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当汽车从机械时代迈入智能时代，电子电气系统的复杂度呈指数级增长——L3级自动驾驶系统包含超千万行代码，线控制动系统的信号链路涉及20余个电子控制单元（ECU）。在此技术背景下，ISO 26262-2018作为汽车功能安全的“黄金法则”，通过全生命周期管理框架，为智能汽车建立了从芯片到整车的安全防护体系。本文将结合自动驾驶、车联网等前沿场景，探讨这一标准的框架逻辑与实践要点。 一、标准逻辑及框架逻辑 安全生命周期管理： 标准覆盖汽车设计至报废的全生命周期，各阶段均配置相应活动与任务，以确保功能安全需求达成。 ASIL等级评估： ASIL确定基于危害的严重性、暴露概率及可控性三项要素，通过综合分析潜在危险情况，明确对乘客、行人及其他道路使用者的最坏影响，据此为不同风险等级的系统或组件制定对应安全要求。 基于风险的安全需求工程： 通过HARA方法识别产品潜在危害并评估风险，依据评估结果确立整体安全目标，再将安全目标分解为功能安全需求与非功能安全需求，确保需求覆盖全部安全相关维度，且可经测试、验证追溯至上层安全目标。 二、核心框架：全生命周期的安全闭环 标准确立了贯穿汽车安全全生命周期的管理理念，其覆盖范围包含管理、开发、生产、运行、服务及报废等关键阶段，并在各阶段配置相应管理要求。该标准框架以功能安全管理为基础，围绕概念阶段、产品研发（涵盖系统级、硬件级、软件级）、生产与操作规范、支持过程、基于ASIL的安全分析及配套导则等维度展开技术架构。下文将系统解析标准核心章节的技术内涵。 1. 术语体系：构建安全领域的 “世界语” 这一部分在2018版中进一步提升了术语和定义的准确性及清晰度。术语体系如同在标准解读前开启的理解之门，通过统一行业专业术语，为后续标准内容的理解和应用奠定了基础。 实践价值：某自动驾驶公司在开发自动泊车系统时，借助标准术语体系明确区分“传感器误检导致的失效”（归属预期功能安全范畴）与“控制器软件跑飞”（归属传统功能安全范畴），有效规避需求定义歧义。 2.功能安全管理：从 “流程管控” 到 “数据驱动” 功能安全管理阶段犹如驾驶汽车时的方向盘，该阶段是对整个汽车电子电气系统功能安全方向的把控。通过把相关安全指标的量化，并依据量化指标制定较为精准的决策。 组织架构与权责分配：需明确权责边界，杜绝因职责不清导致的安全管理盲区； 计划协同与风险预见：功能安全计划与质量保证计划需形成双向协同机制，覆盖全生命周期风险预见，强化前瞻性技术储备； 人员能力建设：建立动态能力提升机制，确保人员资质与培训体系适配技术演进需求； 审核评估标准化：需细化审核评估技术指标，形成量化评估模型与可追溯的改进闭环。 3.概念阶段：场景化危害分析的突破 概念阶段作为汽车E/E系统功能安全设计的起点，主要的安全活动如下图所示： 危害分析与风险评估需实现多维场景覆盖，即从传统“功能维度”拓展至“场景维度”。同时，系统初始架构设计需兼容未来技术升级路径与功能扩展需求，为后续研发提供技术基准，其工作质量直接影响系统功能安全水平。 工程实践：需遵循ISO 21448（预期功能安全标准）要求，针对系统预期功能不足引发的不可接受风险，依据车辆的实际预期用途、运行场景及环境条件，界定多维使用场景与受限场景边界。 4.系统级开发：架构安全的 "双重保险" 在产品研发的系统阶段，标准对系统层面的设计、开发及验证提出多维度要求。该阶段基于概念阶段确定的安全目标与需求，对技术需求进行可执行性细化——即需求需满足可实现、可设计、可验证原则，并通过软硬件层级实现。 系统阶段包含开发阶段与系统集成验证阶段： 开发阶段：聚焦技术安全概念（TSC）的开发与验证； 集成验证阶段：涵盖软硬件集成测试及安全确认，需在前期开发完成后启动。 