汽车智能平台
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1 、平台策划：建立整车的智能电 子、网联及数据和控制研究平台，
组织
分析公司积累的相关数据和进行行
业前瞻分析； 2 、 安全分析：加强功能安全以及
平台策划
数据安全、信息安全的研究，应对
智能化后存在的信息安全问题； 3、集成运用：突出主机厂在集成运
用方面的优势，掌握智能驾驶、车
联网技术的主动权，对数据资源深 度挖掘。
汽车智能 平台
CONTENTS
01
趋势
02
内容
03
规划
04
经历
05
展望
01
趋势
国家政策
4.25日工信部、发改委、科技部《汽车产业中长期发展规划》
建设汽车强国，若干进入世界前十的新能源车企 突破口： 新能源 智能网联
产业支持：
传感器、控制芯片、高精度定位、车载终端、操 作系统
核心技术：
环境感知、智能决策、协同控制
BECM
MVCM
ESM
IEM
NRCM
NDMR
NDMF
DPSM
Engine CAN HS Front 1 Can LIN7
ECCM
以 Volvo 架 构 为 基 础 的 电子电器平台设计：
PSCM
Safety CAN Protected
BCM2
Mid 1CAN Front 2 Flexray Front 3 CAN
下一步发展的重心：智能电子、网联控制 智能电子平台的是实现智能网联的承载
国家政策
到2025年，汽车DA、PA、CA新车
装配率达80%，其中PA、CA级新
《汽车产业中长期发展规划》
车ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ配率达25%
到2020年，汽车DA(驾驶辅助)、PA(部分自动 驾驶)、CA(有条件自动驾驶)系统新车装配率超 过50%，网联式驾驶辅助系统装配率达到10%.
安全分析
技术
集成运用
行动
内容
需求建模
逻辑功能架构 软件架构
硬件架构
网络拓扑 线束布置
网络通信
配置管理 安全设计
04
经历
项目经历
项目目标： 以乘用车的设计理念制造高端的商用车。
更换为吉利自主的 CMA平台的EE架构设 计 针对TX5系列以及卡 车、客车分别设计 电子电器架构
商用车统一EE架构的 提出： 考虑TX5 系列、 卡车和客车
3
卓越的整车集成 能力
行数据的积累、对客
户需求的把握以及集 成能力主机厂的天然
优势。
数据、经验
客户需求
集成能力
优势互补
一 般 主机 厂 人 工 智能 算法设计和数据挖掘能力 上存在欠缺； 与 互 联网 公 司 存 在互 补，充分利用互联网公司 在数据挖掘和人工智能算 法方面的优势，实现平台 生态。 算法设计能力：
80%
50%
再次重申：50%装车要求 发改委《智能汽车创新发展战略 （征求意见稿）》（2018.1.5）
3% 2025
2016
2020
技术趋势
AI
&
“云”
技术趋势
智能驾驶技术:
Googe:Waymo Baidu :Apollo Tesla: Autopiolt Apple: Titan
新能源控制技术
IGM
NAND
ISGM
TCM
TACM
ECM ACCM
LIN6
EDCP
ECPM
VCU1 SCL SAS EGSM
LIN23 LIN4
SUM
MVBM
DEM
Rear 1 Can
ASSM
AGM
GPCM
DMM
RML
RMR SRS SMDR
LIN10 LIN1 LIN5
控制器数目达到 100
多个 使用了5种通讯总线
Safety CAN Exposed1
SMPR
RPDS
SFM3
OWS
