庄天然：AI化基础软件本土化发展之路

专题：2024中国汽车软件大会

　　11月7日-8日，2024中国汽车软件大会在上海嘉定召开。中汽创智科技有限公司软件产品经理庄天然发表演讲。

　　以下内容为现场发言实录：

　　各位领导、各位专家大家下午好！我汇报一下我们AUTOSEMO今年发布的中国汽车技术软件发展报告5.0，做一个解读，今天内容主要分两个部分，一个是介绍报告5.0编制背景，第二是报告内容概述。

　　AUTOSEMO组织从4年前成立以来，每年针对时下中国软件发展现状，结合发展趋势给出一个发展报告白皮书，从2020年11月我们发布了1.0，我们面向汽车领域，以中国汽车基础软件为主题，明确汽车软件定义内涵，梳理当前产业现状。

　　2.0软件定义汽车为主题，在SOA背景下，提出ASF整体思想。

　　2022年9月发布白皮书3.0，结合当时时下基础软件开发热点问题，形成了基础软件平台为主题的白皮书，在2023年9月，我们提出了以整车软件开发为主题的一本白皮书，主要围绕跨越功能调度以及融合、高效开发部署方法，解析里面的关键技术，分享业内比较前端的实践，助力整个汽车产业去构建支撑车云端一体开发的平台。

　　今年我们的主题是叫面向AI大模型开放式软件架构，主要围绕在智能化发展趋势下，如何融入时下热点人工智能技术，打造安全可靠稳定软件架构，为什么把这个主题定义为面向AI的开放式软件架构呢？主要是针对两个背景，一个是当下的话，整个EE架构是走一个中央集中这么一个趋势，在多域融合下，各家工程实践应该也是遇到很多共性软件难题，虽然我们长期以来，每一家在做多域融合控制器开发时候都是秉持模块化思想，但是其实架构相对是封闭的，同时关于共通的标准，大家解读尺度不同，它给我们带来多团队协作困难，集成非常困难。

　　第二，我们整个软件架构日趋复杂，基础软件、应用、算法编程语言不同，兼容难度大，有些技术点参与厂家非常多，带来情况是形成内卷，不利于我们在比较重要的根技术上做创新突破，这意味着我们需要有一个开源开放软件架构，让这个架构持续迭代发展。

　　第二，在于AI应用，AI爆发式发展，在前几年，包括现在，用得比较多的是在云端，在云端上结合算法、领域，然后和车端做通信连接，把AI成果部署到我们的车端，但是最近我们发现AI他是可以上车了，直接我们的域控制器上做部署，比较直观自动驾驶端到端方案升级，第二，整个座舱，一个比较直观体现，把它从智能化座舱系统，提升到智慧化座舱系统，除此以外，包括现在比较热点的AIagent的研究，还有AIOS的研究，AI正在以它自己的能力带来全新创新能力，在提出我们这个见解之前，我们需要弄清楚什么样的软件架构是开放式软件架构，在这里我们也是对ICT领域用得比较多的各种软件架构去做了深入分析和调研，在调研基础上，发现开放式软件架构通用范式应该4个部分构成，首先它要有一个很扎实的基础，也就是我们的硬件和操作系统去形成一个基础设施的底座，对上要支撑具有开放性平台服务层，也就是我们用的中间件层，它里面有可复用的组件，有通信接口，有数据处理，还有一些对应用抽象加速器，基础服务这些，同时还为了他达到开放性目的，一定有个应用性高的工具链，来支撑我们的开放者去使用，他可以覆盖我们的开发、测试、调试整个阶段。

　　第四，需要有一个扎实的生态做基础，这个生态不仅说是构建一个产业协同生态，而是说要形成开发者生态，提供相应标准和规范，让大家用同一个语言面向同一个标准架构，这是第四规范。

　　同时，对时下汽车领域AI大模型做调研，现在用得多的是在整个软件开发、软件工程上面用得比较多，在运营制造和车端慢慢发挥作用，结合以上调研，我们形成以下4个特点的软件架构。

　　第一软件架构开放兼容复用，第二工具链支撑快速开发和部署，第三支持AI大模型在端侧的部署和在云端部署的通信连接，这样的架构一定行业共建，可以持续迭代，可以延续，围绕这样的特点，形成这次白皮书5.0的主题，面向AI大模型开放式软件架构。

　　在工信部的装备工业发展中心指导下，我们由AUTOSEMO组织了行业内各个会员单位一起，形成这次报告5.0，接下来是我们这个报告5.0主要内容，我们整个报告5.0是分为8个章节，第一章节是对整个架构去做一个概述，然后第二章到第五章按照软件架构从应用到中间件到操作系统底座以及配套的工具链去展开介绍。第六章主要介绍开放式软件架构的推广和应用，它离不开生态建设，第七章我们对于AI大模型对未来整车软件发展趋势和技术路线上的影响，做了自己的预言预判，最后一章是行业案例，希望给大家启发。

　　第一章，面向AI大模型开放式软件架构做一个概述，我们是基于之前的白皮书4.0当时提出整车软件开发平台，对它做了一个升级迭代，它相对我们的4.0变更点主要有4个部分，一个是刚才东软睿驰李冰总介绍ASF中间件，这是这次开放式体现核心，它在于它的整车通信和数据框架，它的AI端侧裁剪部署以及跨域基础服务这几个核心功能。

