3月18日,2025第六屆軟件定義汽車論壇暨AUTOSAR中國日在上海國際汽車城盛大啟幕!本屆論壇由蓋世汽車、AUTOSAR組織聯合主辦,上海智能汽車軟件園傾力支持,采取線下論壇+線上直播形式同步進行。
作為汽車智能化領域的年度盛事,論壇首日即掀起熱議浪潮,現場座無虛席,交流活躍。來自頭部主機廠、零部件廠商、芯片領軍企業(yè)、行業(yè)技術專家及科技創(chuàng)新的優(yōu)秀代表齊聚一堂,圍繞車載通信解決方案、AUTOSAR標準本土化、SOA架構革新、車云協同計算、AI大模型驅動智駕智艙升級等核心議題展開深度碰撞。
活動同步設置技術分享、圓桌討論等環(huán)節(jié),直擊電子電氣架構變革、開源生態(tài)協同、高階自動駕駛技術破局等產業(yè)痛點,為業(yè)內觀眾呈現一場“技術+生態(tài)”雙輪驅動的思想盛宴。

本次大會,感謝HERE Technology、加特蘭微電子 、創(chuàng)紫集團、Elektrobit、TTTech Auto、中科創(chuàng)達、Foretellix、Qt Group、智協慧同、均聯智行、Sonatus、RTI、維克多、友衷科技、Green Hills Software、飛音、閃迪、富士通軟件、愛亞系統開發(fā)、SystemWeaver、上海秒尼科、上海合興軟件、長春天鴻信息、知從科技、普華基礎軟件等41家生態(tài)合作伙伴的支持。
歡迎致辭
上海國際汽車城(集團)有限公司 黨委委員、副總經理陳杰指出,全球汽車產業(yè)正經歷由“軟件定義汽車”驅動的深刻變革,核心競爭力轉向軟件能力、自動駕駛算法、智能座聯生態(tài)及數據服務,推動汽車向智能移動空間進化。他強調,上海國際汽車城作為中國汽車產業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新引擎,不僅是新技術、新模式的試驗田,更是產業(yè)生態(tài)創(chuàng)新的發(fā)動機。
通過建設上海公共數據中心、智能網聯公共數據中心等關鍵平臺,接入了超過165萬輛新能源汽車和800多輛智能網聯汽車的實時數據。為行業(yè)提供了強大的數據支撐和技術賦能,構建了車路云一體化的數字孿生智能交通系統,為自動駕駛技術研發(fā)和商業(yè)化的落地提供了有力的生態(tài)賦能。
面向軟件定義汽車的時代,上海國際汽車城率先布局汽車軟件生態(tài),成立了上海汽車智能汽車軟件園,致力于構建汽車加AI加開源的產業(yè)新生態(tài)。同時,汽車城還積極打造智慧出行設計谷,為全球汽車設計師構建國際化協同的創(chuàng)新平臺,推動汽車設計行業(yè)向個性化、智能化方向的發(fā)展和突破。
在軟件定義汽車技術變革的過程中,需要更開放的合作協同。陳杰強調,上海國際汽車城將繼續(xù)發(fā)揮橋梁和紐帶的作用。一手聚產業(yè),一手攜資本,迎接智慧、凝聚共識,共同迎接汽車產業(yè)蓬勃發(fā)展的挑戰(zhàn)和機遇。

