深入探讨通信行业从总线到以太网,车载通信架构演进的新机遇

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1改变车载通信架构是推进智能网联汽车的必由之路


11顺应政策和需求,智能网联汽车视野清晰、空间充裕。


新四化引领汽车未来发展,智能化、网联化不断增强。以特斯拉为首的新造车企业给传统汽车行业带来了新的发展理念和技术,未来汽车将成为继手机之后的又一主要移动终端,自动驾驶和网络连接功能的需求日益增加。已成为业界共识。汽车现代化四大趋势中,电动化、共享化产业链和商业模式相对成熟,智能化、网联化可以为用户提供个性化、更舒适的驾驶和体验。这对车企来说是一个重要因素。是新浪潮中体现品牌差异化的重要起点。智能连接技术对技术和产业链要求较高,仍处于发展初期,例如自动驾驶系统传感解决方案和电子电气架构还处于并行应用和探索阶段。


政策文件和指导意见频频出台,法规标准不断完善,智能网联汽车发展加速。针对智能网联汽车产业,中国政府陆续出台了各类政策、规范、指南等,推动智能网联汽车产业短、中、长期标准体系建立和技术应用发展。2018年12月,工信部公布《汽车互联网产业发展行动计划》,目标达到30%的车载互联网普及率和新车L2搭载率。30%,2020年车联网信息服务终端新车保有率达到60%,技术体系实现L3级支撑2020年2月,11部委联合发布《智能汽车创新发展战略》,推动智能汽车发展智能汽车行业L3是2025年具备大规模量产能力,L4是适用于特定场景,并于2020年11月公布了《智能汽车创新发展战略》。《智能网联汽车技术路线图20》中,新增L2、L3智能网联汽车目标比例2025年达到50%,2030年超过70%,2025年C-V2X渗透率达到50%。基本上通用。2030年。


得益于四大现代化诉求和政府支持,智能网联汽车出货量快速增长,中国增速快于全。在需求拉动下,智能网联汽车全出货量和渗透率快速增长。IDC预测,2024年全搭载智能网联系统的新车出货量将达到7620万辆,智能网联系统的安装率将达到71%,2020年至2024年的复合年增长率将达到145%。IDC预测,到2025年,中国智能网联汽车出货量将从2021年的1370万辆增至2490万辆,智能网联系统安装率将增至2025年的2490万辆。2021年至2025年复合增长率为161倍,达到第83位。


智能网联汽车产业规模快速增长,预计2026年中国智能网联汽车市场规模将达到约6000亿元。BusinessResearch预计,到2026年,全自动驾驶汽车产业链市场规模(包括乘用车、机器人出租车、共享汽车、车路协同等所有相关应用和服务)将从2021年的8.2029万亿美元增长到美国。预计将会增加。147547亿美元,年复合增长率为125。前瞻产业研究院预测,2026年我国智能网联汽车产业规模将达到5859亿元,2016年至2026年年均增速达2215年。


中国智能网联汽车发展步伐全最高,相关产业链有望首先受益。中国受益于国家政策的大力支持和特斯拉、小鹏汽车、蔚来汽车、理想等新兴巨头制造商的鲶鱼效应,发展进度高于世界平均水平。能源汽车给了韩系车弯道超车的机会。根据IHSMarkit的数据和预测,2020年中国具有智能网联功能的新车渗透率将超过全渗透率,预计到2025年将达到7,590辆,而全为5,940辆。


自动驾驶根据驾驶控制主体、驾驶员交接、场景等标准分为L0至L5六个级别,L5意味着完全自动驾驶,需要明确的标准为智能网联汽车的发展奠定基础工业,很有帮助。汽车工程师学会SAEJ3016标准将自动驾驶功能定义为L0到L5,L0为手动驾驶,从L1到L5,车辆承担的功能越来越多,需要人工干预的场景逐渐减少。L5级车辆可以实现所有场景,具备完全自动驾驶的能力。我国也公布了自己的自动驾驶分级标准,2020年3月工信部公布了“车辆驾驶自动化分级”推荐,2021年国家市场监管总局、标准化管理委员会正式公布它。计划于2022年实施的“汽车驾驶自动化水平”国家推荐性标准已公布。将于3月1日正式生效。国内标准大体与SAE标准相同,但不同的是,国内L0级是应急保障,自动驾驶系统可以参与一些目标和时间的检测和响应。


