如何选择方案？行泊一体域控制器技术对比与选型指南

当你的智能驾驶项目需要在有限成本内同时实现行车与泊车功能时，是否曾在众多技术方案中难以抉择？行泊一体域控制器作为当前*具性价比的智能驾驶解决方案，正成为主机厂的主流选择。东软睿驰与安霸的战略合作，推出了基于CV系列芯片的行泊一体方案，但面对市场上众多的技术路线，如何选择*适合自己项目的行泊一体域控制器呢？

行泊一体的核心价值是什么？

行泊一体技术的本质是通过单个域控制器同时实现行车和泊车功能，替代传统上需要两个独立控制器的方案。这种集成化方案*直接的优势是降低成本，根据行业数据，行泊一体方案相比分立方案可节省30%-40%的硬件成本。

系统复杂度降低是另一个关键优势。传统方案需要两套独立的感知、决策和执行系统，而行泊一体只需要一套硬件平台和软件架构，大大减少了系统集成和调试的复杂度。东软睿驰的X-Box系列域控制器就是通过这种集成设计，实现了从L2+到更高级别功能的平滑过渡。

性能提升潜力也不容忽视。由于行车和泊车功能可以共享计算资源，在需要的时候可以动态分配更多算力给当前*需要的功能。例如在复杂泊车场景中，可以临时将更多计算资源分配给环视感知和处理。

空间布局优化对于现代汽车设计越来越重要。单个域控制器相比两个独立控制器可以节省宝贵的车内空间，这对于空间布局越来越紧凑的现代汽车来说是一个重要考量因素。

东软睿驰与安霸的行泊一体方案特点

东软睿驰与安霸的合作带来了独特的行泊一体解决方案，其核心是基于安霸CV系列芯片和东软睿驰的软件算法。

CV22芯片的性能优势是方案的基础。安霸CV22 AI SoC采用10纳米车规制程，功耗低，效率高，其自研的CVflow AI架构可实现AI算法的**处理。这款芯片的AI性能充分，功耗控制出色，非常适合行泊一体这种对算力和能效都有要求的应用场景。

软件算法深度优化是关键环节。东软睿驰凭借其20余年在自动驾驶AI视觉感知算法的研发经验，自研的神经网络算法充分利用了安霸CV22 SoC的高AI性能及强大的图像处理能力。这种深度的软硬件协同优化使得算法性能得到了充分发挥。

量产成熟度已经得到验证。基于东软睿驰第三代前视智能摄像头X-Cube 3.0采用安霸CV22 AI SoC，面向L2+级别的AI感知算法基于安霸CV22平台已实现量产落地。这意味着该方案不是停留在原型阶段，而是经过实际量产验证的成熟方案。

工具链完善降低了开发难度。安霸CV芯片平台工具链已经成熟，支持各种神经网络，可方便地进行模型导入、量化、稀疏化、编译运行的全过程。这大大缩短了客户的开发周期和降低了技术门槛。

主流行泊一体方案对比

方案特性	东软睿驰+安霸方案	其他主流方案	优势分析
芯片制程	10nm/5nm车规工艺	12nm-28nm为主	更先进制程，能效比更高
AI算力效率	CVflow专属架构	通用GPU架构	算法运行效率提升30%以上
功耗表现	2-4W（CV22）	通常5-10W	散热设计更简单，可靠性更高
开发工具链	成熟工具链支持	完善度不一	大幅降低开发难度和时间
量产经验	多个量产项目验证	部分方案较新	风险更低，上市时间更短

我的观点：软硬件协同是关键成功因素

从我观察智能驾驶产业发展的角度，行泊一体方案的成功关键在于软硬件的深度协同，而不仅仅是硬件参数的堆砌。东软睿驰与安霸的合作正好体现了这种协同的价值。

算法与芯片的匹配度比**算力更重要。安霸CV系列芯片的架构是针对计算机视觉算法优化设计的，这与东软睿驰的视觉感知算法高度匹配。这种匹配使得同样的算力能够发挥出更好的实际性能，这种优化是单纯追求算力数字无法实现的。

功耗控制的重要性常被低估。在电动汽车时代，每一个瓦特的功耗都直接影响续航里程。安霸芯片的低功耗特性不仅降低了散热需求，更重要的是为整车能耗做出了贡献。东软睿驰选择安霸芯片的一个重要考量就是其出色的能效比。

量产可靠性是技术方案的根本。很多技术方案在实验室环境下表现优异，但无法满足车规级的大规模量产要求。东软睿驰与安霸的方案已经经过多个量产项目的验证，这种经验对于主机厂来说是非常宝贵的。

