引言
“软件定义汽车”成为近年来汽车界常常听到的口号。过去，汽车4S店的维修师傅们会根据汽车问题寻找相应的零部件替换。试想一下，今天或者不远的未来，需要维修的汽车进入4S店，维修师傅不仅需要寻找零部件，而且还需要抱着电脑敲代码解决软件问题。这意味着消费者不仅要对机械零件清洁、润滑和更换服务付费，还要增加软件带来的维护费用。从制造者角度来讲，原始设备制造商（OEM）和一级供应商（Tier1）也要增加汽车软件的投入。消费端费用增加，生产端巨大软件投入，能让“软件定义汽车”的实现吗？
“软件定义汽车”还是“汽车定义软件”？真正提出“软件定义汽车”这个口号是与智能驾驶分不开。该词是2016年由百度高级副总裁，自动驾驶事业部总经理王劲提出“软件定义汽车”。“其核心思想是，决定未来汽车的是以人工智能为核心的软件技术，而不再是汽车的马力大小，是否真皮沙发座椅，机械性能好坏”。但是从“定义”词典解释（对于一种事物的本质特征的确切而简要的说明）来看，重新定义一定是改变事物的本质。汽车作为运载工具，实现人货物的移动是其本质功能。软件除了在智能驾驶领域能实现驾驶操作本质改变，其他功能目前来看延伸了汽车概念。
智能驾驶
当然“软件定义”一词在IT行业中应用已久，如软件定义网络（Software Defined Network，SDN）、软件定义存储（Software Defined Storage，SDS）、软件定义无线电（Software Defined Radio，SDR）等在很多年前就已经被广泛应用。软件定义指的是在标准的硬件平台上，通过软件来实现各种客户需要的功能。这也基本上确定了汽车如果被软件定义一定是在两个基础上——硬件平台和软件功能实现的。
硬件软件与传统汽车到底有什么不同？从硬件上来讲，传统汽车的整车物理结构主要由发动机、底盘、电气设备、车身等4个部分组成，各个系统之间的关联性较小。软件定义汽车整车物理结构主要包括动力系统、环境感知系统、决策规划系统、控制系统、智能座舱等，而这些系统未来有可能由汽车“大脑”进行信息处理，共同辅助汽车不同功能的实现，增加了整车物理结构的协同性。
从软件上来讲，传统汽车电子系统的软件和硬件耦合在一起，ECU软件的开发测试依赖于硬件，导致开发测试难度较大、灵活性很差。AUTOSAR Classic标准的提出正是为了解决在不同的硬件平台上使用相似的软件方案和共享软件组件的问题。但是随着汽车功能的增加，传统硬件平台无法满足高算力、实时性、并行处理的要求，因此软件定汽车的软件架构继承AUTOSAR Classic与AUTOSAR Adaptive的优点，既支持高安全性、高实时性应用场景，又支撑大数据并行处理、高性能计算应用场景，为更多功能实现铺垫实现基础。
AUTOSAR Classic架构
软件定义汽车能带来了什么？软件和硬件仅仅是功能实现的基础。要想让汽车软件功能增加成为获取市场的利器，则该功能不仅要提升客户满意度，同时还要兼顾实现功能的制造成本。
特斯拉可以说是电动化汽车业内的典范。能够达到500km以上的复杂锂电池组解决了当时电动车续航里程短的最大痛点；在30w的车型上搭载“自动驾驶系统”可以算是真正落地的自动驾驶技术产品；一体化流畅线条的跑车造型车身和后备箱前移以及隐藏式门把手设计拉满座驾的科技感；极高效率的一体化压铸技术极大实现生产成本降低……综上所述，特斯拉的成功也并不完全是软件功能增加实现的，反而硬核科技占据更多优势。
回到问题，那为什么众多厂商仍然押宝软件呢？
1.软件解决硬件无法带来消费者体感优化：现阶段因为人的生活日常和软件无缝衔接在一起了，所以软件是自然而然的进入到生活的方方面面，同样会进入到出行的各种场景里面。比如人们希望的听歌的同时能具有比较好的车内氛围，在不同的天气条件下车内能成为一个自动调节的宜人环境，智能座舱、灯控音控等硬件通过软件架构为驾驶者和乘车者提供更好的体验，从而提升产品的竞争力；
2.智能驾驶带来更多的商业空间：智能驾驶绝对是软件定义汽车的核心内容。当无人驾驶真正能成为一项可以落地的技术时，对驾驶员来说，他可以利用车内的软件实现看书、影视等各种需求；对共享汽车公司来说，可以降低运营成本，开发新的商业模式。
