硬件先行、软件赋能，域控制器开启汽车软硬件军备竞赛域控制器主控汽车芯片作为未来汽车运算决策的中心，其功能的实现依赖于主控芯片、软件操作系统及中间件、应用算法等多层次软硬件的有机结合。分别来看，主控芯片目前多采用异构多核的SoC芯片，竞争的焦点主要在于AI单元的有效算力、算力能耗比、成本等。软件操作系统及中间件主要负责对硬件资源进行合理调配，以保证各项智能化功能的有序进行。其中，软件操作系统竞争格局较为稳定，多以QNX和Linux及相关衍生版本为主。应用算法则是基于操作系统之上**开发的软件程序，是各汽车品牌差异化竞争的焦点之一。为实现智能汽车的持续进化，整车厂往往会选择“硬件超配、后续软件迭代升级”的方式。因此，域控制器作为未来智能汽车的“大脑”，以主控芯片为**的高性能硬件将率先量产上车，而操作系统及应用软件等则会随着算法模型不断迭代持续更新，逐步释放预埋硬件的利用率，从而实现软件定义汽车。AFS车灯汽车芯片：LED加速渗透，AFS/ADB电动智能驱动车灯技术升级定制的开发。天津霍尔防夹汽车芯片设计方案
ADAS是利用安装于车上的各式各样的传感器收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。腾云芯片公司承接ADAS汽车芯片定制开发。早期的ADAS技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时，会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于的ADAS技术来说，主动式干预也很常见。ADAS系统主要有：APA（自动泊车系统）；ACC（自动巡航系统）；AEB(自动紧急刹车)；LDW（车道偏离预警系统）；LKA（车道保持系统）；FCW（前方碰撞预警）；PCW（行人碰撞预警）；TSR（交通标志识别）；HBA。沈阳DDCU车门域控制汽车芯片代理商汽车存储的芯片、车联网芯片、以太网芯片委托定制化开发。
传统座舱域汽车芯片技术是由几个分散子系统或单独模块组成，这种架构无法支持多屏联动、多屏驾驶等复杂电子座舱功能，因此催生出座舱域控制器这种域集中式的计算平台。智能座舱的构成主要包括全液晶仪表、大屏中控系统、车载信息娱乐系统、抬头显示系统、流媒体后视镜等，**控制部件是域控制器。座舱域控制器（DCU）通过以太网/MOST/CAN，实现抬头显示、仪表盘、导航等部件的融合，不仅具有传统座舱电子部件，还进一步整合智能驾驶ADAS系统和车联网V2X系统，从而进一步优化智能驾驶、车载互联、信息娱乐等功能。智能驾驶辅助系统的构成主要包括感知层、决策层和执行层三大**部分。感知层主要传感器包括车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、智能照明系统等，车辆自身运动信息主要通过车身上的速度传感器、角度传感器、惯性导航系统等部件获取。而通过座舱域控制器，可以实现“**感知”和“交互方式升级”。一方面，车辆具有“感知”人的能力。智能座舱系统通过**感知层，能够拿到足够的感知数据，例如车内视觉（光学）、语音（声学）以及方向盘、刹车踏板、油门踏板、档位、安全带等底盘和车身数据，利用生物识别技术（车舱内主要是人脸识别、声音识别），
BCM开发：通过集成实现有效性车辆中的电子控制单元（ECU）不断变得越来越复杂并且数量不断增加。典型的现代汽车中大约有100个ECU，旨在通过改进人机界面，远程信息处理，发动机功能，电池寿命等来增强整体性能。ECU的复杂性是开发集成车身控制模块软件的主要因素。现代汽车中大约100个ECU有助于改善人机界面，远程信息处理，发动机功能和电池寿命。OEM应该考虑BCM编程对他们的开发人员的要求。必须为每种特定情况开发定制的车身控制模块软件。然而，该软件的一般要求是相同的：具有成本效益的性能注重可靠性和安全性能源效率可扩展性，跨模型解决方案，掌握复杂性多样化和快速的产品周期支持全球OEM平台和新市场的增长集成高级数据管理功能符合ISO26262，SPICE和AUTOSAR4.0标准。腾云公司推出防夹车窗控制器汽车芯片。AFS/ADB车灯汽车芯片电动汽车座椅智能驱动芯片定制的开发。
距离完全自动驾驶可能还有很长的距离，但关于算力的实力储备已经迫在眉睫。算力的竞赛有点像以前燃油车的发动机功率和扭矩的比拼——你可以不用，但不能没有。原来传统汽车的分布式架构，一般可实现低级别辅助驾驶，由于需要处理的传感器信息相对较少，采用MCU芯片即可满足运算要求。随着高级别智能驾驶的到来，则需要处理更大量的图片、视频等非结构化数据，依靠传统MCU芯片不能满足指数级增长的运算需求。那么这个时候，AI芯片的搭载就可以实现算得快、准、巧。比如，L3级别自动驾驶产生的数据量是，对算力要求在129TOPS以上；L4级别自动驾驶数据量达到8GB/s，对算力要求达到448TOPS以上。而如果考虑功能安全的冗余备份，算力需求可能还要翻倍。蔚来新款旗舰车型ET7搭载了4颗英伟达Orin芯片，号称算力可达1016TOPS。但其实，只有两枚用于自动驾驶计算和决策，一枚做冗余，一枚用于训练神经网络模型，自动驾驶过程中实际使用算力在762TOPS。
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自动驾驶领域的域控制器能够使车辆具备多传感器融合、定位、路径规划、决策控制的能力，通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等。不再需要搭载外设工控机、控制板等多种硬件，并需要匹配汽车芯片运算力强的处理器，从而提供自动驾驶不同等级的计算能力的支持，汽车芯片主要在于芯片的处理能力，终目标是能够满足自动驾驶的算力需求，简化设备，提高系统的集成度。算法实现上，自动驾驶汽车通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS、惯导等车载传感器来感知周围环境，通过传感器数据处理及多传感器信息融合，以及适当的工作模型制定相应的策略，进行决策与规划。在规划好路径之后，控制车辆沿着期望的轨迹行驶。域控制器的输入为各项传感器的数据，所进行的算法处理涵盖了感知、决策、控制三个层面，终将输出传送至执行机构，进行车辆的横纵向控制。由于要完成大量运算，域控制器一般都要匹配一个汽车芯片运算力强的处理器，能够提供自动驾驶不同级别算力的支持，目前业内有NVIDIA、华为、瑞萨、NXP、TI、Mobileye、赛灵思、地平线等多个方案。但中间也会有一些共性,比如在自动驾驶系统中。天津霍尔防夹汽车芯片设计方案
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