浙江
在人工智能技術以顛覆性力量重塑全球汽車產業格局的當下，汽車產業正經歷從 “機械代步工具” 向 “持續進化智能終端” 的深刻躍遷。電子電氣架構加速向 “中央計算 + 區域控制” 演進，AI 大模型、多模態融合等關鍵技術在智能駕駛、座艙交互等領域的落地速度與深度不斷突破，這不僅重構了汽車的技術架構，更催生了 “數據驅動研發、場景定義功能” 的全新產業范式。
車載操作系統作為承載 AI 能力的核心平臺，其重要性愈發凸顯。傳統操作系統因難以適配異構算力調度、多模態數據處理等 AI 場景需求，已成為制約汽車智能化進階的關鍵瓶頸。而面向 AI 應用定義的操作系統（AIOS），通過構建硬件抽象層、AI 能力框架及安全體系，實現軟硬解耦與跨域協同，成為支撐汽車智能化升級的核心技術底座。
中國汽車基礎軟件生態標委會（AUTOSEMO）自成立以來，始終以推動產業協同創新為己任，通過連續六年發布行業白皮書、制定技術規范、組建開源社區等系列務實舉措，有效促進了主機廠、芯片企業、軟件開發商之間的深度協作，其推出的天無 OS 開源項目，為構建自主可控的汽車基礎軟件技術生態提供了關鍵實踐平臺。
在此背景下，《面向 AI 定義汽車 - 中國汽車基礎軟件（AIDV）時代 AIOS 的生態創新應用發展研究報告 6.0》系統梳理 AIOS 生態創新體系，一方面深入剖析容器化、虛擬化等底層技術路徑，提出 “算力抽象 - 數據融合 - 功能服務化” 的架構范式；另一方面前瞻性定義 AI 原生操作系統分層解耦、應用驅動的演進方向，同時針對芯軟融合、開源協同等關鍵問題提出對策建議，兼具技術深度與產業視野，為行業發展提供重要參考，助力中國智能汽車在全球化競爭中構建自主可控、開放共贏的技術生態，引領 “AI 定義汽車” 的時代浪潮。
一、AIDV 時代下的整車智能化變革
1.1 概述
AIDV 是智能汽車發展的新范式，本質上是借助人工智能技術重構汽車的技術架構、產品形態與產業生態，促使汽車從被動執行指令的機械工具，進化為具備主動感知、自主決策、持續進化能力的 AI 智能體。這一變革不只是技術的簡單疊加，更是汽車產業從硬件驅動向數據驅動、從功能迭代向體驗定義的躍遷與實踐。本章節圍繞 AI 定義汽車（AIDV）趨勢下的技術變革與軟件體系演進展開，從核心概念定義、技術變革的必要性、多維度技術重構，到融合 AI 的汽車基礎軟件定位與差異，層層遞進地闡述本報告的研究背景。
1.2 研究背景
1.2.1 AIOS 的定義
整車 AIOS（整車人工智能化操作系統）以傳統整車操作系統的資源管理、任務調度、軟硬件適配功能為底層基石，在整車級服務抽象與數據抽象的基礎上，進一步整合 AI 基礎能力抽象層，構建出 AI 智能體開發框架。從系統能力來看，它不僅能實現異構資源統一協調、多模態交互融合決策、系統安全全方位加固、AI 開發原生支持等核心功能，還可全面融合硬件端的多種 AI 算力，同步構建豐富的智能體生態，為 AI 應用提供原生技術賦能。作為 AIDV（AI 定義汽車）時代的關鍵基礎載體，整車 AIOS 成為智能汽車場景化創新與規模化落地的核心支撐。
1.2.2 AIDV 技術變革的必要性
演進邏輯：在 AIDV 大趨勢下，操作系統向 AIOS 演進，與軟件定義汽車（SDV）相比，AIDV 以 AI 技術為核心驅動力，對汽車研發、設計、生產、使用、服務進行全面的支撐與賦能。
AIOS 的支撐作用：AIOS 順應 AIDV 時代智能汽車的技術需求，借助智能架構、提供系統級技術支持、實現多系統協同，推動汽車向以硬件為基礎、軟件為核心、AI 為驅動的新范式轉變。
1.2.2.1 多層面變革體現：
技術架構：從分布式 ECU 轉向 “中央計算平臺 + AIOS”，AIOS 憑借統一的軟件接口和數據協議打破功能域壁壘，實現多域協同與數據閉環，縮短軟件迭代周期、降低開發成本。
1.2.2.2 研發模式層面：
AIDV 推動的研發模式變革，本質是推動主機廠的研發從實驗室的靜態設計走向場景中的動態優化，通過數據閉環實現 “用戶需求 - 數據反饋 - 模型迭代 - 功能升級” 的正向循環，這不僅能大幅提升智能功能的適配性與泛化能力，還能讓主機廠在智能化競爭中掌握以數據反饋研發、以快速迭代占領市場的主動權。
1.2.2.3 用戶體驗層面：
AIDV 推動汽車升級為契合用戶伙伴需求的智能載體。AI 技術在汽車領域的深度應用，推動汽車突破傳統出行工具的功能邊界，逐漸具備對終端用戶的感知、學習與適配能力。
1.2.3 技術重構
聚焦 AIDV 對智能汽車技術的革新方向，核心是實現軟件架構的協同化、靈活化以及研發方式的數據化、迭代化，具體涵蓋四大技術領域：
AI 大模型與算力突破：AI 大模型借助多模態融合、端到端架構提升汽車智能化水平，以 “量產車數據采集 - 云端模型訓練 - 車端 OTA 升級” 的閉環重構汽車生命周期價值；算力突破需要依托芯片架構創新、AIOS 動態資源調度與云端協同，構建算力按需分配、效能極致優化的智能計算體系，支撐大模型的全鏈路應用。
異構系統兼容與算力革新：以標準化中間件破解異構系統的交互難題 —— 通過統一通用通信協議、硬件適配規范、數據格式等接口，解決 CPU、NPU 等硬件單元與 RTOS、AI 算法框架等軟件模塊的協議差異問題，實現跨單元的數據流轉與跨模塊的功能協同。
