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佐思汽研發(fā)布了《2025年軟件定義汽車（SDV）：主機廠軟件開發(fā)和供應(yīng)鏈部署策略研究報告》。
軟件定義汽車的總體框架：（1）應(yīng)用軟件層，座艙軟件、智駕軟件、車控軟件以及AI賦能等；（2）功能軟件層，云服務(wù)、安全服務(wù)等；（3）系統(tǒng)軟件層，整車OS，中間件和SOA等；（4）研發(fā)工具，流程和體系化工具、數(shù)據(jù)閉環(huán)、開發(fā)工具鏈等。
在本報告中，我們將OEM主機廠整車軟件開發(fā)和工具鏈框架具體展開為13個子系統(tǒng)、48個細(xì)分維度進(jìn)行研究，以分析OEM主機廠的研發(fā)重心、開發(fā)策略和供應(yīng)商搭建模式，具體如下表所示：
OEM主機廠整車軟件開發(fā)和工具鏈框架
來源：佐思汽研《2025年軟件定義汽車（SDV）：主機廠軟件開發(fā)和供應(yīng)鏈部署策略研究報告》
自動駕駛軟件算法：比拼車端VLM/VLA大模型 & 云端世界模型，充分調(diào)動供應(yīng)鏈資源輔助開發(fā)
以理想汽車為例，以多模態(tài)大模型和生成式 AI 技術(shù)賦能自動駕駛，關(guān)鍵技術(shù)架構(gòu)包括：端到端智能駕駛模型、大規(guī)模視覺-語言模型（ VLM ）、視覺-語言-行為大模型（VLA），以及云端重構(gòu)和生成式世界模型 。
理想汽車充分整合了學(xué)術(shù)和供應(yīng)鏈資源以加速其自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)：
理想聯(lián)合清華和MIT提出先進(jìn)的混合式BEV算法框架，與清華大學(xué)交叉信息院（MARS Lab）合作開發(fā)了DriveVLM模型；
2025年發(fā)布的視覺-語言-行為大模型（下一代架構(gòu)MindVLA），與加州大學(xué)伯克利分?；诟咚狗植嫉淖詣玉{駛框架GaussianAD，優(yōu)化場景建模與軌跡預(yù)測；
與極佳科技合作探索4D世界模型構(gòu)建，引入DriveDreamer4D框架，利用世界模型增強4D駕駛場景重建效果；
科樂園：運營理想汽車4DBEV數(shù)據(jù)采集項目，負(fù)責(zé)車載傳感器（如激光雷達(dá)）數(shù)據(jù)的標(biāo)注、分析與處理，生成高精度道路信息數(shù)據(jù)。其服務(wù)覆蓋全國多城市道路數(shù)據(jù)采集，支撐理想智能駕駛平臺的動態(tài)感知與預(yù)測能力優(yōu)化；
鑫云科技：提供自動駕駛海量數(shù)據(jù)采集存儲解決方案，核心為車載定制高性能光纖高速存儲設(shè)備，支持跨地區(qū)實時數(shù)據(jù)記錄與同步；
4D自動標(biāo)注體系：理想汽車構(gòu)建了涵蓋動態(tài)障礙物檢測跟蹤、激光/視覺SLAM重建、靜態(tài)元素標(biāo)注及OCC（通用障礙物）標(biāo)注的全流程系統(tǒng)。
理想汽車自動駕駛軟件開發(fā)和供應(yīng)鏈部署
來源：佐思汽研《2025年軟件定義汽車（SDV）：主機廠軟件開發(fā)和供應(yīng)鏈部署策略研究報告》
小米汽車構(gòu)建的物理世界模型框架，由數(shù)據(jù)觀測層Ot、隱式特征層Zt、顯示符號層St構(gòu)成：
數(shù)據(jù)觀測層Ot作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，也就是傳感器輸入的包含了圖像、激光雷達(dá)點云以及領(lǐng)航功能所需要的導(dǎo)航信息等；
隱式特征層Zt，上一步輸入層的信息，通過BEV編碼網(wǎng)絡(luò)得到隱私的特征表達(dá)，通過不同的解碼器可以分別得到動態(tài)元素，靜態(tài)元素，自車的未來軌跡等信息；
顯示符號層St，就是為了方便人理解以及對接人工規(guī)則代碼，模型會解碼出顯示的符號表達(dá)，如靜態(tài)的車道線、斑馬線等，動態(tài)的行人、車輛等，這些也是監(jiān)督學(xué)習(xí)中人工增值標(biāo)注或者自動化增值標(biāo)注的表達(dá)形式。