陳杰 | 上海國際汽車城(集團)有限公司 黨委委員、副總經理
主辦方歡迎致辭
中國乘用車市場在2024年呈現出“競爭強化”與“增量并存”的雙重特征。蓋世汽車CEO周曉鶯指出,2025年1-2月乘用車銷量同比增長14.7%至395萬輛,出口市場延續(xù)高增長態(tài)勢,比亞迪、奇瑞等自主品牌表現尤為突出,自主品牌整體市占率已達69.2%,滲透率攀升至48.2%。但硬幣的另一面是行業(yè)產能利用率僅51%,頭部五家企業(yè)(比亞迪、特斯拉、奇瑞、小米、北京奔馳)占據90%以上產能利用率,2024年78家車企中有31家面臨月均產量不足5,000輛的嚴峻挑戰(zhàn)。
在行業(yè)變革的關鍵期,汽車軟件生態(tài)發(fā)展扮演著重要的角色,她指出,汽車軟件價值持續(xù)提升,尤其在ADAS和智能座艙領域。當前國內已形成車載軟件全生態(tài),涵蓋功能軟件、系統軟件及中間件。開源、模塊化和平臺化成為行業(yè)共識,促進標準軟件開發(fā)。AI大模型重構軟件創(chuàng)新范式,DeepSeek等模型快速上車,推動智能座艙體驗質變,但軟件付費模式仍需行業(yè)探索可持續(xù)路徑。
蓋世汽車持續(xù)踐行“發(fā)現好公司 推廣好技術 成就汽車人”的核心使命,目前公司新推出的全球汽車產業(yè)大數據系統已覆蓋超過17萬家企業(yè)數據,實現從車型、到供應鏈的穿透式分析。今年4月車展期間將組織產業(yè)考察、出海論壇等論壇活動,強化生態(tài)連接,推動共建智能汽車新業(yè)態(tài)新模式。期待論壇成功舉辦為行業(yè)發(fā)展注入創(chuàng)新動能。

| 蓋世汽車CEO
AIOS智行未來生態(tài)伙伴計劃 發(fā)布儀式
論壇現場,上海智能汽車軟件園“AIOS 智行未來生態(tài)伙伴計劃”正式啟動。
該計劃由中國汽車基礎軟件生態(tài)委員會(AUTOSEMO)、中國汽車芯片產業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯盟與上海智能汽車軟件園聯合發(fā)起,旨在通過技術攻關、標準協同、生態(tài)共榮三大維度,推動AIOS操作系統在自動駕駛、智能座艙、車路云協同等核心場景的深度融合,AIOS操作系統以卓越的算力與智能算法,重新定義人車關系,推動汽車服務智能化、模型多樣化、算力異構化、安全實時化,賦能汽車服務智能化與模型多樣化發(fā)展。

上海智能汽車軟件園 AIOS 智行未來生態(tài)伙伴計劃
基于MBD的應用層軟件開發(fā)解決方案
上海創(chuàng)紫集團CTO彭思維向現場觀眾重點分享了創(chuàng)紫集團的新動向。基于MBD的應用層軟件開發(fā)解決方案是公司自主研發(fā)的科學計算與仿真建模軟件。該軟件主要應用于科學計算系統建模、協同設計工程云平臺、AI工業(yè)大模型等領域,為制造業(yè)客戶提供全面的IT及工程服務解決方案
Ganzlab作為創(chuàng)紫科技的旗艦產品,完全自主研發(fā),旨在打破國外數值計算軟件的壟斷,實現國產化的替代。軟件通過了ISO26262功能安全管理體系認證,并參與起草了兩項技術規(guī)范。應用領域涵蓋科學計算、數學建模、系統仿真、信號處理、代碼生成、決策優(yōu)化等。
軟件特點包括超過800個用于科學和工程計算的數學函數、在仿真方面MBD建模工具Glink、可生成符合AUTOSAR標準的C代碼,并支持私有測試。在交互性與擴展性方面布局靈活,API豐富,支持國內主流大語言模型接入。兼容性方面支持多種數據格式導入,跨平臺兼容,與國產基礎軟件適配。專注于汽車行業(yè),支持聯合仿真、多目標優(yōu)化、協同設計及專業(yè)模塊定制。

彭思維 | 上海創(chuàng)紫集團CTO
加特蘭AUTOSAR軟件協作平臺—攜手客戶共創(chuàng)芯片產品高效落地新模式
加特蘭微電子是專注于開發(fā)和設計毫米波雷達芯片的行業(yè)領導者,日常主要圍繞芯片驗證和用戶交付兩大方面。芯片驗證聚焦可靠性、穩(wěn)定性及安全性等各個方面,用戶交付則關注標準化和穩(wěn)定性,保證軟件快速集成到整車的系統之中。 加特蘭軟件研發(fā)負責人鄭珉楠指出,傳統芯片從設計到上車需3-5年,存在“項目周期長、資源冗余、響應緩慢”的發(fā)展痛點,針對此,加特蘭團隊通過“由內而外,先優(yōu)后協”策略重構開發(fā)體系:內部搭建統一需求平臺(Codebeamer),標準化、規(guī)范化統一需求;軟件架構采用三層設計, 上層集成驗證與交付,中間功能層負責驅動開發(fā),底層硬件接口由芯片設計保證,達到整個接口的統一;統一測試方案,覆蓋更多場景功能。利用共享工具和方法,提高測試效率,降低資源消耗。
外部通過軟件協作平臺提供共享環(huán)境,支持多用戶實時協作。包含底層資源池、中間安全隔離層和頂層用戶交互層。平臺覆蓋芯片全生命周期,從開發(fā)到量產,更注重基于真實芯片環(huán)境的全生命周期協作。基于加特蘭AUTOSAR軟件協作平臺,項目人力消耗可降低30%,周期縮短30%,實現創(chuàng)新開發(fā)到高效開發(fā)的轉型,極大提升產品落地效率和安全性。