5.硬件级开发：从 “可靠性”到 “可诊断性” 硬件级开发流程以系统需求为基准，依次执行以下技术路径： （1）需求分解与安全定义：拆解系统需求，明确安全目标及ASIL等级； （2）架构设计与器件选型：基于可靠性原则开展冗余设计，完成架构设计并执行车规级元器件选型； （3）电路设计与验证：实施详细电路设计及仿真验证，确保功能与性能达标； （4）样品测试与迭代优化：制作原型件并通过功能、性能、可靠性测试，持续收集反馈并实施迭代优化； （5）量产准备与质量管控：建立量产工艺规范，通过过程数据监控实现持续改进。 基于标准要求，需集成内置自测（BIST）、故障检测电路等安全机制，实现故障实时监测与定位精度提升，提升系统安全性与维护效率，硬件阶段其技术路径如下图所示。 6.软件级开发：应对 “代码爆炸”的安全范式 功能安全软件级开发以需求分析为起点，将系统级技术安全需求转化为软件安全需求并明确ASIL等级。随后进行架构设计与代码实现，依次开展单元测试、集成测试等多轮验证，通过形式化验证与故障注入测试确保安全机制有效性。最终与硬件集成完成联合调试，并通过持续优化迭代完善系统。同时，依托全生命周期需求追溯与代码管控，构建全生命周期安全管控体系，为汽车软件安全构建技术屏障。 软件阶段安全活动如下图所示。 7.生产与运维 在项目安全管理阶段，需基于开发成果对技术相关项实施确认评审、审核及评估，并归档形成安全档案集。完成上述技术确认后，发布生产许可文件，标志着产品具备量产准入资质。生产运行及报废过程旨在建立维护安全要素的全周期管控体系，通过制定工艺规范与操作指南，确保安全部件在全生命周期内的功能安全。 典型应用：生产追溯体系——需构建“芯片-电路板-整车”三级溯源架构。例如某工厂采用区块链技术记录ECU焊接工艺参数及测试数据，实现全生命周期数据溯源与防篡改。 8.支持过程：筑造隐形支柱 在汽车功能安全中，功能安全支持过程虽不直接参与产品开发，却是确保整个功能安全体系稳定运行的关键环节，犹如汽车的隐形支柱，默默支撑起安全大厦。支持过程的活动如下图所示。它们贯穿于汽车开发的全生命周期，与各个开发环节紧密相连。它通过对工具、文档、变更和人员等方面的有效协同机制，为功能安全提供了坚实的保障，确保功能安全管理要求的有效落实。 9.安全分析与ASIL等级分解 安全分析活动需贯穿概念阶段、系统阶段及软硬件阶段的开发全流程。根据安全目标ASIL等级差异，需选择适配的安全分析方法。ASIL等级分解作为ISO 26262的核心策略，通过将高等级安全需求合理分配至多个子系统，实现开发复杂度与成本的有效控制。 10.应用导则：从 “标准解读” 到 “实战指南” ISO 26262 第 10 部分是功能安全领域极具价值的指南性内容，不具强制约束效力。它详细阐释标准核心概念，以实际案例展示如何确立安全目标、划分安全完整性等级，助力理解其他部分。适用于安全相关电子电气系统，能帮从业者深入掌握标准，推动功能安全工作开展 。 11.新增：Part 11 对半导体产业的重塑 ISO 26262-2018 的 Part 11 首次将半导体设计纳入功能安全管理范畴，聚焦汽车电气与电子系统的半导体层面。该部分为半导体设计、生产及测试全流程提供技术规范，它为半导体开发、生产、测试等环节提供详尽指引，助力企业满足功能安全需求，例如规范芯片设计中的故障检测与容错机制，确保半导体在复杂工况下可靠运行，降低汽车因半导体失效引发的安全风险。 其中一些典型实践应用，如芯片设计中IP核安全认证的需求，针对跨国团队分布式开发的协同，以及针对量产阶段监控，比如建立芯片现场失效数据反馈机制等。 三、总结与展望 ISO 26262-2018 不仅是一套合规性框架，更是智能汽车时代的安全技术创新指南。在车企聚焦算力、算法与数据的竞争格局下，功能安全已成为隐藏在技术冰山之下的基石 ——其价值未必直接体现为用户感知价值，却是所有创新可行性的前提条件。 未来，随着标准的持续演进与技术的深度融合，汽车功能安全将从 “后置验证”走向“前置设计”，从 “单点管控”走向 “系统协同”。这一进程中，真正的挑战不仅是技术的突破，更是安全文化在研发、生产、运维全链条的渗透 —— 毕竟，可靠的安全解决方案，最好是 “从一开始就做对”。

