一、概述 ​

汽车行业正处于一场深刻的技术变革之中，电子电器架构（EEA）的演进是这场变革的核心驱动力之一。从传统的分布式架构向集中式乃至中央计算架构的转变，不仅重塑了汽车的硬件形态，更开启了软件定义汽车的新时代。中央计算平台作为新型 EEA 的核心组件，承载着融合多域功能、运行复杂软件、实现车云协同的重任，其功能特性和设计选型直接决定了整车的智能化水平、性能表现以及未来的可扩展性。本报告将深入剖析电子电器架构的发展趋势，在此基础上详细阐述中央计算平台的核心功能，并基于常见芯片（如NXPS32G、芯驰 X9、瑞萨R-CAR H3、高通8295等）探讨其设计选型方案，为汽车行业相关从业者提供全面的参考依据。

二、电子电器架构发展趋势剖析 ​

（一）架构演进路径：从分布式到中央 + 区域架构 ​

传统汽车的分布式电子电器架构由众多独立的电子控制单元（ECU）组成，每个 ECU 负责特定的功能，如发动机控制、制动控制、车身电器控制等。这种架构虽然在早期汽车发展中发挥了重要作用，但随着车辆智能化、网联化功能的不断增加，其局限性日益凸显。例如，大量ECU的存在导致线束复杂、成本高昂，不同ECU之间的通信和协同效率低下，且软硬件耦合严重，功能升级和扩展困难。

为应对这些挑战，汽车EEA逐渐向集中式架构发展。在集中式架构的初期阶段，出现了域控制器的概念，即将相关功能的ECU整合到一起，形成动力域、底盘域、座舱域、自动驾驶域等域控制器。这种方式在一定程度上减少了ECU数量，优化了线束布局，提高了系统集成度。然而，随着智能驾驶和智能座舱等复杂功能对算力需求的爆发式增长，域控制器架构也难以满足要求。

中央计算平台的出现标志着汽车 EEA 进入了新的发展阶段 —— 中央 + 区域架构。在这种架构下，车辆的核心计算任务被集中到一个强大的中央计算平台，该平台负责处理来自各个区域控制器和传感器的大量数据，并进行复杂的决策和控制。区域控制器则主要负责本地传感器和执行器的接入与简单控制，实现了 “算力上移、驱动下放” 的高效协同模式。例如，在一些高端车型中，中央计算平台可搭载算力超 1000TOPS 的NVIDIA Thor芯片，搭配3- 4个区域控制器（如前舱、左右侧、后舱），形成 “大脑 + 神经中枢” 的高效体系，极大地提升了整车的计算效率和功能集成度。

（二）软件定义汽车：重塑汽车开发模式 ​

软件在汽车中的地位正发生根本性转变，软件定义汽车（SDV）已成为行业发展的主导趋势。在传统汽车中，软件主要用于实现硬件的基本控制功能，且软件与硬件紧密绑定，更新和升级困难。而在SDV时代，汽车硬件逐渐标准化，软件成为实现车辆差异化和创新的关键因素。

中央计算平台作为 SDV 的核心载体，需要具备强大的软件运行和管理能力。一方面，它要运行多种复杂的操作系统，如用于自动驾驶的 Linux 系统、用于智能座舱的 Android 系统等，并且通过 Hypervisor 等虚拟化技术实现硬件资源的灵活分配和隔离，确保不同操作系统和应用程序能够稳定、高效地运行。另一方面，中央计算平台要支持软件的快速迭代和升级，通过固件在线升级（FOTA）技术，车辆可以在不更换硬件的情况下，实现功能的新增、优化和修复漏洞，为用户提供持续的价值提升。例如，特斯拉通过 FOTA 升级，不断优化其自动驾驶辅助功能和智能座舱交互体验，使车辆在使用过程中能够不断进化，保持领先地位。

（三）车云融合：拓展汽车智能边界 ​

随着 5G、V2X等通信技术的成熟，车云融合成为汽车智能化发展的必然趋势。车云融合使得车辆能够与云端进行高速、稳定的数据交互，充分利用云端强大的计算、存储和数据资源，实现更高级别的智能应用。

对于中央计算平台而言，车云融合带来了新的功能需求和挑战。在功能需求方面，平台需要具备高效的网络通信能力，能够快速处理大量的车云数据传输任务，包括车辆状态数据上传、云端指令接收、地图数据下载、软件更新包传输等。同时，为保障车云协同应用的实时性和可靠性，中央计算平台需要在本地对数据进行预处理和缓存，减少对网络的依赖。例如，在自动驾驶场景中，车辆可以将部分传感器数据上传至云端进行深度学习训练，同时从云端获取高精度地图和实时交通信息，结合本地中央计算平台的处理结果，实现更精准的驾驶决策。在挑战方面，车云融合带来了数据安全和隐私保护的问题，中央计算平台需要具备强大的安全防护机制，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