鄭珉楠 | 加特蘭軟件研發(fā)負責人
大模型在汽車場景的應用落地
長城汽車大模型研發(fā)負責人賈瀾鵬指出,大模型正重構汽車智能化開發(fā)范式。當前車載場景開發(fā)保有局限性:新需求需多團隊協作完成,依賴人為逐級規(guī)劃,導致場景呆板、觸發(fā)條件固定,缺乏柔順性和多數據源綜合決策能力。傳統決策架構難以應對人為復雜輸入(語音、視覺、車外感知等),服務響應呈現機械式離散特征。
為此,基于Coffee AI大模型構建的多智能體系統(Coffee Agent)開創(chuàng)了"感知-認知-決策"新路徑,通過整合語音、觸控、視覺等多路數據信息,智能體可實時解析用戶習慣與環(huán)境上下文,動態(tài)生成個性化服務序列。
技術架構層面,底層硬件屏蔽層統一部署框架,屏蔽端側和云側硬件差異,支持多生態(tài)合作伙伴。模型層將視覺模型、語音模型、大模型等拆分為原子能力,并通過原子能力管理器進行調度與注冊。業(yè)務層保留法規(guī)強關聯的傳統業(yè)務邏輯,同時將多媒體、診斷服務、車身車控等能力拆分并接入原子能力管理器。智能體管理層為所有Agent(如Coffee Agent及第三方Agent)提供資源池,承擔智能體整體管理角色。

賈瀾鵬 | 長城汽車大模型研發(fā)負責人
以智慧導航,成就更優(yōu)SDV大模型在汽車場景的應用落地
HERE Technology 業(yè)務發(fā)展副總裁Erminio Di Paola指出,汽車行業(yè)正加速向軟件定義車輛轉型,預計未來十年市場規(guī)模將突破5000萬輛,主要由中美市場驅動。當前軟件更新發(fā)展帶來新的發(fā)展機遇,整體市場增長顯著。技術層面,地圖供應商憑借海量AI道路數據成為自動駕駛核心賦能者,為國際品牌提供L2-L3級解決方案。消費者對車輛需求聚焦安全、舒適與電動化三大維度,數字座艙成為體驗升級核心,但基礎設施不足使電動車普及面臨挑戰(zhàn)。
軟件架構需實現導航指令與車輛控制的毫秒級協同,同時集成疲勞監(jiān)測等主動安全功能;高精度地圖在無傳感器區(qū)域發(fā)揮關鍵作用,大幅提升復雜路況下的駕駛可靠性。面向個性化需求,軟件靈活適配能力成為競爭焦點。另一方面,充電體驗優(yōu)化依賴動態(tài)數據整合能力,需打通運營商系統以平衡價格競爭與用戶便利性。AI技術重構交互邏輯,人機協同與自動駕駛技術正深刻重塑出行方式。

