“在軟件定義汽車的時代背景下，軟件的地位越來越高，智能汽車行業(yè)發(fā)展需要實現(xiàn)軟硬件解耦。”

類似上面這樣的話想必大家都不陌生了，在智能汽車發(fā)展的這幾年里，汽車供應(yīng)鏈的構(gòu)成發(fā)生了翻天覆地的改變，而軟硬件解耦，則成為了無論是主機廠還是供應(yīng)商都一直在想辦法解決的問題。

但是，標準依舊難以統(tǒng)一，各家的接口依舊各不相同。即便這么些年過去了，軟硬件解耦還是面臨著重重困難。

一．軟硬件解耦的背景

01 EE架構(gòu)的演進

（對該部分主題熟悉的讀者，可以跳過，直接進入下一小節(jié)）

幾年前，一輛整車上的ECU僅僅只有十幾到二十個，但隨著電子娛樂消費主義不斷侵入人們生活的方方面面，人們對汽車的功能需求也逐步提升，而在分布式架構(gòu)的背景下，每新增一種功能都需要不斷地增加對應(yīng)的ECU。對于自動駕駛汽車來說，更是如此，于是，一輛自動駕駛汽車上的ECU發(fā)展到了最多近一兩百個。

ECU的不斷增加使得用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)木€束總長度與總成本也不斷增加（根據(jù)佐思汽研的測算，如果沿用目前的分布式架構(gòu)，自動駕駛汽車的線束成本將不會低于 1000 美元），供應(yīng)商的管理難度也有所增加。

除此之外，分布式架構(gòu)下，ACC 、AEB這些功能是跟傳感器（中的MCU）綁定的，彼此之間也是割裂的（這不符合第一性原理，人開車的時候不是這樣），而高等級自動駕駛要求是各功能之間是一個有機體，因此，需要通過同一個SoC來實現(xiàn)。

在這樣的背景下，如何在有限的空間里既能提高空間利用率，又能發(fā)揮ECU的最大的性能，成為了行業(yè)內(nèi)下一個發(fā)展的方向。于是，汽車EE架構(gòu)開啟了從分布式架構(gòu)向集中式架構(gòu)演進的大門，為此，域控制器誕生了 ，許多ECU開始被域控制器取代，主控芯片也從之前的MCU升級成SoC。

ECU不斷減少，汽車上余下的ECU也由原先需要承擔一部分的計算，轉(zhuǎn)變成僅需要承擔大部分執(zhí)行功能并被弱化了處理能力的“螺絲釘”（ECU仍有原先處理計算的能力，只是功能上已不需要它處理部分計算）。

EE架構(gòu)從分布式向域集中演進、SoC取代MCU，為汽車產(chǎn)業(yè)從“硬件為王”時代向“軟件定義汽車”時代的跨域創(chuàng)造了前提條件。

SoC芯片上集成了DSP、GPU、NPU等多個模塊，不僅擁有控制單元還集成了大量計算單元。這讓SoC芯片除了可以多任務(wù)并發(fā)外，還擁有了處理大量數(shù)據(jù)的能力。SoC芯片替換部分MCU，就像是一家公司多個部門的普通領(lǐng)導(dǎo)人被1個以一抵百的超優(yōu)秀CEO取代。

在硬件為王的時代，由于軟硬件耦合程度高，整車廠首先會找咨詢公司做未來5-8年的汽車功能需求分析報告，然后再根據(jù)報告制定一個5-8年的軟硬件一體化方案。當軟件和硬件投入產(chǎn)線生產(chǎn)，直到整車廠將各種部件裝好出車，5-8年之內(nèi)，這輛車無論是軟件還是硬件都很難再發(fā)生變化。

在軟件定義汽車的時代，如果仍然按照原先車廠的整合流程，一次性定下5-8年的造車方案，那么，在車輛制造的前幾年問題還不會太突出，但在這個方案時間區(qū)間的后半段，一輛車交付給用戶的汽車，車上無論是硬件還是軟件都已經(jīng)遠遠過時。

因此，在產(chǎn)品設(shè)計階段，就應(yīng)該考慮到后續(xù)的迭代問題。而要解決迭代問題，就得軟硬件分開發(fā)展。

當各家車廠的硬件配置都已趨同，硬件變得“卷無可卷”，為了實現(xiàn)差異化，主機廠需要能夠以非?？焖俚姆磻?yīng)能力去收集用戶不斷變化的需求，并進行對應(yīng)的軟件迭代。這時，主機廠有兩條路可走：一條是自研軟件和算法，自己解決所有問題，包括軟硬件解耦；另一條則是軟硬件解耦后找合適的供應(yīng)商提迭代需求。

