决定未来互联和智能汽车的是以AI为核心的软件技术，而不再是汽车的马力和机械性能。软件系统将集成和管理汽车的电子控制单元（ECU），改变汽车的 DNA，实现车辆的动态控制，这就是软件定义汽车（Software Defined Vehicle，SDV）。
随着花了钱的人交互式使用者真实的体验日渐增长的关注，汽车将成为一个微型数据中心，这对由不同厂商开发的各种ECU带来了较大的软件挑战，而开发、集成和管理众多日趋复杂的软件系统也限制了整车厂的创新和盈利能力。整车厂正在寻找集成ECU的新方法，改变 ECU 以前大多数都用在控制汽车从照明和转向到ADAS和胎压监测等各项功能的模式。
2020 年，这种新的模式终于初具雏形，慢慢的变多的整车厂将采用基于域控制单元（DCU）的方法将 ECU 集成为几个部件。这种集成将实现新的增值功能，如软件无线更新和维修保养提醒等服务。我认为，下一步汽车将从“软件定义”走向“用户定义”，也就是全新的面向服务的架构（Service-Oriented Architecture，SOA）。参与汽车开发的厂商可以构建一个面向车载的全栈软件方案，用户要是就可以下载什么，自己说了算。如摩根士丹利估计的那样，未来无人驾驶汽车将有 60%的价值源自软件，软件差异化对汽车的重要性不言而喻。
未来十年，汽车工业将发生百年不遇的变化。这场变革源于四个相互促进的趋势：无人驾驶、联网汽车、车辆电气化和共享出行。所有这些趋势都有一个共同的推动因素：汽车软件和电气 / 电子（E/E）组件的进步。
汽车零部件市场的变化将影响半导体厂商的业务，域控制器的引入将为半导体行业带来非常大的机会。在传统汽车产业，普通消费者或车辆运营商购买并拥有汽车，依据车检制度和法规，由经销商进行有偿验车和维护。对于汽车行业，车载半导体供应商将开发的半导体和子系统交付给为整车厂商供货的 Tier1，业务就暂告一段落了。在大多数情况下，软件是由 Tier1 和整车厂开发的，半导体厂商提供的嵌入式软件并不能称为产品，大多只是半导体使用中的示例而已。
对于服务于汽车和邻近行业的半导体厂商来说，DCU的广泛使用将为半导体厂商带来新的机遇。根据麦肯锡预计，到 2030 年，全球软件和电气 / 电子组件市场将以每年 7%的速度增长，是整个汽车行业 3%的两倍多。
麦肯锡认为，伴随发展的新趋势，汽车系统将出现重大变化，尤其是在控制单元结构方面。目前，车辆依靠一个分散架构，其中每个单独功能（如停车辅助），都运行在一个单独的 ECU 上。这些功能通常是 ECU 硬件中的“硬编码”，包括其设计和配置中的嵌入式软件。
未来几代汽车将采用一种集中式架构，用几个DCU控制多个功能。例如，一个 DCU 可以覆盖高级驾驶辅助系统（ADAS）的所有功能，包括泊车辅助和盲点检测。DCU 的硬编码比 ECU 少，所以软件将占主导地位。如果整车厂想为 DCU 增加另一个功能，只添加软件即可，而不是创建新的硬件。随着这种转变，将不再需要同时开发或采购硬件和软件。
随着集中式架构的发展，DCU 在汽车控制器市场的份额将在 2020 至 2030 年间从约 2%增加到 40%左右。这并不是说不要 ECU，特别是对较低级别的功能，如摄像头传感器数据的预处理，或延迟最重要的功能。但随着车辆向软件定义功能的过渡，ECU 将慢慢的变标准化和商品化，传感器、线束和其他硬件组件也是这样。未来，整车厂将不必遵循传统的采购方法，即要么依赖 Tier1，要么自己定义规格由供应商提供。取而代之的是，他们将更多地依靠本地技术（包括半导体厂商）获得关于最佳技术和架构的见解。而半导体厂商则必须与整车厂讨论其需求，而不是仅仅依靠 Tier1 的报告，否则将会失去市场机会。半导体厂商更应投资于快速商品化的技术和基于标准 DCU 的产品。