Erminio Di Paola | HERE Technology 業(yè)務發(fā)展副總裁
SDV的高效安全集成
SDV市場變化上,預計到2030年其市場份額將達到6600億美元,驅動因素包括終端用戶體驗、車輛安全性、便捷性及可定制化需求。當前量產車型中仍存在大量ECU,但行業(yè)正從分布式ECU架構向域控制器和區(qū)域控制器演進。OTA功能成為標配,未來將以終端客戶體驗為核心推動發(fā)展。
當前整個意義架構的變革帶來全新的駕駛體驗,同時也伴隨著巨大的挑戰(zhàn),即集成復雜度呈指數級上升。包括分布式ECU功能整合至單個芯片導致軟件復雜度指數級增長,智能化發(fā)展下軟件功能本身升級帶來的復雜度提升。產業(yè)鏈協作面臨挑戰(zhàn),多個供應商在同一硬件平臺上開發(fā)、驗證,分工與合作方式需要整合明確,同時對整個供應鏈的可持續(xù)性集成和測試的要求更高。此外,傳統主機廠需兼顧legacy技術和新技術的混合形態(tài),增加集成難度。
針對此,TTTech Auto 中國總經理夏青青指出,通過形式化輸入描述實施性需求、約束條件以及硬件資源,可以顯著提高集成效率。這一過程使得工具鏈能夠自動產生資源分配的最優(yōu)解,從而實現Validation by design,減少調試時間,將重點放在功能驗證上。

夏青青 | TTTech Auto 中國總經理
軟件定義汽車時代的創(chuàng)新挑戰(zhàn)
當前,行業(yè)快速迭代,受大數據、人工智能和量子計算等前沿技術推動,正朝著萬物互聯的智能世界方向發(fā)展。汽車智能發(fā)展市場規(guī)模持續(xù)擴大,2024年,汽車行業(yè)中的高階智駕系統搭載率上升至7.3%,預示著全民智駕時代的到來和2025年高階智駕系統的爆發(fā)期。為應對市場變化,車企需重新構建產品線和技術規(guī)劃,結合最新的技術和高性價比解決方案。
北汽研究總院智能駕駛專業(yè)總師徐志剛指出,智能汽車的開發(fā)受到用戶需求的引導,應用數量迅速增長。汽車硬件能力的提升支持更多創(chuàng)新功能,而智能化趨勢有望大幅降低成本。然而,軟件開發(fā)的復雜度、多領域協同需求、軟件質量和可靠性問題,以及大模型和數據工具鏈的有效性下降,成為車企面臨的主要挑戰(zhàn)。大模型的應用還涉及到高門檻的算法開發(fā)、對數據基礎設施和高質量數據的依賴,以及對感知系統的高要求,這些都需要更多的信息輸入來打通信息壁壘,為用戶打造融通的智能體。
徐志剛強調,以數據、算法和算力為核心的技術支撐,聚焦市場快速響應和產品迭代以應對軟件開發(fā)所面臨的挑戰(zhàn)和機遇。通過構建五層架構(L1底盤動力平臺、L2硬件架構平臺、軟件平臺、應用平臺及云端服務平臺)實現軟硬件解耦,支持算法、數據和算力的持續(xù)迭代。同時,調整技術框架,融合底盤、三電和動力,優(yōu)化底層架構,包括操作系統、數據閉環(huán)、AI模型,算力中心及芯片層面的拉通。通過硬件、軟件和中間件的分層解耦,提高開發(fā)能力,確保軟件開發(fā)質量和智能化方向的體系保證,符合汽車準入要求。

徐志剛 | 北汽研究總院智能駕駛專業(yè)總師
加速SDV創(chuàng)新引擎—靈活一站式解決方案賦能車企
通過跨平臺、跨生命周期和跨開發(fā)者的方式,軟件定義汽車能夠在多個維度上進行調控,從而提升汽車的架構升級和迭代能力。隨著SDV從Level 0到Level 5的發(fā)展,不同的階段能夠帶來不同的便利,如在Level 3引入中央控制單元和SOA架構,規(guī)范了車型網絡通信范式,降低了開發(fā)與維護成本。在Level 4,減少硬件差異和版本之間的差異,優(yōu)化開發(fā)周期和軟件質量。通過實施健全的底層框架設計和開放的API,加速汽車開發(fā),提高質量和降低成本。
Elektrobit中國研發(fā)部門總監(jiān)潘凡還介紹了SDV云端虛擬化開發(fā)方案的四大框架,包括UI/UX設計系統、無代碼自定義、虛擬開發(fā)以及目標部署。通過使用這些框架,開發(fā)團隊可以實現快速項目啟動、高效協作。
潘凡還分享了公司開發(fā)的基于云端的安卓虛擬環(huán)境,該環(huán)境能夠完全模擬真實的座艙特性,幫助客戶在云端進行協同開發(fā)和測試。通過集成小模型和大模型,平臺能夠滿足不同客戶對參數和模型的需求,同時支持遠程更新和一鍵部署,有效提升開發(fā)效率和協作能力。

