向基于以太网的软件定义车辆迈进
未来的自动驾驶汽车将成为世界上最复杂的“移动”设备之一。它的复杂性源于每天需要自主操作处理数 tb 的数据——部分来自车辆内部、外部和周围的大量传感器和设备以及云——在运行一亿行软件代码的同时消耗 teraflops （tflop） 的计算能力。这正在改变工程师对车辆的看法，尤其是车辆系统如何相互通信。
自动驾驶汽车——一种新的设计范式
多年来，汽车自动化的趋势导致了用于车辆子系统的一系列复杂的独立计算机。这些系统需要多个专用电子控制单元 （ecu）、不同类型的总线和协议以及网关，以便在总线之间转换数据和信号，以便系统可以相互通信。这种异构方法成本高昂，难以抵御网络威胁，坦率地说，这种方法很沉重。布线是汽车物料清单中第三昂贵的部分，也是其制造中第三重的组件，在某些汽车中达到高达110磅的铜。
全自动驾驶汽车是一个更复杂的系统，需要大量的实时数据、云连接以及快速、安全和可靠的决策。与今天的汽车相比，在汽车周围移动的数据量将大几个数量级，并且需要巨大的带宽。自动驾驶将需要更多的视频、雷达和lidar数据处理，而这些功能将需要数千兆位的物理网络吞吐量来支持实时决策。数据记录、安全交易和与云的通信将增加i/o需求。
提供计算能力和管理复杂性需要重新思考汽车。车辆周围的几个分布式区域ecu将运行数百万行代码来处理来自本地端点和云的数据，并与一个或多个主ecu互连，而不是专用的ecu。带宽、复杂性和成本是尝试使用当今许多现有网络协议和电缆连接所有这些设备时出现的问题。
软件定义汽车
汽车正在发展成为一个运行在分布式计算上的软件定义功能系统——软件定义汽车（sdv）。值得信赖的计算标准是在以太网上构建的基于 ip 的网络。以太网提供用于通信的单一总线，并消除了车辆网关和电缆的复杂性，已被证明可以支持面向软件的架构（包括软件定义网络和虚拟化）的灵活性和性能。
sdv 带来了许多好处。与面向硬件的系统相比，软件更新、更改和改进更容易、更快捷。使用虚拟化，sdv 成为一个更加动态的计算环境。例如，当ecu开始发生故障时，软件定义的功能可以快速转移到车辆中的其他ecu，从而保持所需的功能安全水平和关键操作。
sdv 为制造商创造了新的机会，使其产品与众不同，提高了安全性，并改善了产品、服务和整体制造效率。sdv 要求制造商成为软件巨头。制造商已经在“重新装备”他们的研发专业基础设施，以包括以前从未存在的软件开发团队。
sdv 中的安全性
数字安全对于自动驾驶汽车至关重要，这是一个从制造商到车主的连续统一体。船上的许多设备以及与乘客和云的连接极大地扩大了不良行为者的攻击面。sdv 中采用的常见安全功能将基于支持安全启动、身份验证、加密（如果需要）、密钥和密钥管理以及安全飞地的开源解决方案。此外，特定于网络的安全服务可能包括以下功能：
虚拟 lan，用于将区域 ecu 与物理网络隔离
访问控制，仅允许区域网络上的授权事务
深度数据包检测，用于监控事务并检测和阻止不需要的数据
入侵检测和预防，以阻止不良行为者获得访问权限
在现场，需要保护更新免受黑客攻击，最有可能通过在生产车间建立的安全信任链，并以车主结束。
有助于确保功能安全的工具
为了实现 sdv 中的通信，市场需要用于以太网和其他协议的汽车专用物理设备 （phy）。这些器件需要提供所需的带宽和成本，并满足行业内建立并由监管机构设定的功能安全要求。microchip是汽车解决方案的主要贡献者。该公司的目录为汽车提供了许多“功能安全就绪”设备，包括符合汽车标准的以太网设备。
这些器件经过精心挑选，可帮助制造商获得iso 26262认证，并提供许多工具，包括故障模式影响和诊断分析（fmeda）报告，功能安全手册，诊断软件和开发工具。
面向自动驾驶的全以太网愿景
汽车行业的愿景正在向全以太网 sdv 发展，互联区域 ecu、传感器和设备由中央 ecu 控制。对于绿地制造商来说，这种迁移比老牌公司更容易。绿地环境可以立即全面采用，以便轻松采用全以太网方法。对于其他汽车制造商来说，迁移到全以太网车辆可能需要一些时间，要求 sdv 包括 can、lin 和其他总线的混合网络架构，以便通过主以太网主干网本地连接到某些组件。
以太网可靠、久经考验的标准、从 mbps 到 gbps 的高带宽以及简单性支持 sdv 所需的必要性能、安全服务和轻松连接。以太网的串行布线选项降低了多个汽车网络的成本和复杂性、布线和重量。减轻重量可以提高燃油效率——无论是电动还是汽油/柴油。而且，虽然以太网是一种成熟的标准化技术，但它仍在不断发展，以支持汽车等市场，其特定需求包括确定性和高带宽——自动驾驶汽车的必需品。
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全自动驾驶汽车是一个更复杂的系统，需要大量的实时数据、云连接以及快速、安全和可靠的决策。与今天的汽车相比，在汽车周围移动的数据量将大几个数量级，并且需要巨大的带宽。自动驾驶将需要更多的视频、雷达和lidar数据处理，而这些功能将需要数千兆位的物理网络吞吐量来支持实时决策。数据记录、安全交易和与云的通信将增加i/o需求。
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