对于自动驾驶、ADAS，或者汽车网联化、电子化、智能化之类的趋势，我们日常探讨最多的，恐怕是技术本身的革新，以及这些技术对汽车整个垂直产业带来的影响。当聊到未来高端汽车内部软件代码将达到2-3亿行时，我们会“推测”这些趋势对汽车整个行业结构将产生怎样革命性的影响……

比如说，产业原本从整车厂到各层级供应商金字塔型层级结构，转变为趋于平面化的横向结构，更多原本并非汽车行业的参与者参与到行业中来。这些变化在我们看来实际已经足够复杂和“革命”化。不过在本周的Aspencore汽车电子论坛上，我们听到了另一种有趣的解读：华域汽车系统高级战略规划经理叶海先生，针对智能网联汽车市场发展趋势的看法是这样的：

我们首先定义这样一个词汇：robocab，看单词结构，似乎是机器出租车的意思。其实际含义是没有司机的自动驾驶出租车。如果我们抛出这样一个问题：将来如果每次出行，都可以采用robocab的方式，而且单次出行成本相较自己开车更低，那么你是否还愿意再买辆车呢？

全球各国对这个问题的回答都不尽相同。不同国家的人，回答“是”和“不是”的比例情况如上图所示。无论如何，这个答案至少表明了一个问题：如果技术足够先进，有一半甚至超过一半的人是不愿意自己开车的。这种robocab的模式，放到现在比较知名的就是网约车，只不过现在的网约车还有司机在开，robocab可能是没有司机的网约车。

它总体就是指共享出行，或许这种模式还以其他方式存在，比如说分时租赁。但它们都同时指向：或许我们未来的生活不止是不需要自己开车，而且还不需要自己买车。我们定义这种服务为MaaS（Mobility-as-a-Service）。

从叶海提供的数据来看，中国在收获这波趋势时显得格外显著：“共享出行市场整体规模将持续快速增长，2018-2030年年复合增长率达到19.61%。”这个趋势的四大驱动力包括了中国的政策（政策对共享出行市场发展的支持）、资本（各种补贴）、需求（居民共享出行服务需求增加，包括城镇化进程加快、限牌和停车位紧张等一些客观因素）、技术（核心零部件动力电池技术进步，共享汽车成本下降；互联网、5G、自动驾驶技术推动共享出行行业发展）。

如果这个趋势或预言是真的，那么它对整个汽车产业的结构调整，恐怕就不是我们先前讨论的那么简单了。一方面原本与汽车行业无关的产业也会纳入到汽车产业链体系——这个是我们在先前的文章中不止一次提到的；另一方面，原本OEM厂主导的产业格局，会转为第三方平台主导，比如像滴滴这样的网约车平台，或者上汽EVCARD分时租赁平台。

其中第二点大概算得上是相当具有冲击性的一件事。用叶海的话来说，“OEM厂商未来就降维了；价值发生转移。拥有车队管理能力的公司，未来将在行业拥有很大的话语权，比如滴滴要求造200万辆车，这个需求会立刻被满足。”此时，汽车本身成为互联网终端，它将与其它互联网终端不再有本质区别。

那么OEM厂此时的商业模式就要发生重构，“OEM厂商业模式将从卖汽车向提供增值服务、共享服务转变，买汽车产品的营收占比缩小。”行业的利润池分配将发生很大变化，如上图所示，MaaS到2030年往后，要分得34%的市场利润。连带的，就是Tier 1面临市场规模缩小的大问题。与此同时，如我们先前所说行业从金字塔型转向更平面化的横向结构，那么Tier 1开始需要受到原本不属于汽车行业的，比如软件企业的跨界冲击。

在共享出行市场渗透率达到一定程度，社会车辆利用率提升以后，汽车总需求量会开始下降。“预计2035-2040年，社会车辆需求将减少30-50%。”那么上述各层级变化会得到进一步的加固。不难理解上图这种结构变化，在最上层的“Vehicle buyer”究竟如何改变产业。

这是个很有趣的解构，而且显得非常大胆。叶海针对MaaS的趋势，针对Tier 1厂商所提的建议包括有：1.高度关注MaaS的市场机会，与出行服务提供商和OEM探讨PMV（Purpose-built Mobility Vehicle）合作机会，寻求扩大单车配套份额，保持业务增长——这似乎也是目前华域汽车在智能系统各层级，智能形式系统、智能车身与座舱系统，以及智能动力与能源管理系统方面多方位的努力。

