無人駕駛進程中車輛電子電氣架構從分散到集中，催生域控制器
汽車智能網聯化帶來信息流大量增加，汽車電子電氣（EE）架構將迎來升級，如同中國古代歷史社會組織結構變化，從諸侯分封-春秋五霸-一統天下，汽車架構從分佈式-域集中式-中央計算式逐漸進化，當前正處於分佈式向域集中式過渡階段，從全車100 餘ECU 到 5 個DCU，控制功能迅速集中，作為“地方割據勢力的決策中心”的域控制器走上歷史舞臺。
域控制器的過去、現在和未來：ECU-經典五域-中央計算平臺
ECU 是域控制器的前身，在車輛發動機、變速箱、安全氣囊等各底層執行零部件中廣泛應用，承擔決策功能，目前大部分傳統車企上都是分佈ECU 搭載；往後發展，控制範圍更廣、算力更強的域控制器取代了原有較為獨立的各 ECU 的決策功能，以博世經典的五域分類拆分整車為動力域、底盤域、座艙域/智能信息域、自動駕駛域和車身域，五域較為完備的集成了 L3+車型的所有控制功能，在極少數 L3 級別車型上（如長安UNI-T/小鵬 P7 等）進行應用；域控制器再往後發展，以特斯拉 Model 3 為代表的中央計算平臺 Central & Zone Concept 是行業未來趨勢。
域控制器產業鏈拆解
從生產流程來看，汽車電子控制器產業鏈主要經歷了：晶圓生產、（芯片）封裝測試及系統應用（MCU 及各類控制器等）。上游核心產品芯片，決定了域控制器的核心計算能力，芯片設計層面主要由海外壟斷，晶圓代工和封裝測試層面大部分國產化半導體龍頭企業具備實力；中游核心產品MCU（海外為主），PCB 板（國產化率較高）、無源器件（一定程度國產化）；下游控制器總成廠商主要是全球零部件巨頭企業領先，近年來國內部分上市公司和初創企業逐漸實現了產品研發和訂單斬獲。
風險提示：L3 普及風險、汽車銷量下行風險。
域控制器帶來軟硬件機遇
作為車身區域性“大腦”，DCU 向上接收來自傳感器端的信號，向下發
送決策信息給執行系統。DCU 的普及，將帶來硬件和軟件的一系列投資機遇。軟件方面包括多融合傳感器算法、標準化軟件架構 AUTOSAR、系統安全 ASIL 升級、車內以太網應用、整車OTA 升級等等，或將帶來一系列聚焦算法、安全等計算機和通信企業的發展機遇。硬件方面推薦上游芯片製造工序端的中芯國際（海外組覆蓋）、封測龍頭長電科技（電子組覆蓋）；中游PCB 滬電股份、景旺電子（均電子組覆蓋）；下游控制器總成企業德賽西威、科博達；執行端伯特利和星宇股份
域控制器的背景
無人駕駛是大勢所趨
要理解目前的無人駕駛（智能汽車），離不開以下一個公式：出行需求=總量*里程
左邊，出行需求=人數*人均出行里程。
右邊第一項，總量=公共交通工具+私人交通工具。
右邊第二項，里程=時間*速度。
需求方面，隨著國內城市化和現代商業化的發展，一方面提高了城市人口，一方面城市半徑不斷提升（主要城市半徑>25km），居民的生活工作出行距離增加，等式左邊的出行需求是快速增加的。
出行需求的增加必將要求總量和使用效率的提升。公共交通工具方面，公交和地鐵等領域存在短板，2017 年中國地鐵運行線路總長度為 3881.77 公里，與美國仍有較大差距（重鐵+輕鐵，5799 公里）。同時主要城市每萬人擁有的公共出租汽車數量呈下降趨勢。私人交通工具方面，截至 2019 年底，全國機動車保有量達3.48 億輛，其中汽車保有量達 2.6 億輛，千人保有量達170 輛，受限於道路和停車場等土地要素的短缺，城市保有量增長存在瓶頸。