域控制器（DC）也叫域控制单元，还有直接跨域实现区域控制的多域控制器（Multi Domain Controller，MDC）。DCU 概念是由博世和大陆等 Tier1 提出的，旨在解决信息安全和 ECU 开发瓶颈问题。
汽车 DCU 是一种高速计算设备，具有强大的硬件算力和各种软件接口，可以使系统集成度更高，从而集成更多核心功能模块，降低对功能感知和执行硬件的要求。它有助于汽车的机动化系统处理大量数据，包括无人驾驶。以类型来划分，域控制器分为 32 位、64 位和 128 位。通过集成多达上百个 ECU，域控制器可减少电子架构的空间、功耗和复杂性，是车辆中每个新功能、特性和操作都要使用一个专用 ECU 的替代方案。
为了进行数字处理，域控制单元常常要具有强大算力的内置核心处理器（CPU），以实现各个级别的智能驾驶舱和无人驾驶。处理器提供商包括英飞凌、NVIDIA、瑞萨、TI、NXP 和 Mobileye 等。强大的多核 CPU/GPU 以集中方式控制每个域，以替代之前的分布式汽车电气 / 电子架构（EEA）。
根据车型不同，域控制器分为乘用车和商用车，乘用车主导着域控制器市场，目的是解决 ECU 数量、电气和电子结构复杂性持续不断的增加的难题；根据推进类型，域控制器分为电动汽车、混合动力汽车和内燃机（ICE）汽车，混合动力汽车是域控制器市场迅速扩张的部分。
任何事都有利有弊，由于与多个 ECU 相比，单个的“巨型”电子控制单元可能使汽车更容易受到网络攻击，加之目前的域控制器都是厂商各自为政，还没有相关标准。
不过，作为下一代汽车电子结构的趋势，域控制器可以用更少的器件完成更多的功能，同时价格更低，在加强汽车电子化功能的前提下，更方便管理各个子系统，已为整车厂和 Tier1 普遍接受。
目前，从半导体厂商到 Tier1 和整车厂，都已认同汽车的五域划分，如通过网关将连通性、（H）EV 和动力总成、互联信息娱乐、车身和舒适、ADAS到无人驾驶等 5 个域控制器连接起来，加速走向无人驾驶汽车。
恩智浦半导体汽车动力产品、汽车微控制器和处理器副总裁兼总经理 Ray Cornyn 表示：“汽车电子系统的主要增长动力包括降低复杂性和成本，实现安全、可升级性、个性化、易维护、高算力、更快进入市场、可定制，还有能源效率等。现在的低带宽扁平网络及每个应用配置一个 MCU 的方法不适合未来出行的要求，需要把平面变为分层，也就是域，利用高带宽网络和域间通信的网关密钥实现互联。”未来，将通过电线虚拟化将几个分区网关连接到中央大脑，由软件虚拟化的域来实现高度灵活性，轻松启用 / 禁用或更新功能，最终实现“用户定义汽车”。
近年来，里程焦虑已成为电动汽车发展的最大痛点，对于比 BEV（电池动力汽车）和传统 ICE 更复杂的 xHEV（传统 ICE+eMotor）来说，有必要进行能量优化，扩大续航里程。这就要使用 HCU（混合动力控制单元）进行能量管理，选择扭矩（ICE 还是 eMotor）、制动用法（再生还是摩擦），实现扭矩矢量控制及与其他模块的通信等。但是，今天的 MCU 模型预测控制算法的算力明显不足，只有采用 25GFlops 数学协处理器才能实现先进的预测性控制算法，将 xEV 里程扩展 30%。
