随着AI技术在汽车行业的广泛应用,汽车软件的复杂性显著增加,对车企提出了重大挑战。在此背景下,东软睿驰作为AUTOSAR成员,提出了openVOC框架,并引入了“face、body、brain”的架构理念,探索AIOS的发展。该框架基于将汽车视为“车型机器人”的整体概念,旨在通过中间件技术实现跨域的高效通讯与交互,为AI技术在汽车领域的应用提供稳健、高效和安全的解决方案。
2025年3月19日,在第六届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日上,东软睿驰NeuSAR产品营销中心销售总监茅海燕表示,在AIOS构建过程中,东软睿驰特别关注数据、算法和算力三要素的管理,以及安全链路的强化。同时,东软睿驰还致力于提升开发效率,通过实践智能问答系统和智能编译编码等技术,实现了一栈式解决方案,显著降低了软件开发门槛,提升了工作效率。此外,东软睿驰还注重知识库的构建,利用AUTOSAR的标准与方法论,以及实践中的know-how,快速响应客户需求。
茅海燕 | 东软睿驰NeuSAR产品营销中心销售总监
以下为演讲内容整理:
AI时代下AUTOSAR的创新理念和中国实践
整车作为智能体,随着人工智能技术的广泛应用与多项新功能的集成,显著加速了软件迭代周期,并对软件生态系统产生了深刻影响。这一趋势对当前汽车行业,尤其是车企而言,构成了管理与技术层面的重大挑战。汽车软件的复杂性本就颇高,而日益增长的智能化需求,引发汽车软件规模激增,再加上功能安全、信息安全等安全需求,导致汽车软硬架构复杂性远高于其他软件行业。
东软睿驰作为AUTOSAR成员,自2017年起便以高级会员的身份积极践行AUTOSAR标准。2023年,我们提出了openVOC框架,该框架基于将汽车视为“车型机器人”的整体概念,引入了“face(感知层)、body(执行层)、brain(大脑层)”的架构理念。在此框架下,当我们探讨AIOS时,实际上是在探索人类大脑与整车操作系统之间的关联性。
AUTOSAR机制在实现汽车整体生理功能方面扮演着至关重要的角色,其坚实基础为汽车智能化转型提供了有力支撑。在SOA中,我们致力于实现整车服务化,通过跨域的高效互通与交互,这一层次恰似人类大脑中的哺乳脑,负责信息的整合与传递。
图源:演讲嘉宾素材
当前,AI强调对数据、算法和算力这三大要素的系统化管理与实现,旨在促进思考分析与创新能力的提升。在构建AIOS的过程中,我们还需特别关注安全链路的强化,以确保系统的稳定运行。
从2019年至2024年,中国汽车行业在短短五年内完成了SDV 1.0的行业共识,对SDV架构的软硬件解耦、可实践性与可实施性等方面进行了深入探索与总结。在此基础上,我们进一步融入了AI三要素的考量,并预见到AIOS的发展将经历三个阶段。
当前,业界普遍关注大模型在汽车上的应用,主要聚焦于应用层与功能层的创新。东软睿驰则更侧重于如何在系统层面上实施AI三要素,通过中间件这一关键环节,实现跨域的高效通讯与交互。我们致力于在AUTOSAR这一成熟的基础软件平台上,构建更加稳健的AI实施框架与安全机制。我们利用中间件技术,支持AI框架的运行,并确保AI实施过程的安全性与可靠性。
我们当前的工作重点聚焦于以下几个核心模块:数据管理模块、模型管理模块以及算力管理模块。这些模块共同构成了支持AI Agent开发的关键基础设施。我们致力于通过中间件与这些模块的数据交互,实施一个全面的框架,以优化AI Agent的开发与运营环境。
该框架将涵盖AI Agent的整个生命周期管理,包括从开发、部署到运维的各个环节。同时,我们还将提供一系列工具与相应的支持,以确保AI Agent能够在中间件平台上高效、安全地运行。通过这些努力,我们期望能够为AI技术在汽车领域的应用提供一个更加稳健、高效和安全的解决方案。
AIOS的构建基于一个相对成熟的操作系统基础平台,这一过程中,我们需要对工作进行细致的功能、技术及生态层面的分解与考量。这要求企业具备全面的能力,以应对多维度的问题与挑战。
在当前的AIOS中间件环境下,我们的核心考量是如何高效地实现数据的接收与指令的下发。这一过程不仅仅是简单的指令响应,而是需要系统能够结合用户的个性化情况及体验需求,进行主动性的服务预判。例如,当用户表示“我有点热”时,系统不仅要考虑打开车窗这一基本操作,还应综合用户的历史行为、当前位置、车内环境等多因素,判断用户是否更倾向于开窗、调整座椅加热等全方位体验。为实现这一高级别的AI功能,我们在AI中间件的实施上进行了深入的技术探索与实践。