AI 范式開發：由 AI 智能體（AI Agent）主導跨團隊協作，無需開發團隊反復對接接口文檔：AI Agent 可自主協調數據格式、同步訓練進度、適配硬件資源，還能整合智駕安全標準、座艙交互協議等多域知識圖譜，實現知識內化（形成跨域知識模型）、動態適配（自動轉換變更數據結構）、標準對齊（校驗安全標準符合性），提升研發效率與質量。詳情請參考表 1-1。
芯軟技術協同：
1.AIDV 時代芯軟協同的定義：以軟件定義為核心，分三層深度耦合，即架構層通過硬件抽象與軟件的模塊化消除交互壁壘；功能層依靠 AI 驅動的動態算力調度和算法、硬件優化釋放潛力；安全層以硬件根信任 + 軟件策略構建全生命周期的安全閉環。
2.行業實踐與趨勢：
① 主流車企全自研軟件 + 聯合定制芯片的 “自主研發” 模式；
② 芯片廠商提供 “芯片 + 基礎軟件” 方案的 “深度合作” ；
模式假設未來由 AI 智能體主導全鏈路協同，將為開放協同生態賦能提供全新方向；芯軟協同是 AIDV 時代的核心競爭力，決定汽車的智能化體驗與安全，也推動產業鏈分工重構，是汽車向全域智能移動空間進化的關鍵。
開發者生態重構：開發者生態重構應通過分層協同梳理角色分工、打破域間壁壘，實現跨專業技術的復用，降低研發成本，加速創新。
1.2.4 汽車基礎軟件 + AI 的角色與定義
闡述 AIDV 時代融合 AI 的汽車基礎軟件的內涵、定位與差異，明確傳統基礎軟件向 AIOS 的進化方向：
1.2.4.1 核心定位轉變：
從傳統硬件與應用軟件的連接者，承擔資源調度、安全防護等基礎功能，升級為汽車智能化能力運行基座的 AIOS，需原生支持 AI 模型的部署、訓練、推理全流程，并實現 AI 與車輛控制、座艙交互等場景的深度耦合。
1.2.4.2 新增核心功能：
AI 場景適配：根據車輛狀態（如高速 / 城區道路）、用戶習慣（如駕駛風格）動態調整 AI 模型參數（如針對擁堵路況優化智駕跟車距離算法）。
持續進化支撐：通過 “車端數據采集 - 云端模型訓練 - 車端模型更新” 的閉環，支持基礎軟件的智能化迭代，例如：基于語音數據優化座艙 AI 的語義理解。
1.2.4.3 與傳統基礎軟件的關鍵差異
AI 的融入使汽車基礎軟件轉變為 AIOS，這種變化不僅體現在技術實現層面，更在于從被動響應到主動進化的范式轉變。這種轉變依賴于多模態數據融合、動態資源調度、獨立迭代能力及 AI 安全體系的共同構建，最終推動汽車從機械產品向具備自主學習能力的智能終端進化。詳情請參考表 1-2。
二、AIOS 技術架構
2.1 概述
隨著 AI 技術和大數據技術的日益成熟，AI 智能體（AI Agent）已成為 AI 發展的主流技術趨勢。AI 智能體（AI Agent）憑借自主感知、決策協同、持續進化的能力，能夠打通汽車行業傳統上割裂的、域間與環節間的技術壁壘，對內銜接智駕、座艙、車控等多域技術模塊，實現跨域數據流轉與功能協同；對外聯動車路云生態、用戶需求、供應鏈資源，形成從需求 - 開發 - 落地 - 反饋的閉環。為了支撐 AI 智能體，兼容 AI 原生開發范式，AIOS 需要打通車載環境與 AI 運行時之間的技術鴻溝，因此汽車操作系統需在 SOA 架構和多域協同框架的基礎上，融合 AI 技術并最終進化為整車 AIOS，以支撐汽車全面智能化和動態自演化的需求。智能友好的 AI 智能體與高效安全的 AIOS 共同構建起智能汽車的核心競爭力元素。本章節圍繞 AIOS 技術架構展開，從核心特性、兼容技術到整體架構與技術要點，系統闡述其支撐汽車智能化的核心邏輯。
2.2 AIOS 技術架構特點
AIOS 的技術架構特點應具備四個特征：
2.3 AIOS 核心技術特征
2.3.1 技術特征概述
作為汽車 AI 化的基礎底座，整車 AIOS 的核心技術特征包括以下幾個方面：
智慧賦能的基礎底座：以 AI 智能體為基礎，構建滿足汽車 AI 運行的基礎能力和交互接口，涵蓋硬件兼容、服務抽象、運行時維持、數據提取、通信管理等；
多端融合的動態協作：主要包括對 AI 要素和系統資源的動態協調，涉及數據、模型、算力、基礎服務等資源在車內、車云、終端等多端的統一協調；
全向加固的安全體系：基于智能化的方式，提供汽車整車及相關系統的整體安全體系，涵蓋功能安全和信息安全，提供全方位安全保障；
高效靈活的開發方法：構建具備 AI 智能能力的架構和開發工具鏈，支持靈活便捷的開發范式；
交叉學科的技術整合：整合并反哺計算機、深度學習、電子工程、數學算法、認知科學、系統工程、汽車工程等多個學科的知識；
生態共建的新質創新力：支持開放汽車 AIOS 的接口、標準、工具和知識平臺，支持搭建開放創新的虛擬化平臺，以促進生態繁榮和新質創新。
2.3.2 AIOS 的核心功能
整車 AIOS 的目標是構建一個支撐整車智能化演進的統一技術基座，其核心在于實現從基礎能力支持到應用開發與安全協同的完整閉環。核心功能可概括為以下具體維度：
2.3.2.1 構建 AI 智能體運行的基礎平臺
2.3.2.2 協同調度多系統的資源
2.3.2.3 保證全面始終的安全保障
2.3.2.4 基于AI 智能體的高效開發
2.3.2.5 反哺相關學科