潘凡 | Elektrobit中國研發(fā)部門總監(jiān)
驗證安全設計:架構檢查在免于干擾(FFI)中的應用
Qt Group中國資深解決方案工程師張帆分享道,免疫干擾(Freedom from Interference, FFI)是指在混合關鍵系統中,確保低安全級別的模塊故障不會影響高安全級別模塊的功能。依據ISO 26262標準定義了導致連鎖故障的主要類別,包括與時間執(zhí)行相關的錯誤、內存相關錯誤和信息交換相關錯誤。
靜態(tài)分析工具可用于驗證代碼實現與架構設計的一致性,幫助檢測潛在的干擾問題。在開發(fā)早期引入靜態(tài)掃描工具(如每日構建或代碼提交時),可以有效避免內存和信息交換錯誤。
架構驗證技術基于三個關鍵要素:架構模型、源代碼中的依賴關系,以及源代碼與架構模型的映射。通過使用靜態(tài)代碼掃描工具,可以繪制出架構圖,表示不同模塊及其依賴關系。源代碼的依賴關系通過編譯自動生成,并在編譯過程中形成中間表示形式。通過在靜態(tài)代碼掃描工具中使用映射功能,可以將源代碼模塊與架構圖上的模塊對應起來,從而檢查源代碼是否符合架構設計的依賴關系。檢查過程分為兩步:首先檢查源代碼模型與架構模型的依賴關系是否匹配,其次掃描架構模型中未在源代碼中實現的依賴關系。最終結果通過綠色、紅色和黃色箭頭表示符合、不符合及未實現但必要的依賴關系。

張帆 | Qt Group中國資深解決方案工程師
數據驅動智能診斷與健康管理
智協慧同通過自創(chuàng)的實際數據庫和推計算框架,為智能汽車提供數據驅動的智能診斷與健康管理服務。當前公司的創(chuàng)新技術已經應用于多個量產車型,實現了毫秒級精度的數據采集與處理。
智協慧同聯合創(chuàng)始人兼CEO鮑鵬分享道,在汽車硬件量產交付過程中,遇到許多非標準化問題,導致工程實施難度大。通過不斷試錯,智協慧同積累了豐富的工程能力。為提高效率,公司開發(fā)了自動化測試臺架,將手工測試轉變?yōu)樽詣踊瘻y試,顯著降低了人力成本。此外,還為客戶構建了模型跨車云運行的運營和運維能力,包括在云端進行初步測試,再到物理臺架驗證,最后小范圍部署的完整流程,有效提升了產品測試和迭代效率。
公司在云計算技術保持持續(xù)迭代和升級,包括到實現實時計算的轉變,以及在云端存儲方面采用的原創(chuàng)文件格式,該格式顯著提升了查詢性能和降低了存儲成本。此外,公司還推出了支持跨云查詢系統,并在車載數據處理方面實現了變頻數據上傳和分層存儲,以及資源監(jiān)控和閑時計算功能,以優(yōu)化資源利用和降低成本。這些技術升級和創(chuàng)新旨在滿足客戶對數據處理效率和成本控制的需求。

鮑鵬 | 智協慧同聯合創(chuàng)始人兼CEO
整車智能體的發(fā)展與思考
隨著生成式大模型的發(fā)展,AI技術已成為汽車行業(yè)的焦點,標志著行業(yè)從硬件參數競爭轉向AI智能化的轉變。智能汽車與人形機器人在硬件、軟件算法、數據通信及軟件架構上有許多共通點,產業(yè)鏈升級將為企業(yè)帶來機遇,特別是芯片算力的提升和大模型生成技術的發(fā)展,預示著智能汽車向智能體發(fā)展的新階段
在軟件定義汽車的發(fā)展中,行業(yè)面臨功能豐富但操作繁瑣的痛點。為解決這一問題,一汽紅旗數字座艙軟件技術總監(jiān)倪志俊分享了關于整車智能體建設的思考。去APP化旨在通過引入AI技術和服務總線,實現功能服務化設計。此架構的核心是設計服務總線和超級大腦,其中服務總線統一管理所有相關服務,而超級大腦則與云端技術架構打通,能夠快速響應用戶需求,提供一站式服務。
為了滿足整車在安全性和性能方面的更高需求,倪志俊還分享了建設整車專用操作系統的構想。該系統將通過四個主要引擎——工具引擎、記憶引擎、規(guī)劃引擎和執(zhí)行引擎,實現對整車狀態(tài)的全面掌握和高效操作。其中,工具引擎負責讀取整車狀態(tài),記憶引擎記錄用戶習慣和實時感知數據,規(guī)劃引擎基于思維鏈技術拆解復雜任務,而執(zhí)行引擎確保各項功能的落地執(zhí)行。為實現這一目標對現有座艙系統進行升級,部署大模型及相關核心模塊,并利用邊緣計算技術提升數據處理效率,使系統響應速度達到毫秒級,以滿足用戶需求并實現智能化升級。

