亿咖通科技：中央计算平台的设计与性能优化

2025年7月22日，在第八届智能辅助驾驶大会上，亿咖通科技中央计算平台研发中心负责人王荫介绍道，亿咖通科技的核心产品包括智能座舱解决方案涵盖14～4nm不同制程。他指出，未来舱驾融合或中央计算平台将成为主流，亿咖通正推进单芯片舱驾融合解决方案的研发，并拥有云山跨域软件解决方案，确保软件跨域协同和软硬件解耦，同时正在推进AI大模型应用上车产品开发。

王荫还提到，针对舱驾融合趋势的加速到来，亿咖通采用SOA分布式通信架构开发了亿咖通·云山跨域软件平台，可以支持完整的智舱、智驾、车控、手机域的所有相关软件栈，同时兼容AUTOSAR标准的中间件，从而实现软硬件的充分解耦，降低开发成本的同时还能快速适配不同生态系统，并将解决方案的开发周期缩短20%以上。

王荫｜亿咖通科技中央计算平台研发中心负责人

以下为演讲内容整理：

亿咖通科技公司介绍

亿咖通科技成立于2017年，于2022年年底在纳斯达克上市。目前，公司在全球范围内拥有1800名员工，其中研发人员占比达70%。公司的全球研发中心分布于12个城市，当前正为18家OEM企业提供服务，涵盖28个车型品牌。

鉴于当前众多车企纷纷提出出海战略，以及海外全球性OEM企业对智能化解决方案的需求日益增长，为积极响应中国车企出海战略及全球OEM企业的智能化转型需求，公司在新加坡、马来西亚、美国圣地亚哥以及德国斯图加特等地均设立了研发中心，以更好地服务中国车企出海及满足全球OEM企业的智能化需求。

此外，公司在杭州富阳新建了一座全球智能化生产制造中心。该中心所有产线均实现全自动化、高精度作业，目前已正式投入生产并交付产品，以满足全球市场需求。同时，该中心已获得莱茵、劳盛等相关权威认证。

去年，公司成功斩获自成立以来首个全球性重大项目——大众斯柯达全球平台项目。此外，公司还拥有众多合作伙伴，如黑芝麻、高通、英伟达等，这些合作伙伴为亿咖通产品线提供了相应的智能芯片SoC。

亿咖通拥有紧密的上层芯片生态合作伙伴“芯擎科技”，基于“芯擎科技”自主研发的SoC开发出了对应的智能解决方案。我们的解决方案能够为整车厂及相应的Tier 1供应商提供成本相对较低的产品。亿咖通过往的主营产品是在智能座舱领域。目前，我们的智能座舱解决方案涵盖14～4nm不同制程，既有国产芯片，也有高通等全球知名品牌的芯片。

在智能辅助驾驶方案方面，2023年我们采用两颗黑芝麻华山A1000芯片在领克和吉利车型上成功量产了高阶智能辅助驾驶方案亿咖通·天穹®Pro智驾平台，今年年初，该平台的单芯片版本天穹在红旗多款车型上获得了智能辅助驾驶泊车项目定点。

图源：演讲嘉宾素材

我们认为，未来舱驾融合方案或中央计算平台方案将成为主流。当前，各项功能边界正日益模糊。例如，客户要求在AVM开启时具备行人识别功能，这究竟属于座舱功能还是智能辅助功能？同样，哨兵模式、以及多模态大模型对舱外交通标识牌、特殊标注及道路状况的提示等功能，也难以明确界定其归属某单一功能域。

鉴于功能边界的模糊性，我们认为未来趋势将首先倾向于舱驾融合方案。尽管目前已有众多多芯片方案，但多芯片间传输可能带来的延迟及算力无法共享等问题仍待解决。因此，我们认为，未来具备大算力的单芯片将成为智能化发展的主流趋势。

在为上述硬件方案提供服务的同时，亿咖通拥有一套云山跨域软件解决方案，该方案旨在确保智能座舱、及智能驾驶辅助两个功能域能够实现紧密高效协同，同时达到足够高的功能安全标准。

此外，自今年年初起，我们已全面开展AI大模型的研究工作。得益于云山软件平台的跨域特性，已成功实现语音、舱外视觉、舱内视觉的全链路打通。

在接下来的阶段，我们将在亿咖通自研的AI大模型引擎AutoGPT上展开二阶段研发与探索。我们将研究如何利用大模型使传统固定规则的人机交互更加智能化。同时，我们还将聚焦于视觉语言模型、大语言模型与视觉模型，以及智能辅助驾驶感知模块的融合问题，其中同屏处理是一大技术难题。针对这些问题，我们将在第二阶段研发中持续攻关解决。

产品矩阵层面，我们研发了安托拉系列座舱解决方案。同时，我们也拥有面向全球市场的高通系列座舱方案。在智能辅助驾驶平台方面，我们有天穹系列解决方案，目前我们已推出基于单双黑芝麻华山A1000芯片的天穹、天穹Pro版本。未来，我们会将所有这些不同功能域的SoC集成于一体，构建成集中式的中央计算平台解决方案。