汽車產業具有多維度特征，包括海量的運行數據、極端的運行場景、異構的基礎設施、虛擬化的仿真需求以及豐富的人機交互等。這些特征共同決定了人工智能技術在行業內大規模落地應用面臨極高挑戰。為此，AIOS 架構必須經歷大量嚴苛的試驗與驗證。同時，其成功的工程實踐應形成閉環反饋，反哺人工智能等基礎學科的進步，最終構建起跨學科領域相互促進、協同發展的良性循環。
2.3.2.6 建設開放創新生態
整車 AIOS 架構由于其復雜的軟件層級、多樣的功能需求以及眾多的接口與依賴，其開發與完善高度依賴產業鏈各方的協同參與。這一復雜性在帶來挑戰的同時，反而構成了建設開放性、創新性生態的固有優勢與內在要求。因此，業界必須將推動接口標準化、共建開放創新平臺作為核心要務，這不僅是整合行業資源的技術先決條件，更是加速汽車產業智能化轉型的必由之路。
2.3.3 異構系統兼容技術
2.3.3.1 整車抽象能力
完善的整車基礎功能抽象能力主要包括：AI 加速的軟硬協同、整車統一的基礎服務、動態自調整的調度流、一致有效的數據視圖、安全暢通的通信總線等方面，具體描述參見圖 2-2、表 2-4。
2.3.3.2 AI 開發能力
AI 開發框架是 AIOS 實現異構系統兼容、開發體系一體化的關鍵技術，其意義在于彌合 AI 開發與車載系統開發的方法論鴻溝。其核心目標是解決 AI 上車的核心矛盾，即：AI 領域（含 AI 智能體開發）高度依賴 Python 生態，而車載軟件基于高可靠的 C/C++ 體系構建，二者差異導致強行移植繁雜。為此，AI 開發框架憑借高適配性中間層設計，打造對下兼容、對上通用、內部解耦的架構，最終實現 AI 開發與車載軟件開發的無縫轉換及高效協同。
Python 語言作為 AI 開發的高效語言，在 AI 智能體開發中占據統治級地位：
Python 憑借其簡潔的語法、豐富的科學計算庫（如 NumPy、Pandas）、強大的機器學習和深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch）、活躍的 AI 社區以及廣泛存在的仿真平臺和創新支持能力，已成為 AI 算法開發、模型訓練、數據處理乃至 AI 智能體構建的事實標準語言，在 AI 開發領域具有無可替代的地位。
在車載 AI 智能體場景中，用 Python 編寫感知決策邏輯、集成調試模型、開發多智能體協作策略，可顯著提升開發效率、降低技術門檻，還能依托成熟的 AI 開源生態并反哺 AI，推動車載 AI 生態的繁榮與創新；因此，為車載 AI 開發者提供原生 Python 及開發支撐體系，是關鍵基礎設施，也是 AI 與汽車共同繁榮的基礎，這也決定了 AI 開發框架需具備兩大核心功能：構建車載 Python 開發運行環境，提供車載基礎功能的 Python 轉換接口層。
在車載 Python 開發運行環境中，AI 開發框架的基礎功能是在 AIOS 上提供安全、穩定、資源受控的嵌入式 Python 運行時環境；該環境經優化可適配車載環境的性能、實時性、編譯鏈兼容性及內存 / CPU / 電源等資源受限要求，同時需滿足車載服務保密性與隔離性等安全要求。
AI 開發框架在車載基礎能力 Python 化接口方面的核心功能是充當 “翻譯器” 與 “適配器”，封裝車載基礎功能，將 AIOS 底層及 AUTOSAR、DDS、CAN 等車載中間件的 C/C++ 接口和服務，轉換為直觀易用、高性能的 Python API 及可遠程調用的 Web Service，供 Python 應用直接調用。
AI 開發框架實現了 AI 開發與車載軟件開發雙域方法論的兼容，搭建起二者協同的開發體系與生態融合路徑：一方面，讓 AI 開發者減少深入掌握底層 C/C++ 代碼與通信細節，即可通過熟悉的 Python 語言，直接調用、控制車輛的核心功能與服務；另一方面，使車載軟件基礎功能在保留傳統軟硬協同、安全穩定、實時高效特性的基礎上，逐步融入 AI 開發與創新生態，最終徹底打通 AI 智能體與原有車載軟件的開發體系。
綜上所述，AI 開發框架通過提供車載級 Python 運行環境及 C/C++ 到 Python 的接口轉換層，解決了 AI 開發語言（Python）與車載系統語言（C/C++）的異構適配問題；其可降低車載 AI 應用（尤其智能體的開發難度與周期得以降低，使開發者可聚焦模型算法，借助 Python 生態，同時無縫調用車載底層能力，這是推動車端 AIOS 落地的關鍵使能技術。
2.4 AIOS 整體架構
2.4.1 架構概述
整車 AIOS 架構由車端、云端和智能終端三部分構成。各部分主要包含異構設備抽象層、基礎功能層（整車服務與數據抽象層）、AI 能力抽象 / 模型抽象層、車端獨有的 AI 開發框架層以及 AI 應用層。詳情可參見圖 2-3、表 2-5。
2.4.2 AIOS 技術要點
2.4.2.1 全鏈路 AI 工具鏈
AI 工具鏈的技術要點涵蓋以下幾個方面：
提供全鏈路開發工具鏈，實現車端能力的漸進式 AI 化重構；
信號轉化為原子服務：把 CAN/LIN 等總線信號自動封裝成可復用的原子服務；
原子服務封裝成組合服務：借助可視化編排引擎，將原子服務組合為場景化功能；