國內居民的出行需求和供給方存在著缺口 ，這種缺口部分程度削弱了居民的出行品質，造成擁堵的路上交通和地鐵。如何提高現有資源的使用效率是解決出行矛盾的關鍵。智能駕駛和共享出行就是謀求提升資源使用率的供給端革命（我們在 18 年 12 月發佈了共享出行行業專題-《共享汽車，非成熟條件下的模式探討》），19 年7 月發佈了智能駕駛行業專題-《ADAS+車聯網，無人駕駛之路》）。20 年 3 月發佈了華為汽車行業專題-《華為汽車業務現狀、競爭格局和產業鏈機遇》。根據華為智能汽車解決方案的拆解，未來的智能駕駛產業鏈將從雲-管- 端三大層面帶來全產業鏈機遇。本篇域控制器深度報告就是從“端”的層面對其細分核心決策部件進行分析。
無人駕駛催生產業鏈新機遇
無人駕駛實現需要四步走。我們認為無人駕駛從應用層面可以分為四個階段，階段1 是資訊被動偵測期，該階段主要應用於車載資訊服務；階段2 是資訊互動交換期，也就是當前所處階段，該階段主要應用於 ADAS 等；階段 3 是資訊主動傳達期，該階段主要應用為 V2V和V2I，融合傳感器技術實現車路協同；階段 4 就是終極無人駕駛期，無人駕駛背景下車輛運營效率有望大幅提升，該階段的典型應用就是共享汽車。
無人駕駛進程中的車輛架構發生較大改變——從 EE（電子電氣）到“計算+通信”。實現汽車軟件義、持續創造價值。傳統電子電氣架構中，車輛主要由硬件定義，採用分佈式的控制單元，專用傳感器、專用 ECU 及算法，資源協同性不高，有一定程度的浪費；計算+通信架構中，旨在實現軟件定義車，域控制器在這裡發揮重要作用，通過域控制器的整合，分散的車輛硬件之間可以實現信息互聯互通和資源共享，軟件可升級，硬件和傳感器可以更換和進行功能擴展。
無人駕駛進程中車輛電子電氣架構從分佈到集中
汽車電子電氣架構奠定車輛底層框架。汽車電子電氣架構（Electronic and Electrical Architecture，文中簡稱 EEA）是由車企所定義的一套整合方式，是一個偏宏觀的概念，類似於人體結構和建築工程圖紙，也就是搭了一副骨架， 需要各種“器官”、“血液”和“神經”來填充，使其具有生命力。具體到汽車上來說， EEA 把汽車中的各類傳感器、ECU（電子控制單元）、線束拓撲和電子電氣分配系統完美地整合在一起，完成運算、動力和能量的分配，實現整車的各項智能化功能。
無人駕駛進程中的車輛架構從分佈向集中發展。全球零部件龍頭企業博世曾經 將汽車電子電氣架構劃分為三個大階段：分佈式電子電氣架構-【跨】域集中電 子電氣架構-車輛集中電子電氣架構，三個大階段之中又分別包含兩大發展節點，一共六個發展節點，細化了電子電氣架構將從分佈式向車輛集中式演變的過程。伴隨汽車自動化程度從 L0-L5 逐級提升，目前大部分的傳統車企電子電氣架構處在從分佈式向【跨】域集中過渡的階段。分佈式的電子電氣架構主要用在L0-L2 級別車型，此時車輛主要由硬件定義，採用分佈式的控制單元，專用傳感器、專用 ECU 及算法，資源協同性不高，有一定程度的浪費；從 L3 級別開始，【跨】域集中電子電氣架構走向舞臺，域控制器在這裡發揮重要作用，通過域控制器的整合，分散的車輛硬件之間可以實現信息互聯互通和資源共享，軟件可升級， 硬件和傳感器可以更換和進行功能擴展；再往後發展，以特斯拉 Model 3 領銜開發的集中式電子電氣架構基本達到了車輛終極理想——也就是車載電腦級別的中央控制架構。
車輛自動駕駛級別主要參照 0-5 級分類。目前全球公認的汽車自動駕駛技術分級標準主要有兩個，分別是由美國高速公路安全管理局（NHTSA）和國際自動機工程
師學會（SAE）提出。中國於 2020 年參考 SAE 的 0-5 級的分級框架發佈了中國版《汽車駕駛自動化分級》，並結合中國當前實際情況進行了部分調整，大體上也將自動駕駛分為 0-5 級。