如果要走第一條路，主機廠需要非常強的實力，但并不是所有的主機廠都具備這樣的能力，所以大部分主機廠會更偏向走第二條路。于是，軟件算法公司地位開始提升，汽車供應(yīng)鏈關(guān)系由原先具有分明的Tier1、Tier2、Tier3走向邊界模糊的關(guān)系。

在這樣的背景下，各家軟硬件供應(yīng)商之間為了更強的競爭力、更優(yōu)的獨立發(fā)展和更好的合作生態(tài)，也有軟硬件解耦需求。

然而，盡管軟硬件解耦的口號已經(jīng)喊了好幾年，效果卻并不理想。

02 傳感器、芯片與算法解耦困難

由于算法和傳感器高度綁定，在實際應(yīng)用中，這樣的綁定對算法工程師造成了不小的麻煩。比如一輛車之前用的攝像頭從200萬像素的換成800萬像素的之后，算法也不得重寫一遍。

另外，某Tier1的算法工程師：

“即使有能力實現(xiàn)感知算法和傳感器的解耦，在解耦之后如何對傳感器做標定，也特別難?！?/p>

由于軟硬件耦合度高，傳感器的數(shù)據(jù)和傳感器也是高度綁定的，一旦傳感器發(fā)生了更換，之前花大價錢做的數(shù)據(jù)標注就將全部作廢，又不得不開始新的一輪采集，這對于算法公司來說是一件非常麻煩的事，但這件事目前并沒有太好的解決方案。

此外，每輛車上的傳感器配置、安裝位置、安裝角度都各不相同，因而，算法也不盡相同。感知算法不同，規(guī)控算法就不同。

如果說算法與傳感器的解耦只是麻煩的話，那么算法和芯片的解耦就顯得十分困難。

比如筆者在與諸多算法工程師交流軟硬件解耦相關(guān)問題的時候，發(fā)現(xiàn)他們都有共同的痛點之一就是：由于算法移植困難，導(dǎo)致做了很多額外的工作。

這是由于算法遷移的頻率是無法預(yù)測的。芯片廠商的競爭與產(chǎn)品迭代時常會影響著市場的偏愛，你無法確定下一個風口是否又會有新的更好用的芯片熱賣。

市場偏愛的變化，又會讓主機廠指定更換不同的芯片。這時候，對于算法工程師來說，也許你基于這款芯片的算法剛改好，那邊又將面臨新的算法移植需求。

造成以上現(xiàn)象的原因是算法和芯片的強綁定關(guān)系。不同的芯片提供了不同的BSP，這導(dǎo)致用于給芯片和算法解耦的中間件難以復(fù)用，必須對不同的芯片進行不同的定制化適配。

某主機廠智能駕駛系統(tǒng)負責人解釋道：

“中間件跟下層BSP這一層的適配比較令人頭痛。比如座艙芯片用了高通的8155或者8295，而自動駕駛芯片用了TI的TDA4，那么由于它們的芯片所提供的BSP不同，融合時就需要對中間件去做定制化的適配?！?/p>

不僅芯片平臺的差異導(dǎo)致中間件不能復(fù)用，而且兩款基于同一個芯片平臺做的域控制器，如果硬件架構(gòu)不一樣（有的域控上面，有2顆甚至3顆SoC），對中間件的需求也不一樣。

二、軟硬件解耦面臨的技術(shù)困境

中間件是實現(xiàn)軟硬件解耦所需的最重要的工具，因此，軟硬件解耦的難題，會集中體現(xiàn)在中間件身上。

目前的中間件其實都是需要根據(jù)功能、硬件平臺、操作系統(tǒng)來進行定制，哪怕是標準化再高的中間件，也是需要算法公司或者主機廠去做適配的，很難說有一個中間件能夠cover住所有的東西。因為所有的中間件都會有些限定或者限制，比如有的沒辦法快速定義通信接口，有的對于一些跨平臺的支持不是特別友好，有的則是在其他芯片上匹配不好。