三、中央计算平台功能深度解析 ​

（一）多域融合计算：打破功能孤岛 ​

在中央 + 区域架构下，中央计算平台承担着融合多个车辆域数据和控制的核心任务。它将动力域、底盘域、座舱域、自动驾驶域等不同领域的数据进行汇总和分析，实现跨域的协同控制和优化。

以智能驾驶为例，中央计算平台需要实时融合来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的数据，进行目标识别、路径规划和决策控制。同时，它还要结合动力域的发动机或电机状态信息、底盘域的制动和转向状态信息，对车辆的动力输出和底盘动作进行精确控制，确保自动驾驶的安全和流畅。在智能座舱方面，中央计算平台要整合座舱内的各种信息，如多媒体播放、导航信息、车辆状态显示等，为用户提供统一、便捷的交互体验。此外，中央计算平台还可以根据用户的驾驶习惯和偏好，通过跨域数据融合分析，实现个性化的车辆设置和服务推荐。例如，根据用户在驾驶过程中的音乐播放习惯，结合车辆的行驶路线和时间信息，自动推荐符合场景的音乐列表。

（二）软件运行与管理：支撑 SDV 的基石 ​

如前文所述，软件定义汽车的趋势使得中央计算平台成为软件运行和管理的关键节点。它需要为多种操作系统和应用程序提供稳定、高效的运行环境。

在操作系统层面，中央计算平台通常采用分层设计，底层运行实时操作系统（RTOS），用于处理对实时性要求极高的任务，如车辆的动力控制和安全关键系统。上层则运行通用操作系统，如 Linux 或 Android，用于支持智能座舱的多媒体娱乐、导航等功能以及自动驾驶的部分非实时任务。通过 Hypervisor 技术，中央计算平台可以将硬件资源虚拟化为多个独立的虚拟机，每个虚拟机运行不同的操作系统，实现硬件资源的最大化利用和不同操作系统之间的隔离与安全。

在软件管理方面，中央计算平台负责软件的加载、启动、调度和版本管理。它通过一套完善的软件管理机制，确保软件在车辆启动时能够快速、稳定地加载，并在运行过程中合理分配硬件资源，保证各个应用程序的流畅运行。同时，中央计算平台支持 FOTA 功能，能够远程下载和更新车辆的软件版本，实现功能的持续优化和升级。此外，为了满足软件开发者的需求，中央计算平台还需要提供丰富的开发工具和接口，便于开发者进行应用程序的开发和调试。

（三）网络通信与数据交互：构建信息高速公路 ​

中央计算平台作为车辆网络的核心枢纽，承担着与车辆内部各个组件以及外部云端进行高速、可靠数据通信的重任。它需要支持多种通信协议，以适应不同的应用场景和数据传输需求。

在车辆内部，以太网已成为主流的高速通信协议，用于连接中央计算平台与各个域控制器、传感器和执行器。以太网具有高带宽、低延迟的特点，能够满足智能驾驶场景下大量传感器数据的实时传输需求。例如，在一些高端车型中，采用了千兆以太网甚至万兆以太网技术，确保多路高清摄像头数据能够快速传输至中央计算平台进行处理。同时，CAN 总线、LIN 总线等传统通信协议仍然广泛应用于一些对实时性要求较低、数据量较小的场景，如车身电器控制、车门车窗控制等。中央计算平台需要具备多种通信接口，能够无缝连接不同协议的网络，实现数据的高效交互。

在与外部云端的通信方面，中央计算平台主要依赖 4G/5G 移动通信技术。5G 技术的高速率、低延迟特性为车云融合提供了有力支持，使得车辆能够实时上传大量的运行数据至云端进行分析和处理，同时快速下载云端的更新包、地图数据等。此外，V2X（车与万物互联）技术也是车云融合的重要组成部分，中央计算平台通过V2X通信模块，实现车辆与道路基础设施、其他车辆以及行人之间的信息交互，进一步拓展车辆的感知范围和智能决策能力。

（四）安全与可靠性保障：守护行车安全 ​

汽车的安全至关重要，中央计算平台作为整车的核心大脑，其安全与可靠性直接关系到行车安全和用户生命财产安全。因此，中央计算平台在设计时需要采取一系列严格的安全与可靠性保障措施。