3.更多驾车场景成为可能：越野驾车是个非常专业的事情，用户需要根据自己经验和专业判断，时刻去控制差速锁和四驱系统，才能够享受到越野的体验。如果软件可以帮用户做判断，就能把越野的门槛、专业要求、经验等等大大的降低。越野就变成了更多人可以参与的一个事情。随着应用场景的增加，车的使用频次将会极大增加，从而增加车的销量。
奥迪概念车Trail car
以上所述皆是围绕如何再次提升汽车消费的增长，如同智能机的销量增长一样。但是汽车并不像PC、IT行业，正如艾拉比（专注OTA技术解决方案）副总裁贺思聪所说，从下往上，每一个关键技术点全部都是问号。
软件定义汽车难在哪里？新定义的出现总是伴随新的技术问题，当然还有商业模式问题。
技术问题：
1.硬件复杂性
传统汽车遵循感知-决策-执行硬件思路，感知数据难以交互，也无法协同执行。因此必须升级硬件架构，促进数据统一交互，实现整车功能协同。这就要求汽车硬件必须要同时处理数字信号处理（DSP）单元、图形处理单元、视频加速器、图像处理单元（IPU）以及CAN总线接口等信息，才能保证计算性能和行车安全，而这个就需要集成思路——SoC，其复杂超过PC。
德州仪器公司TDA片上系统
2.高算力对软件的处理能力要求
麦肯锡公布的数据表明，“在过去十年中，汽车行业单个软件项目的平均复杂度增长了300%。”如今，每一辆汽车之上，都有大约1亿行代码在运行——比军用飞机F-35或波音787梦想客机的代码条数还多。预计到2025年，汽车上运行的代码行数将达到2亿，而对于L5(完全自动)自动驾驶系统而言，代码行数甚至有可能达到10亿行。除此之外，人工智能（AI）或机器学习（ML）算法也在很大程度上增加了车载软件的复杂性。正如艾拉比副总裁贺思聪所提到的：“我相信目前各个主机厂里面各位老板每周、每双周开的质量会，质量会上Top10问题至少有5个是软件的问题。而且软件问题是持续发生的，而且是根据你的硬件变更和软件变更会有不同的表现。”
3.安全问题
随着软件网络的接入，网络安全问题是一个无法绕开的问题。重庆信通设计院车联网（智能网联汽车）渗透工程师提醒，根据工信部车联网动态监测情况显示，2020年以来发现的针对整车企业、车联网信息服务提供商等相关企业的恶意攻击达到280余万次。但网络安全风险并不局限于软件，有时硬件也会暴露出安全漏洞。硬件失效，数据传输故障等问题更是软硬件综合的问题。车在OTA升级时出现“抱车”现象频频出现。
车辆安全问题监测（重庆信通设计院）
商业问题：
1.巨大研发投入
日新月异的市场变化迫使汽车行业奋起直追，紧跟发展趋势。不仅汽车制造商，乃至供应商都参与其中。以生产出全球首款沟纹汽车轮胎的德国大陆集团为例，该公司仅2021年一年就投入3100万欧元用于公司内部开发软件。大陆汽车技术核心业务部门（分为车辆网联技术（VNI）、自动驾驶及安全技术（AMS）业务单元）拥有约89,000名员工，而轮胎业务部门现在只有约57,000名员工。但是完成汽车电子电气架构以及相关控制器的标准化需要多久？软件定义汽车又能否真正的开辟一块新的蛋糕？如此一来，成本和收益的平衡很难实现。
2.消费习惯能否改变
汽车相比较其他终端消费电子一个很大的不同在于售价高且寿命长，对比手机，电脑等相对廉价而日常生活必不可少的娱乐设备，汽车承载了更少的日常娱乐的属性。仅仅以娱乐为例，汽车内部设置的娱乐体验是否好于移动终端娱乐体验。如果不能，消费者如何进行软件付费，消费习惯又怎样得到改变。
结语软件早已经存在于汽车之中，并非最近几年才出现的新生事物。软件将会对一个车企产生影响，无论是传统的基本车辆功能，还是智能驾驶等新兴功能，无一不是在这个时代进行竞争的门槛。但是软件定义汽车的难度不仅局限于技术，还牵涉到标准化，安全，商业等多个层面问题。这对于腰部底部的车企来说，可能连上牌桌的机会都没有了。
参考资料
1.软件定义汽车下的整车开发
2. 一文让您读懂：什么是“软件定义汽车”—如何实现软件未来可维护性
3.贺思聪：软件定义汽车全是问号
4.再问一次：软件真能定义汽车吗？
5.软件定义汽车，是行业趋势还是“政治正确”？
6.什么才是软件定义汽车？