而中間件從數(shù)據(jù)傳輸本身，會出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏轉(zhuǎn)、數(shù)據(jù)錯誤、單模塊失效影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)葐栴}。比如，數(shù)據(jù)傳輸量較大，SOME/IP做數(shù)采的時候，很多通信信號采不到，就很容易發(fā)生丟包的現(xiàn)象。

另外，數(shù)據(jù)回傳錯誤還會很容易造成一系列連鎖反應(yīng)，最終影響決策及執(zhí)行層，引發(fā)不良后果?？梢哉f，數(shù)據(jù)共享有利有弊，理論上可提高效率，但若源頭出錯，將會引發(fā)一連串錯誤，同時也缺乏有效的診斷及糾正機制。

除此之外，時間和地點對于數(shù)據(jù)傳輸也會有影響。比如在高速上，Autosar AP 對數(shù)據(jù)傳輸帶寬就會有較高要求，這時，帶寬傳輸協(xié)議和數(shù)據(jù)共線傳輸之間的沖突就會尤為明顯。在節(jié)假日期間，帶寬使用集中，負荷過高，就可能無法滿足數(shù)據(jù)傳輸需求。

除了以上問題外，目前的中間件，還存在緩存機制沒做好、功能組不支持嵌套、狀態(tài)機協(xié)同做的得不好等問題，這些問題都需要算法工程師在已有中間件的基礎(chǔ)上再去做修改，這大大增加了軟硬件解耦的難度。

三、軟硬件解耦面臨的商業(yè)困境

除了上述技術(shù)方面的困境外，軟硬件解耦還面臨著一系列商業(yè)上的困境。

01 專業(yè)中間件廠商

以Vector、 RTI 、EB、易特馳為代表的中間件廠商希望能制作一套標準化、能適配于每一家的軟硬件的中間件，一步到位地實現(xiàn)各家軟硬件解耦的訴求。

但現(xiàn)實卻沒有想象中那么美好。一方面，除卻幾家中間件龍頭企業(yè)外，大部分中間件公司的的產(chǎn)品一時半會兒很難贏得主機廠的真正信任；另一方面，算法公司大部分也并沒有那么愿意配合中間件廠商做標準化，因為一旦接口、得逞系統(tǒng)被中間件廠商統(tǒng)一后，就意味著自家產(chǎn)品的可替代性增強，差異化降低，導(dǎo)致算法公司的競爭壓力陡然上升，因此十分抗拒。

此外，在智能汽車的各項技術(shù)發(fā)展路線尚未明晰的情況下，主機廠是希望自家車的配置跟競品有差異化來取得競爭壁壘（應(yīng)用層的差異化也需要中間件的差異化做支撐），而標準化的中間件會與這個愿望背道而馳。因而主機廠寧愿自己開發(fā)中間件也不希望使用中間件公司開發(fā)的標準化中間件。

最終，這些中間件就變得很難賣出去，只做標準化中間件這件事變得難以為繼。

從九章智駕了解到的情況看，除華玉通軟等個別專注于DDS等技術(shù)壁壘很高的模塊、并且已通過長時間的積累建立起一定的競爭優(yōu)勢的公司外，大多數(shù)最初定位為“中間件廠商”的公司基本都已在過去一兩年內(nèi)開始轉(zhuǎn)型（向其他領(lǐng)域拓展）。

02 供應(yīng)商

算法公司、部分軟硬件都做的Tier1和芯片廠商都開始做起了中間件，但在實踐中，家家都有一本難念的經(jīng)。

2.1 算法公司

對于算法公司來說，如果他們購買的標準化中間件過于通用，就會有許多適配上的問題不能解決，但如果拿到的是黑盒交付的通用中間件，與算法不夠匹配將會給算法工程師造成很大的困難。而如果購買了定制化中間件，算法公司還需要花很多時間跟中間件廠商溝通，成本也會很高。

某算法公司工程總監(jiān)：

“如果有問題，一般來說，公司會將問題報給中間件廠商，但有的廠商配合度較低，需要算法公司提供實際證據(jù)證明是中間件的問題，否則就會扯皮，這時候就比較耗費人力和時間，影響開發(fā)進程。

“尤其是，剛剛開始涉足中間件的算法公司對于中間件的理解并不是特別專業(yè)，找到實證比較麻煩，將會耗費更多時間；而這個過程如果是幾方配合的話主機廠還得出人做協(xié)調(diào)，這又會導(dǎo)致解決問題的進度被進一步拉長。”

