現在是智能機械和智能系統的時代。據世界經濟論壇等機構研究，在2021-2030年，全球經濟的主要增長動力來自于機器經濟，即智能化、互聯化、自動化的機械，以及由此帶來的經濟驅動是這個世界目前主要的經濟增長點。

智能時代 企業如何應對

從數據計算的角度而言，將有超過一半的數據將來是在邊緣側進行處理。邊緣側指的是業務現場的智能設備，而非集中的服務器。在智能系統時代的背景之下，企業要如何面對？去年風河聯合了知名的財經媒體福布斯進行了一個全球范圍，針對科技行業和智能設備行業的調研，得到了智能系統公司特征的研究報告（可以從風河官網獲取）。

從研究報告中可以發現，智能系統時代企業需要變成一個軟件引領、數據驅動型的公司，并且全生命周期的數字規模化將是一個成功關鍵。在國內經常會提到的說法是，數字產業化和產業數字化。

這兩者之間如何打通，就是構建數字閉環。正如知名的中國學者說過，數據是未來世界的石油。談數字產業化也好，產業數字化也好，都是充分利用和挖掘數據的價值。將關于軟件定義汽車的所有討論串聯起來的主要線索也是數據。

這樣的背景之下，企業成功關鍵主要是在以下幾個維度。

第一個維度是開發的速度。咨詢公司麥肯錫設計了一個企業開發速度的指標體系（DVI），衡量在軟件定義的世界里面，企業獲得成功的關鍵因素：開發速度。當然企業成功直接體現就是以企業營收增長來衡量。麥肯錫研究了幾百個公司的樣本，建立起一個數據模型，結論是開發速度最快的前25%的企業，平均盈利的能力是排在末尾25%企業的8倍。這是企業開發速度對盈利影響的一個直觀體現。

第二個維度需要思考流程怎么現代化。開發速度不是憑空而來的，跟企業自身的研發流程，研發的體系，基礎設施的架構和建設都是相關的。這兩個維度跟風河系統今天討論的話題比較相關。

第三個維度是業務模型的轉變，比如軟件業務、數據業務等等。這比較偏企業的業務管理層面，但是離不開前面兩個維度的基礎能力準備。

智能交通時代

回到汽車行業，我們討論的不僅僅是智能化的汽車，而是智能化的交通系通。基于公司、產品和客戶場景這幾個回路來看，在汽車行業里面是如何體現的，同樣以數據的視角來看交通行業。首先客戶怎么使用產品。現在這些車輛，自動駕駛以及各種各樣的智能化功能，離不開本身在使用場景之下，與它環境的互動，以及對周邊事件和環境的信息采集。這些當然都是以數據的形式在車輛以及云端進行處理。其次在車里這樣的邊緣計算設備，考慮到智能駕駛這樣的應用場景，離不開人工智能、機器學習等很大規模數據的分析和處理。最后在企業內部維度，一個是研發怎么能夠根據你用戶的使用情況，及時提供更好的軟件和更好的服務，根據利用場景的實時變化實時交付你的新軟件；另一個是怎么根據收集起來的數據，不停地優化軟件開發。尤其是自動駕駛這樣復雜的功能，如特斯拉有所謂影子模式，就是通過車上的實時數據鏈來不停的訓練、優化自動駕駛的模型。

現在軟件龐大復雜，持續集成/持續交付（CI/CD）方式從軟件快速迭代和復雜項目管理角度是更加合理的方式。

今天的開發過程通常會用到一些數字孿生和基于模型的訓練技術。CI/CD在正式交付之前必須要有一個環節，卻通常容易被忽略，就是持續測試（CT）。經驗告訴我們，持續測試往往是限制軟件交付效率的最大瓶頸。

然后是制品庫的管理。很多公司雖然在特定的開發環節上已經嘗試使用CI/CD，但在整個項目的周期管理上，仍然欠缺系統化的CI/CD。典型的特征就是缺少嚴格的體系化制品庫管理，或者說版本的管理。當然這同樣離不開軟件架構和敏捷項目管理的配合。 

如圖，在虛線的左側是開發和部署，已經有比較多的公司在一定程度上嘗試CI/CD開發理念。而在運維和服務這一側，行業的現狀是談的比較多，事實上真正有商業化應用的仍然比較少。但這是一個必然的發展趨勢。

將來怎么更好的挖掘車輛在運營之后的商業價值，以及運營之后為客戶提供更好服務，是車企必須準備的能力。當前在商用車領域，已經有較多的實踐；在乘用車領域，因為用戶場景太過于碎片化，因此應用還不廣泛。

什么是極致邊緣計算設備(extreme edge)？

車輛今天不僅僅是一個機械設備，還是一個邊緣計算的設備。之所以稱之為極致邊緣設備是因為它的連接復雜性會非常高，決策速度要求非常高，同時功能復雜性也極其。這樣一個極致汽車邊緣的設計，有哪些特點？

第一是超級互聯。車輛有非常復雜的互聯系統，包括車內的各種通信網絡以及車外無線的互聯通信。這是非常復雜的通信網絡，在其他行業里很少看到。尤其是在跨區域，動態行駛過程中，維持無線互聯會對它的通信提供更高的要求。現在純電動車輛，相對來說比較少受到車上功耗的限制；但傳統汽車，車載電池容量非常有限，功耗也是關注點。這是汽車行業獨有的一些特征。