十年前，实车VIT（Vehicle Intensive Testing）测试作为车辆SOP前“把关”的环节，就像足球场上的“守门员”，有其特殊的地位，关注点在于整车环境下从驾驶员使用和系统需求的角度，对电子电器功能逻辑性和系统交互性“Validation”，即“确认是否做了正确的事”，彼时在国外，VIT测试是新车上市前必不可少的环节，在国内，VIT测试也处于探索和起步阶段，如何开展测试以及如何管理都给大家带来了挑战。所谓知者行之始，行者知之成，北汇信息有幸参与到行业磅礴发展的浪潮之中，在过去的十年中积累了大量的测试经验，也为行业合作伙伴提供了行之有效的解决方案。 在过去的十年中，在国家大力鼓励发展新能源汽车的大背景下，国内汽车行业快速发展，整个汽车行业发生了颠覆性的重构，不管是从市场份额还是技术引领上都有较大的变化，以国内主流OEM及新势力为代表的行业主力，不断突破技术新高度，引领行业的发展。 从市场份额上，新能源渗透率从2014年的2%到2025一季度的42.4%（源自中汽协最新数据显示，2025年一季度，汽车产销双双突破两位数增长，新能源车渗透率飙升至42.4%），从技术引领上，国内主流OEM及新势力联合推动新技术的应用，如TSN、SOME/IP、DDS以及OTA相关技术。在市场和技术的综合推动下，也带来了整个汽车电子的变化，从V模型开发模式、测试范围及测试对象等尤为明显，主要是以下方面的体现： 1）V模型开发模式的变化：以市场快速迭代的要求，车型开发周期从10年前的36~60个月压缩到当前的6~9个月，测试左移的趋势尤为明显，测试介入节点从SOP前的12个月提前到需求定义阶段，软件开发模式下测试定位从瀑布到敏捷再到DevOps的探索。 2）测试对象的结构性变化：硬件层面，区域控架构下的CCU、DCU、ZCU的逐步取代传统分布式架构下的BCM、IVI；软件层面，单车代码量由1000万行激增至3~5亿行，软件测试分层验证的需求激增，如底层软件、中间件及应用层测试；系统复杂度上，车云协同架构催生的“车-路-云-网-图”五位一体的测试需求。 3）测试范围的扩展：技术维度上，从传统ECU扩展到域控，如ADAS域控（算力1000TOPS）、智能座舱（多屏交互时延200ms）、车联网（5G-V2X端到端时延20ms）；安全维度上，新增了功能安全（ISO26262）、信息安全（R155\R156）、数据安全（GDPR、数据出境合规）等；场景维度上，数字孪生技术日测试里程超过百万公里。 随着汽车电子行业的发展，“守门员”的职责不再局限于上市前的把关，在整个研发过程中甚至量产后均需要深入其中，国内VIT测试仍面临标准化体系不完善、跨域协同测试工具链不足、高算力场景仿真能力欠缺等挑战，亟需行业协同突破，北汇信息作为一家以汽车电子测试为核心业务的公司，测试方案的变化同样明显，以前端需求变化为牵引，从10年前V模型中的整车级黑盒功能测试逐步扩展到部件级、系统级及车云协同测试领域，覆盖从需求定义-开发验证-量产维护环节，从功能测试逐步扩展到车载网络诊断测试、虚拟仿真测试、车云协同测试及网络安全测试领域，核心能力包含行业一致性测试、OEM自定义测试内容、数字孪生建模、场景库的建立及验证、云端数据闭环验证、故障安全机制、渗透攻击等，如图1。