L3 級別是汽車自動化道路的一次躍升。從法規和技術兩個維度來看，L3 級別自動駕駛都是汽車自動化道路上的一大躍升。從法規來看，SAE 和中國《汽車自動化分級》規定 L0-L2 級別均是人類主導駕駛，車輛只做輔助，L0、L1 和 L2 之間的差異主要在於搭載的 ADAS 功能的多少，而 L3 開始，人類在駕駛操作中的作用快速下降，車輛自動駕駛系統在條件許可下可以完成所有駕駛操作（作用不亞於駕駛員），駕駛員在系統失效或者超過設計運行條件時對故障汽車進行接管；從技術來看，L0-L2 主要運用的傳感器有攝像頭、超聲波雷達和毫米波雷達，L3 及之後原有傳感器配套數量上升，同時高成本的激光雷達方案難以避開，傳感器之間的協同要求提升，多傳感器融合算法愈發複雜，所需控制器芯片算力大幅提升。
2020 年是 L3 級別車型量產年。奧迪 A8 是最早實現搭載了 L3 級別硬件的量產車型，雖然由於法律監管的約束 A8 始終無法向消費者實現 L3 級別功能落地，但其2017 年推出的 5 攝像頭+12 超聲波雷達+4 毫米波雷達+1 激光雷達的量產硬件方案，始終是行業的先驅者之一。奧迪之後，全球多數車企紛紛計劃在 2020-2021 年開始正式量產 L3 級別車型，如寶馬 iNEXT、奔馳全新 S/C 級等車型。
中國的 L3 量產自 2020 年長安發佈的UNI-T 車型始，2020 年是我國 L3 級別車型的量產年，將先後迎來小鵬 P7、長安 UNI-T、北汽新能源 ARCFOX ECF Concept、廣汽新能源 Aion LX、奇點 iS6 等L3 級別車型的上市。
域控制器自 L3 始進入市場。由於 L3 級別“人車共駕”帶來的傳感器數量和融合算法的增加，現有廣泛使用的傳統分佈式電子電氣架構面臨 ECU 數量增加冗餘成本提升、傳感器數據耦合困難、佈線複雜度提升、線束成本提升等問題，難以支撐車輛L3 功能的實現，【跨】域集中的電子電氣架構自 L3 起進入舞臺。該架構下的核心處理模塊——域控制器開始進入市場。接下來的篇幅我們將圍繞域控制器的定義、作用、原理、分類、結構以及產業鏈進行展開。
域控制器的分類——經典的五域劃分
核心：以博世經典的五域分類拆分整車為動力域（安全）、底盤域（車輛運動）、座艙域/智能信息域（娛樂信息）、自動駕駛域（輔助駕駛）和車身域（車身電子）， 這五大域控制模塊較為完備的集成了L3 及以上級別自動駕駛車輛的所有控制功能。
1、動力域（安全）動力域控制器是一種智能化的動力總成管理單元，藉助 CAN/FLEXRAY 實現變速器管理、引擎管理、電池監控、交流發電機調節。其優勢在於為多種動力系統單元（內燃機、電動機\發電機、電池、變速箱）計算和分配扭矩、通過預判駕駛策略實現 CO2 減排、通信網關等，主要用於動力總成的優化與控制，同時兼具電氣智能故障診斷、智能節電、總線通信等功能。
未來主流的系統設計方案如下：
- 以 Aurix 2G（387/397）為核心的智能動力域控制器軟硬件平臺，對動力域內子控制器進行功能整合，集成 ECU 的基本功能，集成面向動力域協同優化的 VCU， Inverter，TCU，BMS 和DCDC 等高級的域層次算法。
- 以 ASIL-C 安全等級為目標，具備SOTA，信息安全，通訊管理等功能。
- 支持的通訊類型包括 CAN/CAN-FD，Gigabit Ethernet 並對通訊提供 SHA-256加密算法支持。
- 面向 CPU\GPU 發展，需要支持 Adapative Autosar 環境，主頻需要提高到2G，支持 Linux 系統，目前支持 POSIX 標準接口的操作系統。
