最新相关部门披露最新研究成果,灰原h：探寻神秘少女的奇幻之旅

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本周数据平台今日官方渠道披露重磅消息:今日行业报告发布行业新变化,灰原h：探寻神秘少女的奇幻之旅

在繁华的都市中，有一个名叫灰原h的神秘少女，她的名字如同她的身影一般，让人捉摸不透。她独来独往，行走在熙熙攘攘的人群中，却始终保持着一份超然物外的气质。今天，就让我们一起走进灰原h的世界，探寻她那充满奇幻色彩的旅程。 灰原h，一个看似普通的名字，却隐藏着无数的秘密。她出生在一个普通的家庭，但自幼便展现出与众不同的天赋。她聪明伶俐，过目不忘，对未知的事物充满好奇。然而，在她成长的过程中，却遭遇了许多不幸。 灰原h的父亲因意外去世，母亲也在她年幼时因病离世，她便与祖父母相依为命。然而，祖父母也因年迈体弱，无法给予她足够的关爱。在这样的环境下，灰原h学会了独立，学会了坚强。 灰原h从小就对神秘文化产生了浓厚的兴趣，她热衷于研究各种古籍，渴望揭开世界的神秘面纱。在她的世界里，每一个字、每一个符号都蕴含着无穷的奥秘。她坚信，在这纷繁复杂的世界中，一定存在着一种力量，能够改变她的命运。 某天，灰原h在古籍中发现了一个神秘的符号——“h”。她对这个符号产生了浓厚的兴趣，开始四处寻找线索。经过一番努力，她终于发现了一个隐藏在古籍中的秘密——这个符号代表着一种强大的力量，拥有改变命运的能力。 为了寻找这种力量，灰原h踏上了一段充满奇幻的旅程。她穿越了古老的森林，翻越了险峻的山脉，来到了一个神秘的村庄。在这个村庄里，她结识了一位神秘的老人，老人告诉她，要找到这种力量，必须经历一场生死考验。 在老人的指引下，灰原h开始了她的考验。她遇到了各种妖魔鬼怪，但她凭借着过人的智慧和勇气，一一战胜了它们。在考验的过程中，灰原h逐渐明白了人生的真谛，也找到了内心的力量。 终于，在经历了无数磨难后，灰原h找到了那股强大的力量。她发现，这种力量并非来自于外界，而是源自于自己的内心。她明白了，只要坚定信念，勇敢面对，就能战胜一切困难。 灰原h带着这份力量回到了现实世界。她不再孤独，不再迷茫，因为她知道，自己拥有改变命运的能力。她开始用自己的智慧和勇气，帮助那些需要帮助的人，传播正能量。 灰原h的故事告诉我们，每个人都有潜在的力量，只要勇敢地去追寻，就能找到属于自己的奇幻之旅。在这个充满未知的世界里，我们都是灰原h，拥有改变命运的能力。让我们一起，踏上这段充满奇幻的旅程，探寻属于自己的精彩人生。

2025 年 9 月 11 日，在第五届未来汽车 AI 计算大会上，上汽大众架构高级专家胡朝峰在演讲中探讨了 E2E 数字架构的变革路径与挑战。他指出，数字架构需从技术、集成环境、上层管理三个维度定义。当前，智能驾驶数据积累加速，智能座舱成为差异化关键体现，智能车控推动基础架构革命。架构演变呈现通讯提速与计算集中的特征，主机厂持续探索全栈受控与商业变现模式。同时，域控产品正从多域制器向硬件 One Box 形态演进，软件则通过整合与 AI 赋能提升性能。产品融合聚焦于整车一体，及智驾、智舱与智控系统深度集成，以降本与复用设计为目标。未来，汽车将是一个多维一体构建的移动空间，需从多维度重构架构，依托 AI 大模型持续演进，并回归产业生态层面，实现开放协同的大价值转变。胡朝峰｜上汽大众架构高级专家以下为演讲内容整理：E2E 数字架构变革与挑战一般而言，我们可从三个维度来界定数字架构。第一，技术维度。数字架构作为隐形的基座，决定了体验的上限及整体价值的边界，因此，该维度主要聚焦于如何从技术层面定义产品。第二，集成环境维度。数字架构需构建一个集成环境，以更好地整合功能、服务及呈现内容。第三，上层管理维度。该维度关注如何从宏观层面管控整体架构，并实现资源的自然调配与管控，强调高屋建瓴的宏观调控。由此可见，架构不仅关乎技术，也是一种艺术性的平衡。在探讨这一概念时，我们不妨深入观察行业现状。面向未来的智能车竞争，已不仅仅局限于产品力的比拼，而更多地聚焦于如何在用户的移动时间里创造更大价值，即围绕用户 " 第三空间 " 的价值创造。支撑这一目标的，是我们常说的 ABC 要素—— AI 人工智能、大数据与云。