Sonatus:解锁数据的力量——探索切实可行的SDV之路

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划重点

01Sonatus商务拓展高级总监檀骏在第十二届汽车与环境创新论坛上分享了SDV的技术发展和行业痛点。

02他指出,OEM必须采用灵活的集中式E/E架构,逐步实现SDV,同时用户体验、成本和效率将影响SDV解决方案的实施。

03Sonatus解决方案将为车辆E/E和SDV架构增加动态灵活性,持续实现先进的功能,加快创新的步伐。

04事实上,截至2023年12月,Sonatus的量产车型部署数据达100万台,预计今年11月将实现全球量产车型部署300万台。

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Sonatus是一家经过验证的汽车软件供应商,成立于美国硅谷。提供从云端到车端的端到端SDV解决方案,助力OEM实现软件创新。其产品已广泛应用于诸多知名车企品牌,累计量产车辆超过两百万台。同时,Sonatus与众多一级和二级合作伙伴建立了紧密的合作关系,业务遍布全球,并荣获诸多奖项与荣誉。

2024年10月24日,在第十二届汽车与环境创新论坛上,Sonatus商务拓展高级总监檀骏从SDV的技术发展和行业痛点,以及Sonatus解决方案和使用案例两大维度展开了分享。

檀骏表示,第一OEM必须采用灵活的集中式E/E架构,逐步实现SDV;第二用户体验、成本和效率将影响SDV解决方案的实施;第三Sonatus解决方案将为车辆E/E和SDV架构增加动态灵活性;第四Sonatus解决方案将持续实现先进的功能,加快创新的步伐。

图片檀骏 | Sonatus商务拓展高级总监

以下为演讲内容整理:

关于车载SDV的思考

当前,汽车行业已全面走向SDV全新的时代。我们公司认为,SDV不仅仅是软件功能的实现问题,更是系统架构的问题,是整车EE架构不断向前演进过程中所带来的整个架构理念的变化。

整车EE架构有五个阶段。从最初的分布式EE架构,到分布式域控制,集中式域控制,再到现在的区域与集中式域控,以及未来结合大数据、中央云计算、中央计算以及区域设计的架构,这些转变在各类车型中不乏实际应用案例。

下图中的柱状图代表的整车EE架构的五个不同的阶段。从时间的维度上看,5个不同区域代表5个不同EE架构产品,随着时间推移,从2020年到2035年,它们在市场上有不同表现,没有一个架构是完全消失的,在整车市场都有一定价值,只是市场份额有所不同。这与SDV的发展进程,以及整车在座舱和智能驾驶领域内的软件演进趋势形成了高度契合。我们可以得出结论,分布式架构在未来几年内会有非常长的共存时间。

图片图源:演讲嘉宾素材

从SDV的角度来看,其演变趋势是必然的,并且整个演变周期可能会更加迅速。这一趋势给整车厂带来了一些思考,尤其是中国的自主OEM和新势力的OEM造车领域中,SDV的系统设计整体表现尚不尽如人意。我们在和客户沟通过程中,发现了很多制约产品或整个SDV概念落地的痛点。

现在许多OEM在软件定义汽车上已经投入了大量的人力和物力,在架构和硬件上投入了大量沉没成本。在推广相关方案时,客户首要关注的是现有软件的兼容性问题,如果存在一套功能强大且完备的SDV产品,应如何确立其与既有系统的共存机制,以及这一引入将对既有软件产生多大的影响。

现在许多车厂在全栈自主研发和合作式SDV项目的推进上,常显露出犹豫不决的态度,或认为自身能力尚显不足,又或受到既有架构的制约。在今年的一个论坛上,有嘉宾指出,舱驾融合技术背后存在的制约因素可能不是技术,而是源于OEM整体组织架构与人员配置的非技术性障碍。

我们的行业与科技紧密相关,而科技领域唯一恒常不变的便是变化本身,因此,对于未来的大数据、人工智能以及众多硬件领域的全新设计理念,我们的SDV整体架构设计或解决方案能否无缝支持这些技术的融合,成为了一个关键问题。这一问题可以归结为产品的成长性问题,即我们的产品在未来三到四年间,其迭代速度能否与市场的快速迭代保持同步,这成为了一个至关重要的考量因素,并深刻影响着OEM厂商在决策过程中的判断。