Ray Cornyn 指出，今天的 HEV/EV 控制管理系统是一种低集成度解决方案，耦合了许多历史上独立的模块。而关键能量和扭矩管理功能（ETM）是一个虚拟任务，通常驻留在较大的控制模块（INV、BMS、ICE）中。
作为一个关键业务战略，领先的整车厂和 Tier1 正在向上集成到更强大和集中的架构中。整车厂将其视为简化和集中化软件的一种方式，并支持对里程和效率至关重要的未来高级能源管理计算任务；Tier1 则将其视为一个能支持所有硬件，同时为整车厂提供简化的软件集成和采购机会的关键。他说，所谓 EV/HEV 集成，就是将应用软件迁移到推进域控制器中，用它来管理原来与推进有关的各个独立模块。
为了向上集成软件达到允许此级别功能的水平，未来 HEV 的管理需要关键的新架构功能。现代实时 CPU 架构可提供当今高端 MCU 5-10 倍的性能，而系统级封装（SiP）MCU 是一种新型汽车 SiP MCU，包含适合标准汽车外观尺寸的多个片芯，可以在不包含组件的情况下将最佳技术用于每个功能；新的接口技术有助于高效的汽车 SiP 器件互联。
现在，车辆先进的安全性、舒适性和便利性带来了巨大的好处，但 100 多个控制器、2 亿行代码、1000 多个依赖于多个 ECU 的功能，带来了相当大的复杂性。整车厂经常抱怨“复杂性让我们难以应对”。因为要使用 ECU 来实现更多功能，汽车系统架构和空间都会遇到极大的限制。为此，可以用驾驶舱域控制器把仪表板和主机集成在一起，将来再与空调控制、HUD、后视镜、手势识别、DMS 甚至 T-BOX 和 OBU 融合在一起。
安波福（Aptiv）是用一种叫做智能车辆架构（Smart Vehicle Architecture™，SVA™）的多域控制器方案来帮助整车厂制造下一代车辆。安波福高级副总裁、首席技术官 Glen De Vos 说，这是为当今功能丰富和未来高度自动化车辆从头开始设计的新架构。而且，SVA®有助于降低车辆生命周期，包括开发、制造和后期生产的所有阶段的成本。
他表示，SVA®可以让研发人员完全独立于底层硬件来创建软件，以此来降低了复杂性。研发人员可以并行开发硬件和软件，加快产品上市时间，降低集成和测试成本，还可以使用更丰富的功能，让产品更快地进入市场。即使是在产品发布之后，也很容易通过动态上传增加和更新软件功能。总的看，这些技术可以将系统集成和测试成本降低 75%，保修费用降低 75%。
另外，SVA®还可以在两个重要方面降造阶段的成本。一是向上集成，将分布在车辆上多个 ECU 的功能集成到一组更小的域控制器集合中，使用 PowerData 中心（区域控制器）分解物理复杂性，实现通用子组件标准化。这样，车辆能够去掉多个微控制器、电源、外壳和铜线，实现集成和制造自动化。另一个降低成本的方法是减少劳动力。由于 SVA®的区域控制器简化了物理复杂性并直接连接到传感器，所以线 米以下，只需要一两个人安装。而当今最复杂的架构安装需要 10 人以上，使整车厂节省 50%的劳动力成本。
此外，SVA®还可以减轻重量、包装和线束重量，缩减电气安装的工厂占地面积，减少库存保有单位（SKU），节省安装配电劳动力。
通过从硬件中抽象出软件，整车厂可以建立一个认证软件库（应用程序商店）。这些应用程序可以包括整车厂、Aptiv 甚至第三方开发的软件。整车厂和软件开发人能使用 OTA 更新，在车辆的整个生命周期内升级软件。车主无需到经销商处处理问题，以此来降低保修成本，提高品牌忠诚度和客户满意度。