在安全方面，中央计算平台首先要具备硬件加密功能，通过专用的加密芯片或模块，对车辆的敏感数据进行加密存储和传输，防止数据被窃取或篡改。同时，采用安全启动技术，确保系统在启动过程中不受恶意软件的攻击，只有经过认证的软件才能加载运行。此外，中央计算平台还需要具备完善的网络安全防护机制，能够抵御外部网络攻击，如防火墙、入侵检测系统等。在功能安全方面，中央计算平台遵循汽车功能安全标准（如 ISO 26262）进行设计，通过冗余设计、故障检测与诊断等技术，确保在硬件故障或软件异常的情况下，系统仍能维持基本功能或安全降级运行。例如，在一些关键的计算模块中采用双芯片冗余设计，当一个芯片出现故障时，另一个芯片能够立即接管工作，保证系统的不间断运行。

四、基于常见芯片的中央计算平台设计选型方案 ​

（一）基于 NXPS32G 芯片的方案 ​

NXPS32G系列芯片在汽车电子领域具有广泛的应用。以NXPS32G274A为例，它采用了Arm Cortex-M33和Cortex-A53核心的异构组合设计。这种设计使得芯片能够兼顾实时性控制任务和复杂应用处理任务。

Cortex - M33 核心具有出色的实时性能和低功耗特性，适用于对实时响应要求极高的汽车控制任务，如底盘的实时动态控制、动力系统的精确监测与调节等。其确定性的中断响应机制和高效的指令执行能力，能够确保在毫秒级甚至微秒级的时间内完成关键控制任务，保障车辆行驶的安全性和稳定性。

Cortex - A53 核心则侧重于复杂应用的处理，可承担智能座舱中的部分多媒体处理任务，如音频视频解码、导航地图渲染等，以及车辆部分信息娱乐功能的运行。它具备较高的计算性能和丰富的软件生态支持，能够流畅运行基于 Linux 或 Android 系统的应用程序，为用户提供良好的交互体验。

在通信接口方面，NXPS32G 芯片支持多种标准接口，包括以太网、CAN 总线、FlexRay 等，方便与车辆内部其他设备进行高速、可靠的数据通信。以太网接口可用于连接高速传感器和其他域控制器，实现大数据量的快速传输；CAN 总线和 FlexRay 则可用于连接传统的ECU和一些对实时性要求较高的传感器，确保车辆网络的兼容性和稳定性。

在安全性方面，NXPS32G 芯片集成了硬件加密模块，支持安全启动和密钥管理等功能，能够有效保障平台的数据安全和系统安全。在设计基于NXPS32G芯片的中央计算平台时，可充分利用其多核架构的优势，根据任务的实时性和复杂性进行合理的任务分配。例如，将底盘控制、动力监测等实时任务分配给 Cortex - M33 核心，将多媒体处理、信息娱乐等应用任务分配给 Cortex - A53 核心，同时通过优化软件架构和通信协议，充分发挥芯片丰富的接口资源优势，构建高效、稳定的车辆网络通信系统。

图为优控自主研发的中央计算平台

（二）基于芯驰 X9 芯片的方案 ​

芯驰X9系列芯片专为智能座舱和智能驾驶等汽车应用场景而设计，具有鲜明的特点和优势。

在智能座舱领域，芯驰X9芯片展现出强大的图形处理和多媒体处理能力。它集成了多个高性能处理器核心，能够支持智能座舱中复杂的人机交互界面渲染，实现高清、流畅的显示效果，为用户带来沉浸式的交互体验。例如，在多屏联动的智能座舱系统中，芯驰 X9 芯片能够同时驱动多个显示屏，实现不同屏幕之间的无缝切换和信息共享，并且能够快速响应用户的触摸操作和语音指令，保证交互的流畅性和及时性。

在智能驾驶方面，虽然芯驰 X9 芯片并非专门针对高阶自动驾驶设计，但凭借其多核架构，仍可并行处理部分传感器数据，辅助实现一些基础的驾驶辅助功能计算，如自适应巡航控制（ACC）、车道偏离预警（LDW）等。通过合理的算法优化和任务调度，芯驰X9芯片能够在有限的算力下，高效地处理传感器数据，为驾驶员提供及时的驾驶辅助信息。

通信接口方面，芯驰X9芯片支持以太网等高速通信协议，能够满足与其他域控制器和传感器之间的数据高速传输需求。高速以太网接口可确保摄像头、雷达等传感器采集的大量数据能够快速传输至芯片进行处理，同时也便于与中央计算平台的其他组件进行数据交互，实现车辆各系统之间的协同工作。