从发展角度看,很多车端已经做得非常成熟,无论是传统EE架构,还是域控、智驾和座舱的体验上,云端则处于探索和发展阶段。车端和云端协同、技术分工、端到端方案的最终呈现等也是影响整个SDV最终呈现效果的重要因素。此外,售后阶段是否可以通过SDV的灵活性快速落地一些功能也是衡量SDV方案是否成熟的重要维度。

中国在智能网联领域的发展步伐相对较快,众多汽车制造商已规划了智能网联舱驾融合的相关方案。在实际的车辆架构落地过程中,客户往往会强调不应影响所有域的运作。在中国区我们主要负责座舱产品,在美国则有ADAS、T-box、V2X。在此过程中,SDV能够管控的范围及其与既有架构的融合程度,成为了衡量SDV效能的一个重要标准。

当前,消费导向成为了SDV设计过程中不可忽视的重要因素。在汽车领域,还需满足车规级的严格验证,包括安全级别上的强制性规范要求,SDV系统是否能够灵活且稳健地支持这些要求,显得尤为关键。

我们与多家车厂客户进行了深入的沟通,收集到了多种类型的问题与需求,并对其进行了细致的分类。其中,降本增效是大家普遍关注的焦点。近年来,随着电动化和智能化的快速发展,市场竞争格局日益激烈,这种极致的内卷现象在中国市场似乎已成为常态。成本和效率是整车厂的重中之重,SDV一定要在这个大前提下才有可能达到它切实可行的落地可能性。

另外,从用户体验的角度出发,一个好的SDV方案要能够为用户带来价值,应当具备如下特质。智能技术,尤其是基于车载环境的安全性是每个车厂都必须高度重视的功能。在设计SDV功能时,诸如黑屏、电动化电池失效或电池起火等问题,在各大OEM厂商的问题列表或售后问题处理中都是P0级的。

客户导向性及跨界融合是当前的重要趋势。前段时间《黑神话悟空》这个游戏非常火,一些汽车制造商迅速捕捉到了这一趋势,将能够吸引年轻消费者、体现消费者导向的最新功能直接融入到了车的座舱体验中。虽然这些功能或许不足以直接影响年轻消费者的购买决策,但无疑在品牌塑造方面起到了积极的作用,为潜在客户在选择购买车辆时增添了额外的吸引力,成为了一个加分项。

另外,我们致力于最大化地解锁和利用当前的软件资源,无论是分布式还是中央域控,或是未来将要部署的软件,我们都需兼顾考虑。我们的目标并非放弃既有资源,而是对原有功能中表现不佳或被忽视的部分进行优化,对闲置的数据进行深度挖掘,以最大化地释放其潜力。SDV并非替换现有系统,而是让软件与数据发挥最大的价值。

从成本角度看,SDV的单价无疑是一个核心要素。由SDV所带来的成本节约效应,需与整个EE架构的变革、数据存储的优化、新功能的研发以及既有软件的持续集成与维护(CR)中节省的成本进行综合衡量。在此方面,SDV有望极大降低用户的总体投入。

从效率的角度考虑,对于任何车厂而言,前文提及的成长性问题都至关重要。如果存在一个可持续迭代且统一的SDV架构,那么它将在未来新功能的开发乃至新一代架构的构建中,有效地保留过去的经验及极具价值的数据,从而显著提升汽车制造商的研发效率与竞争力。

效率层面,CR在二次开发过程中占据了大量的时间。从以前以月计的CR时间成本缩短至以天甚至以小时为单位,也是衡量SDV效率提升的重要指标。

着眼于未来,AI和大数据模型势必会对整个车厂设计和开发形成大量的效率冲击,目前国内在AI大数据模型上的应用更多聚焦于自动化测试程序上。而未来在整车的定义以及智能网联功能的实际落地中,AI大数据模型能否直接导入将成为重要指标。