組合服務轉型為智能服務：注入 AI 上下文，生成支持智能體調用的 MCP/RESTful 接口，形成 “車輛能力 - 智能服務” 的映射庫；
AI 賦能智慧化自動配置：將軟件開發方法學輸入 AI 模型，構建 AI 賦能的自動配置工具，替代繁重的人工配置和檢驗邏輯。
AI 能力抽象層（圖 2-4）借助編程語言融合、服務智能化及全鏈路工具鏈，構建了【信號→服務→智能接口】的轉化體系，以及 AI 賦能的智慧化配置工具。這不僅破除了傳統車載開發與 AI 開發生態的技術壁壘，還確立了以智能服務為核心的新開發范式，為車載 AI 應用的規模化落地筑牢了堅實基礎。
2.4.2.2 AI 開發框架層
AI 開發框架層（AI Framework）的核心功能是集成與管理 AI 能力，包含數據管理、模型管理、算力管理三大核心組件，以及 Agent Framework 開發框架；這些組件共同為 AI 應用的開發集成與運行維護提供基礎支撐。
AI 開發框架（圖 2-5）的運作流程如圖所示，主要包含：
數據管理模塊：處理用戶指令和車輛數據，經分析提取價值信息、向量編碼生成語義向量，按要求存儲加密并構建數據庫；用戶操作時快速檢索生成知識圖譜并將 prompt 傳給 LLM，提升個性化服務能力。
模型管理模塊：針對 LLM 以云端為主、車端小模型處于探索階段且架構多樣的情況，依托 Model router 提供統一接口方便切換模型，還可憑借評測知識按任務分配給適配的 LLM，提高處理效率與準確性。
算力管理模塊：model router 選擇模型時考慮車端算力，選定后該模塊根據模型參數與車端資源動態分配，例如座艙算力不足時調用空閑智駕芯片處理高隱私復雜任務。
低代碼開發平臺：低代碼環境，內置任務管理等組件，降低開發門檻、提升效率，方便快速開發部署 agent，無需高深專業能力，加速 AI 落地與生態構建。
三、基于 AIOS 的關鍵技術
3.1 概述
AIOS 關鍵技術支撐是實現智能汽車向智能化邁進的核心保障，本章節圍繞 AIOS 落地的核心支撐技術展開，從整車底座抽象、AI 能力閉環、多層級安全機制到容器與虛擬化技術，系統闡述保障 AIOS 高效、安全運行的技術體系。
3.2 整車底座統一抽象
3.2.1 硬件抽象：從通用芯片到智能平臺
隨著汽車電子架構向功能融合、軟硬協同持續智能化的方向演進，底層硬件資源的異構性已成為技術集成的核心瓶頸。為突破這一限制，需要構建一個統一的異構硬件抽象層，并在此基礎上定義標準化的抽象服務接口。此舉是支撐上層應用實現兼容性、通用性與高效性能力構建的架構基石。硬件統一抽象涉及多項技術，核心內容包括：
算力需求：AI 數據與模型復雜度提升，疊加汽車實時安全要求，使算力需求呈指數級增長，需與車載芯片環境、資源等進行權衡；
能效優化：需借助硬件加速等手段實現低耗高效，這是關鍵指標；
安全性：AIDV 時代 AI 接入、硬件愈發復雜，對硬件安全抽象機制的要求更高；
在接口一致性方面，AIOS 初期廠商軟硬件接口不統一、工具鏈不完善，需行業推動標準化。綜上，硬件抽象能力是車載軟件運行的基礎保障，關乎其運行效率、開發效率與能效比。
3.2.2 數據抽象：從異構數據到統一模型
數據是 AI 技術運行的基石。為確保 AI 算法的高效運行，一套獨立于具體來源、格式與應用目標的歸一化數據供給體系至關重要。為此，需對整車數據進行頂層抽象：基于整車統一通信總線，對來自駕駛域、座艙域、車身域的不同總線數據進行采集、提煉、整形與融合，構建全局統一的邏輯數據視圖，并配套提供數據存儲、計算等基礎框架與標準化接口。這種核心的數據抽象能力，是支撐 AIOS 高效運轉、驅動車載智能從簡單信號處理邁向復雜場景認知的關鍵基礎。
3.2.3 功能抽象：功能抽象能力是 AIOS 的核心能力
AIOS 的核心要務是構建整車級的全局服務框架，以實現各子系統間的功能協同與統一管控。該框架需統籌基礎功能、通用業務（如運行管理、資源調度）并標準化開發接口，其覆蓋范圍應聚焦于整車基礎業務、通信網絡、安全及跨域協同等關鍵領域。更為核心的是，AIOS 必須具備高度的功能抽象能力，以屏蔽底層 E/E 架構拓撲、異構芯片及基礎軟件的差異性，從而為上層 AI 智能體提供跨核、跨域、車云一體的標準化訪問機制。此舉將顯著縮短產品研發周期，并有效降低系統集成的技術風險。
當前，隨著智能汽車向 L3 + 智駕、多模態交互升級，該階段的局限性愈發明顯：
異構硬件適配難：智駕芯片、座艙芯片、車控 MCU 架構差異大，資源控制需針對不同硬件單獨調試，導致跨車型功能移植周期長；
動態算力響應弱：行駛中突發復雜場景（如暴雨天感知冗余需求提升）時，智駕需臨時增加算力，但資源控制的靜態分配無法實時調度座艙、車控的空閑資源，可能導致感知延遲；
安全隔離不足：娛樂應用與智駕系統共享硬件資源時，資源控制的弱隔離性與功能安全要求匹配不足；
隨著智能化發展逐漸落地應用，車載硬件資源從被動分配變為主動適配 AI 與場景需求，將為 L4 級智駕、全場景車云協同、AI 原生應用落地奠定關鍵基礎。因此，汽車資源抽象的演進路線是：在資源控制到虛擬化容器的技術躍遷中，硬件資源管理已從滿足單一域基礎運行升級為支撐多域智能協同、動態 AI 任務、安全實時響應的核心需求。資源抽象的演進，本質是為智能汽車異構硬件（智駕芯片、座艙芯片、車控 MCU 等）、密集 AI 任務（例如：感知、決策、多模態交互）、嚴苛安全標準量身打造的資源管理范式，實現資源利用的安全化、實時化、柔性化。