图源：演讲嘉宾素材

亿咖通科技舱驾融合方案介绍

关于公司当前正在量产以及即将量产的舱驾融合方案，一是基于安托拉1000的One Chip舱驾融合方案。目前，该舱泊方案已在多家 OEM 厂商的车型上实现量产。2026年3月，我们将把行车功能集成至该芯片中，使这款7nm座舱芯片具备信息娱乐、仪表、车控、网关、L2级ADAS功能以及APA自动泊车功能，实现五合一的集成方向。得益于龍鹰一号架构的“硬隔离”特殊设计，芯片中已划分出ASIL-D等级的安全岛供ADAS功能使用，确保其不受其他应用干扰，同时保障实时性、稳定性及ASIL-B功能安全。这一舱驾融合方案成本相对较低，能够满足大部分车企10万至15万元级别车型的功能需求。

图源：演讲嘉宾素材

未来，我们将对该解决方案进行升级，提升底层SoC算力，增加50K的CPU算力以及48 TOPS的NPU算力。升级后的芯片将具备更广泛的应用方向，在座舱功能的基础上，增加AI大模型功能应用，同时也可支持更高阶的记忆泊车、NOA领航驾驶辅助功能，实现L2.9级高阶智能辅助驾驶方案。

亿咖通科技中央计算平台的涉及及性能优化

当前，智能汽车使用过程中普遍存在一些问题，例如用户驾驶智能汽车时，常会遇到系统卡死、大屏无响应或感知目标停滞等现象，且此类客诉在各品牌中均较为常见，这已是行业公开的共性问题。

我们何以具备将众多功能集成于单一芯片的实力与信心，实现不同操作系统及应用的融合运行？对此，我们拥有一套完整的云山SOA软件架构体系，这是亿咖通当前发展的坚实基石。该体系聚焦于如何充分发挥算力芯片性能、降低成本以及快速适配不同生态系统。

鉴于当前汽车域控制器众多，我们构建了三层架构体系。针对每个业务层，均设有相应的小型中间件予以支撑，涵盖仪表、座舱、ADAS、车控域等，同时支持与手机互联。其中，我们开发了一款通用化跨域的大型中间件，命名为“ECARX Superbrain Runtime”，作为云山中间件的核心。在下层架构中，我们采用自研的Cloudpeak Linux、AAOS等系统，并结合虚拟化技术，为上层应用业务提供全面支撑。

图源：演讲嘉宾素材

其中的核心技术，首先是云山中间件。在多域融合背景下，我们面临兼容性差、效率低、成本高等问题。商用跨域中间件虽能保障安全性与实时性，但在录制回放、数据回灌等能力上表现欠佳，往往还需另寻供应商搭建配套系统。而我们的云山中间件不仅兼容AUTOSAR标准，还集成了录制、回放及所有执行模块，同时支持模块化拆分，可根据客户需求灵活组合，采用乐高式的积木形态。

其次，关于整套解决方案的生成机制，我们自主研发了一套高效工具链，其中包含执行链，用于定义系统架构；引入数据模型概念，明确系统架构中的数据流及数据包。此外，我们自研了代码生成工具，并制定了软件架构规则，通过该工具实现规则落地。将系统架构定义与数据模型输入代码生成工具后，即可输出代码框架及中间件配置文件，再结合上层应用代码，通过编译器完成软件编译。

图源：演讲嘉宾素材

云山中间件带来了三大显著优势。一是实现了标准化，通过系统架构定义及各模块的数据规范，省去了软件架构设计环节，依托自动代码生成技术，可兼容Linux、安卓及QNX等不同平台，这是云山组件中间件的核心亮点之一。

我们的车规级操作系统Automotive Grade OS的核心设计思路围绕功能安全展开，采用监控、通知和管控三层机制。我们在Linux虚拟机中嵌入容器，容器内配置云山agos monitor，同时虚拟机外部也设置Linux虚拟机monitor，实现层层监控。当检测到简单异常如线程异常时，系统会通知更高级别的内核进行重启；若发现更复杂的问题，则进一步通知hypervisor层，尝试通过hypervisor重启修复问题；若上述措施均无效，则将管控权限移交至控制器中安全等级最高的MCU，由其进行最终管控。通过这一机制，我们能够确保整个体系的功能安全。

最后是虚拟化，我们从IO接口硬件、CPU和内存三个维度展开设计，同时鉴于当前座舱与智能辅助驾驶对GPU性能的高要求，以及舱驾融合后必然面临的GPU资源共享问题，我们采用了native context技术，使虚拟化损耗效率控制在2%以下。磁盘读写方面，前端采用异步sync模式，后端采用write back模式以优化性能。

CPU层面，舱驾融合后的一大技术难点在于核心业务的稳定性保障。我们将智能辅助驾驶的规控、感知后处理等关键业务，通过虚拟出的VCPU独占实际物理CPU资源，以此减少VCPU调度切换带来的性能损耗，提升系统稳定性。同时，我们的调度算法可根据实际需求，在时间片调度与CFS之间灵活选择。

内存管理方面，针对虚拟化场景，我们采用了虚拟内存预分配机制，提前完成内存资源分配，避免实时分配导致的延迟，有效减少缺页异常引发的性能损失。

（以上内容来自亿咖通科技中央计算平台研发中心负责人王荫于2025年7月22日在第八届智能辅助驾驶大会发表的《中央计算平台的设计与性能优化》主题演讲。）

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