Body CAN Exposed
IRMM
LIN2
DDS
IDDR
IDP
IDPR
LIN9
Backbone FlexRay
ASDM
HCML
WMM
IMS
RDDM
RPDM
LIN21
SCMD
LIN22
HCMR
RLSM
BBS
DDM
PDM
PSMD
PSMP
NAND
SHRL
BFR
RSHC
DMSM
CCSM
AGU
NAND
HBMR
LVBM VCM
Diagnostics Ethernet STP LIN16
HUS
TVM
BFL
LIN17
SHMR
AIU
LIN18
SHRR
03
规划
突出优势
对于车辆控制运
1
1手的整车运行数 据（数据的积累） 以及整车的控制经 验
2
对真实客户需求的 深刻把握
技术挑战
车辆功能安全
网络安全
系统安全
黑客攻击
安全 技术的进步带来了无 穷的机会，同样也带来 了巨大的挑战，尤其是 来自与安全的挑战。
算法成熟度
信息泄露
芯片运算能 力
病毒
需要从顶层的角度对整车智能电子平台进行规划， 解决技术发展带来的安全性隐患
架构示例
OBC
Charge COM
Rear 1 Can
HBMF
HVCH
NAND
AUD
CSD
LIN over LVDS MOST150
IHU
APIX2 Connectivity Ethernet
SWSM
MAM
SWM
LIN14
BMS
OHCR
OHRL
SHML
CPM
LIN19
DIM
BCSM
J1962 Diagnostic Connector
IDR
LIN3
OHTR
商用车智能电子 平台的开发
以TX5使用的VolvoSPA 平台的EE 架构为 基础
困难：12V 体系和24V体 系的不一致以及商用车与 乘用车的差异
经验
试图以单一架构统一客车、卡车和TX5系列（乘用车）是不可行的，同时完全 沿用原设计不做适应性的变更，成本不可控。
可行性
采用分布式控制， 与欧洲未来 5 年的 架构设计思想不 谋而合（域控制 的分布式控制思 想）
统一： 先进：
借鉴欧洲先进的架构设计理念： 参考分布式控制架构理念 建立兼容各类新能源车型的统一 EE平台
灵活配置、成本可控：
保证先进性的同时，配置能灵活调整，满足不 同客户需求，并且成本可控
02
内容
平台内容
电子电器
智能驾驶
车载总线 网络
传统部分
智能电子平台
智能网联
网络互联
车辆控制
数据挖掘
车辆控制包含新能源汽车 的车辆控制
技术机遇
人工智能 发展
开源的算 法
硬件成本 下降
技术的进步为智能 驾驶带来了机遇，而 技术的变化将会带来 汽车行业的变革。
技术进步带来产业变革，产业变革产生行业变局
适应性
需要根据不同车 型特点进行修改， 尤其是零部件的 选择
拓展性
可适应未来智能 驾驶和车联网的 发展，兼容新能 源车与传统燃油 车
变通性
需要根据车型统 筹规划，充分考 虑变化，在固有 形式上进行突破
05
展望
展望
智能：
对未来智能平台的展望
除传统的功能之外，能实现智能 驾驶、车联网功能，能实现未来 的数据挖掘需求
智能化
电动化
整车控制 电驱动控制 电源管理 整车热管理等
车联网:
5G通讯网络 大数据分析 V2X 物联网
共享化:
网联化
共享化
滴滴 Uber EVcard
与智能平台相关
智能电子平台
智能驾驶
互联网（车联网）
功能安全
智能电子 平台
车内网络
网络安全
数据挖掘
智能电子平台是智能驾驶、车联网等承载平台，需要考虑整车 功能安全和网络安全，并提供后期数据挖掘的基础。
人工智能，图像 处理与识别等算法 设计能力弱于互联 网企业
主机厂 弱项
数据挖掘能力： 基于大数据
的数据挖掘能力
稍弱 .