3.3 AI 能力閉環
在整車 AI 落地應用過程中，能力閉環是實現智能功能從單次響應到持續進化的核心，而多模態融合的感知決策系統則是這一閉環的技術支撐。
3.3.1 多模態交互引擎的技術架構與實現
3.3.1.1 核心技術特征：
多模態交互引擎作為智能座艙系統的核心組件，正朝著深度融合感知與情境化理解的方向快速發展，其技術特征可參考表 3-1：
3.3.1.2 AI 決策中樞層
在智能汽車等場景中，中樞先通過多模態感知（如語音指令、視覺圖像、車輛狀態、環境數據等）提取關鍵信息，整合為場景特征向量（量化描述當前場景的核心維度），基于向量，以【基礎規則 + AI 模型 + 場景權重】三元邏輯實現決策，具體如下：
基礎規則：基于法規、安全標準預設，先對場景特征向量進行初步篩選 —— 若向量觸發安全 / 合規風險則直接激活規則攔截，無需進入 AI 決策環節，確保決策不觸碰安全紅線。
AI 模型：處理復雜場景的智能決策基于海量多模態數據訓練，對經規則篩選后的場景特征向量進行深度分析。例如：面對 “城區暴雨 + 行人橫穿 + 車輛低速” 的特征向量場景案例，AI 模型結合視覺識別行人位置、車輛動力學剎車距離、用戶習慣駕駛風格，輸出【緩踩剎車 + 開啟雙閃 + 語音提醒】的復合決策，這是解決基礎規則無法覆蓋的復雜、動態場景的有效策略。
場景權重：動態適配實時情境優先級，針對不同場景維度（如緊急程度、用戶需求、環境復雜度）設置動態權重，調整 AI 決策的偏向性。例如：【車輛故障報警（高緊急權重）+ 用戶日常導航（低權重）】時，優先響應故障處理；【通勤高峰（高環境復雜度權重） + 用戶閑聊（低權重）】時，弱化閑聊交互、聚焦駕駛輔助，確保決策與實時場景的核心需求匹配。
三者協同形成閉環：先以基礎規則排除安全風險，再通過 AI 模型生成復雜場景決策，最后靠場景權重動態優化優先級，既保證決策的安全性、合規性，又兼顧智能性與場景適配性。
3.3.1.3 3D 渲染引擎的技術集成與優化
3D 渲染引擎與多模態交互引擎深度融合，實現了座艙體驗從 “二維界面” 到 “沉浸空間” 的質變。現代智能座艙系統采用游戲級渲染技術，將導航、環境感知和信息娛樂內容可視化。
3.3.1.4 渲染優化技術
為確保在車規級芯片上實現穩定高性能渲染，3D 渲染引擎采用了多種優化技術：
延遲渲染架構：通過僅對最終可見像素執行光照計算，減少過度繪制開銷，大幅提升多光源場景的渲染效率；
自適應分辨率渲染：依據內容重要性（關鍵信息如導航、安全警報優先高分辨率）與系統負載動態調整分辨率；
移動端優化策略：針對車機芯片，采用數據打包（如法線 / 切線共用寄存器）、紋理數組技術，減少內存帶寬占用與插值計算開銷；
一擎多畫能力：基于 Unreal ASIS，單個引擎可渲染多場景并服務多個 App，節省資源消耗且縮短啟動時間。
3.3.1.5 多模態與 3D 渲染的協同優化
多模態交互引擎與 3D 渲染引擎深度協同，打造沉浸式情境交互體驗，具體體現在三方面：
視覺反饋與交互聯動：用戶通過語音或手勢交互時，3D 渲染引擎實時生成視覺反饋；
AR-HUD 與多模態融合：渲染引擎將導航指令與實際道路場景融合，經 AR-HUD 投射到駕駛視野，多模態引擎同步提供語音指引，形成多通道交互，可降低駕駛員認知負荷；
個性化渲染與情感適配：引擎依據用戶習慣和情感狀態調整界面風格與內容。
3.3.1.6 個性化交互的智能座艙系統
個性化交互智能座艙系統對用戶、主機廠與產業具有三重賦能作用：
對主機廠：個性化座艙逐漸成為主機廠差異化實踐的關鍵：一方面，通過越用越懂的體驗形成轉換成本；另一方面，通過用戶交互數據積累核心資產，反哺 AI 模型優化，提升模糊指令識別的準確率，進一步增強用戶粘性。
對產業：個性化座艙的 AI 閉環并非孤立存在，對整車 AI 生態入口而言，整車 AI 生態的交互中樞通過座艙的用戶需求積累數據，優化智能駕駛的決策偏好、車控系統的能耗策略，推動整車產業鏈條的全域協同發展。
3.4 多層級安全機制
智能汽車的信息安全與功能安全是保障其安全落地、贏得用戶信任及推動產業合規發展的兩大核心支柱，二者相輔相成、缺一不可。當智能汽車融入 AI 技術后，信息安全更需聚焦于防范外部攻擊、數據泄露及惡意操控，是智能汽車應對網聯化風險的防護盾；功能安全則需聚焦于防止電子電氣系統自身故障導致人身或財產損失，是智能汽車運行的基礎生命線。其中，信息安全核心包含三方面：
硬件安全：依靠 HSM 與 TEE 協同形成分層防御；
固件安全升級：通過傳輸加密、數字簽名等措施保障 OTA 安全；
車云通信安全：依托雙向 TLS 協議，以身份認證、數據加密等確保傳輸安全。
3.4.1 硬件安全
HSM 與 TEE 是汽車硬件安全的底層支撐：HSM 依托專用安全芯片，提供硬件信任根，實現敏感數據防篡改存儲及關鍵操作的安全計算與硬件加速；TEE 通過硬件隔離在主處理器構建安全區域，保障安全關鍵代碼隔離執行。二者并非替代關系，而是協同互補，共同筑牢汽車硬件安全防線。硬件安全模塊（HSM）或信任根（Root of Trust）是車端安全能力的物理載體，為各類安全機制提供不可或缺的支撐，詳情請參考表 3-1：