這一架構(gòu)突破了傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)的割裂性，將感知、規(guī)劃、控制整合為單一端到端模型，顯著提升了系統(tǒng)連貫性。
小米汽車世界模型構(gòu)建
設(shè)定好了模型架構(gòu)之后，需要打通數(shù)據(jù)驅(qū)動渠道，讓模型能夠在數(shù)據(jù)驅(qū)動下自動輸出真實的需要的結(jié)論，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動飛輪。小米SU7的技術(shù)迭代依賴“量產(chǎn)車數(shù)據(jù)-仿真訓(xùn)練-OTA升級”閉環(huán)，利用其交付上路行駛的車輛，快速積累了中國道路場景的完整數(shù)據(jù)庫。
在工具鏈方面，小米與英偉達(dá)深度合作，實現(xiàn)云端訓(xùn)練與車端推理的雙重優(yōu)化：
云端：基于Triton重構(gòu)推理管線，自動化標(biāo)注效率提升100%；通過DALI、CV-CUDA優(yōu)化訓(xùn)練流程，GPU利用率提升30%。
車端：利用Thor平臺加速模型推理，性能較初版提升一倍；將圖像處理、點云壓縮等任務(wù)分流至異構(gòu)計算單元（VIC、ISP），緩解主算力壓力。
小米汽車從量產(chǎn)車到仿真系統(tǒng)的協(xié)同進(jìn)化流程
來源：佐思汽研《2025年軟件定義汽車（SDV）：主機廠軟件開發(fā)和供應(yīng)鏈部署策略研究報告》
車控軟件算法：充分利用AI賦能
AI技術(shù)在汽車運動控制軟件開發(fā)中的賦能主要體現(xiàn)在算法優(yōu)化、開發(fā)流程革新以及系統(tǒng)集成能力的提升，正在推動行業(yè)向更智能、高效和安全的方向發(fā)展。
AI在車控軟件算法開發(fā)中的應(yīng)用
來源：佐思汽研《2025年軟件定義汽車（SDV）：主機廠軟件開發(fā)和供應(yīng)鏈部署策略研究報告》
吉利汽車星睿AI云動力
吉利開發(fā)了星睿AI云動力，星睿AI云動力1.0主要在智慧能量管理、智慧運動控制、智慧云診斷三個方面實現(xiàn)了AI賦能：
AI智慧運動控制：能夠基于驅(qū)動電機實時感知，并結(jié)合車身姿態(tài)、攝像頭視覺、天氣等信息，實現(xiàn)對駕駛風(fēng)格、道路地形、環(huán)境工況的AI智能識別，并動態(tài)調(diào)節(jié)驅(qū)動系統(tǒng)，“因地制宜”進(jìn)行精準(zhǔn)的實時控制，降低打滑量50%，提升循跡穩(wěn)定性15%；
AI智慧能量管理：融合星睿AI云動力大模型，通過AI實現(xiàn)全局尋優(yōu)的智能決策，將以前的規(guī)則控制進(jìn)化為能通過AI 實時感知外部溫度、濕度、海拔、坡度等路況，可以隨時智慧調(diào)節(jié)能量管理策略，進(jìn)而能讓電混轎車虧電油耗進(jìn)入2L時代，電混SUV虧電油耗進(jìn)入了3L時代；
AI智慧云診斷：智慧云診斷則基于數(shù)字孿生技術(shù)，對動力系統(tǒng)、三電零部件以及熱管理系統(tǒng)的全面監(jiān)測，并實現(xiàn)自動修復(fù)和主動維保。
吉利計劃2025年進(jìn)一步推出星睿AI云動力2.0版本，通過模型壓縮技術(shù)將電池壽命再提升15%，能耗降低5%。
小鵬汽車AI底盤主動感知
小鵬在X9、G9雙旗艦車型新增了AI底盤主動感知路況，自動調(diào)節(jié)底盤的功能：
依靠車輛的傳感器去預(yù)瞄路面，進(jìn)而對底盤懸架進(jìn)行調(diào)節(jié)的功能。小鵬X9所標(biāo)配的智能雙腔空氣懸架，包含智能雙腔空氣彈簧與智能可變阻尼減震器。能夠高效過濾路面的震動，將細(xì)碎顛簸有效隔離，實現(xiàn)輕柔平滑的行駛體驗，兼顧舒適性與操控性。
利用車輛傳感器與云端AI技術(shù)，當(dāng)判斷車輛經(jīng)過顛簸點，便立即上傳相關(guān)信息至云端，云端形成全新的顛簸圖層，使得車輛能夠更早發(fā)現(xiàn)前方的顛簸和坑洼路段，讓駕駛員擁有更充足的時間進(jìn)行操作。同時，在顛簸前還會調(diào)節(jié)懸架的剛度以提升舒適度，提升駕乘舒適性。