2.汽车构成模块变化，Tier1供应商需要再新的平台基础上探索市场机遇。大众将软件平台分成5个部分，分别是“操作系统和互联互通”“智能车身和座舱”“自动驾驶”“车辆和能源性能”“服务平台和出行服务”。这实际对应了上述华域汽车的几个方向。3.增加中国市场渗透率，中国汽车市场是全球规模最大的市场。“2018年，共享汽车数量增速超过300%，网约车数量增速88%。”这应对了MaaS这个模式未来在中国的快速发展。

完善ADAS能力布局：传感器、线缆

不过在讨论这么概念化的趋势以前，还是让我们来聊聊更具体的问题。在相对具体的建议中，叶海提到了“通过战略联盟、合资合作、收购等方式，完善ADAS能力布局，包括雷达、摄像头、激光雷达、芯片、数据融合等，形成个层次驾驶辅助/自动驾驶系统解决方案的提供能力”。

这事实上就是现在正在发生的行业趋势，尤其是多方案的集成与融合。我们在《构建一个时代：汽车电子与软件架构的10大趋势预测》中提到，中短期来看，车内传感器数量会飙升。但如果从长期来看，传感器数量增加实际会导致物料成本的增加，如何降低成本仍是长期趋势。外部传感器，摄像头+雷达的融合式解决方案，必然会统治市场。

在汽车电子论坛上，纳瓦电子总经理李建林恰好就提到了毫米波雷达与5G C-V2X的融合，而且也涉及将摄像头视觉方案融合进来。“视觉和毫米波雷达的结合，是未来很长一段时间的主流方案。视觉（摄像头）的好处就在于在70%-80%的情况下效果很好，但一旦离开光源，视觉就成为短板。而毫米波是空气波，不怎么受到空气和外界条件的影响。视觉+毫米波雷达结合就形成了全天候的方案，这也是市场主流。”

尤其在毫米波应用于前向雷达时，雷达在很多工作上判断信息量不够，需要与视觉相融合。“2018年，我们的交通部针对9米以上长客车，和18吨货车做出规定，在24个月后必须加装FCW（前方碰撞预警系统）。另外有要求必须支持WiFi、蓝牙，在行业内也得到了极高的认可度。”这实际上就促进了毫米波雷达的发展。

“所以国内有不少企业开始从事这一领域。虽然这个市场的需求量很大，但当前的主流市场仍然被国外进口占据。所以在接下来的一段时间里，我们要做的就是进口替代。”李建林表示。

李建林向我们详细阐述了纳瓦电子在毫米波雷达模块制造过程中遭遇的各种“坑“，“比如上面这片黑壳，上面是透波的特殊材料，包括一些金属介质融合在壳中。光这个壳我们就折腾了两年多，所以成本并没有想象中那么低。”以及在信号处理流程中，纳瓦电子在做MCU选择时总结的各种经验。

所以在整体方案上，“将MIMO天线技术与ESPRIT超分辨率算法相结合，采用复杂调试提高抗干扰性；数字波束赋形和单脉冲解模糊提高角度精度和分辨率；DBSCAN聚类算法与非线性卡尔曼滤波跟踪算法结合，精准计算出目标航迹。”

但“更高智能的驾驶，光靠传感器是不行的，因为传感器能够感知的距离毕竟有限。而5G能够解决更远距离的问题，是传感器探测不到的地方。“但5G做不到的是要用WiFi这样的网络做精确的距离判断这样的事，所以“V2X很多时候解决的是比传感器长一点，比广域网短一点的问题，当5G和传感器结合时，才能有更高级别的智能驾驶。”这里所说“更远距离的问题”，比如远距离侦测前侧异常、动态地图实时更新、快速可靠地共享传感器数据等。

C-V2X在引入5.9GHz ITS频段进行通讯后，采用设备与设备间的直接连接，在不依赖蜂窝运营网络的情况下完成通讯，降低时延。它与毫米波雷达可以实现更好的补充。主要体现在：5.9GHz V2X传输数据信息、毫米波雷达提供精确的车与车的相对距离、相对速度、位置角度。整个数据层在100ms内完成3个信息的计算与提供。

