拋開價(jià)格不談，英偉達(dá)自動(dòng)駕駛芯片毫無疑問是最強(qiáng)的，設(shè)計(jì)范圍在2019年底確定的Orin至今仍是量產(chǎn)最強(qiáng)的自動(dòng)駕駛芯片，但除了奔馳外的歐美大廠更傾向于選擇高通平臺(tái)，這是因?yàn)楦咄ǖ男萝浖_發(fā)體系更符合歐美大廠的需求，直白講就是軟件研發(fā)成本更低，周期更短，從以前的數(shù)年變?yōu)閿?shù)周乃至數(shù)天。這就是高通和亞馬遜AWS聯(lián)合的CI/CD軟件開發(fā)體系。軟件越復(fù)雜，這種開發(fā)體系效率提升越明顯。

傳統(tǒng)汽車軟件開發(fā)的V模式

圖片來源：KPIT

傳統(tǒng)汽車軟件開發(fā)的V模式，軟件開發(fā)遵循僵化、遲鈍的瀑布法，并使用高度離散的工具鏈。開發(fā)過程被分割為不同的階段，只有前一個(gè)階段結(jié)束，后一個(gè)階段才會(huì)開始。許多開發(fā)過程都需要手動(dòng)完成。從工具鏈的一個(gè)部分切換到下一個(gè)部分也是如此。采用這種方法，即使很微小的軟件版本升級(jí)都需要耗時(shí)六到八個(gè)月。每換一個(gè)車型或一個(gè)SoC芯片，所有的工作都需要重復(fù)一遍，且軟件上車后，基本就算完成了軟件開發(fā)工作。

傳統(tǒng)的瀑布式，分離軟件開發(fā)體系

圖片來源：EY

軟件定義汽車如果采用這種傳統(tǒng)方法，會(huì)帶來天價(jià)開發(fā)費(fèi)用和超過數(shù)年的開發(fā)周期，因此汽車行業(yè)借鑒IT行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)入了CI/CD，CI即Continuous Integration，CD即Continuous Deployment或Continuous Delivery，持續(xù)集成/持續(xù)部署（交付），高通和AWS合作最早將CI/CD代入汽車工業(yè)，應(yīng)用得最為熟練。智能駕駛領(lǐng)域，軟件異常復(fù)雜，需要大量的仿真測(cè)試，又牽涉到持續(xù)更新，還是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型，是CI/CD的最佳應(yīng)用領(lǐng)域，反過來，智能駕駛領(lǐng)域必須用CI/CD，否則開發(fā)周期和成本都會(huì)很高。

軟件定義汽車的標(biāo)準(zhǔn)化軟件開發(fā)平臺(tái)，即軟件工廠架構(gòu)

圖片來源：EY

當(dāng)然不僅是智能駕駛領(lǐng)域，整個(gè)汽車軟件領(lǐng)域都能推廣CI/CD。

圖片來源：CY

持續(xù)集成（CI）是指頻繁地（每天至少一次）將代碼集成到主干，其好處主要有：快速發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤；每完成一點(diǎn)更新就集成到主干，可以快速發(fā)現(xiàn)、定位錯(cuò)誤；防止分支大幅偏離主干。如果不是經(jīng)常集成，主干又在不斷更新，會(huì)導(dǎo)致以后集成的難度變大，甚至難以集成。

軟件開發(fā)教父Martin Fowler說過：“持續(xù)集成并不能消除Bug，而是讓它們非常容易被發(fā)現(xiàn)和改正。”持續(xù)集成（CI）開發(fā)人員將會(huì)頻繁地向主干提交代碼，這些新提交的代碼在最終合并到主干前，需要經(jīng)過自動(dòng)化集成、靜態(tài)代碼解析和自動(dòng)化測(cè)試流進(jìn)行驗(yàn)證，目標(biāo)是快速確認(rèn)開發(fā)人員新提交的變更是正確且適合在代碼庫中進(jìn)一步使用的，有助于降低總體構(gòu)建成本，并在開發(fā)周期的早期發(fā)現(xiàn)缺陷。

CI持續(xù)集成架構(gòu)

圖片來源：網(wǎng)絡(luò)