行泊一体控制器选型要点

基于东软睿驰与安霸的合作经验，我们总结出行泊一体控制器选型的几个关键要点：

芯片平台选择

芯片是行泊一体控制器的基础，选择时需要考虑：

• 算力匹配度：不是越大越好，而是要匹配算法需求，避免资源浪费

• 能效比：低功耗不仅关乎散热，更影响整车能耗和续航

• 车规认证：必须符合AEC-Q100等车规标准，确保可靠性

• 工具链支持：完善的开发工具链可以大幅降低开发难度和时间成本

软件生态评估

软件能力往往决定方案的*终表现：

• 算法成熟度：感知、决策、控制算法的实际性能和可靠性

• 软件架构：是否支持灵活的功能扩展和OTA升级

• 开发支持：供应商的技术支持能力和响应速度

• 生态兼容：与整车其他系统的兼容性和协同能力

量产能力考量

量产是实现商业价值的关键：

• 供应链稳定性：芯片和关键元器件的供应保障能力

• 生产质量：制造工艺和质量控制体系是否满足车规要求

• 成本控制：不仅关注初始成本，还要考虑整个生命周期的总成本

• 售后支持：技术支持和服务体系是否完善

功能性能验证

*终要通过实际测试验证性能：

• 实际场景测试：在真实道路环境中测试性能表现

• 极端条件验证：在高温、低温、雨雪等极端条件下的可靠性

• 长期耐久测试：进行长时间的耐久性测试，验证长期可靠性

• 安全认证：通过相关的功能安全认证，如ISO 26262等

应用场景与适配建议

不同的应用场景适合不同的行泊一体方案：

经济型乘用车

对于价格敏感的经济型车型：

• 推荐方案：基于CV22等中等算力芯片的方案

• 功能重点：满足基本的L2级行车功能和自动泊车功能

• 成本控制：选择高性价比方案，控制整体成本

• 升级考虑：保留一定的升级空间，支持后续功能扩展

高端豪华车型

对于追求性能的高端车型：

• 推荐方案：基于CV3-AD等大算力芯片的方案

• 功能重点：支持高速NOA、城市NOA等高级功能

• 性能要求：追求更好的性能体验，成本敏感度相对较低

• 技术**：选择技术**的方案，体现品牌技术形象

商用车辆

对于商用车应用场景：

• 可靠性：将可靠性放在**，确保长期稳定运行

• 特定功能：针对商用车的特定需求进行功能优化

• 成本控制：关注总体拥有成本，而不仅仅是初次采购成本

• 维护便利：方案需要便于维护和维修，降低运营成本

技术发展趋势与未来展望

行泊一体技术仍在快速发展中，几个重要趋势值得关注：

算力持续提升

芯片算力仍在快速提升，安霸已经推出5nm制程的CV3-AD系列芯片，提供更强的性能。这种算力提升将支持更复杂的功能和更好的性能体验。

功能不断丰富

行泊一体支持的功能正在从基本的行车和泊车向更高级的导航辅助驾驶（NOA）发展。未来行泊一体控制器将支持城市NOA、记忆泊车等更复杂的功能。

集成度进一步提高

行泊一体正在向舱驾一体方向发展，进一步集成智能座舱功能。这种集成将带来更好的用户体验和更低的系统成本。

AI技术深度融合

大模型等AI技术正在与行泊一体深度融合，提升系统的智能水平。东软睿驰已经推出基于AI大模型的智驾应用，这将显著提升行泊一体的性能上限。

常见问题解答

Q：行泊一体方案是否真的比分立方案更可靠？

A：可靠性取决于具体实现而非集成度本身。设计良好的行泊一体方案可以通过减少外部连接和接口数量来提高可靠性，但需要确保芯片和系统设计能够满足所有功能的可靠性要求。东软睿驰与安霸的方案已经过量产验证，可靠性得到了实际检验。

Q：选择行泊一体方案时*应该关注什么参数？

A：除了算力，更应关注实际性能和能效比。算力数字容易误导，实际算法运行效率、功耗表现、工具链完善度、量产经验等往往比单纯的算力数字更重要。安霸CV系列芯片的优势就在于其出色的实际性能和能效平衡。

Q：行泊一体方案的成本优势有多大？

A：通常可节省30%-40%的硬件成本。这主要来自芯片数量的减少、PCB面积的缩小、散热系统的简化等因素。此外，软件开发成本也会因只需维护一套软件平台而降低。

Q：如何评估行泊一体供应商的技术实力？

A：需要综合评估芯片、算法、软件和量产能力。好的供应商应该具备强大的芯片技术、成熟的算法积累、完善的软件工具链和丰富的量产经验。东软睿驰与安霸的合作正好结合了芯片和软件两方面的优势。

技术选择没有**的*好，只有*适合。行泊一体域控制器的选型需要综合考虑项目需求、成本预算、技术路线和供应链能力等多方面因素。东软睿驰与安霸的合作方案提供了一个经过验证的选择，但*终决策还需要基于具体项目的实际需求和技术评估。