于是，算法公司干脆選擇自研中間件來更好地匹配自己的算法。

另外，國際中間件廠商的中間件價格昂貴，而國內(nèi)初創(chuàng)的中間件廠商做的中間件，可能還比不過自己根據(jù)自己的算法所研制的中間件更為適配，也是算法公司自研中間件的原因之一。

“如果自研，我對我項目需求更了解，會不會比讓中間件廠商去開發(fā)更好呢？”某算法公司系統(tǒng)架構(gòu)工程師道。

除了以上這些外，算法公司自研中間件還有一個原因：各家算法公司的算法差異小，需要通過自研中間件來形成產(chǎn)品的差異化。

某算法公司高級總監(jiān)說：

“目前，各家算法的差異性很難體現(xiàn)出來，都是用C、C++編程，要體現(xiàn)差異性就要在中間件上面把性能做起來，要把可靠性做起來，也就是增強功能體驗上的一些優(yōu)勢?！?/p>

然而，算法公司自研中間件，也遇到了不少挑戰(zhàn)。首先，主機廠自研中間件是可以對供應(yīng)商提標準的，而算法公司如果自研中間件，就很難說服主機廠和其他供應(yīng)商去適配自己的標準。

正如某L4公司軟件總監(jiān)所說：

“比方像蔚來小鵬他們自己去做中間件，因為他是整車廠，他可以定一套標準去約束他的供應(yīng)商；但是如果是自動駕駛算法公司去做配套中間件，無論是說服整車廠，讓整車廠相信你這套東西可以套用在別的域上，還是說服主機廠的其他供應(yīng)商去按自己的標準做融合，都很難?！?/p>

另外，當算法公司自研中間件之后，如果出了問題，就無法甩鍋了，因此對于算法公司來說，中間件就需要做得更好。

某主機廠的智能網(wǎng)聯(lián)總工程師表示：

“我們會和供應(yīng)商簽保底的服務(wù)協(xié)議，也就是說一旦出了嚴重的質(zhì)量事故，盡管車廠是第一責任人，但我們自然也會第一時間讓這些供應(yīng)商負責。所以算法公司如果做了中間件的話，到了該承擔責任的環(huán)節(jié)，他們基本上就逃不了，至少我們也不會讓他去跑”

2.2 芯片廠商

芯片廠商做中間件的目的是為了展現(xiàn)芯片的性能。

從技術(shù)的角度看，芯片廠商做中間件的難度要比算法公司低。因為，算法公司需要針對不同芯片做適配，工作量要遠比芯片廠商做中間件更復(fù)雜，而芯片廠商做的中間件只要能跟他們自家的芯片適配就好了。

盡管如此，在實踐中，芯片廠商開發(fā)出來的中間件，用的人卻很少。

目前，已知在做中間件的主體就包括了中間件廠商、算法公司、芯片廠商和主機廠，中間件的市場份額是被分割得很細的，競爭激烈。這時候如果要開發(fā)完整的中間件，開發(fā)出來的中間件該賣給誰？是否能真正通過中間件實現(xiàn)盈利？都成為了在開發(fā)中間件之前需要考慮的問題。

某算法公司專家說：

“我們通常不會用芯片公司的中間件，因為他們做中間件更多是為了生態(tài)，他們的中間件功能可能更多，但性能不一定最優(yōu)。也就是說， 中間件做的功能很多，包括AI的抽象、數(shù)據(jù)記錄的回放、點云的處理，可能全部做了，但這種情況下會存在一個問題 —— 本來是算法要做的事情，中間件全部做了，性能就不能完全保證，并且它還要兼顧多家算法公司的需求，靈活度也會變差?！?/p>

可以看到，雖然部分芯片廠商是有能力做好中間件的，但是考慮到市場競爭壓力大，還需要投入大量的人力物力去研發(fā)，有能力的芯片廠商大部分沒有動力投入太多去做好中間件，而是更愿意專注于做好芯片本身。

所以，大部分芯片廠商的自研中間件做得很輕，做的基本是能夠在芯片上跑起來的demo中間件，以此來向客戶展示芯片的性能。這樣的demo中間件，當然對軟硬件解耦不會起到什么實質(zhì)性幫助。