3.4.2 固件安全升級
當下，業界普遍采用多重嚴密的安全措施，全力確保 OTA 升級過程的可靠性，詳情請參考表3-2：
3.4.3 車云通信雙向 TLS
車云通信雙向 TLS（傳輸層安全協議）是為智能汽車與云端服務器間通信提供高強度安全保障的協議，是 AIOS 實現安全車云協同的底層核心安全技術支撐，二者呈技術保障與上層系統的依存關系。雙向 TLS 為 AIOS 車云數據交互筑牢安全防線，AIOS 則依托其實現核心功能的安全落地，具體可從三方面說明：
保障 AIOS 車云數據交互的安全性，AIOS 需頻繁與云端進行數據交互，如獲取云端 AI 模型、上傳車輛狀態數據、接收 OTA 升級包等。雙向 TLS 通過雙向身份認證，實現車端驗證云端合法性、云端驗證車端身份，避免偽云端 / 惡意車輛接入，防止因通信漏洞導致 AIOS 核心功能（如 AI 決策、系統升級）受攻擊。
支撐 AIOS 關鍵功能的可靠運行，AIOS 的核心能力（如車云協同 AI、OTA 固件升級）依賴車云通信的穩定性與安全性：
當 AIOS 從云端獲取更新的智駕推理模型時，雙向 TLS 可防止模型傳輸被篡改，確保 AI 決策準確；
當 AIOS 執行整車 OTA 升級時，雙向 TLS 保障升級包傳輸安全，配合 AIOS 固件驗證機制，避免惡意升級包導致系統崩潰。助力 AIOS 滿足安全合規要求
AIOS 需符合智能汽車信息安全法規（如 ISO/SAE 21434），雙向 TLS 作為車云通信的主流安全協議，是 AIOS 構建 “端 - 管 - 云” 全鏈路安全防護體系的關鍵環節，幫助其滿足法規對車云數據傳輸安全的強制要求，為合規落地提供技術支撐。
3.4.4 車云一體化的信息安全
3.4.4.1 車云一體化全鏈路信息安全機制
實踐中，受成本與項目周期制約，安全部署常分階段實施，但全覆蓋的防護體系是必然趨勢，需在架構設計之初通盤規劃，并隨安全深入逐步在各環節落地相應措施。
3.4.4.2 車端安全
車端是數據源頭與指令執行終端，其安全是整個體系的基石。隨著軟件定義汽車發展，車端安全已從單一 ECU 防護演進為涵蓋車內通信、軟件更新、故障診斷與審計追溯的體系化工程。
3.4.4.3 云端安全
云端平臺是安全運營的大腦與中樞，負責海量數據聚合、處理與分析，其安全防護核心包含三方面：
云原生安全：構建含虛擬防火墻、微服務隔離等的全方位防護體系，遵循最小權限原則與零信任架構，避免攻擊者橫向移動；
安全運營中心：聚合分析百萬級車輛安全遙測數據（如日志、IDS 告警），滿足 R155 和 ISO/SAE 21434 持續監控要求，借大數據與 AI 實現全局威脅感知、自動化響應及主動威脅狩獵，形成安全閉環；
應用安全：針對遠程控車 App 等移動 App 及 Web 應用，遵循 OWASP 安全開發規范，防范代碼逆向、中間人攻擊等風險，保障用戶身份認證、會話管理與數據傳輸安全。
3.4.4.4 與 AI 融合的信息安全
車端：集成 AI 引擎的輕量級入侵檢測系統（IDS），實時分析車內網絡流量與系統行為，學習正常模式，精準識別規則 IDS 難發現的未知威脅、低慢速攻擊等，實現本地實時感知決策，縮短威脅響應時間；
云端：安全運營中心（VSOC）借深度學習與大數據，開展跨車輛數據關聯分析、高級威脅狩獵及攻擊鏈還原，輔助研判安全事件并自動化響應，結合硬件安全推動防護從被動轉向主動免疫；
智能密鑰與硬件信任根：AI 通過學習 HSM 密鑰上下文構建動態訪問控制模型，異常時告警攔截；在自適應密碼服務中，依車輛安全狀態決策加密算法 / 密鑰強度；硬件信任根增強上，AI 分析啟動組件運行時行為，識別經簽名但行為異常的 “合法” 惡意軟件；
通信加密：AI 推動通信加密與管理更動態、精細。
自適應加密策略：AI 引擎結合數據敏感度、網絡安全性、威脅情報等上下文，為 V2X、V2C 數據流動態匹配加密算法、密鑰長度及安全協議，實現智能資源分配；
AI 加密流量分析：依托元數據機器學習，AI 通過分析加密通信的時間、大小等元數據特征，訓練分類器識別惡意軟件通信、網絡掃描等異常，實現加密通道內威脅檢測。
3.4.5 功能安全
3.4.5.1 功能安全核心體系
功能安全對 AIOS 至關重要，是其安全運行的核心，可確保電子電氣系統故障時仍維持安全狀態，覆蓋整車、控制器、硬軟件多層面，依托 AIOS 集成三大關鍵技術構建防護體系：
集成硬件監控
通過多手段實時監測關鍵硬件，及時發現故障并處置，滿足高安全等級需求：
核自檢：安全等級要求低時替代鎖步核，空閑 / 定期啟動程序，測試 CPU 核心部件，發現異常上報；
LBIST/mBIST：分別檢測芯片邏輯電路、存儲器故障，上電 / 運行間隙啟動，提升故障覆蓋率；
ECC：數據存儲傳輸中檢測糾正單比特錯誤、檢測多比特錯誤，保障關鍵數據安全；
鎖步核：主核與檢查核指令級同步，周期比對結果，故障觸發中斷，AIOS 微秒級啟動動態降級，符合 ISO 26262 ASIL D 級要求；
電壓 / 溫度 / 時鐘監控：實時監測核心參數，異常時觸發降頻、散熱、復位等措施；