L2渗透率持续提升,L3即将发布。目前,各大主机厂主流智能车型均已实现L2级自动驾驶功能,新车L2渗透率不断提升。麦肯锡预测,到2030年,全L2及以上自动驾驶级别新车渗透率将从20%提升至2021年的67%,其中L2渗透率预计将维持在57%的主流自动驾驶水平。车云数据显示,我国具有L2+OTA功能的智能网联乘用车渗透率逐月提升,2022年8月新车销量达415,208辆,渗透率从80辆增至1月218辆2021年。从等级标准的定义可以看出,从L2晋升到L3是有门槛的。SAE标准要求L3车辆完成大部分驾驶任务并负责周边监控任务,而中国标准要求L3车辆完成大部分驾驶任务,如目标时间检测和响应,这些任务由用户完成。在需要时接管动态驾驶任务。L3特性的实现对技术和安全测试的要求显着提高,同时也引发了权利和责任界定等法律题。根据我国自主厂商规划的路线图,我们目前处于L2向L3过渡的L25、L29阶段。目前,韩国L3以上自动驾驶的应用主要基于实验和本地验证,L4或完全自动驾驶的大规模应用预计短期内难以实现,需要长期技术积累。完善监管体系和建设道路基础设施。2022年7月,深圳通过立法支持L3上路,明确无人驾驶智能网联汽车的责任在于驾驶员,无人驾驶智能网联汽车的规划责任由车主与车主共同承担。带入经理。明确思维权利和责任是迈向正式实施L3的明确一步。


ADAS是现阶段自动驾驶的核心产品,具有巨大的市场增长潜力。ADAS是目前汽车自动驾驶功能的主要产品,通过感知、决策、执行来实现驾驶功能。目前ADAS产品主要以L2级别为主,新车装配率快速提升,市场空间增长潜力巨大。据中思车研数据显示,2021年,中国自主品牌ADAS装配量达到2489万辆,同比增加696辆,装配率达到291辆。2022年1月至4月,ADAS装配量达到887万台。比上年增加395个,装配率达到339个。随着ADAS和L2+自动驾驶渗透率逐步提升,增长潜力逐渐释放,预计ADAS市场仍有2-3倍的增长空间。据Statista数据显示,到2028年,全ADAS市场规模将增至5859亿美元,2021年至2028年复合增长率达1140倍。中国ADAS市场增长速度远超全,根据中汽协数据,预计2025年中国ADAS市场规模将达到2250亿元,2020-2025年复合增长率达2167亿元.这是预料之中的。


12软件和电子产品将成为核心能力,意识、沟通和决策都将受益。


软件和电子产品是汽车价值提升的关键驱动力之一,其成本占比正在逐渐增加。与现有汽车相比,智能网联汽车自动驾驶、智能座舱、车联网等新功能的实现主要依靠软件算法和传感器、T-box等新型车载电子设备。车辆总成本将逐步改善。随着软件定义车辆和面向服务的框架的引入和普及,整车的设计和开发也将与传统发生重大变化。麦肯锡预测,到2030年,全汽车销售额将达到3.8万亿美元,复合年增长率为327%,其中软件和电子电气元件市场预计将增长至4690亿美元,复合年增长率为702%。这个数字是整车增长率的两倍。到2030年,汽车软件和家电占汽车总价值的比重也将从2020年的864增加到1234。


在汽车软件和电子市场中,ECU/DCU占据最大份额,电力电子和集成验证服务增长迅速。电力电子市场预计2019年至2030年将呈现18%的最快增长率,预计2030年市场规模将达到约700亿美元,其次是集成验证服务,将增长10%,2030年将达到320亿美元。2030.美元。ECU/DCU仍然是最大的板块,由于大规模量产的成本降低效应,增速仅为3%。从结构上看,ECU/DCU的比例向DCU倾斜。2025年,ECU和DCU市场规模将分别为760亿美元和210亿美元,约合3,333,601台,域控制器的集成和发展将使两个市场到2030年规模相当。其中,自动驾驶区域和座舱区域正在快速向DCU转换。2025年ADASECU与DCU市场比例将为4,333,603,到2030年将增加到1,333,603,ADAS市场空间也将从350亿美元增加到560亿美元。2025年,座舱区域ECU与DCU的价值比例约为6,333,605,2030年,座舱大部分价值将集中在DCU,ECU与DCU的比例为1,333,609。


13车载通信架构作为智能网联的基础技术,升级需求强烈。


车载通信架构是智能网联汽车的核心技术之一,具有连接计算功能。智能网联汽车的通信可分为车对车通信、车对人通信、车对云通信、车对路通信、车对云通信五种场景。其中,车内通信是核心,与其他场景进行数据交互。车载通信规划和控制车辆内各功能单元之间的信息传输、处理和执行,让车辆内的传感器、控制器和执行器有机地结合在一起,完成高可靠、低延迟的数据。传输和处理。从技术角度来看,智能网联汽车的核心技术包括认知技术、连接计算技术和预测决策技术。与EE架构相关的车载通信在连接中发挥着关键作用,它将传感器产生的大量数据传输到计算,以便及时、可靠地进行处理和决策。


2传统车载通信网络发展回顾重视可靠性而非传输速度


21车载通信网络汽车的神经系统,负责数据传输和处理的关键部件


车载通信网络是指基于CAN、LIN等传统通信技术构建的通信网络,能够实现车内传感器、控制器、执行器ECU之间及时、可靠的数据传输、处理和决策。在汽车行业早期,车载网络架构采用点对点的通信模式。然而,随着汽车变得更加智能化和自动化,其功能也变得更加丰富,自行车ECU和电线的数量也大幅增加。在传统的点对点架构中,车辆可能具有数千米的电线长度和数千个节点。一方面,线束的采购和装配成本大幅增加,另一方面,车内有限空间的消耗也随之增加。


点对点通信


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