华人运通李谦：超体智能架构如何重塑汽车产品边界？

当“智能”被用的泛滥，智能汽车给人们的印象也不是那么高级。

2017年才成立的华人运通一开始的企业愿景就立志改变人类未来出行，从目前的技术发展趋势来看， 未来智能出行的实现路径一定不会是由个体和单一系统完成，而是一套系统化的解决方案。从而实现 从人和车辆的交互，到车辆与道路的交互，车辆与城市之间的交互。

所以，雷锋网了解到现阶段最大的障碍是缺乏实现路径的系统解决方案。而华人运通 基于对人类的未来出行远景，给出了它们的系统解决方案，一套以人为本基于“车、路、城”协同的系统解决方案-HOA超体智能架构平台。

8月19日，在汽车之家承办的2019“全球汽车产业创新大会”上，华人运通副总裁李谦发表题为《超体智能架构重塑汽车产品边界》的主题演讲。

据雷锋网 (公众号：雷锋网) 了解，华人运通副总裁李谦曾担任一汽技术中心乘用车研发院电子电气开发部部长、集团信息化总监、智能网联战略委员会技术组长及首席架构师。加盟华人运通之后，他主导打造了一套以人为本，基于“车、路、城”协同的系统解决方案-HOA超体智能架构平台。

他表示，华人运通的超体智能架构HOA是由开放的车辆电子平台VEA（ Vehicle Electronics Architecture）、道路监测平台RSA（Road Sensory Architecture）和城市数据平台CDA（City Data Architecture）三部分组成, 使车辆的开放式信息电子架构能够高速对接路与城的信息数据与服务；同时，使得路与城的信息能够支持面向未来的智能车辆的运营。

以下是李谦的演讲全文，雷锋网新智驾进行了不改变原意的编辑（有删减）：

目前，人们 处于人工智能和网联技术飞速发展的时代，这样的时代重塑了汽车的定位，放眼未来的生活是各个物联网之间的打通，包括物联网与传统的互联网之间打通的时代，而且打通的是构 建 在数据以及AI服务基础上。

但问题是在现如今人工智能快速发展的时代里面，汽车处于什么样位置？

智能汽车打破信息孤岛

汽车在交通行业里面属于 一个人流和物流的载体，其背后是资金流和信息流。 这样的资金流和信息流最终都是以数据的形式体现出来。因此，我们认为未来的汽车不仅仅是一个交通工具，更重要的是一个智慧城市和智慧生活的节点。

当然，要成为上述节点必须具备一个非常重要的品质，就是 数据的产生者，同样也是数据的处理者、接收者，以及 智能服务的提供者和智能服务的接收者。

如此以来，值得注意的是首先 要 打破 汽车过去作为信息孤岛的属性，它不能够简单的被隔离在整个互联网连接体系之外。现在各个主机厂都非常重视智能网联和AI技术，但他们也不得不面临一个问题，那就是 网联HMI技术跟智能手机有什么区别？把移动互联网生态引进到车联网里去，这样跟手机之间是什么关系？

对于华人运通来讲，仅仅把车机实现联网，并不是一个让汽车真正意义上实现网联和数据贯通的手段。

我们知道整个车辆上还有很多传感器和产生数据的源头，而车机只是针对驾驶人员和乘坐人员的数据收集以及处理的地方，例如车身上的 动力底盘就包含大量的传感器和数据产生的范围。

此外，还 包括自动驾驶领域，自动驾驶是良好的环境感知体，也是一个环境AI服务的提供者，只有把针对环境的数据和车辆本身的数据，和针对人的数据完整打通，才能够叫做打破信息的孤岛，如此才能够建立起完整的信息产业链。

换言之，只有达到上述所说的那样，智能汽车才是一个合格的数据提供者和数据处理者。

智能手机的出现给人们的生活带来巨大的推动， 实际上手机是佩戴在人身上的一个传感器和信息处理终端，在这个基础上延展开来，未来的汽车在整个的社会中的角色又是什么样？

首先，它绝不仅仅是一个交通供给，或者只是一个运输承载体，更重要的是它将成为 构 建在城市和交通里面的传感器和数据处理平台。

也就是说，车上搭载的传感器种类会远远多于手机传感器，它的信息处理能力和移动范围也大大超越手机的范畴。一旦车辆信息孤岛被打通，车辆的数据、城市数据、道路数据一旦实现贯穿，它能够带来的社会变革远远会超越手机在过去十几年里面所带来的社会变革。

开放式智能架构 面向车、路、城

过去一年时间 ， 华人运通通过在整车开发、车路协同、城市互联共享三个领域，探索和积累了一些 不同以往对未来的思考和未来技术的展望。

在上述领域的基础上， 我们分别打造了三个与之对应的技术平台，包括 开放的车辆电子架构平台、道路监测的感知平台、城市异构数据的处理平台。

具体来看， 道路监测平台是沿城打造了一套智路系统，主要把传感器部署在路边，再通过边缘计算能力实现跟车辆之间的数据贯通。此外，城市异构处理平台已经在连云港和其他一些城市进行 尝试 落地。

今天，我 主要分享的是车辆开放式的电子架构平台，因为开放的电子架构平台才是能够架构起重新定义汽车新品类的载体。

首先，还是从手机的发展历程说起， 手机从传统的功能机走入如今智能手机时代，一个重要的发展变化是手机从无操作系统和一个封闭操作系统走到IoS和安卓这样的开放操作系统，如此才带来手机整个行业的颠覆性变化。