为支撑以上显性需求的变化，北汇信息坚持体系化建立思路，包括基于“V模型+敏捷开发模式”的混合测试流程体系建立以及引入东方中科以精益管理为核心目标的OBS管理体系。 图1：基于V模型开发的测试要求及范围编辑 得益于对市场的判断及对于汽车电子测试底层技术能力的建立，北汇信息截止目前共服务超过50家OEM，150家供应商，成为了多家OEM认可的第三方认证实验室，包含福特、吉利、一汽、长城、奇瑞捷豹路虎等，并在2025年获取了CNAS认证资质。 VIT测试的下一站革命，将向“全域智能验证”转型，一方面，大模型的技术将可能会重构测试方法论，通过需求语义解析自动生成测试用例，结合数字孪生实现"亿级虚拟里程-千级实车里程"的混合验证，另一方面，随着EE架构向中央计算+区控演进，需要突破“芯片-系统-整车”协同测试技术，比如跨域通信的确定性时延保证、高算力芯片异构算力的验证，以满足自动驾驶实时性（如紧急制动响应≤100ms）或符合ISO 26262 ASIL D功能安全等级的要求。 十年间，汽车行业的“守门员”已从单纯把守SOP前的最后一道关卡，演化为贯穿研发全周期的“全能卫士”。从最初的功能逻辑验证，到如今覆盖“车-云-路-网-图”的复杂协同测试，VIT测试的职责边界不断拓展，但内核始终未变——以严谨的测试逻辑与技术实力，为每一辆车的安全与可靠筑牢防线。 哨声已再次响起，当汽车驶向“全域智能”的新赛场，北汇信息将延续“守门员”的使命，以更敏捷的测试体系、更智能的验证工具，让每一次“扑救”精准如算法，每一次“出击”稳健如磐石。以十年积淀为盾，以创新为矛，为行业的下一个黄金十年，守住品质的底线，叩开未来的大门。

来源：虹科汽车智能互联 虹科方案丨低负载ECU老化检测解决方案：CANCAN FD总线“一拖n” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4tmhyE5hxeLFCiaeoRhlSg 欢迎关注虹科，为您提供最新资讯！ #汽车总线 #ECU #CAN卡 导读 在汽车电子行业中，ECU（电子控制单元）是控制车辆各种系统的关键组件，如发动机控制单元、制动系统、空调系统等。ECU负责监测和管理车辆的各种功能，它们通过接收传感器数据并对其进行分析来确保车辆安全、性能和效率。ECU的老化可能导致诸如性能下降、功能失效甚至安全风险等问题，因此对ECU老化进行检测非常重要。本篇文章为您介绍虹科低负载ECU老化检测解决方案。 ECU老化检测的必要性 ECU的老化可能导致诸如 性能下降、功能失效甚至安全风险等问题 ，因此对ECU老化进行检测非常重要。这有助于保障车辆运行的稳定性和安全性，同时提升车辆的使用寿命和效率。 安全问题 ECU老化可能导致系统故障，影响制动、转向等关键功能，可能增加事故风险。通过定期检测ECU老化，可以及早发现潜在的问题并进行修复，提高车辆的安全性。 性能下降 老化的ECU可能导致性能下降，例如引擎效率降低、燃油经济性恶化等。定期检测可帮助及时识别并解决这些问题，提高车辆性能和效率。 系统不稳定 ECU老化可能导致系统不稳定或意外的故障，例如电气系统中断或电子元件失效。通过定期检测老化状况，可以预防这些问题并维持系统的稳定性。 影响使用寿命 及时检测和修复ECU老化问题有助于延长车辆整体的使用寿命，避免更严重的损坏并减少维修成本。 因此，对ECU老化进行定期的检测和维护对于确保车辆安全、性能和可靠性至关重要。这有助于保障车辆运行的稳定性和安全性，同时提升车辆的使用寿命和效率。 行业痛点 接入CAN卡发送检测指令报文，由于总线节点过多，负载过高，无法正常通信 以车灯为例，在现代汽车工业中，安全一直是首要任务之一，而车辆照明系统在夜间行驶和恶劣天气条件下起着至关重要的作用，因此车灯的性能至关重要。