倪志俊 | 一汽紅旗數字座艙軟件技術總監(jiān)
數字底座升維 : 區(qū)域控制器在下一代電子電氣架構中的解耦與進化
均聯智行亞洲區(qū)產品與戰(zhàn)略總監(jiān)盧星旺認為,汽車電子電氣架構向中央計算單元演進已成必然趨勢,但在實踐過程中需依賴區(qū)域控制器的關鍵支撐作用。他指出,芯片、SOC及AI等底層技術正推動算力向中央集中,而SOA軟件框架下的跨域融合加速了車身控制器向"區(qū)域化+功能聚合"方向迭代——例如將空調、門窗管理等就近整合為智能區(qū)域控制器,形成連接傳感器與中央單元的"數字中間層"。
針對中央計算架構的三大挑戰(zhàn)(物理連接局限性、實時性不足、可靠性風險),盧星旺強調區(qū)域控制器通過三層能力構建化解路徑:物理層提供標準化接口簡化線束連接,中間層搭載基礎軟件框架實現信號分發(fā)與冗余設計,應用層以原子化服務模塊支撐快速迭代。均聯智行團隊開發(fā)的第二代區(qū)域控制器集成智能配電和邊緣算力,通過軟件中間件實現"信號-服務"抽象化。在此基礎上,均聯智行正構建"中央計算單元+區(qū)域控制器"完整解決方案,幫助客戶應對高實時任務(如剎車/轉向)與功能安全需求,同時支持供應商設備即插即用。盡管2025年行業(yè)競爭加劇,盧星旺認為中國在電子架構革新中的領先地位將持續(xù)鞏固,軟硬協同的體系能力將成為破局關鍵。

盧星旺 | 均聯智行亞洲區(qū)產品與戰(zhàn)略總監(jiān)
AI原生的整車操作系統—滴水OS
中科創(chuàng)達智能汽車副總裁、滴水智行副總經理宋洋介紹了AI原生的智能操作系統,強調了從傳統汽車到軟件定義汽車的快速演變,以及進入AI定期時代的趨勢。他指出,隨著技術發(fā)展,端云結合的智能管架和一站式服務的進程已經到來,未來將朝著全融合的汽車大腦發(fā)展,使汽車成為最懂用戶的智能伙伴。此外,隨著芯片技術的進步,中央計算成為趨勢,帶來了更高的算力和融合能力。然而,這樣的行業(yè)變革也帶來了中央計算的挑戰(zhàn)。
為應對挑戰(zhàn),滴水OS作為AI原生系統應運而生。滴水OS核心特點有:面向中央計算,實現座艙與駕駛功能的跨域融合。模塊化架構,提供靈活的軟硬件解耦方案,便于定制化開發(fā)。AI原生設計,將OS升級為AI原生系統,支持多模態(tài)交互與大模型部署。可應用于多個實用場景,包括多模態(tài)推薦,根據用戶穿著、性別、情緒等信息提供個性化服務。旅程規(guī)劃,通過AI生成一站式的行程安排,結合導航系統優(yōu)化用戶體驗。增強哨兵模式,通過意圖識別判斷是否記錄車輛周邊活動,提升智能化水平。車控與多模態(tài)融合,引入視覺識別等技術,擴展單一聲音識別的功能范圍。