在持續(xù)集成（CI）方法中，軟件將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化編譯，軟件開發(fā)的各個(gè)步驟都將包含在 “CI鏈” 中，因?yàn)橐粋€(gè)環(huán)節(jié)的輸出將成為下一個(gè)環(huán)節(jié)的輸入。持續(xù)部署（CD）是指在車輛上市后自動(dòng)部署新的軟件版本。CI/CD以及持續(xù)測(cè)試（CT），現(xiàn)在都可以在汽車上實(shí)現(xiàn)，但在汽車行業(yè)，測(cè)試新的高級(jí)應(yīng)用程序會(huì)造成獨(dú)特的難題，原因是測(cè)試需要在實(shí)體車輛上或者在測(cè)試臺(tái)上的復(fù)雜模擬環(huán)境中進(jìn)行。例如，想象一下對(duì)特定軟件進(jìn)行測(cè)試有多復(fù)雜，該軟件需要分析來自多個(gè)雷達(dá)和攝像頭的輸入信息，以便自主執(zhí)行操控，如超過公路上慢速行駛的汽車，或者在車輛、行人及其它障礙物遍布的復(fù)雜城市環(huán)境中進(jìn)行導(dǎo)航。

持續(xù)測(cè)試

圖片來源：Aptiv

理想的方法是通過基于云的集中化平臺(tái)，使開發(fā)人員能夠在位于世界任何測(cè)試中心的相關(guān)測(cè)試臺(tái)上執(zhí)行任何測(cè)試，從而消除開發(fā)和測(cè)試過程中的瓶頸。這些測(cè)試可以安排軟件在環(huán)（SIL）、硬件在環(huán)（HIL）甚至車輛在環(huán)（VIL），以便進(jìn)行更真實(shí)的測(cè)試。此方法可以利用全球資源，達(dá)到處理當(dāng)今艱巨挑戰(zhàn)所需的規(guī)模。

CI/CD的無窮循環(huán)

圖片來源：MathWorks

CI/CD的具體執(zhí)行就是DevOps

圖片來源：AWS

高通與AWS聯(lián)合的云開發(fā)平臺(tái)正是基于CI/CD的理念

圖片來源：AWS

AWS基于云的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)開發(fā)流程

圖片來源：AWS

AWS原生云汽車軟件開發(fā)

圖片來源：AWS

CI/CD環(huán)，省略很多目標(biāo)搭建和基礎(chǔ)測(cè)試

圖片來源：AWS

高通數(shù)字底盤與軟件定義汽車架構(gòu)

圖片來源：高通

云端的Digital Twin基本上可等同于物理SoC芯片，也有叫虛擬VECU，將SoC完全抽象化。當(dāng)然英偉達(dá)也有Digital Twin，不過那是針對(duì)AI領(lǐng)域的，英偉達(dá)也有云端仿真測(cè)試，即NVIDIA DRIVE Sim，不過那主要還是依靠Omniverse的仿真，不是VECU。Omniverse主要瞄準(zhǔn)游戲開發(fā)和工業(yè)AI領(lǐng)域，與VECU差別很大，順便一提digital twin最早還是英偉達(dá)提出來的。

圖片來源：新思科技

圖片來源：MathWorks

SiL軟件在環(huán)環(huán)節(jié)必備VECU，當(dāng)然這需要SoC芯片廠家配合，做中央計(jì)算軟件定義汽車必備最高的4級(jí)虛擬ECU，即全二進(jìn)制虛擬ECU，實(shí)際上這樣需要ARM這樣的內(nèi)核架構(gòu)供應(yīng)商協(xié)助。

圖片來源：TATA

高通自5G網(wǎng)絡(luò)部署時(shí)期對(duì)DevOps已經(jīng)具備非常深厚的基礎(chǔ)，基本上高通把那一套搬到了汽車領(lǐng)域，而芯片從一開始就考慮原生云開發(fā)，就考慮了和AWS合作，這是高通足以抗衡英偉達(dá)的原因。不過在中國(guó)，軟件開發(fā)人力資源充沛，軟件開發(fā)成本低，且大多是全新開發(fā)項(xiàng)目，讓基于原生云和CI/CD（DevOps）的軟件開發(fā)優(yōu)勢(shì)不明顯，但對(duì)老牌歐美廠家和大型Tier1來說，原生云和CI/CD（DevOps）的軟件開發(fā)幾乎是必備的，大眾、寶馬、奧迪、通用、三星哈曼、博世、法雷奧、馬瑞利、松下、ZF、麥格納、電裝、黑莓、大陸汽車、LG基本都是如此。芯片廠家提供必要的支持，芯片廠家目前主要有高通和NXP。這些廠家和Tier1基本都選擇了高通平臺(tái)作為主力平臺(tái)。

審核編輯：劉清