我们需要围绕价值创造，审视产品当前的价值，并探索如何向情绪价值等更高层次过渡，同时提供更可靠、更优质的体验服务，从这些方面洞察行业发展趋势。从技术层面来看，当前硬件或产品的竞争已趋于白热化，各家产品大同小异。然而，智能辅助驾驶作为智能车的核心，其数据积累和技术迭代速度正在加快；座舱则成为差异化的关键诉求；智能车控则推动着基础架构的革命。从马力比拼到算力 PK，再到软件的持续迭代升级，这一变革将从三个方面体现：一是传统车供应链的重塑；二是主机厂在全栈控制中的作用；三是在此过程中如何实现商业变现与持续迭代。从架构演变路径来看，整个架构的演变呈现出两方面特征。一方面，体现在通讯提速，包括千兆或更高速度以太网的演进、硬件的精简（如区域融合直至中央跨域融合）；另一方面，计算向中央集中，涵盖算力与软件的高度集中，同时软件在此过程中实现软硬解耦，以达成整车资源与云的协同，并基于 AI 赋能实现更优质的服务定制化。就目前主流主机厂而言，其架构基本已步入中央 + 区域的架构体系，但现阶段更多还停留在 " 有形 " 层面，依据各家的知识储备，仍需持续探索与迭代，形同神异。从技术趋势来看，我们更需围绕五个方面进行深度探讨，其中之一便是智能车更倾向于拟人的感知为导向，通过中央计算、传感与执行，更逼真地模拟人的大脑与四肢功能以开展相关工作。从集成视角深入剖析，其核心在于围绕区域展开布局：物理硬件按区域集中配置，算力向中央汇聚；软件层面则通过横向分层与纵向分区的方式进行持续迭代。在此过程中，需围绕舱驾系统实现深度融合，以及车与云的深度交互融合。同时，需构建配套的支撑体系，涵盖供电系统及相关安全保障机制。此外，还需推动产业链重构，打破传统架构模式，对产品力及垂直领域的分工进行系统性调整。从设计方案来看，云管端一体化的车辆体验将突破二维平面限制，向三维空间拓展。在此进程中，需重点解决软硬一体化架构的协同问题，尤其是中央超算软件与中央计算平台如何横跨车控、智舱和座驾系统，实现高效协同与功能联动。在此过程中，需重点体现数据与 AI 的赋能作用，由此延伸出几个关键要素：一是构建支撑性的数据架构，并在整体建设中确保安全保障与持续迭代能力；二是开发模式较传统车辆实现重大升级与变革，转向更敏捷的迭代方式，围绕智能产品线，在统一架构平台基础上，强化开放资源的利用与服务共享，推动数据深度融合。从产品与软件维度看，需实现从传统一次性交易模式向订阅式服务与持续迭代更新的转型；同时围绕数据价值挖掘，推动静态数据向动态闭环管控演进，形成数据价值创造与反馈的完整链条，这也是开发模式创新的核心体现。图源：演讲嘉宾素材从面临的挑战来看，主要涵盖八个维度，其中首要维度是集成深度问题。这涉及各功能域如何从传统功能域集成向整车集成过渡，以及在此过程中如何协同软硬件解耦，并向中央计算架构集中。同时，还需实现车云协同与整车深度融合。这一过程不仅需要技术层面的变革，更需借助从传统汽车到互联网、AI 领域的全架构价值链共创。此外，挑战还包括接口的开放与共享机制构建，以及如何通过数据赋能提升集成深度，进而为客户提供深度定制化、千人千面的服务体验。这些目标的实现，最终离不开组织架构变革与敏捷开发模式的支撑，以确保各项挑战能够切实落地。域控产品形态与融合路径关于域控产品形态与融合路径，有几个概念需要明晰。一是集成式融合与模块化融合。集成式融合可理解为，通过硬件裁剪的方式，使一个大型产品能够适应不同项目及产品的需求。而模块化融合则是指，基于标准化硬件，结合周边差异化实现，推动整个系统的变革。二是面向功能的集成与面向区域的集成。前者围绕功能展开，后者则侧重于区域，旨在更好地实现就近功能接入，并进行区域集中管理。三是面向中央集中式架构的探索，包括信号与功能层面区域与中央的功能分配，以及面向服务的当前服务部署方式。这主要体现的是当前融合架构下，功能与服务的深度融合及其持续部署过程。该部署的深度取决于各主机厂及其架构对关键功能和系统的掌控程度。这种掌控不仅依赖于主机厂自身，还涉及其合作伙伴如何实现有效受控。从受控角度出发，我们更强调在融合之路上如何更好地实现跨域融合，即整合不同数据资源与服务，以创造更丰富的功能和用户体验。