第二是軟件定義汽車。這得益于汽車半導體的發展，計算能力極大豐富。尤其是自動駕駛等領域，人工智能算力已經達到了上千TOPS。表面上的算力，不能充分體現出不同平臺之間的差異，軟件是更加重要的靈魂。軟件與硬件的結合必不可少，沒有彼此很好的結合，表面上的算力沒有太大價值。

從CPU的算力角度，在兩年前行業才剛開始用復雜的多核異構芯片，2核、4核剛剛才量產。當前，據風河公司了解到領先的芯片公司已經在開發多達32核、64核的強大芯片。芯片如此強大之后就可以把功能高度集成化。這造成了平臺到底實現什么功能，做什么事，是由運行什么軟件決定的，不是由硬件本身決定的。因為硬件資源足夠豐富，豐富到可以不考慮它的差異性。這和IT行業已經發生的故事非常一致。

極致發揮數字化 需軟件架構設計

如何發揮數字化的價值，離不開數字邊緣本身軟件架構的設計。現在在汽車行業已經比較廣泛地使用多核處理器。典型的多核處理器包括若干個性能ARM A核，比如A53、A55、A76、A78等等。芯片架構可能是雙核、四核，也有一些公司已經開始基于八核芯片做項目開發。在A核之外可能會有MCU核，常見的MCU核，比如說R5F、R52、M7等。這類異構的SOC的設計初衷是典型的實時性任務，仍然運行在MCU核上，也仍然支持AUTOSAR CP。不排除有公司會有其他選擇，但行業主流仍然是AUTOSAR CP。

在A核之上，常見兩核或四核，目前比較常見是一個操作系統。這個操作系統可能是RTOS實時操作系統，也可能是開源的Linux操作系統。問題是怎么選擇它們？以風河在操作系統行業40年的經驗來看，進入到軟件定義汽車時代是相對還是晚一點的。更早一點的行業，比如航空、通訊網絡設備等，早已經步入軟件定義的架構（IMA），軟件定義網絡（SDN）的時代。風河系統看到的各行業普遍趨勢是，軟件定義的世界一定是Linux優先。因為Linux的豐富生態和兼容性是任何私有化的操作系統都無與倫比的，發展速度更是一日千里。

在操作系統之上，在汽車行業現在談的是如何更靈活的提供用戶服務。行業通常會從SOA架構上來討論。SOA本質是一種設計理念，不一定是基于常說的AUTOSAR AP架構。當然AUTOSAR AP是汽車行業去實現SOA架構很好的參考平臺。與此同時風河也看到了國內外都有公司嘗試基于Linux構建自己的SOA中間件架構。這些公司當然是對自己軟件架構的開發能力和開發成果都有較高的期望。相對來說直接使用商業化的產品是更加簡單的選擇。基于AUTOSAR AP之上，客戶可以構建自己各種各樣的車輛級別服務。

更多核的芯片不應是只有一個操作系統。因為一個操作系統跑多核SOC，由于并發計算限制，效率提升的邊際效應會遞減。更好的做法是分多個虛擬機，提高并發，同時方便軟件模塊化開發和管理。例如，把有生態依賴和計算性能需求的軟件部署在一個或多個Linux虛擬機上；把實時性任務的軟件放在RTOS操作系統虛擬機上。跨虛擬機通訊可通過SOME/IP、DDS等通信機制。不同操作系統通過虛擬機管理平臺（hypervisor）來協調。這是目前看來比較主流軟件架構。

分享見解 提出風河方案

風河系統也在思考將來汽車軟件的集成架構會朝什么方向發展？

云原生的發展方向應該是汽車行業軟件發展未來的趨勢。這也是今天已經在IT團隊里普遍使用開發的架構。簡單來說，隨著車載芯片計算資源的快速發展，車載軟件需要的是云操作系統。云操作系統本質就是忽略硬件資源，假設計算資源可以無限擴張，可以彈性伸縮。這是云計算的基本理念。 

為此，風河系統有什么解決方案？風河系統開發了Wind River Studio平臺，可以全程支持軟件開發、部署、運維和服務，打通企業后臺開發，以及前臺運維。Studio平臺本身基于云原生的概念開發，所有環節都基于云端部署。

風河的理念是把開發的資源全部放在云端。即使在家辦公，只要有電腦、網絡，通過網絡瀏覽器登陸上IP服務接口，你就可以在云端完成所有的開發、測試，甚至是遠程的部署。代碼開發、構建、編譯等所有工作都是在云上完成，可以比本地工作站資源豐富的多，意味著開發效率得到極大提高，跨團隊、跨區域的協作也非常容易。

Wind River Studio包含開發者（Developer）和運營者（Operator）兩個版本。Studio Developer已支持所有風河系統操作系統產品的云端開發、測試，包括實時操作系統VxWorks，風河商業Linux。開發者可以直接在云端開發和生成直接可運行在目標板上的可執行文件，并能在云端進行基于數字孿生技術的仿真測試。

在運維這一側Studio Operator則包含風河邊緣云平臺和云管理工具，可以在運維側為車輛提供車云互聯的能力和低時延的實時數據處理，也可為運維人員提供可視化的車輛數據收集、分析和管理工具。

基于Wind River Studio，風河可以為客戶開發、定制滿足客戶自身業務需要的全流程CI/CD和DevOps環境，為汽車行業客戶有效應對軟件定義汽車時代的開發挑戰、數字化轉型提供基礎設施能力。

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