宋洋 | 中科創(chuàng)達智能汽車副總裁、滴水智行副總經理
如何滿足商業(yè)出行的多樣化需求
Sonatus 中國區(qū)售前技術支持總監(jiān)張建偉表示,輕型商用車市場規(guī)模持續(xù)擴張。市場涵蓋多個細分領域,包括休閑車(RV)、租賃業(yè)務車,包括物流、建筑和工業(yè)服務等。市場需求呈現多樣化特征。例如休閑車需要適應多種路況(如越野)。遠途運輸車注重安全性,需配備高級傳感器和攝像頭客車需滿足乘客個性化需求(如空調、照明、娛樂系統)。貨運車對冷藏和行車穩(wěn)定性有特殊要求。
Sonatus在商用出行領域探索了多種應用,以加速數字用戶的數字化創(chuàng)新和向軟件定義車輛的低成本快速轉型。通過構建五個主要的軟件組件模塊,涵蓋了四大子功能模塊。此外,提供了Collector和Automator兩個工具,分別用于數據采集和數據應用,實現了基于數據驅動或事件驅動的數據采集方案,支持實時定義所需采集的數據類型,并靈活定義上傳機制,有效節(jié)省運營商的流量成本和后期工程投入。
通過Automator和相關產品,可以實現數據動態(tài)使用和個性化功能增加,以及通過數據采集發(fā)現并實時修復車輛組件潛在問題,形成運行閉環(huán),達到軟件定義組件(SDC)的優(yōu)化狀態(tài)。此外,還提供了網絡安全的主動防護機制,以及一個可視化、友好的更新數據產品,確保整個升級過程的成功和可追溯性。這些解決方案旨在加快商用出行領域的數字化創(chuàng)新。

張建偉 | Sonatus 中國區(qū)售前技術支持總監(jiān)
智能駕駛基礎軟件與開源生態(tài)結合的可行性探討
東風汽車研發(fā)總院軟件工程中心副總工程師任慰認為,智能駕駛技術軟件與開源生態(tài)融合是破解行業(yè)復雜性與高投入難題的關鍵路徑。他指出,當前智能駕駛軟件復雜度呈指數級增長——L3/L4級應用、端到端大模型、多模態(tài)傳感器融合等技術演進,疊加SOA架構與功能安全要求,使得代碼量逼近數億行,全棧自研模式難以為繼。在此背景下,開源協作成為必然選擇,可參考服務器與云計算領域的成功經驗。國外生態(tài)已形成完整體系,相較而言,國內開源生態(tài)仍處追趕階段,需加速構建自主技術體系。
基于OpenEuler的實踐探索中,全場景原子化解耦架構——通過歐拉嵌入式版本(OpenEuler Embedded)整合混合關鍵系統能力,在統一技術底座上實現實時域、座艙域與云端協同。該技術特性包括:高質量基礎軟件、以混合關鍵性為代表的拳頭特性、垂直整合能力、豐富生態(tài)系統及強大基礎設施。針對智能駕駛場景,規(guī)劃分三階段推進:短期夯實基礎,到加強國內外合作,再到瞄準具體版本驗證及商業(yè)應用。目前正與長安汽車合作構建智能駕駛系統軟件構建規(guī)范,并在原型硬件搭建驗證環(huán)境。

任慰 | 東風汽車研發(fā)總院軟件工程中心副總工程師
圓桌討論環(huán)節(jié),長城汽車技術品牌與規(guī)劃總監(jiān)楊永喆作為主持嘉賓,上汽大眾智能網聯娛樂系統高級經理王峰,安波福軟件工程總監(jiān)段東璞,車聯天下QNX&MCU平臺軟件部負責人鄢偉作為圓桌嘉賓,圍繞“從SDV向AIDV時代轉變”議題展開了精彩的討論。

至此,2025第六屆軟件定義汽車論壇暨AUTOSAR中國日首日議程圓滿結束。首日熱度未減,創(chuàng)新再掀浪潮!3月19日,論壇精彩仍在繼續(xù)!次日議程將聚焦AUTOSAR框架與自動駕駛的融合發(fā)展等前沿話題,設置技術展示、主題討論及抽獎等環(huán)節(jié),邀您與眾多行業(yè)同仁共赴技術深水區(qū),見證軟件定義汽車的下一程突破!精彩不散場,明日不見不散!