据介绍，SVA®智能汽车架构灵活且容易扩展，组装过程十分简单，能提高智能网联汽车和无人驾驶汽车的安全性，可在后期为汽车架构更新支持软件。SVA®汽车架构可以很好解决车内控制器过于繁琐的问题，它能将车辆所有的计算集成到域控制器中；同时留出足够的接口，以便后期使用中对汽车进行软件更新，添加新功能。
车辆传感器和其他硬件都能接入这一域控制器，域控制器也有足够的冗余，可以充分提高车辆安全性。使用“Dock＆Lock 连接系统”连接各个区域的控制器，这样就能够使车辆组装更简单。据称，用这种类型的车辆组件可以使车辆中的独立零部件减少 25％。
我们看到，无人驾驶汽车的出现、每辆车增加的电子元件，以及管理和监督机构对车辆舒适性、安全性要求的加强，正在推动汽车 DCU 市场的发展。汽车行业 DCU 市场的启动源于高端豪华车的用户偏好，而 ADAS 和安全功能是汽车 DCU 市场的重头戏，除此以外还有发动机和动力传动系统、底盘和车身控制管理系统、驾驶舱等。
在业内，人们更习惯看哪家头部企业使用了什么产品，特斯拉无疑首当其冲。专业的人介绍，有以太网总线的才称得上真正的域控制器，其核心是输入系统和以太交换机。目前这个意义上的域控制器的应该只有特斯拉的 AP3.0（FSD 版）和奥迪 A8 的 zFAS，其余很多域控制器只是虚拟机而已。
特斯拉域控制器的 MCU 用的是英飞凌 AURIX™ 家族的 TriCore® TC297TA，目前业内大多使用这个器件。TC297TA 是符合 ASIL-D 功能安全标准的多核高算力 Infineon AURIX™ 平台的器件之一，具有领先的车载控制器运算能力，芯片内集成了很多底层可编程模块，提供充分的应用层软件运行资源，可满足未来高级无人驾驶功能一直在优化升级的需求。
英飞凌现场应用工程师 Florian Hailer 介绍说：“AURIX™ 是之前收购的 Cypress 与英飞凌的完美匹配，能够给大家提供业界最全面的产品组合，将真实世界与数字世界联系起来，包括一系列无与伦比的硬件、软件和安全解决方案，适用于互联时代。”
AURIX™ TriCore® 将 RISC 处理器核心、微控制器和 DSP 元件组合在一个 MCU 中。基于 TriCore®的产品瞄准的是各种汽车应用，包括内燃机、电动和混合动力汽车、变速器控制单元、底盘域、制动系统、电动助力转向系统、安全气囊、连通性和高级驾驶辅助系统的控制，迎合自动、清洁和联网汽车趋势。AURIX™家族还提供了优化电机控制应用和信号处理方面的出色表现。
针对无人驾驶域控制器应用，高性能 AURIX™ MCU 可以满足最高的安全标准，为安全关键型无人驾驶应用提供强大的性能。其功能包括实现多个环境传感器（如雷达、摄像头、超声波和激光雷达）的传感器数据融合、增强型 ADAS 功能（如十字路通辅助和自主避障）。由于系统能做出关键的自主决策，可以保障汽车和数据安全，AURIX™与 TLF35584 安全电源和专用处理器结合，可支持全新和增强的 ADAS 功能。
域控制具有实现模块化集成的优势，将功能划分为单独的域优势显著，不仅有助于加强各个子系统的功能和网络安全性，还可以简化无人驾驶算法的开发和部署，方便在各个子系统中扩展功能。因此，在无人驾驶背景下，国内外慢慢的变多的 Tier1 及供应商都开始涉足这一领域。近年来，在半导体厂商的支持下，域控制器尤其是无人驾驶控制单元（ADCU）出现了精彩纷呈的景象。
首先是半导体厂商对 ADAS 和无人驾驶系统开发的支持，赛灵思推出的汽车级 Zynq UltraScale+ MPSoC 系列面向 L2+到 L4 的 ADAS 应用和无人驾驶应用提供高速数据汇总、预处理和分配（DAPD）功能和计算加速功能。这也代表着赛灵思汽车级产品线从边缘传感器拓展至复杂的域控制器。