然而，随着时间的推移， 车灯可能会因老化而性能下降，这可能对驾驶安全构成威胁 。为了解决这一问题，越来越多的汽车制造商采用了CAN/CAN FD总线技术来进行车灯老化检测，以确保车辆的照明系统始终处于最佳状态。 一种经典的车灯老化检测方法是模拟CAN/CAN FD节点，发送特定的指令报文，根据ECU的报文反馈来判断车灯的老化程度。但在实际操作中，由于CAN/CAN FD总线的带宽有限，一条检测总线上只能同时检测6-7个车灯ECU， 想要同时对数十个甚至上百个ECU进行检测，往往会有总线负载的问题 。 鉴于此，为了有效降低总线负载对车灯ECU检测的影响， 虹科推出6通道的PCAN-Router Pro FD网关 ，致力于实现多节点通信，解决总线高负载通信的问题。 低负载ECU老化检测方案 通过6个通道将新的CAN FD和经典CAN总线的数据流量连接起来。可插拔的CAN收发模块允许灵活地适应每个CAN通道的不同需求，适用于对测试台和生产工厂的数据流进行管理、监视和控制。 PCAN-Router Pro FD级联操作，扩展更多的CAN/CAN FD通道 通过虹科低负载ECU老化检测解决方案，总线负载约降低至原来的1/6，检测效率提升至原来的6倍，且检测全流程只需控制一个CAN控制器。 结语 在汽车工业中，ECU的老化检测对于保障车辆的安全、性能和可靠性至关重要。然而，传统的检测方法往往面临着总线负载过高的问题，这限制了检测的效率和范围。虹科方案通过创新的PCAN-Router Pro FD网关，成功地解决了这一问题。虹科PCAN-Router Pro FD网关的推出，为汽车制造商提供了一种高效、可靠的ECU老化检测解决方案。这一解决方案不仅提高了检测的准确性和效率，还为汽车工业的发展带来了巨大的价值。

来源：虹科汽车智能互联 虹科方案 | 释放总线潜力：汽车总线离线模拟解决方案 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/KGv2ZOuQMLIXlOiivvY6aQ 欢迎关注虹科，为您提供最新资讯！ #汽车总线 #ECU #汽车网关 导读 传统的ECU模拟工具通常需要依赖上位机软件来发起通信，这在离线场景和自动化产线中带来不便。为了应对这一挑战，虹科推出了创新的汽车总线离线模拟解决方案，基于PCAN-Router系列网关，通过内部可编程固件，实现了自主报文自发功能和实时离线通信，为工程师提供了一个高效、灵活且安全的测试平台。 行业痛点 ECU模拟工具是专为模拟车辆电子控制单元（ECU）之间的通信和行为而设计的软件/硬件设备。它们具备 通信模拟、数据生成与处理、实时模拟能力、故障模拟功能 ，同时具有接口兼容性、调试分析功能和灵活的配置选项。这些工具在汽车电子系统开发、测试和验证中发挥关键作用，帮助工程师验证系统的正确性、稳定性，并加速新功能的开发和集成过程。 常见的ECU模拟工具，会根据不同的总线协议制作搭配上位机使用的“CAN卡”和“LIN卡”。就CAN/CAN FD总线而言， 一般的“CAN卡”都需要上位机发起，并通过软件/接口的形式进行报文的封装并发送，在部分自动化产线、离线场景中很不方便 。 ECU离线模拟的必要性 CAN/CAN FD总线ECU离线模拟工具的离线特性极为关键，允许工程师在不依赖于实际车辆的情况下模拟、分析和验证电子控制单元（ECU）之间的通信。 一方面，这种独立于实际车辆的离线模拟能力为系统开发、故障诊断和性能评估提供了非常重要的环境。不仅节约了在实际车辆上进行测试的成本和时间，更为工程团队提供了一个安全、可控且高效的平台，用于早期发现问题、验证新功能，同时优化系统性能。