01
自动驾驶变革背景

随着L3+级自动驾驶在全球的渗透率提高，预计到2025年将突破10%。在这一变革趋势下，底盘系统正面临着三方面的重大转型。首先，执行机制逐渐从传统的机械液压方式向线控电子方式转变，使得响应速度大幅提升，达到原先的5倍之高。其次，控制架构也正在发生深刻变革，从分散的ECU架构逐步演进为域集中式架构，从而大幅减少了控制器的数量，降幅高达60%。最后，决策模式也正在经历一场革命性的升级，从原先的规则驱动模式转变为AI自主学习模式，如特斯拉的Dojo平台每日训练量高达1EB。


02
深层挑战与技术应对

△ 转型挑战
在自动驾驶技术的推动下，底盘系统正经历着由传统向智能的深刻转型。然而，这一过程中面临着诸多深层矛盾与挑战。首先， 执行机制的创新带来了响应速度的飞跃，但同时也对系统的稳定性和耐久性提出了更高要求。其次，控制架构的变革在减少控制器数量的同时，也带来了新的问题，如域集中式架构下的故障隔离和系统安全性等。最后， 决策模式的升级使得AI自主学习成为可能，但如何确保在复杂多变的环境中做出正确决策，以及如何平衡学习速度与系统性能，都是亟待解决的问题。

△ 技术应对
为了应对这些挑战， 跨域融合架构的技术落地显得尤为重要。通过感知技术的革新和通信协议的升级，我们可以实现更为精准和高效的数据交互。同时， 协同控制算法的突破路径也成为了关键，其中多目标优化模型和动态权重分配机制的应用，使得系统能够在不同场景下实现自适应控制，从而提升整体性能。


03
协同控制与硬件发展

△ 协同控制策略
在协同控制算法方面，我们采用了 多目标优化模型，并通过动态权重分配机制来应对不同场景的需求。例如，在紧急避障时，制动权重会被提升至0.7，而在舒适巡航时，转向权重则会降至0.3。这种灵活的场景自适应控制策略，使得我们的底盘系统能够更好地适应各种复杂环境，提升驾驶的安全性和舒适性。

△ 硬件平台进步
在芯片技术的持续演进下， 我们针对关键参数进行了深入对比，并创新性地引入了冗余设计，以确保系统的稳定性和可靠性。这些努力推动了国产硬件平台在性能和效率上的显著提升。


△ 软件架构实践
在软件领域，我们探索并应用了服务化分层模型，以实现系统架构的灵活性和可扩展性。同时， 通信协议也进行了升级，以适应日益增长的数据处理需求。