恩智浦的 BlueBox 是一个开发平台，能够为开发无人驾驶汽车的工程师提供必要的性能、功能安全和可靠性。该器件集成了 S32V234 汽车视觉和传感器融合处理器、嵌入式计算处理器 S2084A 和雷达微控制器 S32R27。它具有高性能算力，具有 ASIL-B 计算、ASIL-D 子系统及汽车 I/O、8 倍摄像头等。
瑞萨的 Autonomy 平台也是一个域控制器，是服务于 ADAS 和无人驾驶的开放、创新和可靠的平台，由瑞萨的可持续、可扩展 SoC 和微控制器产品线组成。所采用的 R-Car V3M 高性能图像识别 SoC 可大大优化智能摄像头、全景环视系统、激光雷达等应用。它符合 ISO26262 功能安全标准，为视觉处理提供了低功耗硬件加速功能，还配有内置图像信号处理器，可释放主板空间并降低系统制造商的开发成本。R-Car 芯片主要用作传感器的采集分析和融合判断。
高通发布的专门针对智能汽车的骁龙 820A 处理器采用 14nm FinFET 工艺的 64 位 Kryo 四核 CPU 和 Adreno 530 GPU，支持 600Mbps 高速 LTE 移动上网速率，可以接入更多数据，对摄像头和传感器数据提供随时响应，如 3D 导航、人脸识别、语音识别、娱乐系统、ADAS、环视泊车辅助等功能。软件是 Qualcomm 与松下合作开发的基于骁龙 820A 的车载信息娱乐系统，运行最新的 Android for Car。
Tier1 的跟进脚步也很快，几年前基于德尔福域控制器设计的产品 zFAS 已搭载于上汽奥迪 A8，这款产品集成了英伟达 Tegra K1 处理器、Mobileye 的 EyeQ3 芯片及 Altera 的 Cyclone 5 FPGA 芯片，可以个别控制不同模块。
麦格纳的 MAX4 无人驾驶平台由摄像头、激光雷达、超声波传感器和多域控制器组成，具有高度的灵活性，可以升级配置，即使是在电力不足的情况下也能完全发挥功效。该平台搭载在一辆 jeep 大切诺基试验车上，具有定制化和高扩展性的特点，可实现 L4 级别的无人驾驶，同时适用于城市道路和高速公路路况。
采埃孚的 ProAI 控制器是有 8 核 CPU 架构的 Xavier 芯片的域控制器，每秒可处理高达 30 万亿次操作（TOPS），用于图像及雷达数据的处理，功耗仅为 30W。凭借其开放的架构，采埃孚 ProAI 具有扩展性——硬件部件、互联化的传感器、评估软件和功能模块都能够准确的通过所需用途和无人驾驶等级进行调整。
为了让自动化驾驶有备无患，大陆集团用安全域控制器（SDCU）实现了自动化驾驶的降速。如果驾驶者对接管车辆指示视若无睹，汽车会做相关操作，把风险降到最小。如果没有应急停车带或车道堵塞，则车辆会临时停车并打开危险指示灯，或者一边继续向前行驶，一边缓慢降速，直至找到可以安全停车的合适位置。
伟世通也推出了自己的 ADCU DriveCore™，它是一款专对于无人驾驶的安全域控制器。该平台的亮点在于灵活、模块化和可定制。它就像“乐高”一样易于整合，可以集成不同厂家的软硬件平台，如摄像头、激光雷达等传感器，满足整车厂不同的无人驾驶研发技术需求，特别是 L3 及 L3+无人驾驶技术的开发，加快产品上市速度。
在 DCU 行业，近两年来中国企业已经异军突起，一些初创公司也纷纷布局，如德赛西威、百度、东软睿驰、海高汽车、布谷鸟科技、环宇智行、知行科技等，这一些企业目前都以新兴和非一线传统整车厂为主要客户。
