隨著汽車制造商過渡到構建更多互聯和軟件定義的汽車，這些車輛可以定期接收無線更新，原始設備制造商現在必須努力集成來自不同供應商的車輛硬件，以確保無縫連接。Wards Intelligence 軟件定義汽車首席分析師 Maite Bezerra表示，使用頂層作系統的軟件定義汽車仍然嚴重依賴“中間件”，中間件充當連接車輛各種硬件組件的“粘合劑”。

根據 Wards Intelligence 2024 年 12 月的一份報告，“軟件定義汽車”一詞指的是全球汽車行業正在發生的更廣泛的數字化轉型。它包括車輛平臺的進步，例如electrical/electronic (E/E) 電子電氣架構整合，以及車輛硬件和軟件的解耦。但根據 Wards Intelligence 的報告，這種轉變也延伸到了汽車制造商的組織流程、結構和一級供應商關系，所有這些都在汽車開發過程中發揮著關鍵作用。

但是，隨著龐大的全球供應商網絡為數十家OEM 提供硬件組件，向構建 SDV 的轉變也需要 更高級別的標準化認證以及與傳統上為汽車行業以外的客戶提供服務的軟件開發商的更深入合作。“隨著越來越多的原始設備制造商采用軟件定義的車輛方法，正如您所說，中間件從連接軟件組件并實現車輛內不同系統通信的粘合劑轉變為現在它轉變為更關鍵的角色，”小組成員、Vector北美嵌入式軟件業務開發和銷售總監 Brandy Goolsby 說。

中間件可以幫助汽車制造商管理日益增加的復雜性

Middleware作為連接車輛不同應用程序、系統和硬件組件的中間軟件層，允許每個應用程序、系統和硬件組件進行通信和交換數據。據小組參與者稱，它可以幫助汽車制造商更好地管理 SDV 日益復雜的問題。

汽車制造商此前曾使用供應商開發的嵌入式軟件采購硬件。但為了為客戶創造更好的數字體驗，構建 SDV 需要一種完全不同的方法，汽車制造商現在必須考慮中間件在現代汽車中的作用。如今，客戶希望他們的車輛始終保持更新，并跟上智能手機等個人消費電子產品的步伐。

“這是一個將集成和促進不同服務和系統互作性的層，這些服務和系統需要在這個新的現代車輛架構中進行交互，”Goolsby 說。Vector 是一家用于網絡微控制器和高性能計算機的嵌入式電子設備和軟件開發商。該公司還為 OEM 提供車輛作系統和開放的模塊化軟件生態系統。

汽車制造商在大規模管理軟件定義汽車方面面臨挑戰

行業專家表示，隨著車輛技術的復雜性增加，將需要更快、更安全的數據管理。隨著汽車行業轉向制造更多由軟件提供支持的互聯汽車，這些汽車不斷通過無線方式更新，原始設備制造商正在迅速從以硬件為中心的車輛開發流程轉向軟件優先的方法。這一支點還包括人工智能的集成和為基于軟件的車輛采用基于云的開發環境。

為了支持這一轉變，傳統汽車制造商在數據管理和技術集成方面仍然面臨挑戰。該小組由 Wards Intelligence 軟件定義汽車首席分析師 Maite Bezerra 主持，包括來自博世、Stellantis、Toptal 和嵌入式邊緣可擴展開放架構 （SOAFEE） 行業組織的行業專家，該組織正在與汽車制造商合作，加快軟件定義汽車的開發。SOAFEE 旨在創建一個使用支持多種硬件配置的云原生架構的開源車輛平臺。

向云開發模式的轉變

“SOAFEE 實際上更多的是將一些現代軟件技術引入汽車軟件開發，”小組成員、該組織的管理機構代表羅伯特·戴伊（Robert Day） 說。“在過去的幾三年里，人們實際上開始使用在云開發中得到充分開發和廣泛使用的工具、技術和方法在云中進行開發。”盡管采用基于云的軟件開發方法是技術領域開發人員的常見做法，但對于一些傳統汽車制造商來說，這是一個全新的領域。“問題是汽車不是云，”戴說。“它具有安全性、相互物理性、異構計算等功能。”