“虽然就我们的经验来看，融合其实并不容易，但未来一定是视觉+毫米波雷达+5G V2X。”李建林表示。

在迈向自动驾驶的过程中，除了车载传感器的融合以外，我们也从Valens汽车电子事业部高级业务拓展经理邓涛那里，了解了有线连接的融合方案。“车里面有很多东西要传：音频、视频、以太网、控制、串口、电源等等。我们把所有这些信号，聚合到一根线上传。”这实际就是Valens的HDBaseT车载芯片，通过一根线来实现智能连接。在高速、低延迟之外，“最小是2Gbps带宽，4G/8G都有，明年我们会出16Gbps的”，实现一根线缆传输这么多信号“并不简单，我们是多点到多点的通信，需要寻址、需要协议栈，我们将这套方案做好。视频信号有视频包头，音频信号有音频包头，可在10ms以内将数据直接恢复出来。”

所以这套方案支持星形拓扑结构，也支持菊花链，“车内的菊花链是车厂都很喜欢的，能够简化线缆拓扑结构。”实现这套方案的信号调制方式为PAM16，而且芯片内的DSP可做信道监控，做实时的误码率分析，进行自动调频，可在PAM16、PAM8、PAM4、PAM2之间切换。

在更为具体的应用上，例如“USB以前多连要用Hub，我们的芯片可以直接将设备都串起来；娱乐系统，也能像这样连成环，方便地做冗余方案。”这是简化布线与拓扑结构相当实在的例子，如上图所示，这分别是传统方案和采用Valens的连接方案。

这是智能网联车发展时代下，车内组件的集成度、融合性不断提高的另一个表现。

车载组件的新要求：存储器、连接器、采样电阻

听闻奔驰很快将在高端车型上大范围采用Valens支持HDBasedT规范，以及PCIe（PCIe over HDBasedT）芯片，包括可融合在HDBasedT中的车载以太网，这些都表明智能网联车仅是内部连接的速率就有相较从前高得多的需求。

而连接需求的“高速化”，还能从会议中兆易创新的车载存储器上有所体现。兆易创新汽车市场总监史有强表示，“自动驾驶就是要给车加大量传感器，汽车从钢铁变成智能软件，我们要给车这个打机器人提供眼睛。”

“Domain Controller域控的四周包围着各种各样的传感器，包括视觉的、毫米波雷达、LIDAR等等，包括DMS（司机状态监控系统）也都出现了。”史有强表示，“不过现在的汽车，大家都知道速度要求有多高。一些比较新的车，已经采用通屏了。在显示方面要求很低的时延，其后的技术支撑就必须给力。”

这是兆易创新的产品GD25LX系列SPI NOR闪存的典型应用场景，如上图所示——“我们刚刚发布很好地遵守ISO26262标准的产品”。这是第一颗国产的高速8口SPI NOR Flash，在体现的高速方面主要包括了400MB/s数据吞吐量，“高效XiP（片上执行），8口指令输入，8口DRT传输地址、数据”。

IHS Market的预测数据显示，ADAS存储市场中SPI NOR始终拥有最大的份额。从兆易创新给出的数据来看，兆易创新目前已经是全球范围内SPI NOR闪存的第三大供应商，这也是兆易创新在汽车市场上可预见的机遇和未来。

智能网联车对车载组件的更高要求能够体现的方面还很多，除了前面两个例子中提到的高速化，另外还包括先前我们在文章中反复在提的可靠性，比工业环境更严苛的环境适应性、持久性等等。这些要求在一些更具体的组件之上有更显著的体现，例如连接器。

广濑在展位上展示的连接器

连接器大概是5G、智能网联车乃至IoT时代，最能体现技术转变的某种节点。来自广濑的技术部资深主管李钢先生说，ADAS前置摄像头、环视/后视摄像头、毫米波雷达、LIDAR等的连接器都分别有其特点。“前置摄像头，目前比较多的是传感器的电路板和控制板垂直连接，用软排线；环视摄像头尺寸很小，就必须要用到板对板连接器；LIDAR和毫米波雷达是板对板连接器或者FPC软排线连接器。”

“随着自动驾驶等级越来越高，车载摄像头、毫米波雷达、LIDAR等传感器个数越来越多。”李钢表示，Fuji Chimera Research数据显示，预计到2030年，一辆车的摄像头数量就需要达到10-15个，毫米波雷达则为4-10个，“芯片处理能力也越来越高。这样一来，散发出来的热也很高。所以对连接器来说，至少需要具备耐高温、小型的特点。”“小型化是以后ADAS内部元器件的趋势。”