Sonatus解决方案和使用案例

Sonatus成立于2018年1月,公司创始人捕捉到车载市场现状以及用户痛点,并关注到了SDV未来的趋势,进而成立了这家公司。截至2023年12月,我们的量产车型部署数据达100万台,预计今年11月将实现全球量产车型部署300万台。

从产品布局看,我们公司的5大产品构建起了整个SDV解决方案,其中非常重要的是Foudation模块,不管是在车端还是云端,都有非常强的软件功能。在车端,我们有强大的网络管理,数据管理以及面向SOV的容器技术,包括SOA管理、整个网络ECU的安全管理。在Foudation强大的网络管理的基础上,我们设定了4个不同的产品模块。解决数据获取问题是关键所在,我们主要靠这一模块实现。获取数据并不是我们的目的。让数据传递车的实际动态信息,实现自动化功能是我们的最终目的。

图片图源:演讲嘉宾素材

针对车载领域问题,我们有其他模块进行支持。实时数据传输层面,针对端对端数据交互问题我们有Upadta的产品。在此产品基础上,我们能够给OEM提供灵活的解决方案,最终可以达到全生命周期覆盖。

我们在车端的重点数据上有实时动态的抓取,抓取过程中可以有效保证数据时效性、车辆状态信息、位置信息、网络信息、诊断相关的DPC数据等。功能模块解决的是自动化功能实现问题,即获取数据后软件功能定义带来的这些功能如何自动化实现。对此,我们可以从云端完成端到端功能的回流,部署到车端,并且这个部署非常轻量级,时效性很快,能够保证功能落地的灵活。

下图左上角是我们在云端部署的界面,可以为车厂定义和开发人员快速部署一条需求的功能。里面主要由事件触发,同时可以定义相应的需求,收集数据,对于数据的存储以及设定也可以做同步设置。此外,从车端数据传输而言,数据量级是KB级。

图片图源:演讲嘉宾素材

通过这种方式对整车DTC数据、视频数据、log数据、位置信息以及存储NSS数据,包括网络状态以及ECU的信号进行实时抓取。对于这些数据基于事件触发,把有价值的数据提供给指定人员,从而带来数据的增值服务。

没有部署在整车车端和云端时,车厂原有的软件架构只能支持5个应用场景,每台100兆。部署后我们在应用场景的监控上得到了20倍的提升,在数据大小上降低了4倍,从而达到了80倍的整体提升,这对于整车厂尤其是数据存储的成本而言是非常大的提升。

此外还有空调设定、DTC数据检测,包括在高速公路上的安全性问题、气温低时舱内的加热问题,都可以通过这样的功能组件实现快速落地。车内有各种整车的运动模式,车厂的运动模式往往是非常有限的,在终端数据的体验上并不一定适合它。如何通过这样的功能达到用户想要的效果?首先可以通过Sonatus的Collector模块收集用户踩刹车和油门的习惯,这些数据形成量的积累后,可以通过Automator模块自动把它部署到整个车端个性化设置中,并在APP端把新功能有针对性地推送给客户。

每一家车厂都十分重视安全功能。在360度全景环视系统以及SVC摄像头的应用中,如果车辆发生碰撞,经常需要更换摄像头。在传统售后流程中,车主需前往4S店进行数据导出,这一过程耗费大量人力与物力用于数据诊断,不仅耗时较长,且缺乏灵活性。

我们通过提供的解决方案,能够实现快速部署。一旦摄像头出现故障,系统能够自动捕获其前后15秒的日志信息,以及影响摄像头性能的相关指标,并将这些信息提供给售后部门及研发部门,以便分析失效原因,从而迅速解决售后问题。

此外,我们为多域ECU提供的监控方案,为汽车制造商提供了丰富的可编辑性,确保在售后过程中能够对黑屏问题进行有效的监控。

(以上内容来自Sonatus商务拓展高级总监檀骏于2024年10月24日-25日在第十二届汽车与环境创新论坛发表的《解锁数据的力量:探索切实可行的SDV之路》主题演讲。)