通过离线模拟，工程师能够更加灵活地、更频繁地进行测试和调试，从而提高系统的稳定性、安全性和可靠性，同时降低整个开发周期所带来的风险。 另一方面，任何一款新的ECU在加入已有的总线之前，都应该通过ECU离线模拟工具进行验证，确保ECU在量产前的通信情况与现有的总线架构是契合的。 汽车总线离线模拟解决方案 虹科基于PCAN-Router两个系列网关，推出了汽车总线离线仿真解决方案。 CAN总线方面：基于PCAN-Router系列网关，通过内部的可编程固件，自行的定义CAN/CAN FD总线报文结构，包括帧ID、DLC、TYPE、DATA等，并通过网关的CAN收发器自动的向总线上发送报文信号，建立实时的离线通信。 ECU模拟：内部的可编程固件基于C语言，可以自由的设定通信过程中报文的反馈效果，以达到ECU模拟的目的。 自主通信能力 与传统的ECU模拟方案不同，通过修改PCAN-Router FD的内部固件，实现了一种 自主报文自发 的功能。这意味着该模拟方法不再需要依赖上位机软件的手动控制来触发或模拟CAN/CAN FD总线上的通信报文。 无需人工干预的自动化模拟 能够 自动模拟 ECU在CAN/CAN FD总线上的通信行为，无需人工干预。通过修改PCAN-Router FD的内部固件，使其具备智能化的功能，能够根据预设条件或特定触发事件自发生成和响应通信报文。 实时、高效的CAN/CANFD总线仿真 提供了一种实时、高效的CAN/CAN FD总线仿真方法。该方法通过内部固件的优化，能够实现对CAN/CAN FD总线上的通信报文更快速、更精确的仿真，进而模拟ECU的实际行为，包括 数据传输速率和数据长度的灵活处理 。 PCAN-Router FD的固件改进 通过 针对性的固件修改 ，使得设备能够在不需要外部控制的情况下，模拟并响应CAN/CAN FD总线上的通信，从而提升了模拟ECU的效率和准确性。 增强CAN/CAN FD协议的兼容性与灵活性 不仅能够与传统的CAN协议兼容，还能支持CAN FD协议，提供了更高的灵活性。这种改进使得模拟ECU能够适应各种不同的通信需求和协议变化，从而更好地满足现代车辆和工业系统的通信要求。 结语 随着汽车电子系统的日益复杂化，离线仿真工具在汽车电子系统开发、测试和验证中的重要性愈发凸显。虹科方案推出的基于PCAN-Router两个系列网关的汽车总线离线仿真解决方案为工程师提供了一个高效、灵活且安全的测试平台。通过内部可编程固件自定义报文结构和反馈效果，该方案实现了自主报文自发功能和实时离线通信，满足了工程师对ECU模拟的需求。这种创新的离线仿真方法不仅提高了开发效率、降低了成本和风险，而且增强了系统的稳定性和安全性。在未来，随着汽车电子技术的不断进步和应用需求的多样化，离线仿真工具将继续发挥关键作用，助力工程师更好地应对挑战并推动汽车行业的持续发展。

智能汽车应用生态的需求高速成长 近年来全球车用半导体芯片市场大幅快速成长，根据摩根士丹利(Morgan Stanley) 2023年所发布的 最新报告 中指出，未来五年内的汽车高效能运算 Automotive HPC （High-Performance Computing） 半导体市场将会整整成长三倍，整体潜在市场估计将于2023年达到20亿美元，并且在2027年增长至60亿美元，年复合增长率(CAGR)为可观的29%。与此同时，受惠于汽车高效能运算芯片客制化设计需求的增加，芯片设计服务厂的预估累积收益可望在未来五年内提升多达20亿美元。 ［应用技术考虑］高速实时运算、数据沟通与传输 在新的连网汽车发展趋势下，高速数据通讯与 Automotive HPC 高性能运算平台需针对车辆内部各个电子控制单元ECU（Electronic Control Unit）进行整合管理与运算处理；因应不同ECU数据流量与低延迟需求， Automotive HPC 也需要搭配符合PCIe标准与AEC-Q100认证的PCIe封包切换器，藉此实现与各端点之间的高速整合、沟通与传输。 