汽車制造商面臨的軟件開發挑戰也促使原始設備制造商需要招募頂尖人才，將該技術集成到下一代汽車中，通常來自行業外部。一些公司正在提供服務來加快此類招聘。

“我們 [汽車制造商] 始終是硬件第一，現在正在轉向軟件，然后是硬件，”小組成員、Stellantis 虛擬驗證平臺總監 Sangeeta Theru 說。“工具、流程......一切都在改變，“她說。Theru 還強調了培訓 Stellantis 內部團隊的重要性，并補充說該汽車制造商最近為員工推出了“關于 AWS 云和架構的大型培訓”。“在提高技能和培訓內部人員方面付出了很多努力，”她說。

SDV汽車制造商必須善于管理大型數據集

據小組成員稱，車輛復雜性增加的一個主要驅動因素是汽車制造商使用人工智能驅動的軟件推出更先進的駕駛員輔助系統和自動駕駛功能。例如，具有自動駕駛功能的車輛配備了數十個攝像頭和傳感器，為一輛汽車生成“很多很多 TB 的數據”，在大型車隊中擴展到“遠遠超過 PB”，小組成員、ADAS 產品管理人員兼博世技術專家 Steven Miller 解釋說。“顯然，你不會上傳所有這些數據，”他說。“另一個更困難的數據問題沒關系，上傳到云端的正確數據是什么？”

隨著更先進的自動駕駛功能的推出，汽車制造商需要善于處理和合并極大的數據集。這些挑戰之一是實時處理大量車輛數據，以及使其更易于管理與云之間的傳輸。汽車制造商還必須決定將哪些車輛數據上傳到云端來訓練人工智能模型。因此，小組成員強調 OEM 需要創建高效的數據管道來管理這種復雜性。小組成員還預計人工智能將集成到其他車輛系統中，例如遠程診斷和信息娛樂系統。人工智能的使用也可能擴展到企業組織流程,“這是我們在汽車行業看到的最具變革性的轉變之一”。

使用標準化程度更高的軟件

小組討論還深入探討了汽車制造商采用更高標準化水平的開源軟件以減少開發時間和成本。2024 年 11 月，松下汽車系統公司和 Arm 宣布合作標準化汽車架構。兩家公司表示，他們認識到該行業需要從以硬件為中心的開發模式轉變為軟件優先的開發模式，以應對高成本、特定于供應商的車輛專有接口帶來的挑戰。雖然出于安全和責任問題，傳統上對開源汽車軟件的使用持謹慎態度，但行業將其用于安全關鍵型車輛系統的興趣顯著增加。報告顯示，目前79%的汽車軟件專業人士使用開源工具和/或車載軟件進行開發，積極為開源項目做出貢獻的用戶數量比去年增加了4%。

戴伊解釋說，開源的一大優勢是它為公司之間提供了標準。“如果你開始使用開放標準或開源，它會讓協作變得更容易，” 戴伊還強調了原始設備制造商面臨的另一個長期戰略決策。“你會選擇先開源什么？你實際上會在內部保留什么？

盡管車輛采用開源軟件的前景，但小組成員承認一些關鍵領域需要更多關注，包括網絡安全。該領域對于自動駕駛和聯網信息娛樂系統更為重要，這些系統可用于支付商品和服務，例如電動汽車充電會話。戴伊提出了一個關于安全的批評點。“我認為它沒有得到足夠的關注，當然也不認為 [汽車制造商] 在上面花了足夠的錢，”他說。

據芯片制造商 Arm 稱，一輛當代汽車上的代碼總量可能超過6.5億行，這個數字在未來只會增加。但據該公司稱，軟件將徹底改變駕駛員與車輛交互的方式，并重新定義原始設備制造商和車主之間的關系。

SDV 開發的其他挑戰

SDV 還需要系統之間的高度互作性，這對于幾十年來一直采用以硬件為中心的車輛開發方法的傳統汽車制造商來說是一個新的挑戰。這種互作性確保汽車制造商能夠提供更多客戶期望的互聯服務。

但專家表示，SDV 的開發還要求汽車制造商在其企業運營中實施組織變革，以支持新產品開發。原始設備制造商面臨的另一個挑戰是確保車輛軟件符合更高層次的信息安全標準，但是汽車制造商通常不專注于這一關鍵領域。“你必須打破房子里面的孤島，你必須打破房子外面的孤島，因為我們必須作為一個行業團結起來，才能真正了解什么可以共同創造，” Goolsby說。