上一回，我们了解了智能汽车上的软硬件架构，而随着AI人工智能技术的进步，为了让车辆做到“懂人”、“像人”，必须要从感知、算力、执行三个领域着手，将汽车打通“任督二脉”，从原有的电子电气架构，打造为“整车智能感知融合+中央大脑+区域控制”的全新智能化电气架构。到底该怎么去做？听上汽君给您详细说说。

首先是感知层，要让汽车能够“看的更远，更清晰”。因此，现在汽车上都采用高度融合和复用智能传感器，以视觉为主导创造融合方案，创造更像人的智能感知方案。例如上汽最新的飞凡R7，全车就搭载了33个传感器，包括LUMINAR 1550nm激光雷达、Premium 4D成像雷达、增强版远距离点云角雷达，以及超声波雷达、高感知摄像头等。并采用国内首创FULL FUSION全融合算法，让智驾判断更迅速，识别更准确。

接着是算力层，智能汽车将采用基于算力高度集中的中央大脑，融合舱/算/驾/联，使得软件更集中，接口标准化、模块复用化，升级迭代快；

到了在执行层，采用基于区域高度集成的区域控制，集成传统ECU，使得硬件更集成、可拓展、可升级、可插拔，适配更灵活；

有了感知、算力和执行，但智能汽车还是需要人来操控，进入操作系统层面，智能汽车在通过整车级中间件，进行智舱、智驾、智控底层OS的互联互通，完成计算资源、存储资源精准调度和数据共享，实现底层到应用层的全栈融合。就这样，通过感知融合，功能逻辑上移，控制执行就近接入，操作系统的横向打通，做到“大脑”和“视觉感知”之间无阻碍、低时延的融会贯通，将汽车打造成如同人一样拥有精密神经脉络的产品。

例如，上汽智己汽车的IM AD系统算法就具备更快速的技术进化能力。其在2021年已实现OneModel、BEV、Transformer技术落地，2022年搭载首车实现量产，奠定行业领先的技术基座。2023年4月，智己汽车联合Momenta发布行业首个D.L.P.人工智能模型，解决了认知智能的卡脖子难题，率先将数据驱动的规化算法应用于量产项目，并基于开源的Linux，自主研发操作系统IM OS，实现整车从底层到应用层的全栈融合。

这样，一辆更“懂人”、更“像人”的智能汽车就诞生了。一方面，利用感知、算力的优势，可以让汽车更快地处理和分析各种数据，从而提供更多的智能化场景体验；同时，通过互融互通的操控，可以让汽车更灵活地适应用户的个性化需求和喜好；通过云端大数据，还可以让汽车更安全地进行远程诊断和升级，还可以让汽车更节能，续航更长。

此外，通过全新的智能化电气架构，给汽车的运动控制领域也带来很多创新。我们都知道，汽车操控的即时性要求非常高，因为“失之毫厘差之千里”，而随着汽车底盘的执行器将越来越多、功能愈发复杂，智驾系统、底盘域、动力域之间进行着大量的高频信号交互，不仅带来了沉重的总线负载和功能安全风险，还会因为毫秒级时延而无法实现车身姿态极致控制。

基于此，上汽的智己汽车全新构建了能汽车专属的“中央协调运动控制器VMC”，就是把底盘所有的执行器融合在一起，去控制车辆运动的6大自由度，包括传统的ESP、ABS、空气悬挂、CDC自适应悬挂等等，从舒适性、操控性、安全性以及能耗等各种维度上，大幅提升用户的驾乘体验，从而真正实现智能化运动控制。

说完了如何打造更适合人工智能进化的汽车软硬件平台，下次上汽君与大家来探讨一个最关心的问题：随着汽车智能化的高速发展，会给我们的出行带来哪些价值和全新的体验呢？我们下期见哦~