本報記者 陳燕南 長春報道

“原來很多干自動駕駛的業界同行，今年都轉行去做機器人了，這個領域里還能拿到一些小型的投資額度，自動駕駛投資額度已大幅收縮。所以可能任何一種現在的機械與電子的連接體，最終目標可能都是為了具身智能這個方向。目前紅旗已與機器人公司對接，因其嵌入式系統、神經網絡與人工智能的知識本源相通，智能車終將走向具身智能時代。”7月15日，《中國經營報》記者獲悉，一汽研發總院副院長兼九章平臺CEO周時瑩在“2025新能源智能汽車新質發展論壇”上表示。

從“軟件定義”到“AI定義”的變革

周時瑩表示，軟件定義汽車與軟硬分離的概念早在2016年就已出現，但時至今日，多數車企及Tier1、Tier2仍未突破“軟硬件絕對分離與靈活部署”的關鍵瓶頸。

周時瑩提到，過去幾年，行業在智能駕駛、智能座艙領域積累了模型、數據及軟硬件能力，但在AI時代，一個核心問題浮出水面：汽車電子行業的固有知識沉淀是否會被顛覆？傳統電子電氣架構（EEA）是面臨大幅更迭？

據她介紹，2024年以來，“AI定義汽車”逐漸取代“軟件定義汽車”的概念，端到端大模型從兩段式演進至一段式，今年年初DeepSeek等大語言模型進一步融入座艙與智駕系統，“AI賦能”已成為行業標配。但隨之而來的壓力是：上層模型落地后，應用層軟件泛化的代碼能否在OS架構上順利運行？這對底層技術提出了嚴峻考驗。

她強調，今年二季度，車企普遍面臨新挑戰：AI融入后，傳統車企的知識技能體系需適應性調整。若下一階段是“AI定義汽車”，在AIGC框架下，軟件、硬件需按AI算法要求提供足夠算力，而當前OS架構及車載以太網能否滿足上下層傳輸需求，仍存較大挑戰。

技術快速迭代帶來不確定性

周時瑩表示，紅旗的特殊挑戰在于車型覆蓋廣，不同車型對智駕、座艙、車身控制的需求差異極大，難以用一套硬件系統驅動所有傳感器與執行器。因此，對大規模車企而言（尤其十幾款車同步在研/在產時），軟硬件的切分與隔離是核心難點。

周時瑩坦言，在過去七八年堅持智能網聯自研的過程中，遇到了不少實際問題，主要體現在以下兩方面：

一是需求與技術的快速迭代帶來的不確定性。一方面，需求變更頻繁；另一方面，自動駕駛領域的知識迭代速度極快，大約每一年半就需要完成一次技術迭代。

“在艙駕融合方面，行業尚未形成清晰的范式——比如數據集應如何定義、模型的差異化邊界在哪里等核心問題，多數團隊仍在探索中。盡管有部分團隊開展了小規模示范或試驗，但推進過程中阻力較大。”周時瑩表示。

二是面臨著軟件接口與工程落地的挑戰。“在軟件接口開發中，實際效果往往與前期設計存在差距，導致反復調整的情況頻發。例如，我們曾定義了多個以太網接口信號，但在調試階段出現了諸如通信失敗的問題。這類問題在推進軟硬件分離和強制靈活部署時尤為突出，相比技術設計本身，工程化落地的難度更大。”周時瑩表示。

據她介紹，紅旗品牌的架構演進始終由軟件牽引，經歷了關鍵階段：2018年實現傳統分布式架構量產；2023年下半年量產中央計算+區域控制。

根據周時瑩透露，今年8—9月將出現“中央計算+艙控融合BOX”，通過軟件中心化進一步降低單車電子成本2000—3000元。2025—2026年將推進至“中央計算OneBOX”級別。

SOA架構全服務化融合創新或是破局關鍵

從實際工作出發，周時瑩還提出了智能化時代的核心挑戰。例如市場與成本的平衡、SOA架構的全面服務化難題、AI大模型對架構的更高要求。

周時瑩表示：“面對自動駕駛的挑戰，安全是底線，但如何在保障安全的同時避免車企成本增長，是一大難題。若動力、軟件、芯片等核心環節都做冗余設計，智駕系統將因成本過高、可維護性差而難以實現2C端量產。”

她進一步表示，在SOA架構實踐中，盡管多數車企宣稱已實現整車級SOA，但真正能將所有硬件抽象化，把傳感器、執行器的服務層拆解為細顆粒度模塊化服務，實現整車全面服務化的企業并不多。而這正是軟件模塊標準化、可迭代、靈活適配不同硬件與協議的基礎。整車廠因軟件開發能力有限，面臨開發難度大的問題。

此外，她提到，AI大模型的融入，尤其在艙駕融合領域，對整車EEA架構提出了更高要求。“不同車型配置差異顯著，上層算法與軟件的不同，必然導致中央計算平臺的芯片算力、控制器性能及中間層軟件的接口與驅動能力需隨之適配。”她表示。

在周時瑩看來，未來，SOA架構全服務化與融合創新或許是破局關鍵。

“真正的SOA架構實現全面服務化是有意義的。我們的實踐歷經三個階段：2018年采用STS垂直煙囪模式，各控制器獨立開發軟硬件及上層應用；2020—2023年推進部分服務化；2023年年底至今實現全服務化，支持靈活迭代調用，以此適配不同車型、跨平臺需求，并應對國內外芯片及高制程芯片的供貨波動。”周時瑩表示。

她進一步表示，電子電氣架構硬件演進中，我們以國外成熟芯片為基礎構建穩定架構，同時推進國產平臺建設。通過統一軟件OS層，為入門級到高配車型提供支撐，兼容不同上層軟件配置、區域控制需求及各等級自動駕駛與座艙大模型。

另外，她預計，大概今年下半年或者明年年初的時候，動力系統也會跟底盤系統充分融合。

最后，周時瑩表示，軟件曾顛覆汽車行業，如今AI正進一步顛覆軟件架構與組成方式。期待與軟件OS、模型、數據處理、集成電路、工業母機等領域的企業及高校院所合作，共同推動汽車行業在顛覆中前行。

（編輯：張碩審核：童海華校對：顏京寧）