“产品需要经过严苛的车规级试验，包括热老化、热冲击实验。比如我们的板对板小型连接器产品DF40系列，对应到125℃，-55~125℃ 2000次循环这样的热冲击试验，仍然保持稳定的接触电阻。”上面这张图则是ZE05系列与竞品在热冲击试验中的对比。

“还有车走在陡峭的公路上，对板对板连接器而言，就需要有很可靠的结构，我们设计带小型锁扣的板对板连接器，在公母端有卡扣结构，汽车振动就不易脱落；对大型板对板连接器而言，带有高速传输功能，设有电源专用端子的话，就能节省多pin的信号端子。”

应用免振浮动技术的FX26系列产品在触点位置的浮动设计，及复合振动测试后，与竞品对比接触电阻变化

“与此同时，采用浮动的这种设计，一个板子上就可以装2、3个连接器。”适合计算功能复杂，pin数需求多的主板与副板连接，“而且在装配的时候，可以吸收上壳和下壳之间的装配公差，减少电路板针脚的负荷。”

除了连接器之外，电动车还对采样电阻提出了新的需求。伊莎贝棱辉特现场应用工程师钱晨栋说：“采样电阻在汽车中的应用非常广泛，燃油车也需要。从电流采集、电流检测的角度，一辆车有上百甚至几百个部位需要用到采样电阻。主要应用包括BMS（电源管理系统）和马达控制。”

在汽车上，采样电阻一方面用于电流信号检测采样，针对电池；另一方面针对马达驱动、电动助力转向，还有汽车空调、风机、水泵、油泵，驱动各种电机——通过电压信号采集最终实现无极控制无极驱动。

伊莎贝棱辉特采样电阻展示

“电流采样有两种方式，一种是基于分流器的电流检测；一种是霍尔传感器。霍尔传感器由于材料、制造工艺相对简单，容易制造，所以它在工业领域一直有比较广泛的应用。但随着科技的进步，制造一款高性能、高精密的电阻已经不是障碍。”

“现在，分流器、电阻的这种方式，相比霍尔传感器的优势也越来越明显，市场采用率也越来越高。霍尔传感器的主要优势是没有功率损耗，绝缘耐压；分流器的信号是小信号，电阻阻值小，最后电压采样信号就比较小，对信号而言需要做电路放大——有人也会把这个当成是分流器的缺点，因为后续还需要补偿和处理。但除此之外，在各方面分流器都有优势，尤其体积小、成本低，而且原理简单：就是欧姆定律，电流=电压/电阻。”

上面这张图是伊莎贝棱辉特的ISA-Weld基于焊接工艺的产品结构。上面那张产品展示图中的BAS分流器属于此产品线的Bus-bar连接型（铜排机械连接安装）产品。除了产品原材料、合金材料、电阻产品结构都由伊莎贝棱辉特自己完成以外（精密合金、精密和功率电阻都是伊莎贝棱辉特的主要业务线），“最大的特点是TCR温漂50ppm，行业内没有其他企业可以做到，同类型的都在200ppm。”其恒定电流可以达到925A。“符合理想的四线制测量方案；使用的原材料也依然是公司的锰镍铜合金，所以温度系数低、热应力小、长期稳定性佳；真空电子束焊接（上图中的两条黑线），紧凑度比激光焊接来得更好。”

“伊莎贝棱辉特产品最大特点就是温漂低。”这和合金材料研究是分不开的，“温漂是什么概念呢？就是随着电阻阻值变化而变化的值。300ppm是什么概念呢？在100℃温差下，电阻阻值变化3%。车厂电池包要求精度1%的话，300ppm的分流器就无法满足要求。”

除此之外，热内阻（电阻本身会发热，发热从中间合金往两侧端子扩散）、功率衰减曲线（端子温度到某个值时出现功率较大程度衰减）、长期稳定性（使用时间久时，阻值发生变化）、铜热电动势（不同材料，铜材和非铜材有温差时，产生电压）都是采样电阻需要重点考量的参数。它们在电动车上会显现出尤为显著的地位。