03 主機廠

對于主機廠來說，中間件的定制需求是一直存在的。

某主機廠的智能駕駛系統(tǒng)負責人舉例道：

“比方說在寫紅綠燈識別算法或雙目視覺算法時，如果要區(qū)別于傳統(tǒng)算法或競爭對手的算法，就需要一套定制中間件，這涉及到中間件的數(shù)據(jù)訂閱、共享、錄播、回放、發(fā)送、存儲、診斷等各個功能。但這些功能不能保證在主機廠所需要體系下或功能機制下完美運行，有可能會發(fā)生沖突，這個時候就需要中間件供應(yīng)商來協(xié)助打通?！?/p>

但是，相比于使用第三方中間件公司或算法公司的中間件，部分能力較強的主機廠會更愿意自研中間件。

首先，購買閉源的中間件如RTI的DDS，往往意味著中間件定制化，不僅會需要更加昂貴的成本，而且項目的對接周期也會拉得很長；相比之下，自研中間件意味著能夠完全掌控定制化的方向，拿到自己的數(shù)據(jù)，使產(chǎn)品不受限制，這樣能夠更好地掌控產(chǎn)品的開發(fā)進程和后期改造，解決可能因為某個中間件供應(yīng)商掉鏈子而導(dǎo)致量產(chǎn)交付延期的問題。

其次，自研中間件對于主機廠來說，還可以形成一定的技術(shù)壁壘的。對于部分實力強勁的主機廠來說，一些上層的應(yīng)用層也是完全掌握在自己的手里的，根據(jù)自己上層應(yīng)用的需求去做自己的中間件，能夠更好地做一些中間件的定制化，上層應(yīng)用也能做出一些特色。

其實，在中間件技術(shù)尚未成熟，未來趨勢尚不夠明顯的時候，行業(yè)內(nèi)上下游的玩家之所以都在做中間件，一是試探自己能力的邊界，二是探索整個產(chǎn)業(yè)的邊界。

然而，多位主機廠的自動駕駛工程師認為 “跟算法公司相比，主機廠自研中間件優(yōu)勢不大”。

首先，大多數(shù)主機廠在算法能力方面并沒有多少積累。專門組建一個團隊去做中間件所消耗的成本是巨大的，但結(jié)果可能還比不過專門做這些的供應(yīng)商，這樣的消耗所帶來的痛苦程度已經(jīng)遠遠超過統(tǒng)籌數(shù)家供應(yīng)商所帶來的痛苦。這就像自己的短板項目帶來的苦惱會比自己的強勢項目上新挑戰(zhàn)更讓人感到痛苦。

其次，主機廠自研中間件難以得到足夠多的樣本反饋,因而不利于產(chǎn)品迭代。供應(yīng)商的算法和中間件大家用的多，客戶基數(shù)上去了，那么客戶對bug的反饋率更高，更利于產(chǎn)品的迭代進步；然而，主機廠如果自研，產(chǎn)品僅供給自己，便很容易出現(xiàn)缺乏足夠的樣本數(shù)據(jù)，因而迭代得比較慢。

另外，主機廠如果要自研中間件，就勢必要從其他企業(yè)挖技術(shù)人才。然而，對于人才來說，在大公司的一個部門里做事，他們也許是沒有那么強的使命感的，畢竟總會有種“天塌下來，還有上頭的人頂著”的感覺，而最后的結(jié)果就是，挖來的人才的能力如果能發(fā)揮出80%就算是非常理想了。但同樣是這個技術(shù)人才，如果出來單干，研究的東西關(guān)系到個人的切身利益，他一定會有更大的壓力以及動力去做好這件事，這樣的環(huán)境下往往能夠發(fā)揮出更多的才能。

最后，自研中間件對于主機廠來說，是需要耗費的大量人才構(gòu)建研究團隊，一旦發(fā)現(xiàn)這條路走不下去，這么大量的員工都將面臨著全部被裁的風險，，而大量員工被裁又會讓在職員工心里認為“公司不穩(wěn)定”的情緒上漲。

這么看來，主機廠的“自研中間件”更多的時候可能只是個營銷口號，但這并不是說所有主機廠自研中間件都是無法成功的，實力夠強，能夠成功自研算法的主機廠自研中間件成功的概率還是大的。只是相對而言，對于大多數(shù)算法難以自研的主機廠們來說多，軟硬件解耦需求仍然需要由供應(yīng)商來滿足。

四、中間件正在“背離初心”