- 2020 年 1 月 16 日，由合眾汽車工程研究院副院長鄧曉光帶領團隊開發的動力域控制器搭載哪吒汽車成功，併成功一次通過搭載車輛測試，標誌著合眾 PDCS（Powertrain Domain Control System）動力域控制器正式進入量產應用階段。合眾動力域控制器系統採用英飛凌（Infineon）多核處理器 200MHz 主頻，具備DSP 數字信號處理及浮點運算能力，是 Hozon PDCS 的高速處理器。同時，Hozon PDCS 三核並帶鎖步核的主芯片實現更高功能安全，按照 ASIL C 功能安全等級開發，僅次於飛機的 D 級，有效保證用戶出行安全。V 模型開發，每一步可驗證， 軟件失效率低於 0.3%，兼具 AUTOSAR 架構+MBD 建模與控制，有效提高軟件可靠性。可實時監控電控系統，智能協調及監控動力輸出，提升駕控性能及安全。同時保護電池安全，根據系統需求，同步優化能量分配、增加續航里程。
2、底盤域（車輛運動）底盤域是與汽車行駛相關，由傳動系統、行駛系統、轉向系統和制動系統共同構 成。傳動系統負責把發動機的動力傳給驅動輪，可以分為機械式、液力式和電力等，其中機械式傳動系統主要由離合器、變速器、萬向傳動裝置和驅動橋組成、液力式傳動系統主要由液力變矩器、自動變速器、萬向傳動裝置和驅動橋組成；行駛系統把汽車各個部分連成一個整體並對全車起支承作用,如車架、懸架、車輪、車 橋都是它的零件；轉向系統保證汽車能按駕駛員的意願進行直線或轉向行駛；制動系統迫使路面在汽車車輪上施加一定的與汽車行駛方向相反的外力，對汽車進行一定程度的強制制動，其功用是減速停車、駐車制動。
智能化推動線控底盤發展。隨著汽車智能化發展，智能汽車的感知識別、決策規劃、 控制執行三個核心系統中，與汽車零部件行業最貼近的是控制執行端，也就是驅動控制、轉向控制、制動控制等，需要對傳統汽車的底盤進行線控改造以適用於自動駕駛。線控底盤主要有五大系統，分別為線控轉向、線控制動、線控換擋、線控油門、線控懸掛，
線控轉向和線控制動是面向自動駕駛執行端方向最核心的產品，其 中又以制動技術難度更高。（1） 線控制動是未來汽車制動系統的發展趨勢。汽車制動系統經歷了從機械到液壓再到電子（ABS/ESC）的發展過程，未來將向線控制動方向發展。L2 時代的線控制動可以分為燃油車、混動、純電三大類，燃油車基本都採用 ESP(ESC)做線控制動。混動車基本都採用高壓蓄能器為核心的間接型EHB（電液壓制動）。純電車基本都採用直接型 EHB，以電機直接推動主缸活塞。在汽車智能化的趨勢下，考慮到對L3 及以上等級自動駕駛汽車來說制動系統的響應時間非常關鍵，而線控制動執行信息由電信號傳遞，響應相對更快，剎車距離更短，是未來汽車智能化的長期趨勢。
線控制動系統可以分為液壓式線控制動 EHB、機械式線控制動 EMB 兩種類型。EHB 系統由於具有備用制動系統，安全性較高，因此接受度更高，是目前主要推廣量產的方案。由於缺少備用制動系統且缺少技術支持，短期內很難大批量應用，是未來發展的方向。
線控制動是汽車技術門檻較高的領域，全球主要的線控制動廠家是博世、大陸、 採埃孚等零部件企業。EHB 國外廠商技術發展已經比較成熟，但嚴格意義講還不適應於 L4 自動駕駛，國內此項技術在努力追趕；EMB 還處在研究階段，目前看較難有突破。其中，博世的 iBooster 是典型的直接型 EHB。iBooster 通常與 ESP 配套使用，ESP 在iBooster 失效時頂上。不過因為 ESP 也是一套電液壓系統，也有可能失效，且 ESP 在設計之初只是為 AEB 類緊急制動場景設計的，不能做常規制動，所以博世在第二代 iBooster 推出後，著手針對 L3 和 L4 設計了一套線控制動系統，這就是 IPB+RBU。