　　第二，操作系统底座，一方面我们还是会把当前用得比较多的，像safety linux，着重介绍它在功能安全的对策。

　　第二，atos和provider这些用得比较多的操作系统，会对他做一个强化介绍，会注重它的开放和安全性相关兼容，同时，第三，把时下AI大模型OS做了一个介绍。

　　第三，工具链，基于我们传统经典工具链，我们工具链如何做到对开放式软件架构做一个很好支撑，体现在两方面，一个是它要有一个高效开发框架，可以让我们解决这个多团队集成困难，第二，它要对我们的AI做一个很好支撑，因为AI大模型技术，其实给我们带来下一代软件工程能力，在这里开发新范式做一个介绍，最后在生态建设，把技术生态和产业生态做了一个详细描述。

　　第二章讲了从应用场景出发，介绍AI大模型在我们这个开放式软件架构中的作用，车端仍然按照大家通俗理解把它划成车控智驾和座舱做介绍，在车控领域，我们现在没有办法把它直接部署在车端上面，因为它会涉及到AI自我幻想带来的安全隐患，但是我们也结合行业内大家的研究，觉得他可能会在3个领域进入到我们这个就是端侧部署会发挥一些作用，比如在动力系统、电池、车辆能源、热管理优化，有没有可能在端侧做自动优化，第二，底盘系统，是否可以做车身控制自调节，这可以预判。

　　第三，网联控车功能，智驾主要介绍当前比较火的端到端算法分类和应用，包括使用大模型直接开车，或者我用端到端的算法来去做一个预训练，或者用我的大模型来生成数据，供我的自动驾驶训练，尽量覆盖counter case，在座舱系统里面，我们会着重强调从智能到智慧的转化，包括他的多模态交互，个性化智能推荐，驾驶员行为分析，在云端，他其实是当下用得比较多的地方，比如在汽车网络安全运营中心在整个汽车设计过程中，做一些性能预测和优化工作，还有我们和云端相结合和出行相结合，做故障检测和预测分析，包括最后在软件研发过程中，可以做虚拟测试和验证功能，主要结合应用做介绍。

　　第三章，整个中间件介绍，沿用AUTOSEMO发布的ASF标准，在2.0基础上，考虑把AI大模型做裁减，部署到中间件里面去，整个自上而下大概6层结构，这里着重讲能否把AI大模型做裁减，比如像tensor flow light，或者是一些端到端的模型框架直接部署到端侧，在数据框架、通信框架之上做相应的功能处理。

　　第四除了对safety linux，rtos，hypervisor做介绍之外，我们着重强调AI大模型操作系统比较新的方向，这样的操作系统，已经从传统功能性操作系统向着智能化、自我优化的方向演进，通过有这样一个AIOS，通过对一个场景融合感知，基于自我学习和进化，可以对任务做编排，并且传递到OS内核做执行，它已经初步具备一个智能调度和资源分配能力，它是终端智能体重要构成，以意图为中心的AI和人协作的机制，进一步结合OS底层系统能力，为用户提供体系化可扩展的智能能力，这是第四章的内容。

　　第五章刚才李冰总介绍到一个高效的开发框架，我们在这个地方主要有这么一套开发框架来解决3个方面的问题，一个是刚才介绍到了多域融合下导致协作效率很低下，开发门槛高的问题，像我们很多就是主机厂或者一些零部件一些工程师，他可能是汽车领域知识非常丰富，但是相对于我们计算机专业的工程师，他的语言编程能力相对薄弱，如何解决这个问题，让有丰富背景的研发工程师快速融入。

　　第二个问题，要支持跨平台开发，刚才介绍到算法、中间件、内核编程语言都不同，有一个框架支持跨平台开发，提高兼容性。

　　第三，对AI支持优化，方便把各种算法库、成熟工具整合起来，用于解决规模庞大的工程问题，要和AI契合度很高。

　　第六，生态建设，技术生态，这里侧重于在于如何构建一个开放接口统一、通信协议统一，开发标准流程统一，开源库建设和使用。

　　在产业上聚焦如何建立一个评估和遴选的体系，避免低水平内卷，标准写出来之后，如何让它去推广，让它持续发展，第三，如何去构建联盟力量，避免某些技术点的扎堆投入，第四大家如何做分层解耦垂直分工，大家都有各自的着力点，都有可以生存下来的点，在坚持科学发展观的基础上，构建开放开源分层解耦立体生态体系。

　　第七章我们对AI大模型对未来整车软件的发展趋势和技术路线去做一个预判，在这里我们结合AI大模型本身自我演化所需要的算法、算料、算力、场景这4个维度所需要的关联技术发展，比如数据的增强与合成，通信技术，移动通信技术，大模型算法演化、芯片和存储设备发展，去预判AI大模型本身它的一个发展趋势，在AI大模型发展本身趋势下，可以分两个维度影响整车软件，对整车软件研发方式有一个变革，它带来全新数据驱动，而不是传统的规则驱动，同时它会加倍仿真效率，让各方协作模式有很大变革。

　　让我们整个软件开发手段形成人机物高度协同，也重构我们当前研发体系，最终进化成知识图谱化、软件积木化、开发标准化、测试自动化、AI接管重复性高、品控管理整个活动可能完全都可以交给AI来复杂，在这样的基础上，我们整车软件未来我们认为会有3个方向的进化，一个是以AI Agent为核心，第二云边端一体化，第三标准化和开放化，可以持续进化和迭代。

　　基于以上我们前七个章节的主要内容，第八章对行业内优秀案例做介绍，这里不再赘述，最后是AUTOSEMO一直以来所讲的口号，我们宗旨聚焦关键技术，分享最佳实践，携手共建创未来，谢谢大家我的分享结束。

　　（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）