技术对策
对策
内部：
建立相关能力，提升智能 网联的设计能力，突出整车的 设计理念 外部： 与供应商合作和利用开源
的资源（如百度的Apollo),同
时注重对于数据资源的外延运 用开发
措施
SCMP
Body CAN
WAM
SODL
SODR
PAC CEM
LIN20
TRM
POT CCM
APIX2
Diagnostics CAN 29 bit
面向未来的智能驾驶
和车联网
RCSM
XOR
LVDS only video
LIN over LVDS
HUD
LIN0 (K-line)
SUS
FMDM
OHC
OHRR
组织
分析公司积累的相关数据和进行行
业前瞻分析； 2 、 安全分析：加强功能安全以及
平台策划
数据安全、信息安全的研究，应对
智能化后存在的信息安全问题； 3、集成运用：突出主机厂在集成运
用方面的优势，掌握智能驾驶、车
联网技术的主动权，对数据资源深 度挖掘。
汽车智能 平台
CONTENTS
01
趋势
02
内容
03
规划
04
经历
05
展望
01
趋势
国家政策
4.25日工信部、发改委、科技部《汽车产业中长期发展规划》
建设汽车强国，若干进入世界前十的新能源车企 突破口： 新能源 智能网联
产业支持：
传感器、控制芯片、高精度定位、车载终端、操 作系统
核心技术：
环境感知、智能决策、协同控制
BECM
MVCM
ESM
IEM
NRCM
NDMR
NDMF
DPSM
Engine CAN HS Front 1 Can LIN7
ECCM
以 Volvo 架 构 为 基 础 的 电子电器平台设计：
PSCM
Safety CAN Protected
BCM2
Mid 1CAN Front 2 Flexray Front 3 CAN
下一步发展的重心：智能电子、网联控制 智能电子平台的是实现智能网联的承载
国家政策
到2025年，汽车DA、PA、CA新车
装配率达80%，其中PA、CA级新
《汽车产业中长期发展规划》
车ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ配率达25%
到2020年，汽车DA(驾驶辅助)、PA(部分自动 驾驶)、CA(有条件自动驾驶)系统新车装配率超 过50%，网联式驾驶辅助系统装配率达到10%.
安全分析
技术
集成运用
行动
内容
需求建模
逻辑功能架构 软件架构
硬件架构
网络拓扑 线束布置
网络通信
配置管理 安全设计
04
经历
项目经历
项目目标： 以乘用车的设计理念制造高端的商用车。
更换为吉利自主的 CMA平台的EE架构设 计 针对TX5系列以及卡 车、客车分别设计 电子电器架构
商用车统一EE架构的 提出： 考虑TX5 系列、 卡车和客车
3
卓越的整车集成 能力
行数据的积累、对客
户需求的把握以及集 成能力主机厂的天然
优势。
数据、经验
客户需求
集成能力
优势互补
一 般 主机 厂 人 工 智能 算法设计和数据挖掘能力 上存在欠缺； 与 互 联网 公 司 存 在互 补，充分利用互联网公司 在数据挖掘和人工智能算 法方面的优势，实现平台 生态。 算法设计能力：
80%
50%
再次重申：50%装车要求 发改委《智能汽车创新发展战略 （征求意见稿）》（2018.1.5）
3% 2025
2016
2020
技术趋势
AI
&
“云”
技术趋势
智能驾驶技术:
Googe:Waymo Baidu :Apollo Tesla: Autopiolt Apple: Titan
新能源控制技术
IGM
NAND
ISGM
TCM
TACM
ECM ACCM
LIN6
EDCP
ECPM
VCU1 SCL SAS EGSM
LIN23 LIN4
SUM
MVBM
DEM
Rear 1 Can
ASSM
AGM
GPCM
DMM
RML
RMR SRS SMDR
LIN10 LIN1 LIN5
控制器数目达到 100
多个 使用了5种通讯总线
Safety CAN Exposed1
SMPR
RPDS
SFM3
OWS
Body CAN Exposed
IRMM
LIN2
DDS
IDDR
IDP
IDPR
LIN9