硬件看門狗：定期接收心跳信號，超時判定故障并強制復位，避免系統無響應。
軟件冗余
以異構算法備份 + 隔離技術保障關鍵功能，提升安全性：
異構算法備份：關鍵功能用不同原理算法實現（如自動駕駛目標識別的深度學習與傳統圖像處理算法），主算法故障時備份算法接替；
隔離技術：通過容器技術（獨立虛擬化環境）、MMU 內存隔離實現空間隔離，結合任務調度實現時間隔離，防止冗余軟件干擾。
故障診斷（DCM）模塊
實時監測系統狀態，協同安全機制處理故障：
接收硬件監控、軟件冗余的故障信號，分類分析處置（如瞬態錯誤記錄監控、持續性故障啟動降級、核心故障觸發安全模式）；
上報故障信息至安全管理單元，觸發屏蔽、降級、停機等策略，同時記錄故障數據供維護。
預期功能安全（SOTIF）
應對系統正常運行時的感知 / 決策局限風險：
構建海量場景庫模擬分析，識別感知盲區與決策漏洞；
優化感知（增強數據訓練）、決策（強化學習）算法，建立實時風險評估機制，異常時預警并調整參數。
3.4.5.2 強實時性與功能安全底層框架
依托實時操作系統實現強實時性與確定性調度，適配汽車電子架構升級需求：
硬實時內核
作為車端基礎軟件核心，保障任務實時調度，關鍵特性包括：
低延遲響應：支撐防撞、緊急制動等安全功能；
支持 TSN 技術：確保車內實時數據傳輸同步；
保障多域實時性：資源共享下不影響關鍵任務；
支持 OTA 更新、增強虛擬化（隔離實時 / 非實時任務）、優化多核處理器適配；
協同車端 / 云端 AI 大模型：提升響應與處理效率，保障實時通信；明確性能指標：需關注任務調度、搶占、中斷響應等時間參數。
確定性調度
確保關鍵任務按時執行的措施，詳情請參考表 3-3。
3.5 容器化技術架構與虛擬化技術應用
3.5.1 嵌入式容器技術
容器采用操作系統級虛擬化技術，無需虛擬機監控程序即可讓多個容器在同一主機操作系統上運行且相互隔離；這種隔離能保障環境一致性、靈活性與可移植性，支持軟件快速部署測試。目前容器已廣泛應用于分布式應用、批處理作業、持續部署流水線等場景，其應用領域還在持續擴展至分布式數據處理、流媒體傳輸、基因組學及含生成式 AI 的機器學習等方向。
3.5.2 容器技術架構
整車操作系統容器技術架構以分層設計為核心，遵循開放容器規范，融合車規級安全需求與資源調度特性，構建安全底座、內核支撐、運行時管理的完整體系，具體細分請參考圖 3-2：
硬件安全層：由 TPM2.0、HSM、UEFI、TrustZone 等低層技術構成，提供密鑰存儲、硬件加密、系統完整性度量，確保僅簽名內核與引導程序可啟動，且安全能力會逐級傳遞至容器，實現容器完整性度量與簽名驗證；
Linux 內核層：依托名稱空間、控制組、Linux 能力、強制訪問控制等技術，達成容器的隔離、資源限制、能力配置與強制訪問控制；
低層容器運行時：符合 OCI 規范，提供容器創建、運行、銷毀等生命周期管理能力，代表有 runc（OCI 指定默認參考實現）、crun、youki、runsc；
高層容器運行時：基于低層運行時，額外提供容器鏡像管理、實例編排等功能，代表有 docker、podman、cri-o、containerd，且均符合 OCI 規范。
3.5.3 容器化技術的優勢
當應用程序運行在虛擬機或裸金屬服務器上時，考慮將其容器化可充分利用以下優勢：
速度：加速應用迭代與啟動
容器憑借輕量性與模塊化特性，可顯著提升應用程序迭代效率。通過將應用拆解為更小單元，降低庫或包的兼容性問題。容器啟動時間受鏡像大小、緩存狀態及 “拉取 - 啟動” 流程影響，優化啟動速度可采取以下技術：
盡可能縮減容器鏡像體積；
在適用場景下采用多階段構建；
利用本地緩存與可尋址 OCI（SOCi）技術，進一步縮短啟動耗時。
一致性：保障全鏈路環境穩定
容器的模塊化開發環境具備高一致性與高保真度，能確保代碼在開發、測試、生產系統間遷移時輸出結果可預測。通過封裝必要庫與包的精確版本，可最大限度降低兼容性風險。
密度與資源效率：最大化硬件利用率
容器支持在單臺主機上運行多個實例，其資源效率源于底層的隔離與分配技術：可精準限制容器的 CPU 使用數量、分配特定內存大小。通過合理規劃容器與主機（或虛擬機）的資源匹配關系，能最大化單主機上的容器運行數量。
可移植性：打破環境與平臺限制
容器的靈活性核心在于高可移植性、局部部署性及相較于虛擬機更小的體積，其關鍵支撐是開放容器倡議（OCI）—— 旨在制定全互操作的容器開放標準，核心包含運行時規范、鏡像規范、分發規范三大規范。
3.5.4 虛擬化技術
虛擬化技術是通過軟件或硬件手段，在物理計算資源（如 CPU、存儲、網絡等）之上構建多個獨立虛擬環境的技術。虛擬機監控程序是實現虛擬化的核心組件，它直接管理物理硬件資源，為每個虛擬環境分配獨立的計算、內存、存儲和網絡資源，使多個操作系統能在同一臺物理機上并發、隔離地運行。
3.5.4.1 虛擬化技術在 AIOS 中的應用
AI 資源虛擬化與調度：將 GPU、NPU 等 AI 加速器資源虛擬化，支持多個 AIOS 任務共享同一硬件資源，實現資源隔離和優先級調度；
系統隔離與安全增強：在 AIOS 中隔離不同 AIOS 任務或模型，防止惡意 AI 模型攻擊系統，保障關鍵 AI 應用的安全運行；