东软睿驰面向 L3、L4 级别无人驾驶推出的中央域控制器基于 NXP 最新无人驾驶芯片 S32V，能够完全满足当前无人驾驶需求。在硬件方面，该控制器支持同时接入多路高清摄像头、多路激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达，支持前方 160 米车辆检测，100 米行人、摩托车、自行车检测及车道线检测和移动障碍物检测，能够识别美国、欧洲、日本、中国等多个国家和地区的限速标识。在软件方面，该控制器定制性强，便于后期整车厂个性化定制。
武汉环宇智行的第四代无人驾驶控制器 TITAN4 基于两颗英伟达 Xavier 核心计算单元，支持激光雷达、毫米波雷达、惯导等多种传感器的接入。TITAN4 可搭载环宇智行研发的软件系统 ATHENA，支持高精地图、路径动态规划等功能，能够直接进行多传感器融合，实现车道线识别及车辆、行人识别和避障、一键招车、自主泊车以及编队行驶等功能。除了高性能计算单元外，TITAN4 也搭载了 ASIL-D 级 MCU，整体设计符合功能安全。
苏州知行汽车科技切入无人驾驶的方式是自己开发前装智能前视摄像头、无人驾驶域控制器及 L2、L3 级无人驾驶系统算法。其无人驾驶中央域控制器 iMo DCU3-P 专为 L3 级无人驾驶系统模块设计，使用车规级芯片设计，采用 AUTOSAR 软件架构，具有 ISO26262 ASIL-D 功能安全，可支持多达 6 路摄像头输入和 6 路毫米波雷达输入，支持激光雷达输入和多传感器数据融合，并可集成驾驶员监测功能，可根据客户的真实需求定制。
德赛西威的智能驾驶域控制器 IPU03 是小鹏 P7 配套的自动驾驶方案的一部分。作为一款可量产车规级 DCU，它满足 ISO26262 功能安全 ASIL-D 等级，主要使用在于 L3 级别无人驾驶方案。IPU 03 的算力达到了 30TOPS，可实时处理来自车辆雷达、摄像头、激光雷达和超声波系统的无人驾驶数据，运行感知、定位、规划和控制等算法。
海高汽车的无人驾驶车辆域控制运算单元 WiseADCU S1 基于英伟达 Jeston TX2+ARM A57 256CUDA，满足功能安全 ASIL-D 标准。据说它与特斯拉 AutoPilot 2.0 无人驾驶系统算力相当，可帮助中国品牌无人驾驶车辆实现接近特斯拉的无人驾驶体验。海高与国外自动驾驶公司的最大区别终于，能够准确的通过不同车型需求，为整车厂针对性优化接口的类型和数量，在保证性能的同时尽可能降低国产车的无人驾驶制造成本。
目前，国内的一些厂商也在用 TC297T 开发 ADCU，如北京经纬恒润科技研发的集成式高性能计算单元，主要是针对 L2、L3 级别无人驾驶需求。在 ADCU 硬件平台基础上，HiRain 提供了自主研发的无人驾驶功能或对第三方研发功能的集成服务。
趋势表明，在下一代的车型中，或多或少都会加入一部分域控制器的概念。未来，作为“区域决策中心”的“域”将改变汽车的架构和设计方式，甚至像上面说的，将“软件定义汽车”变为“用户定义汽车”！
还会发生啥呢？有业内专家觉得，也许今天正在开发的域架构会走向两个方向，一个是分区架构，而另一个将是中央计算的星形架构，我们将拭目以待。
域架构将走向何方？关键字：编辑：什么鱼 引用地址：得“域”者得天下，域控制器或将成为未来汽车的“标配”
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