（2） 智能化的發展催促線控轉向的產生。轉向系統從最初的機械式轉向系統（MS）發展為液壓助力轉向系統（簡稱 HPS），之後是電控液壓助力轉向系統（EHPS）和電動助力轉向系統（EPS）。目前乘用車上以EPS 為主流，商用車以HPS 為主流，EHPS 在大型 SUV 上比較常見，其餘領域比較少見。智能化的趨勢下，L3 及以上等級智能汽車要求部分或全程會脫離駕駛員的操控，對於轉向系統控制精確度、可靠性要求更高高，催促線控轉向（Steering By Wire, SBW）的產生。線控轉向（SBW）系統是指，在駕駛員輸入接口（方向盤）和執行機構（轉向輪）之間是通過線控（電子信號）連接的，即在它們之間沒有直接的液力或機械連接。
線控轉向系統是通過給助力電機發送電信號指令，從而實現對轉向系統進行控制。SBW（steering by wire）的發展與 EPS 一脈相承，其系統相對於EPS 需要有冗餘功能。目前SBW 系統有兩種方式：1）取消方向盤與轉向執行機構的機械連接，通過多個電機和控制器來增加系統的冗餘度；2）在方向盤與轉向執行機構之間增加一個電磁離合器作為失效備份，來增加系統的冗餘度。
從廠商角度看，全球 EPS 廠家以博世、捷太格特、NSK、耐世特等國際巨頭為主， 其中日本廠家多以精密軸承起家，向下遊拓展到 EPS 領域；美國廠家則是 tier 1廠家，橫向擴展到 EPS 領域；歐洲廠家類似美國廠家，但是在上游的精密機械加工領域遠比美國要強。相比之下國內企業主要有三家，包括株洲易力達、湖北恆隆和浙江世寶，但是規模都比較小，技術較落後。
線控轉向系統（SBW）由於技術、資本、安全等各方面的要求高，技術基本掌握在海外的零部件巨頭手中，進入壁壘非常高。目前聯創電子、浙江萬達等國內企業開始涉足 SBW 領域，國內企業未來有望開拓 SBW 新業務。
3. 座艙域/智能信息域（娛樂信息）傳統座艙域是由幾個分散子系統或單獨模塊組成，這種架構無法支持多屏聯動、多屏駕駛等複雜電子座艙功能，因此催生出座艙域控制器這種域集中式的計算平臺。智能座艙的構成主要包括全液晶儀表、大屏中控系統、車載信息娛樂系統、抬頭顯示系統、流媒體後視鏡等，核心控制部件是域控制器。座艙域控制器（DCU）通過以太網/MOST/CAN，實現抬頭顯示、儀表盤、導航等部件的融合，不僅具有傳統座艙電子部件，還進一步整合智能駕駛 ADAS 系統和車聯網 V2X 系統，從而進一步優化智能駕駛、車載互聯、信息娛樂等功能。智能駕駛輔助系統的構成主要包括感知層、決策層和執行層三大核心部分。感知層主要傳感器包括車載攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達、智能照明系統等，車輛自身運動信息主要通過車身上的速度傳感器、角度傳感器、慣性導航系統等部件獲取。而通過座艙域控制器，可以實現“獨立感知”和“交互方式升級”。
一方 面，車輛具有“感知”人的能力。智能座艙系統通過獨立感知層，能夠拿到足夠的感知數據，例如車內視覺（光學）、語音（聲學）以及方向盤、剎車踏板、油門踏板、檔位、安全帶等底盤和車身數據，利用生物識別技術（車艙內主要是人臉識別、聲音識別），來綜合判斷駕駛員（或其他乘員）的生理狀態（人像、臉部識別等）和行為狀態（駕駛行為、聲音、肢體行為），隨後根據具體場景推送交互請求。另一方面，車內交互方式從僅有“物理按鍵交互”升級至“觸屏交互”、“語音交互”、“手 勢交互”並存的狀態。此外，多模交互技術通過融合“視覺”、“語音”等模態的感知數據，做到更精準、更智能、更人性化的交互。
座艙電子域控制器領域，採用偉世通 Smart Core 方案的廠家最多，其次就是Aptiv的ICC（Integrated Cockpit Controller）方案。其中偉世通的 Smart Core 旨在集成信息娛樂、儀表板、信息顯示、HUD、ADAS 和網聯繫統。據偉世通稱，它具有很高的擴展性和網絡安全的程度，可實現獨立的功能域。而Aptiv 的集成駕駛艙控制器（Integrated Cockpit Controller，ICC）使用最新的英特爾汽車處理器系列，可支持到四個高清顯示器，可擴展，並且可以從入門級覆蓋到高端產品。ICC 在圖形（10x）和計算能力（5x）方面提供了實質性的改進，ICC 使用單芯片中央計算平臺驅動多個駕駛艙顯示器，包括儀表、HUD 和中央堆棧等。