中間件的誕生本是為了解決軟件和硬件無法分開發(fā)展的問題，因此，人們最初是希望中間件能成為一款起到阻隔效果的軟件，能夠精簡流程，并能夠適配于所有的軟硬件，讓上層軟件應(yīng)用工程師可以不去考慮硬件的適配問題，安心做好算法。

然而，現(xiàn)實卻與最初的愿望背道而馳。

一方面，中間件呈現(xiàn)出了高強度的定制化。

某算法公司的軟件架構(gòu)師介紹道：

“每一種車型或每一個芯片平臺對中間件的適配能力是不一樣的，提供的底層軟件對中間件的適配能力也不同。如有的車輛使用QNX操作系統(tǒng)，有的使用Linux操作系統(tǒng)，這兩個操作系統(tǒng)對于中間件就會有一些定制化的內(nèi)容。

“除了底層操作系統(tǒng)外，軟件應(yīng)用層對于中間件也會有一些差異化的需求，比如基于某一個平臺上面，需要開啟某些特殊的通信方式，有的需要傳輸數(shù)據(jù)并不是走傳統(tǒng)的以太網(wǎng)這種通用的鏈路，而是走PCIe或者內(nèi)存等特殊的鏈路，這就需要對中間件進行定制，使中間件能夠支持不同鏈路的通信需求。

“有的自動駕駛軟件廠商或者主機廠有自己的日志記錄方式，有的可能沒有，就需要有中間件來提供一個日志記錄能力，所以根據(jù)不同用戶自身具備的能力，中間件會產(chǎn)生對應(yīng)的定制化?！?/p>

定制化就意味著，無論是讓中間件廠商分人去做標準化之外的需求，還是讓算法公司/主機廠派專門的對接算法工程師去做中間件的個性化適配調(diào)整，都需要付出額外的人力物力。

而定制化的中間件又讓算法對數(shù)據(jù)的解析產(chǎn)生了新的困難。

某主機廠工程師直言：

“如果量產(chǎn)車上要上V2X，但不同品牌車型上的中間件不一樣的話，那它的QoS（服務(wù)策略）就不一樣，那對數(shù)據(jù)的解析就存在問題，因而，車車之間的通信可能存在困難?！?/p>

另一方面，“越來越多的玩家開始繞開 AUTOSAR的標準自己搞。即使同樣給予AUTOSAR標準做的中間件，定制化程度也很高。”某主機廠系統(tǒng)專家道。在各家都在自研中間件的當下，中間件大多只適配于自家算法、接口等，無法統(tǒng)一的現(xiàn)象也愈演愈烈。

無論是主機廠還是算法公司，比起考慮中間件是否好用、有沒有實現(xiàn)軟硬件解耦，真正在項目合作時考慮的更多的還是否能解決實際遇到的問題。如果買來的中間件沒能解決問題、沒有達到想要的效果，那么就還需要合作雙方在原本中間件的基礎(chǔ)上再修改增加各項內(nèi)容，也就會形成不斷“加耦”的狀況，中間件的定制化又成為了一種必然現(xiàn)象。

于是，再回想起中間件最初以簡化流程、減少工作量為目的的初心，不由唏噓。

五、到底如何才能實現(xiàn)軟硬解耦呢？

那么，如果要實現(xiàn)軟硬件解耦，可以從哪些角度著手去做呢？

一方面，可以從操作系統(tǒng)層面先把硬件虛擬化做好，將接口、通信協(xié)議等標準化，這樣能夠使上層應(yīng)用無需考慮底層系統(tǒng)的不同問題，但這需要芯片廠商和操作系統(tǒng)廠商深度合作共通完成，或是芯片廠商自研OS，因此還是存在不小的難度。

另一方面，雖然目前中間件的未來形式還尚不明朗，但有一點可以確定，軟硬件解耦仍然需要以中間件的形式解決，只是中間件可能會分化成幾種方式：

1、中間件廠商基于Autosar本身開發(fā)簡化Autosar的工具類型中間件。由于Autosar本身十分復(fù)雜，工程師的學習難度不小，如果能夠提供簡化版本的開發(fā)工具，把這種工具提供給上下游需要自研中間件的廠商，優(yōu)化他們自己自研中間件的流程，也不失為一種選擇。

2、中間件廠、主機廠和供應(yīng)商形成中間件聯(lián)盟，由芯片廠或者主機廠牽頭統(tǒng)一規(guī)則。在市場邊界的試探中，由一家極強的主機廠或者芯片廠牽頭，形成行業(yè)聯(lián)盟統(tǒng)一標準，將OS、接口等全部統(tǒng)一，形成行業(yè)規(guī)范。

