在任何功能的背后，都必須有硬件的支撐，就像數碼相機僅僅有鏡頭還不夠，也需要機身里的那塊 CMOS 或 CCD 芯片，而且，在數碼時代，這個芯片水平如何，直接決定了相機的檔次。
而在汽車上，需要用到比照相機里多得多的芯片，它們被稱為“電子控制單元”，也就是 ECU(Electronic Control Unit)。很多人認為 ECU 特指發動機程序，但事實上，整個車子的電子系統由非常多的 ECU 組成，它們分別用來控制車子的各種功能，比如車燈、娛樂系統、防盜系統等等。
隨著車子電子化程度越來越高，尤其是自動駕駛、主動安全等功能的增加，車子的 ECU 會急速增加，有預測說，在未來五年里，車子里的 ECU 平均會達到 50-70 個，而現在一些電子結構復雜的車子，ECU 數量早就超過了一百。
但是，這篇文章聊的不是ECU 到底能多到什么程度，而是怎么把 ECU 簡化。
從一對一到一對多
討論這個話題，咱們以現在最火的自動駕駛舉例子。在一輛自動駕駛車里，可能包括激光雷達、毫米波雷達、中距離雷達、前攝像頭、后攝像頭等不同的傳感器，而通常的做法是，每一個傳感器都由一個芯片負責處理數據。
支撐起自動駕駛的數據量、運算量都是巨大的，而這些芯片，都要在一張 CAN 總線的網絡上去部署(特斯拉使用的以太網和它們相比太超前了)，它的問題在于：這個網本身就慢。到底有多慢?可以看下面這張圖：
網絡本來就慢，再加上這些芯片是分散排布，數據交換是快不起來的，芯片越多，效率越低。這樣還怎么玩自動駕駛?
把一對一變成一對多就成了一種解決方式，把這些芯片集中到一起，用數量更少的芯片組或者是一個運算能力超強的芯片作為神經中樞，去配合那些傳感器進行工作，在汽車電子網絡部署上，這就意味著簡化。
如果按照傳統的汽車電子架構，想加更多功能，就要掛更多的 ECU 上去，要加強運算能力，也得通過加更多 ECU 的方式，但是，隨著數據傳輸的容量要求越來越大，靠增加 ECU 的數量就行不通了。
這種先天和后天的優劣，有過裝修經驗的人應該懂，就像做水電改造一樣，前期打好基礎的話，后續的升級改造都會輕松不少。
這種一對多的方式，在車子里可以稱為“多域控制器”(Multi-Domain Controllers)，但是目前并沒有被應用在量產車里。在零部件供應商德爾福的上海總部參觀時，我看到了一個多域控制器樣品：
如果你這兩年比較關注汽車電子，應該知道奧迪展出過名為“zFAS”的自動駕駛控制模塊，這其實就可以理解為德爾福那個多域控制器的“奧迪定制版”。奧迪先后展示過兩個版本的 zFAS，第二版比第一版更精簡，集成度更高。
它看起來像一塊主板，以二代為例，上面集成的芯片包括：Altera’s Cyclone V SoC FPGAs、32 位 TriCore Tm based multicore uController、Mobileye EyeQ3、NVIDIA Tegra K1 處理器，可以實現完整的數據、規劃、決策處理，而且，從傳感器到這個“主板”，使用的是以太網傳輸數據。而且，除了自動駕駛功能，它還集成進了很多和車輛控制有關的功能。
德爾福的工程師還舉了一個例子：當液晶儀表盤和中控屏幕使用同一個處理芯片時，它們就會更緊密的成為一個整體，分工配合的去顯示不同的內容，提供更好的 HMI 體驗。
集成化到底有多重要?
其實，這個原因不難理解。
可能我們平時買車、用車看的只是外觀、動力、操控，但事實上，在這些東西背后，汽車的電子電氣架構才是真正的“骨骼”。現在的大部分車子還是用的那套老舊骨骼，但現實是，汽車的智能化程度要越來越高，傳統的電子架構很難滿足這種需求(前面已經說過)，于是，就需要車子用一種全新的架構來應對這種智能化趨勢。
當然，更強的計算能力是必須的。
而從另一個角度來說，也正是因為智能化程度的提高，車子對于電子安全方面的要求越來越高，更集成化的架構，有助于更好的去部署防御機制。
芯片的集成化意味著車子真正變成了一個整體。如果說未來的汽車是一個電腦+四個輪子，那么“一個電腦”就意味著把原來散步的處理芯片都集合到一起(當然，并不是所有 ECU 都可以集成進來)。都喜歡說“體制”，這其實就是體制上的改變。
再聊回到自動駕駛上，隨著自動駕駛等級的不斷提升，芯片集成化的趨勢會越來越明顯。