AIOS 實時性與虛擬化調度：在 AIOS 中支持實時 AI 推理任務，保證關鍵 AI 任務的響應時間，實現虛擬化環境下的低延遲調度。
四、AIDV 驅動的芯軟融合生態新范式
4.1 概述
本章圍繞 AIDV 背景下芯軟融合生態的發展展開，從產業協同現狀、芯軟融合落地邏輯、開源社區驅動機制到開發者生態賦能，系統闡述新范式的核心構成與演進路徑。
4.2 產業協同方式的現狀及問題
4.2.1 異構芯片的算力重構與 RISC-V 的破局之路
當 AIDV 技術從概念走向智能座艙、自動駕駛、車路協同等實際應用場景，其對算力效率、場景適配性與生態開放性的需求正推動汽車芯片產業迎來結構性變革。在芯軟融合的新范式下，硬件與軟件不再孤立發展，而是形成 “算力定義功能邊界、算法牽引硬件迭代” 的共生關系。異構芯片憑借多核協同架構成為破解軟件定義汽車實時性與能效矛盾的核心支撐，而 RISC-V 則以開源特性承載生態創新的無限可能，同時面臨商業化落地的多重挑戰。
4.2.1.1 RISC-V 架構芯片應用加速
RISC-V 憑借開源屬性與高度可定制化優勢，正加速在汽車芯片領域滲透，國內外企業近期密集布局，推動其車規應用落地：
國外層面：2023 年底，博世、英飛凌、北歐半導體、恩智浦、高通五家歐美半導體企業聯合成立初創公司 Quintauris，為汽車芯片市場提供標準化平臺，率先推動 RISC-V 應用加速落地；
國內層面：2024 年 9 月，長城汽車自研的紫荊 M100 車規級芯片首次點亮，標志著國內首款基于開源 RISC-V 架構的車規級芯片實現關鍵突破；同期，武漢二進制半導體推出 “業界首款 RISC-V 架構、全流程自主可控車規級 MCU 芯片 DF30”，并通過主流開發環境適配與軟件優化，推動 DF30 進入多家頭部車企的發動機等核心控制器開發環節，加速商業化落地。從上述行業動態與技術突破來看，RISC-V 架構在汽車領域的應用已進入加速發展期，未來有望成為車規芯片的重要技術路線之一。
4.2.1.2 芯片技術研發與應用挑戰
芯片技術研發與應用挑戰主要涉及四個方向：
關鍵內核技術生態研發：需聯合高校、科研院所及芯片企業，聚焦智能終端、服務器領域，研發通用 / 向量計算等關鍵技術，突破自主高性能 RISC-V 內核，提升通用計算與 AI（矩陣計算、神經網絡訓練）計算能力；
異構計算協同效率問題：不同架構處理器間缺乏數據傳輸與任務調度統一標準，導致算力浪費，如自動駕駛域控制器中 GPU 與 NPU 需手動優化，難實現動態負載均衡，影響系統實時性與能效；
RISC-V 生態成熟度短板：汽車領域工具鏈、開發框架及軟件適配處于初期，未達 X86/ARM 成熟度，如 TensorFlow 等主流 AI 框架對其原生支持有限，依賴第三方移植增加開發成本；
RISC-V 可靠性與安全性挑戰：開源、模塊化特性使其面臨硬件一致性不足、原生容錯機制缺失、高可靠性驗證工具不完善、模塊化擴展兼容風險等問題，需通過制定設計指南、強化硬機制、完善生態工具三方協同，推動其在汽車高可靠 / 安全領域應用。
4.2.2 AIOS 開發與基礎軟件的生態框架共建
構建標準化的 AI Agent 開發框架已成為行業共識，其核心需滿足多模態數據處理、車云協同交互及跨域功能融合等關鍵技術需求。在技術路徑選擇上，行業呈現兩條并行脈絡：
在現有操作系統（OS）架構中嵌入 AI 功能模塊的集成化路徑；
從內核與框架層進行底層重構，開發 AI 原生操作系統的創新型架構。
4.2.3 整車廠的場景化集成
在整車智能變革進程中，核心本質是將車輛的硬件能力、軟件功能與用戶真實用車場景深度耦合，依托跨域協同技術，最終實現 “功能服務化、服務場景化” 的體驗躍遷。場景化功能正加速向 “用戶意圖預判” 方向升級，從傳統 “被動響應指令” 模式轉向 “主動預判需求” 模式，這是場景化集成的核心演進趨勢。對此，整車廠商通過 AI 大模型對用戶行為數據深度訓練，構建覆蓋多元場景的用戶意圖庫，實現車輛功能的精準主動觸發，讓智能體驗更貼合用戶潛在需求。
4.2.4 整車數據與操作統一抽象的生態協同
整車數據與操作的生態協同正處于深刻變革階段：
數據共享機制層面：部分車企通過推動數據在安全合規框架下的有限共享，為后續數據資源的統一抽象與高效復用奠定關鍵基礎；
技術落地層面：容器化部署與軟硬件解耦已成為核心實踐方向。主流車載軟件平臺（如 NeuSAR、HarmonyOS 車機、滴水 OS 等）均原生支持容器化方案，可實現應用與驅動鏡像在不同 SoC（系統級芯片）或 MCU（微控制單元）間的快速遷移，顯著降低車型改款迭代時的軟件集成工作量，提升研發與量產效率。
4.2.5 產業生態協同的困難與問題
統一抽象層的實時性與安全性難以平衡：智能汽車對操作指令的實時性與安全性（如 ISO 26262 ASIL-D）要求極高，但統一抽象層作為 “中間層”，可能引入額外延遲或安全風險；
跨行業協作壁壘：汽車行業長周期、高可靠的產業基因與半導體行業快迭代、追性能、互聯網行業高風險、試錯式的發展模式需融合，當前跨行業協同面臨溝通成本高、決策周期長等問題。
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