3、完全開源，由芯片公司打造專屬OS，讓上下游公司在此基礎(chǔ)上開發(fā)。芯片廠商做出類似英偉達CUDA那樣的開源工具包，不但自己開發(fā)OS和中間件，并且完全開源，幫助上下游的客戶共通使用工具進行更好的適配開發(fā)，建立良好的生態(tài)。

4、作為一種服務(wù)，上門給供應(yīng)商做中間件的定制化服務(wù)和維護工作。由于受到市場天花板低和中間件難以統(tǒng)一的影響，中間件也許不會成為一種獨立的產(chǎn)品存在，而是成為一種定制化服務(wù)。中間件廠商由于具備更優(yōu)秀的中間件研究經(jīng)驗，是更優(yōu)于去提供這種定制化服務(wù)的玩家。

曾經(jīng)，各種手機品牌百花齊放，在“板磚機”和智能機并肩齊飛的2005年到2010年，市面上流通的手機接口最多可以高達200多種。不同品牌的手機有著不同的充電接口，不同的耳機接口，形狀相同大小不同的大大小小的各種接口，甚至同種品牌的手機也有不同的充電接口。

當時的一位數(shù)碼達人出差的時候往往不得不帶上5、6種充電器和5、6根不同的線。即便后來我們擁有了萬能充電器，也只是能把板磚機的電池扒拉下來充電，智能機的充電口和大大小小不同的耳機接口無法統(tǒng)一的問題仍然不能被解決。

這樣混亂無序的時期，卻又是手機興起之后，手機科技發(fā)展最為燦爛而蓬勃的時候，正如現(xiàn)在智能汽車的發(fā)展。而今天，我們看到手機接口已經(jīng)基本統(tǒng)一，成百上千的手機廠商，在各自自研的過程中，在市場的最終抉擇之下逐漸減少，最終形成了標準。

智能汽車行業(yè)作為深受電子消費市場的影響，特別是受手機市場影響的行業(yè)，這兩年行業(yè)內(nèi)的各家都顯得十分浮躁，大家都急于去快速進展到一個終局狀態(tài)，希望能在很短的時間里選出一個集大成者。然而，汽車的制造業(yè)實際上又是一個發(fā)展緩慢的行業(yè)，從車輛的生產(chǎn)到量產(chǎn)再到投放到消費市場，最后從千萬用戶那收集使用反饋，才能不斷優(yōu)化自身形成標準。而也許只有這個時候，中間件才能真正統(tǒng)一起來形成標準。

而未來技術(shù)成熟之后，中間件也許會作為固化在ASIC芯片上的基礎(chǔ)軟件，不再單獨以中間件的形式出現(xiàn)也未可知。

最后說兩句

不過，話說回來，當前，在各方都困難重重的情況下，中間件到底適合誰來做呢？

總體來看，如果我們是奔著用標準中間件完全實現(xiàn)軟硬件解耦這個目標去的話，最適合去做中間件的其實是芯片廠商。

兩個理由：一是算法的適配歸根結(jié)底是要基于芯片平臺的，芯片是基石。二是芯片公司相對于算法公司來說數(shù)量更少，統(tǒng)一起來難度相對更小。

但目前而言，基于各家都期望定制化的前提下，最適合做定制化中間件的則是算法公司。

“芯片企業(yè)更關(guān)注芯片本身的應(yīng)用，如是否加校驗機制、BSP如何調(diào)度、加速等需求，芯片企業(yè)均可實現(xiàn)，但芯片企業(yè)并不能對應(yīng)用軟件及中間件提出更好的優(yōu)化建議，用戶端僅能使用其成熟方案，但此方案未必能夠滿足軟件的全部需求?！?/p>

可以看到，算法公司是在業(yè)務(wù)實踐中收到定制化請求最多、并被要求最多去做中間件適配的角色，能直接做適配自己算法的定制化中間件是最方便的。

某主機廠總工程師也有著相同的觀點：

“就目前而言上層功能服務(wù)相對聚焦，自動駕駛方案供應(yīng)商對功能應(yīng)用理解較深，從應(yīng)用層下沉抽象出來中間件，能夠更好匹配底層主流的芯片硬件方案商，整體方案較為合理?！?/p>

審核編輯：劉清