Conda create环境超时？Miniconda-Python3.10指定国内源解决
2025/12/30 20:40:50
自动驾驶架构十年演进（2015–2025）
一句话总论：
2015年自动驾驶架构还是“分散式ECU+模块化感知-规划-控制”的传统堆叠式，2025年已进化成“中央计算单/双盒子+端到端VLA大模型统一+三层冗余+车云协同自进化”的高度集中式全车大脑，中国从跟随者跃升全球领跑者（华为CC、小鹏Turing、比亚迪玄界等），架构从“百盒子”降至“1–3盒子”，算力从几十TOPS飙升至2000+ TOPS，推动智驾从“L2辅助”到“L4–L5全场景普惠”的文明跃迁。
十年演进时间线总结
| 年份 | 架构范式跃迁 | 盒子数量/算力 | 核心特性 | 中国代表架构/厂商 | 渗透率（高阶智驾车型） |
|---|---|---|---|---|---|
| 2015 | 分布式ECU堆叠 | 70–100盒 / 几TOPS | 模块化（感知/规划/控制分离） | 博世/大陆主导，中国几乎无高阶架构 | <10% |
| 2017 | 初步域控（ADAS分离） | 50–80盒 / 2–10 TOPS | 单域集中（驾驶/座舱分离） | Mobileye EyeQ4 + 华为初探 | ~20% |
| 2019 | 单域控（驾驶域独立） | 30–50盒 / 30–200 TOPS | 高算力SoC+冗余备份 | 华为MDC610 + 地平线征程平台 | ~35% |
| 2021 | 双域控（驾驶+座舱融合） | 10–20盒 / 254–400 TOPS | 双Orin/MDC+部分SOA | 小鹏双域 + 华为MDC810 + Desay SVOM | ~50% |
| 2023 | 中央+区域计算（CCA架构） | 3–5盒 / 1000+ TOPS | 中央大脑+三层冗余+VLA初探 | 华为CC架构 + 小鹏中央计算 + 比亚迪玄界 | ~65% |
| 2025 | 中央单盒子全车大脑 + VLA统一 | 1–3盒 / 2000+ TOPS | 端到端大模型+量子容错+车云一体 | 华为ADS 4.0 CC + 小鹏Turing + 比亚迪玄界中央平台 | >75% |
1.2015–2018：分布式ECU模块化时代
- 核心特征：全车70–100个独立ECU，感知/规划/控制完全分离，CAN总线通信，低算力MCU主导，ADAS功能分散。
- 关键进展：
- 2015年：博世/大陆传统ECU堆叠，《中国制造2025》启动架构国产化。
- 2016–2017年：Mobileye EyeQ4初步集中ADAS。
- 2018年：激光雷达+初步域控概念出现。
- 挑战与转折：线束复杂、升级难、算力瓶颈；中国厂商开始域控探索。
- 代表案例：Tesla Autopilot初代（多ECU模块化）。
2.2019–2022：单/双域控集中转型时代
- 核心特征：驾驶域/座舱域独立高算力域控，ECU数量降至30–50个，SoC集成（Xavier/Orin），部分SOA服务化。
- 关键进展：
- 2019年：华为MDC610驾驶域控商用。
- 2020–2021年：NVIDIA Orin双域架构，小鹏/理想量产。
- 2022年：Desay SVOM+华为MDC810，双域渗透率超50%。
- 挑战与转折：仍多盒子、线束重；中央计算架构兴起。
- 代表案例：小鹏G9/P7双域控（驾驶+座舱）。
3.2023–2025：中央计算全车大脑普惠时代
- 核心特征：中央计算架构（CCA）+1–3个超高算力域控，全车大脑化，端到端VLA大模型统一智驾/座舱/底盘，量子辅助容错。
- 关键进展：
- 2023年：华为CC架构（中央+区域）+小鹏中央计算平台。
- 2024年：比亚迪玄界全栈中央架构普惠。
- 2025年：NVIDIA Thor（2000+ TOPS）+华为/小鹏/比亚迪中央单盒子方案，渗透率>75%，普惠下沉10万级。
- 挑战与转折：热管理/功能安全；VLA大模型+量子安全成标配。
- 代表案例：比亚迪玄界（天神之眼中央单盒子，7万级全功能） + 小鹏Turing中央计算 + 华为下一代CC。
一句话总结
从2015年“百个ECU分布式模块堆叠”的线束地狱，到2025年“1–3个中央域控+2000+ TOPS VLA全车大脑”的统一智能，十年间自动驾驶架构由分散工具转向集中大脑，中国主导CCA创新+芯片/软件国产，推动智驾从“L3试点”到“L4–L5普惠生态”的文明跃迁，预计2030年中央单盒子渗透率>90%。
数据来源于高工智能汽车研究院、华为/比亚迪/NVIDIA技术白皮书及2025年行业报告。