4、自動駕駛域（輔助駕駛）應用於自動駕駛領域的域控制器能夠使車輛具備多傳感器融合、定位、路徑規劃、決策控制的能力，通常需要外接多個攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等設備，完成的功能包含圖像識別、數據處理等。不再需要搭載外設工控機、控制板等多種硬件，並需要匹配核心運算力強的處理器，從而提供自動駕駛不同等級的計算能力的支持，核心主要在於芯片的處理能力，最終目標是能夠滿足自動駕駛的算力需求，簡化設 備，大大提高系統的集成度。算法實現上，自動駕駛汽車通過激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、GPS、慣導等車載傳感器來感知周圍環境，通過傳感器數據處理及多傳感器信息融合，以及適當的工作模型制定相應的策略，進行決策與規劃。在規劃好路徑之後，控制車輛沿著期望的軌跡行駛。域控制器的輸入為各項傳感器的數據，所進行的算法處理涵蓋了感知、決策、控制三個層面，最終將輸出傳送至執行機構，進行車輛的橫 縱向控制。由於要完成大量運算，域控制器一般都要匹配一個核心運算力強的處理器，能夠提供自動駕駛不同級別算力的支持，目前業內有 NVIDIA、華為、瑞薩、NXP、TI、Mobileye、賽靈思、地平線等多個方案。但中間也會有一些共性,比如在自動駕駛系統中，算力需求最高的當屬圖像識別部分，其次是多傳感器的數據處理，以及融合決策。以奧地利 TTTech 公司的 zFAS（首次在 2018 款奧迪 A8 上應用）為例, 這款基於德爾福提供的域控制器設計的產品，內部集成了英偉達 Tegra K1 處理器、Mobileye 的EyeQ3 芯片，各個部分分處理不同的模塊。Tegra K1 用於做4 路環視圖像處理，EyeQ3 負責前向識別處理。在自動駕駛技術快速發展背景下，國內外越來越多的Tier1 和供應商都開始涉足自動駕駛域控制器。
5、車身域（車身電子）隨著整車發展，車身控制器越來越多，為了降低控制器成本，降低整車重量，集成化需要把所有的功能器件，從車頭的部分、車中間的部分和車尾部的部分如後剎車燈、後位置燈、尾門鎖、甚至雙撐杆統一連接到一個總的控制器裡面。
車身域控制器從分散化的功能組合，逐漸過渡到集成所有車身電子的基礎驅動、鑰匙功能、 車燈、車門、車窗等的大控制器。車身域控制系統綜合燈光、雨刮洗滌、中控門鎖、車窗控制；PEPS 智能鑰匙、低頻天線、低頻天線驅動、電子轉向柱鎖、IMMO 天線；網關的 CAN、可擴展CANFD 和FLEXRAY、LIN 網絡、以太網接口；TPMS 和無線接收模塊等進行總體開發設計。車身域控制器能夠集成傳統 BCM、PEPS、紋波防夾等功能。從通信角度來看，存在傳統架構-混合架構-最終的 Vehicle Computer Platform 的演變過程。這裡面通信速度的變化，還有帶高功能安全的基礎算力的價格降低是關鍵，未來在基礎控制器的電子層面兼容不同的功能慢慢有可能實現。車身域電子系統領域不論是對國外還是國內企業，都尚處於拓荒期或成長初期。 國外企業在如 BCM、PEPS、門窗、座椅控制器等單功能產品上有深厚的技術積累，同時各大外國企業的產品線覆蓋面較廣，為他們做系統集成產品奠定了基礎。而大多數國內企業生產的產品相對低端，且產品線單一，要從整個車身域重新佈局和定義系統集成的產品就會有相當的難度。