这主要体现在两个方面：一是降本，这是整个业务链持续关注的话题；二是如何复用现有设计，从软件和硬件角度降低系统复杂度，同时实现灵活拓展，为后续的迭代、维护和升级做好储备。从硬件层面来看，其发展路径呈现为从传统独立控制器逐步向硬件 One Box 形式演进。当前主流的域控制器也正朝着 One Box 的物理集成方向发展，并进一步过渡到在单块 PCB 上部署多个高算力芯片的阶段，最终实现硬件的大融合。从软件层面分析，可大致分为三个步骤：首先，将软件进行整合，以减少内部通讯资源的消耗并实现资源共享；在此基础上，持续进行软件功能的深化与迭代，并借助 AI 技术提升性能。为支撑跨域融合，架构在此过程中发挥着关键作用：一方面，以大算力芯片和高速通讯为支撑，为架构实施提供载体；另一方面，围绕 SOA 的软硬分离平台，为跨域融合功能提供了软件实施环境。此外，云管端一体化的协同机制也为整个生态链的协同融合创造了条件。从产品融合的角度来看，以昨日中央 + 区域的架构为例，其形态可能更多地表现为三个域与下方配合的区域或功能域，两个、三个或四个不等的组合。目前，就中央加集中式架构而言，行业已基本形成共识形态，而其进一步的优化与变革则更多聚焦于架构的神态层面。围绕这一层面的变革，当前主流实践多集中于几个关键融合方向：包括舱驾一体融合、座舱与智控系统的融合、智能驾驶与智控系统的融合，以及自智控系统向区域控制的融合。这些融合举措不仅带来了显著的成本收益，更在无形中提升了整车的高性能体验与高价值感受。最终，行业将迈向整车大融合的阶段。随着中央 + 区域架构的深度融合，中央处理单元可进一步融合座舱、智能驾驶及车控等模块，其具体布局与分工则取决于各厂家的技术储备与实践能力。整车大融合的终极形态，将高度依赖于智能传感器、执行器等相关技术的持续发展，唯有这些技术的协同演进，方能推动整车融合逐步迈向最终的理想状态。这均是围绕整车大融合所需面对的挑战。在此过程中，主机厂及其合作伙伴持续展开探讨，认识到域控产品的演变呈现出高度集成化、中心化、高算力及高安全性的特征。围绕这些特征，我们体会到五个方面的挑战：其一，产品及配置的差异性。针对不同车型和产品形态，这种差异性对成本产生显著影响。其二，技术提升的挑战。尽管架构的持续演进是支撑产品迭代、提升效率及用户体验的重要维度，但这一过程也伴随着组织变革的需求，即如何打破原有的全域及层级结构，以支撑平台化及深度定制化的发展。而这一切，最终都离不开人的能力。要实现各方面的融合，需储备相关人力资源，以支撑整个融合过程的重构。另外，从支撑能力建设的角度来看，各方需探索适合自身的发展路径，这最终将体现在商业模式的设计上。具体而言，可将其类比为传统 OEM、新 OEM 及各参与方在不同领域的重点布局：传统 OEM 更聚焦于系统集成，主导用户体验，并追求整体受控与持续降本以创造价值；新 OEM 则在此基础上进一步强化这些能力。而合作伙伴中的科技公司，则更多专注于 AI 大模型及相关软件平台的研发；Tier 1 供应商则主要提供基础软硬件平台与基础服务。在此生态中，芯片供应商需思考如何与 OEM、Tier 1 构建网络化合作模式，通过前置参与相关定义，支撑高性能定制化与服务化开发。未来构想思考与展望针对未来构想，未来的汽车不应仅局限于软件定义或当前热议的 AI 定义，而应是一个多维一体构建的移动空间。它需从点、线、面、体多个维度进行重新定义，而非单一维度的突破。以 AI 为例，尽管其是当前热点，但仅凭单一技术点难以实现整体架构的重构。因此，面向未来的架构应致力于从多维度进行重构。架构作为隐形基础，其核心在于将复杂性内部化，为客户提供简单、贴心的体验。客户无需感知架构本身，只关心使用体验的好坏。当前，AI 大模型已成为架构迭代的新内核，架构需持续演进，以支持从单一功能到智能驾驶、人机自然交互等全方位体验的提升。最终需要回归到产业生态层面，实现从垂直链到开放协同的大价值转变。各方应依托统一标准进行创新，加速技术迭代与升级，共同推动产业生态的繁荣发展。（以上内容来自上汽大众架构高级专家胡朝峰于 2025 年 9 月 10 日 -11 日在第五届未来汽车 AI 计算大会发表的《E2E 数字架构变革 & 产品融合之路》主题演讲。）