在设计基于芯驰X9芯片的中央计算平台时，可针对智能座舱和智能驾驶的特定需求，对芯片的资源进行优化配置。例如，将部分核心专门用于图形界面处理和多媒体播放，以提升智能座舱的用户体验；将部分核心用于传感器数据的预处理和基础驾驶辅助功能计算，保障车辆的基本安全性能。同时，利用其高速通信接口，构建与其他车辆系统稳定、高速的数据连接，确保整个中央计算平台的高效运行。

（三）基于瑞萨 R - CAR H3 芯片的方案 ​

瑞萨R - CAR H3芯片在汽车电子领域拥有广泛的应用基础和良好的口碑，其性能特点使其适用于构建中央计算平台。

该芯片采用四核Cortex - A57处理器，具备较高的计算性能，能够满足复杂的自动驾驶算法和智能座舱综合业务的处理需求。在自动驾驶方面，四核Cortex - A57处理器可以并行运行多个复杂的算法模块，如环境感知算法中的目标识别、跟踪算法，路径规划算法等。通过合理的任务分配和调度，瑞萨R - CAR H3芯片能够实时处理来自摄像头、雷达等多种传感器的大量数据，为车辆的自动驾驶决策提供准确、及时的依据。

在智能座舱领域，其强大的计算能力可支持多屏互动、高清视频播放、复杂3D 场景渲染等功能，为用户打造丰富、绚丽的座舱交互体验。例如，在智能座舱中运行的虚拟现实（VR）或增强现实（AR）应用，瑞萨R - CAR H3芯片能够快速处理图形数据，实现逼真的虚拟场景呈现和流畅的交互响应。

瑞萨R - CAR H3芯片集成了丰富的外设，包括高速以太网控制器、多个 CAN 控制器等，便于实现车辆内部各模块之间的高速数据通信。高速以太网控制器可实现与其他域控制器和高速传感器之间的大数据量快速传输，多个 CAN 控制器则可用于连接传统的 ECU 和一些对实时性要求较高的低速传感器，确保车辆网络的全面覆盖和高效运行。

在设计基于瑞萨R - CAR H3芯片的中央计算平台时，可充分发挥其多核优势，通过优化的任务调度算法，将自动驾驶的环境感知、路径规划等关键任务分配到不同核心上并行处理，提高整体计算效率。同时，利用其丰富的外设接口资源，与车辆的各类传感器、执行器以及其他 ECU 进行高效连接，构建完整、稳定的车辆电子电气系统，实现多域功能的融合和协同控制。

（四）基于高通 8295 芯片的方案 ​

高通 8295 芯片在智能座舱领域具有显著的优势，为打造高端、智能化的中央计算平台提供了有力支持。

基于先进的制程工艺，高通 8295芯片拥有强大的计算能力和卓越的图形处理能力。在智能座舱中，其强大的图形处理能力能够支持超高清显示屏的多屏互动功能，实现细腻、逼真的图像显示效果，无论是复杂的3D导航地图展示，还是绚丽的多媒体视频播放，都能轻松应对。同时，高通 8295 芯片能够流畅运行复杂的人机交互界面，为用户提供顺滑、灵敏的触摸和手势交互体验，极大地提升了智能座舱的用户满意度。

在通信方面，高通8295芯片支持5G通信技术，这为车云融合提供了高速、稳定的通信通道。通过5G网络，车辆能够与云端进行大数据量的实时传输，实现诸如远程高清地图更新、软件远程升级（FOTA）、在线云游戏等高级应用。例如，车辆可以实时从云端下载最新的高清地图数据，为自动驾驶提供更精准的地图信息；同时，通过5G网络实现软件的快速远程升级，确保车辆始终保持最新的功能和性能。

在设计以高通8295芯片为核心的中央计算平台时，可重点打造智能化、网联化程度极高的智能座舱系统。利用其强大的计算和图形处理能力，优化智能座舱的用户界面设计和交互逻辑，引入更多创新的交互方式和应用场景，如智能语音助手的深度集成、虚拟现实座舱体验等。同时，借助其 5G 通信能力，拓展车辆的云服务应用，实现车辆与云端的深度融合。

五、结论 ​

随着电子电器架构朝着集中式、软件定义以及车云融合的方向发展，中央计算平台在新能源和智能网联汽车中的地位愈发关键。其功能需求涵盖多域融合计算、软件运行管理、网络通信以及安全可靠性保障等多个方面。在设计选型时，基于NXPS32G、芯驰 X9、瑞萨R - CAR H3、高通8295等不同芯片各具优势，可根据车辆的具体应用场景和功能需求，如侧重智能座舱功能、自动驾驶功能或整体多域融合功能等，选择合适的芯片并进行针对性的平台设计，以打造满足未来汽车发展需求的高性能中央计算平台。