以「高频毫米波雷达应用」为例，各雷达感测数据将经由ECU再集中到 Automotive HPC 的实时图像处理单元。因此这类高流量实时图像处理需要搭配高速、低延迟、高可靠度且同步实时性良好的传输接口，例如传输速度可达10Gbps的Automotive Ethernet MultiGBASE-T1： 与PC主板概念类似； Automotive HPC 是透过PCIe信道搭配CPU、内存、I/O接口进行平台式的架构整合，如此才能整合控制车内各个ECU的沟通与运算。 各种不同类型的高速实时运算与应用： ✔ 传感器环境信息实时判读 ✔ 智能座舱／用户体验相关数据运算 ✔ 车辆控制／云端、物联网服务相关沟通与运算 ✔ 自驾功能的实时高速运算 ✔ 车辆安全与传感运动之高速运算／集中处理 从上述介绍中我们不难发现，Automotive HPC在 高频高效能运算电子组件 、 高速传输接口 以及复杂运算处理、资源分配的特性，再 搭配上各种 车辆的复杂应用情境条件 ，都再再证明了Automotive HPC对整个平台的讯号传输实时处理、系统稳定度、耐久度、兼容性与安全性的要求上有多严苛。 图片：在瞬息万变的行车过程中，任何HPC的潜在问题都有可能影响车辆操控、导致重大车祸发生，不可不慎。 智能汽车应用生态的潜在风险与危机，及开发上的挑战 开发者对 Automotive HPC 应用生态的熟悉度，可能力有未逮 大多数车厂或Tier1开发者缺乏PC领域/组件的相关开发经验及专业，对于Automotive HPC这种高度整合、高效能的平台方案不见得熟悉。 例如2021年Tesla就曾因闪存使用耐久度/寿命问题导致召回事件。 而造成此问题的原因便是车厂开发人员对 PC 相关组件规格与设计方案不够熟悉： 图片出处： eeNews Europe 开发者对 Automotive HPC 用户情境的事前评估与规划，可能有所不足 举例来说，在实际的应用情境 (User Scenario)条件下，当车辆环境温度变化较大，HPC组件就容易遭遇到高温条件的考验。CPU过热而运行缓慢或重新启动的状况下，就可能导致车机中控屏幕无法显示后视摄影机影像、换文件选择、挡风玻璃能见度控制设定以及警示灯，进而增加事故风险。 Tesla在2022年就曾因CPU过热问题导致召回事件。 此问题肇因于「高温条件」用户情境仿真并未在开发阶段被考虑： 图片出处： Electrek 隐藏在其它应用情境（ User Scenario ）背后的潜在危机 无线讯号质量差或延迟， 导致车主无法实时接收路况信息 传输错误率过高或噪声影响， 导致车辆功能错误、无法正常运作 智能座舱功能错误或反馈过慢需反复操作， 导致驾驶难以专注路况 高温环境、震动或耐久度差， 导致车辆系统容易发生故障现象 资安问题或黑客入侵， 导致车辆运作失能，恐酿车祸危害人身安全 智能座舱与用户手机、接口设备兼容性问题， 导致相关功能无法正常运作 这些应用风险可能来自于开发阶段的一些常见问题： 开发阶段 Automotive HPC 搭配高频传输接口时的常见问题 阻抗不匹配 时间延迟 噪声过多 衰减过大 误码率过高 讯号强度不足/异常 格式不正确 而之所以会导致这些问题发生，主要可能是开发人员遇到了一些难以跨越的挑战与瓶颈： 大多数车厂或 Tier1 开发者可能会遭遇到的技术门槛 缺乏高速高频测试经验 仪器设备的资源有限 验证环境的不易架设 新技术的导入能力有限 测试规格标准未能实时更新 用户情境仿真或测试手法的设计难度较高 欠缺专业验证人员的顾问咨询，以及测试验证的实务经验