过去的汽车架构是一种功能型架构，人们为了实现事先定义好的功能，才去打造电子电气架构系统，但如此的电子信息系统是封闭的，车辆一旦离开主机厂之后，不能进行大规模调整。

此外，在上述的架构体系里面，人们想实现以服务为导向，软件定义汽车，以及整个产品周期内不断提供AI迭代等想法都实现不了。

基于问题所在，我们 才构建了面向未来开放的电子电气架构体系，也是基于软硬件分离，以及操作系统和适配器实现的新一代电子电气架构体系。与 智能手机类似，其实就是在车辆里面构建了大量车载计算机，或者说是车内计算平台，以及车内预计算平台的硬件体系，这样的硬件体系与它搭载的软件架构和传统的功能型架构不同，是建在开放式的操作系统，实现了应用层和操作层软硬分离的体系，这样的体系构建起了整个未来汽车功能的转变。

上述图片是 麦肯锡给出的未来基于服务为导向的架构体系定义：底层仍然是硬件系统，是有电子电气硬件、执行器和传感器组成；中间层有一个非常重要的环节就是操作系统和中间件，这样操作系统和中间件实现了软件应用层和底层应用层的分离。

如此以来，分离使得应用层独立发展和更新成为可能，更重要一点是在未来电子电气架构体系里面，人们都在谈论人工智能，那问题是人工智能在车辆里面如何实现？

我认为， 必须要有内在强大的数据引擎才能够实现对车辆里面产生数据高强度分析，没有这样的数据分析引擎，实际上不能够称为智能汽车。

最上面一层是 应用层，应用层跟云平台作为统一的架构体系结合在一起，构成一套完整架构才是能够面向未来以服务为导向的架构体系。

因此，在这套 架构体系里面，所有应用层的软件，包括传感器和执行器都是以微服务的形式出现。也就是说， 微服务形式可以理解成把所有车内的硬件和软件模块打散，由用户自行定义和重组，包括极客以及生态合作伙伴都可以对车辆里面原有的功能进行重新改造，以适应自身需求或者是新产品的需求。

有了上述 一套架构体系搭载在车辆里面， 可以 真正实现千人千设的目标。同时随着用户的不断使用，每辆车都倾向于用户自身需求，从而使得每个用户使用的汽车都是与众不同的。

OTA成汽车“标配”，但别变成空中“尬聊”

从分布式嵌入系统向整个车载预计算的转化过程，真正意义上实现了软件对汽车的重新定义，一个开放的环境传感器，以及软件微服务化自由调用和重组构建起整套的新一代智能架构核心。

前不久华人运通 刚刚发布了一款面向未来的 产品，该产品是对新一代汽车架构的首次尝试。这款新产品搭载了超过500个传感器，这些传感器和计算平台之间用1GInter网进行连接，实现数据的高速传递。

此外， 在整个执行端和微服务端还搭载了150个控制系统，控制系统里面70%可以实现OTA，为什么不是100%？

因为，不是所有的控制器做OTA 都有意义 ，比如说执行一个转向柱锁单一功能的控制器，是OTA还是开锁闭锁功能，这本身就是一个很小的服务模块，实际上没有必要做OTA。

其实，车辆里面需不需要做OTA是要进行认真分析和思考的，取决于整个模块打散的程度，不是所有模块都有必要做OTA。我们定义可以进行OTA的模块，可以整个开放给用户，用于整个软件重构体系。

所有上述 系统由4个超级的预计算平台承载，过去我们的汽车里控制系统不做复杂数据分析。而HiPhi 1第一次搭载了这样的计算平台，不仅在自动驾驶领域和车机领域， 在动力品牌领域里同样部署强大算力来支撑智能化发展，如此超强计算平台结合部署在车辆里面的强大数据引擎，整个构造起包括HiPhi 1超体控制器功能。

目前， 整个行业里都在炒预控制器概念，实际上人们还没有给出预控制器的定义，甚至少部分行业合作伙伴简单的把传统车身控制器加上PKS系统，几个功能罗列在一起就称为预控制器。这实际上是存在比较大的问题，如果不具备一定的计算能力，预控制器是有名无实的。

除此之外，我们还构造了一个开发者平台，这个开发者平台也是基于刚才所讲述的，所有软件都是可以被调用和重组，同样也是基于微服务存在的，问题是这样的架构如何使用？

开发者平台 分为三个不同层级，包括普通用户、APP开发者、汽车开发者。

普通用户：喜欢动手，乐于探索，然而不懂编程提供GUI界面定义个性化场景，满足细分用户需求；

APP开发者：对于极客会在功能型进行合作，目标打造汽车应用生态系统；

汽车开发者：对于第三方机构会在数据层面进行合作。

如此以来，才能构建起强大的未来生态合作伙伴网络，共同面向未来数据服务的时代，同时去打造更多面向未来新品类汽车的可能。

总之， 超体智能架构是与整个交通行业协同发展，通过打破车路城的边界，区市县整个车路城端感知的协同，走向预计算、边缘计算端的计算协同，最终实现整个的AI服务智慧协同。目标就是从所谓单一汽车的单品智能到混合智能，最终实现整个群体智能的转变。

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