我们面临的核心挑战主要源于分布式异构芯片的多样化、快速发展,以及随之而来的多种应用开发需求与多种高级语言的接入问题。对于AUTOSAR社区内的企业而言,首要应对的挑战在于系统层级能力的提升,包括工具的可靠性、可持续性以及在生产实践中积累的认知与经验的总结。
AI助力AUTOSAR高效开发实践
在当前的AIGC技术领域内,我们实践的工具部分,着重于探索如何从前期的需求理解,贯穿至开发、编译、链路传输等各个环节,力求实现一栈式解决方案。我们的目标是在单一工具内,通过降低软件开发的整体门槛,同时提升效率并优化成本效益指标,来考量如何运用AI技术。
图源:演讲嘉宾素材
我们主要关注两大方面,一是智能问答系统的构建,二是智能编译编码的实现。在实践中,我们充分考虑了系统的兼容性,该系统不仅能在MCU和SOC上运行,还能适配成熟的some IP协议栈环境,以及基于AUTOSAR的DDS环境。此外,该系统还适用于中央计算单元、智能驾驶域控制器,乃至底盘预控等领域。
图源:演讲嘉宾素材
在实践探索中,我们观察到,既往的开发流程在配置、开发、编译、部署及调试各阶段均需遵循REbus的开发规范。通过AI技术的融入,我们成功实现了这些阶段的无缝衔接,不仅达成了智能配置,还实现了智能编码。在调试阶段,我们根据客户的具体需求,并借助专门的AI工具,进行了高效的服务调试。这一变革显著简化了开发流程,提升了工作效率,并为智能化工作和弹性化合作提供了广阔的工具空间。在此过程中,开发人员的工作效率得到了显著提升。
我们还发现,以往在AP上使用的工具,通常需要开发者具备深厚的C++语言功底,并经过至少一年的专业培训,才能熟练掌握。然而,借助我们的AI智能工具,开发者在熟悉C++语言的基础上,仅需通过一个月的手册培训即可上岗。这是因为该工具能够自动生成可视化视图,从而降低了使用门槛,为汽车制造商及域控开发带来了极大的便利,并有效降低了成本。
在传统开发流程与后续智能化开发流程的对比中,我们注意到一个核心要素——知识库的重要性。作为AUTOSAR社区的成员,我们深知如何有效利用AUTOSAR的标准与方法论,以及我们在实践中积累的know-how,将其整合成一个全面的知识库。这一知识库能够迅速响应客户需求,实现智能问答与智能配置,从链路展示图中可以直观地看到,这一流程极大地提升了工作效率。
图源:演讲嘉宾素材
在DeepSeek的适配过程中,我们进行了深入的定制与优化。虽然通用大模型在许多领域表现出色,但它无法解决某些特定领域的专业问题,尤其是涉及控制器等复杂系统时。因此,我们专注于在通用模型的基础上,针对特定领域进行深度适配与优化,以确保解决方案的专业性和实用性。
作为AUTOSAR社区的一员,我们的角色应当是专家级的,可以涵盖热管理专家、能源专家以及算法算力等领域的专家。在这些专业领域,我们需要将AI能力整合进我们的数据库中,并体现在数据库的各项功能中。关键在于如何精准地在控制器中实现这一整合,既能支持多种应用和新功能的构建,又能确保强大的安全链路。在这一方面,AIOS背后的理念与概念显得尤为重要。
图源:演讲嘉宾素材
智能配置上,我们的目标是根据用户需求自动生成结构体,这一结构体需详尽涵盖所需参数及整个配置流程。考虑到可能存在成百上千种连接选项,如何精确无误地选择恰当连接,并最终生成完整配置,成为了一个核心挑战。在此过程中,我们融入了自动校验功能,以确保配置的准确性。此外,该系统还能将参数同步至项目相关的链接服务中,从而形成一个完整的链路。这一整体流程极大地提升了我们的工作效率与配置质量。
东软睿驰积极推进AUTOSOAR标准与创新实践
东软睿驰始终致力于推动中国基础软件生态联盟的建立,旨在助力中国构建自主可控的汽车基础软件架构、制定相关标准与方法论。此外,东软睿驰正携手AUTOSEMO、中国汽车芯片产业创新联盟以及上海智能汽车软件园,共同组建AIOS工作小组。
在与国内外逾百家客户的互动及量产项目落地实践中,我们与多家芯片厂商建立了深厚的生态合作关系,并积累了丰富的经验。当前,我们正稳步推动21-11、23-11以及后续的24-11等项目,在此过程中,我们期望能在AIOS等议题上与更多行业伙伴展开深入交流,共同推动行业发展。
(以上内容来自东软睿驰NeuSAR产品营销中心销售总监茅海燕于2025年3月18日-19日在第六届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日发表的《AIDV时代,基于AUTOSAR的AIOS创新实践》主题演讲。)
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