化和网络模型化是其主要发展方向。通过不断的技术创新和工程实践，车端应用层将不断提升车辆的智能化水平、安全性和可靠性。在未来的发展中，如何进一步平衡灵活性与稳定性，推动数据驱动算法在各业务场景的大规模工程化应用，以及优化网络模型结构以提高处理效率和准确性，将是车端应用层技术研究的重要课题。同时，随着5G、人工智能等技术的不断发展，车端应用层将与云端、路端等进行更紧密的协同，构建更加智能、高效的智能交通系统。
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