针对汽车电子的测试方案

在智能网联车出现大量新标准，以及新技术时，测试方案也在发生变化。前不久我们才报道了是德科技针对车载以太网的测试方案，以及是德科技最新推出的车载网络安全测试——这也是未来智能网联车发展到一定程度时避不开的话题。这次，是德科技数字应用市场与业务拓展经理黄腾分享了是德科技在汽车电子中的总线测试解决方案。

“汽车正快速向今天的手机方向发展，全球的技术、接口、总线等。”黄腾实际主要分享了USB、MIPI和通用串行数据分析。这里仅谈一谈MIPI。

“汽车内部采用MIPI总线的也非常多了。摄像头需要用到图像传感器，应用在汽车的各个方向。MIPI如今在汽车中已经有成熟的方案在用了。”“MIPI原本最典型的是在手机里的应用，最初的目标是让手机做得和PC一样，但最终没能实现，否则所有部件都是MIPI的话，手机也可以自己攒机了。”

MIPI D-PHY物理层测试，时间参数测试

“这是MIPI物理层的特点。这是一种中间状态的总线，有点DDR又有点USB的特点。在Low Power和High Speed模式间切换。进行MIPI测试时，需要考虑可测试的问题，在接收端留测试点，信号方面尽量留地，测试时才能保证信号是你想看到的信号。”

实际在汽车电子时代，更具代表性的测试乃是是德科技的车载以太网测试。我们在先前的文章中提到过，由于采用高速总线，信号稳定性、信号质量问题也需要重新考虑；线缆连接头还要考虑阻抗是否匹配，有没有反射、损耗、串扰；各种DCDC直流转换，电源完整性如何等。针对车载以太网的测试方案，物理层一致性测试主要包含了发射端、接收端和链路分段。包括USB、MIPI、以太网总线等在内的测试正在发挥作用，就足以表明汽车电子的行业变迁了。

“主板以前有很多分立器件，现在都是大规模集成电路。现在只考虑PCB有没有问题，连接器有没有问题。测试比例已经比较少了，很多时候是做一致性验证、测量、分析。所以示波器三大用处，第一是通用信号调试；第二是一致性测试（把系统当成一个黑盒）及眼图和抖动测试与调试；第三，将示波器当作数字接收器（雷达和相干光通信）。”黄腾说。

是德科技3000T X-Series示波器

而艾德克斯技术工程师张彬，则相对系统地分享了艾德克斯的汽车电子的测试解决方案。汽车电子抗干扰性验证测试，主体上包括了汽车引擎启动时电压扰动的仿真测试，测试方案上是仿真汽车引擎启动电压波形，检测DUT（被测器件）启动时和启动后特性；汽车电子复位功能测试，仿真不同的电压骤降曲线，检验对不同电压骤降时DUT的复位性能；熔断器熔断测试，模拟汽车电路中，另一电路内的常规熔断器组件熔化时，电压跌落引起对汽车电子的影响；针对新能源汽车的LV123，新能源汽车高压部位供电可靠性测试等等。

而在汽车电源系统会使用电源芯片或电源模块进行电压转换，为电动车仪表系统、指纹锁、EPS电动助力系统等汽车电子设备供电。除了输入端的抗干扰测试，输出端也需要对真实用电设备的工作状态进行模拟测试。比如车灯控制模块测试、电动车窗防夹功能测试，还有如激光雷达对电流冲击敏感，直流电源启动瞬间会有很大电流过冲，过冲较大会击穿激光雷达，所以要进行激光传感器供电测试……

随智能网联车自动化、智能化程度越高，就会有更多的控制模块、传感器和电机，这些都是汽车电子测试中的典型测试对象。除此之外，还有包含低功耗供电测试（设备通常处于空闲或休眠模式，仅在需要时才激活工作状态的）、充电桩/车载充电机测试（充电输出测试、低压辅助电源测试、谐波电流测试等）。

艾德克斯IT-M3600系列回馈式源载系统和IT8600交/直流电子负载

所以在走向自动驾驶的这一路上，汽车行业的整个垂直领域，乃至原本并非汽车行业的传统参与者，都因为汽车网联化、智能化、电子化、数字化的种种技术革新，正准备焕发一波新活力——即便在汽车行业发展的这个过渡期还伴随很多镇痛，但如参会所有发言人论及汽车各组件都因为新机遇的出现而产生新的需求和挑战，而且产业结构的确正在发生变化，这仍然让人们对智能网联车的未来充满信心。