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CES 2020长城汽车与东软正式宣布合作,联合研发“上车体中央计算平台”

随着CASE化进程不断深入,汽车正逐渐成为一种新型的互联网智能终端,新的电子电器架构将基于中央计算机概念构建,体现服务导向构架(SOA)的理念,智能化将是未来汽车品牌差异化的核心要素,东软将凭借自身软硬件实力、从云服务、大数据、车载计算平台等智能化领域,和长城汽车一起探讨...
发布时间:2020-01-08 17:08        来源:赛迪网        作者:

1月7日 ,长城汽车股份有限公司(601633.SH)与东软集团股份有限公司(600718.SH)在2020美国拉斯维加斯CES展会上正式宣布合作,双方将基于东软自主研发的车辆计算平台(VCP),联合研发面向未来的上车体中央计算平台。这是双方在智能网联汽车领域战略合作的进一步深化,双方表示,未来将继续联合开发符合产业发展趋势、富有竞争力的产品和解决方案,共同致力于优化、提升智能化驾驶体验。

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长城汽车与东软共同发布VCP车辆计算平台

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长城汽车技术中心郭岩松副主任发表致辞

近年来,随着汽车四化的深入发展,汽车电子电气架构正处于由分布式向域控制器深化阶段,整车ECU不断合并减少,车载中央计算平台应运而生。本次双方联合合作的上车体中央计算平台将传统的信息娱乐、仪表、车身控制等多个离散ECU的算力、决策融合在一个中央计算单元,通过将计算单元与功能单元分离,实现了硬件可升级、算力可共享、软件功能可扩展等诸多核心需求。上车体中央计算平台硬件采用主板加子板扩展板的设计,在PC机“主板+处理器”的结构理念上发展为“主板+处理器1+处理器2+处理器n”的结构,可以根据需要更换升级扩展子板,软件方面采用分布式异构操作系统,通过容器化理念改造应用软件,实现资源集中调度、负载均衡、节点分布、算力流动,采用高可靠的安全设计,各个子板互为冗余,一个子板出现问题可以将核心功能过渡到冗余子板,确保容灾容错;同时通过标准化计算子板与基板之间的软硬件接口,成功解耦软硬件开发过程,进一步加速了车载硬件与软件的迭代过程,为用户带来软硬件持续迭代、功能服务持续更新优化的用车体验。

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VCP车辆计算平台原型展示

长城汽车与东软此前已签署战略合作,根据协议,双方将利用各自优势,在汽车车载端计算平台、云服务、大数据、云端灾备、边云协同等核心能力方向联合研发,实现座舱深度智能化,同步布局面向未来智能场景融合趋势下的软硬件技术,实现长城汽车在数据融合、高速计算、智能决策、协同控制能力的长期演进,持续领先。东软将以软件技术实力、软硬件整合能力、全球化业务经验,支撑长城汽车车辆大数据应用平台上的创新。双方将全力打造汽车全生命周期的价值管理,为长城汽车数据化研发、生产、营销、提供更好的技术支持,助力长城汽车全球化战略。此外,双方还将在科研和技术创新、IT人才教育培养等领域也展开合作,充分发挥各自优势,推动汽车科技乃至汽车产业的智能化发展,培养与储备未来汽车人才,为行业生态建设等做好铺垫。

 

 

 

长城汽车与东软签署战略合作协议

长城汽车技术中心郭岩松副主任表示:“消费类电子的快速更新换代向人们展示了电子产品的科技魅力,长城汽车遵循科技创新引领、服务以人为本、用户价值至上的产品开发理念,通过研发可裁剪、可扩展、可迭代的上车体中央计算平台,为用户提供软件、硬件均可快速更新换代的智慧互联产品,重新定义智能生态座舱,实现里程碑式的创新,让消费者能够持续享受到最新的产品、最新的功能和服务;同时长城汽车也一直致力于为用户提供安全可靠的产品,本次发布的上车体中央计算平台可以实现端边云算力均衡、安全类功能快速迁移,在车上相当于有多个CPU,确保单个CPU一旦遭遇任何意外发生故障时都能够通过其他CPU快速实现功能接替,极大保障了用户功能安全,为用户提供放心可靠的服务;除此之外,我们也启动了与上车体中央计算平台相对应的智慧云脑建设,以大数据和人工智能做技术加持,为用户打造智商可量化、智力可成长的终身座舱伴侣,通过用户的使用习惯积累,同时结合云端大数据、多场景算法深度自学习,为用户提供越用越聪明的智能座舱。”

东软集团副总裁兼东软汽车电子解决方案事业本部总经理孟令军表示:“东软与长城汽车具有良好的合作基础,双方曾在车载信息娱乐系统、T-Box等领域顺利展开多项合作。未来双方将充分发挥各自优势,有效推动通信、电子信息与汽车行业的协同融合创新、转型升级和快速发展,共同带动汽车及汽车智能化软硬件产品、产业的升级。随着CASE化进程不断深入,汽车正逐渐成为一种新型的互联网智能终端,新的电子电器架构将基于中央计算机概念构建,体现服务导向构架(SOA)的理念,智能化将是未来汽车品牌差异化的核心要素,东软将凭借自身软硬件实力、从云服务、大数据、车载计算平台等智能化领域,和长城汽车一起探讨合适的落地推进方式,双方一起有效地解决智能网联汽车在复杂场景下的高效安全出行与智能共享难题。“


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