Backbone FlexRay
ASDM
HCML
WMM
IMS
RDDM
RPDM
LIN21
SCMD
LIN22
HCMR
RLSM
BBS
DDM
PDM
PSMD
PSMP
NAND
SHRL
BFR
RSHC
DMSM
CCSM
AGU
NAND
HBMR
LVBM VCM
Diagnostics Ethernet STP LIN16
HUS
TVM
BFL
LIN17
SHMR
AIU
LIN18
SHRR
03
规划
突出优势
对于车辆控制运
1
1手的整车运行数 据（数据的积累） 以及整车的控制经 验
2
对真实客户需求的 深刻把握
技术挑战
车辆功能安全
网络安全
系统安全
黑客攻击
安全 技术的进步带来了无 穷的机会，同样也带来 了巨大的挑战，尤其是 来自与安全的挑战。
算法成熟度
信息泄露
芯片运算能 力
病毒
需要从顶层的角度对整车智能电子平台进行规划， 解决技术发展带来的安全性隐患
架构示例
OBC
Charge COM
Rear 1 Can
HBMF
HVCH
NAND
AUD
CSD
LIN over LVDS MOST150
IHU
APIX2 Connectivity Ethernet
SWSM
MAM
SWM
LIN14
BMS
OHCR
OHRL
SHML
CPM
LIN19
DIM
BCSM
J1962 Diagnostic Connector
IDR
LIN3
OHTR
商用车智能电子 平台的开发
以TX5使用的VolvoSPA 平台的EE 架构为 基础
困难：12V 体系和24V体 系的不一致以及商用车与 乘用车的差异
经验
试图以单一架构统一客车、卡车和TX5系列（乘用车）是不可行的，同时完全 沿用原设计不做适应性的变更，成本不可控。
可行性
采用分布式控制， 与欧洲未来 5 年的 架构设计思想不 谋而合（域控制 的分布式控制思 想）
统一： 先进：
借鉴欧洲先进的架构设计理念： 参考分布式控制架构理念 建立兼容各类新能源车型的统一 EE平台
灵活配置、成本可控：
保证先进性的同时，配置能灵活调整，满足不 同客户需求，并且成本可控
02
内容
平台内容
电子电器
智能驾驶
车载总线 网络
传统部分
智能电子平台
智能网联
网络互联
车辆控制
数据挖掘
车辆控制包含新能源汽车 的车辆控制
技术机遇
人工智能 发展
开源的算 法
硬件成本 下降
技术的进步为智能 驾驶带来了机遇，而 技术的变化将会带来 汽车行业的变革。
技术进步带来产业变革，产业变革产生行业变局
适应性
需要根据不同车 型特点进行修改， 尤其是零部件的 选择
拓展性
可适应未来智能 驾驶和车联网的 发展，兼容新能 源车与传统燃油 车
变通性
需要根据车型统 筹规划，充分考 虑变化，在固有 形式上进行突破
05
展望
展望
智能：
对未来智能平台的展望
除传统的功能之外，能实现智能 驾驶、车联网功能，能实现未来 的数据挖掘需求
智能化
电动化
整车控制 电驱动控制 电源管理 整车热管理等
车联网:
5G通讯网络 大数据分析 V2X 物联网
共享化:
网联化
共享化
滴滴 Uber EVcard
与智能平台相关
智能电子平台
智能驾驶
互联网（车联网）
功能安全
智能电子 平台
车内网络
网络安全
数据挖掘
智能电子平台是智能驾驶、车联网等承载平台，需要考虑整车 功能安全和网络安全，并提供后期数据挖掘的基础。
人工智能，图像 处理与识别等算法 设计能力弱于互联 网企业
主机厂 弱项
数据挖掘能力： 基于大数据
的数据挖掘能力
稍弱 .
技术对策
对策
内部：
建立相关能力，提升智能 网联的设计能力，突出整车的 设计理念 外部： 与供应商合作和利用开源
的资源（如百度的Apollo),同
时注重对于数据资源的外延运 用开发
措施
SCMP
Body CAN
WAM
SODL
SODR
PAC CEM
LIN20
TRM
POT CCM
APIX2
Diagnostics CAN 29 bit
面向未来的智能驾驶
和车联网
RCSM
XOR
LVDS only video
LIN over LVDS
HUD
LIN0 (K-line)
SUS
FMDM
OHC
OHRR