车载智能座舱显示模组产品预研报告 车载智能座舱显示模组产品预研报告是对车载智能座舱显示模组产品的深入研究和分析，涵盖了车载显示概况、潜在客户群体、车载产品应用、车载实验要求、常规车载材料、常规车载结构、结构关键设计、设计注意事项和车载发展趋势等多个方面。 车载显示概况： 车载显示器行业作为液晶显示行业下的重要细分行业，其显示技术主要涉及TN-LED和TFT-LED。近年来，随着抬头显示、后排车载娱乐显示系统等新的人车交互概念产生以及消费升级的需求，车载显示的应用类型日渐增多，市场总体保持较高速度的增长。根据第三方机构HIS调查显示，2019年车载TFT出货量达1.78亿块，同比增长9.9%。2020年受疫情的影响，汽车销量将有所下滑，未来5年车载显示器的市场需求将逐步放缓。但随着汽车智能化、可视化已成为发展趋势，年均复合增速维持在5%-6%左右，至2025年，车载TFT-LED出货量将达2.5亿块。 车载显示发展趋势朝着消费类电子产品显示的方向发展，但是也有其不同的要求，车厂对显示屏的信赖性、高寒、高温、稳定性要求更高，车载显示还需要符合车规的要求。 潜在客户群体： 在车载供应链中一级供应商扮演着关键性的角色，它是最靠近整车厂的，也最有发言权。面板制造商并不满足于仅仅充当零组件供应商。相反，他们有志于让自己成为一级供应商，以便自身能和整车厂商建立更紧密的关系。面板制造商正在积极推广内嵌式触控解决方案，此举抢走了原本属于触控厂商的业务。于是大量触控供应商开始专注于图像捕获、增强现实、触控升级。例如悬浮触控以及其他功能特性，希望为车载显示带来更革命性的变化，以便维持自己在车载供应链中的地位。 车载产品应用： 车载产品应用主要有仪表、后视镜、抬头显示、空调/后座娱乐等。仪表显示车速、发动机转速、里程、燃料状态、运行是否正常等各种信息。中控导航、音乐、收音机等一般带触控功能。后视镜行车记录仪、后影像等结构较复杂，亮度及散热要求高。空调显示空调模式、出风模式、风力大小等结构较简单，性能要求一般。 车载实验要求： 车载实验要求包括高温存储、高温工作、低温存储、低温工作、高温高湿度、冷热冲击和振动实验等。这些实验旨在模拟实际使用过程中的各种环境条件，确保车载显示模组的可靠性和稳定性。 常规车载材料： 常规车载材料包括液晶面板、背光模组、触控屏、玻璃基板、金属基板、 PCB 板等。这些材料的选择对车载显示模组的性能和可靠性产生重要影响。 常规车载结构： 常规车载结构包括 LCD 模组、LED 背光模组、触控屏模组、玻璃基板模组、金属基板模组等。这些结构的设计和制造对车载显示模组的性能和可靠性产生重要影响。 结构关键设计： 结构关键设计包括 LCD 面板设计、背光模组设计、触控屏设计、玻璃基板设计、金属基板设计等。这些设计对车载显示模组的性能和可靠性产生重要影响。 设计注意事项： 设计注意事项包括电磁兼容性设计、热设计、可靠性设计、制造工艺设计等。这些设计对车载显示模组的性能和可靠性产生重要影响。 车载发展趋势： 车载发展趋势朝着智能化、可视化的方向发展，车载显示模组将朝着高分辨率、高亮度、低功耗、触控式、多屏化等方向发展，以满足汽车智能化和可视化的需求。

车载智能计算基础平台SOA（面向服务的架构）软件架构白皮书由中国智能网联汽车产业创新联盟基础软件工作组于2022年8月发布，旨在探讨和规范车载智能计算平台在SOA架构下的设计与实施。SOA是一种软件设计方法，强调将独立的功能封装为服务，这些服务可以通过网络进行交互，从而实现系统的模块化和灵活性。 第一章介绍了研究背景及意义，其中提到了汽车电子电气架构的演进趋势，从传统的分布式架构向集中式、高性能的计算平台转变。车载智能计算基础平台是这一变革中的核心，它集成了复杂的计算和通信功能，支持高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶等应用。面向服务的架构SOA在汽车领域的应用能够促进软件复用，提高开发效率，并适应快速变化的技术需求。 第二章对SOA架构技术进行了概述，包括服务的定义、服务之间的通信机制以及服务治理等关键概念。SOA的核心特点是松耦合和服务自治，这使得服务可以独立地开发、部署和升级，而不会影响到其他服务的正常运行。 第三章分析了SOA在国内外汽车行业的发展现状。在国外，多家领先汽车制造商和科技公司已经采用SOA来构建其车载软件系统；在国内，随着智能网联汽车的快速发展，SOA架构也逐渐成为行业热点，得到了广泛的关注和研究。 第四章提出了车载智能计算基础平台的参考架构，分为系统软件层和功能软件层。系统软件层主要负责平台的底层管理和运行环境，而功能软件层则包含各种智能驾驶相关的应用和服务。 第五章详细阐述了车载智能计算基础平台的SOA接口设计，包括智能驾驶通用模型及其接口、功能软件通用框架及其接口以及数据抽象接口。这些接口定义了服务间的交互规则，确保了不同组件之间的兼容性和互操作性。 第六章讨论了车载智能计算基础平台的SOA核心架构，强调了软硬件解耦的重要性，这意味着硬件更新或升级不会影响到软件的运行。此外，还介绍了智能驾驶功能的基础服务分解、网联云控服务、信息安全服务以及OEM自动驾驶应用软件的SOA开发SDK。 第七章探讨了实现车载智能计算基础平台SOA的扩展技术，如内核优化、容器技术和虚拟化。这些技术有助于提升平台的性能、资源管理能力和可扩展性，同时降低了开发和运维的复杂度。 总结来说，车载智能计算基础平台的SOA软件架构白皮书提供了一个全面的视角，展示了如何利用SOA来构建灵活、可扩展且安全的车载软件系统，以应对智能网联汽车的挑战和机遇。通过这种架构，汽车制造商和供应商可以更有效地开发和集成各种高级驾驶功能，加速智能汽车的创新和发展。

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三、车载智能计算平台关键技术发展现状 作为智能网联汽车电子电气架构的核心，车载智能计算平台涉及 算力、算法等方面的众多关键技术。与此同时，覆盖其全生命周期的 安全防护体系以及从零部件到整车的测试评价体系为其提供辅助支 撑。车载智能计算平台的技术框架如图 3-1 所示。 图 3-1 车载智能计算平台的技术框架图 算力方面，涉及芯片、操作系统、驱动、安全管理、存储管理和 错误管理。算法方面，主要包括环境感知、智能规划决策和控制等功 能模块。其中重点关注 AI 芯片，目前主要用于加速计算，为车载智 能计算平台提供算力支持。操作系统方面，车载智能计算平台涉及自 动驾驶操作系统和车控操作系统。为了提升自动驾驶环境感知性能， 车载智能计算平台还应该具备实时动态的高精度定位和高带宽低时 延的网络通信能力。随着车载智能计算平台集成方案的改变以及功能 的增加，其安全防护体系和测试评价体系所涵盖的内容也在不断拓展。