智能汽车正在掀起一波新的浪潮，汽车从代步的机械装置变成了软件定义的智能移动空间，属性的改变带来了竞争核心的改变，从产品性能、功能的竞争，变成产品全生命周期的场景化、个性化体验和服务竞争，智能汽车融入了更多的IT技术和互联网理念。
这一刻，机械背景的汽车人难免会对汽车的未来产生迷茫，而参与过PC互联网和移动互联网变革的IT人员对智能汽车这一波变革充满了熟悉感。站在IT的视角，我们结合智能手机的演变来判断智能汽车的发展趋势。
第一部分：类比智能手机，智能汽车大势趋同，但过程扑朔迷离
智能手机的发展历程：
Step1：交互的变革键盘+小屏幕多点触控+高清大屏幕，开启了全新交互模式
Step2：架构的升级面向硬件的功能开发软硬分离软件定义，奠定生态应用的基础
Step3：生态的演变基于新的交互方式+OS+架构，生态应用开始爆发，产生多个百亿级、千亿级的应用
对于智能汽车，相似的变革正在发生中：
Step1：交互的变革仪表+按键语音+大屏多模态交互
Step2：架构的升级分布式E/E架构域集中式EEA+SOA+SOC软件定义+数据驱动
Step3：生态的演变基于空间交互技术和空间OS，汽车应用生态开始爆发
相比于智能手机，智能汽车不仅软件、硬件、动力系统更加复杂，而且多了空间属性，先有智能汽车的空间交互技术和空间操作系统的发展，才会有生态的繁荣。Tesla正在开发智能汽车的APP商店，或许将会推动智能汽车应用生态的快速发展。
对智能汽车的大趋势我们可以进行比较清晰的判断，但立足当下却充满了“不确定性”，空间交互技术和空间OS的最终形态是什么？谁又会成为智能汽车时代的IOS和Android？应用生态会在何时爆发？现在我们都不得而知。
第二部分：智能汽车演进的“确定”趋势
智能汽车的演进过程充满着扑朔迷离，但追求更高的效率和更低的成本是必然趋势。智能汽车正在快速演进的今天，存在几大挑战：
挑战一：大量数据存在数据中心后，在云端需要用到Java、Spark、Python等语言方能实现建模分析，对汽车工程师来说门槛高；
挑战二：在车端嵌入式环境实现功能部署和功能迭代难度大、效率低；
挑战三：云端（分布式）与车端（嵌入式）异构，以及不同车型之间的异构，导致车联网的碎片化，使得OEM和Tier1业务开发、产品迭代的成本高、效率低。
面对这样的挑战，IT领域通过Codeless，Serverless和Middleware重新定义了效率与成本，加速了时代变革，而这也同样适用于今天的汽车行业。
1、低代码 Codeless：技术民主化
1980年，IBM的快速应用程序开发工具（RAD）被冠以新的名称：低代码，由此，低代码的概念首次面向大众。它的完整定义是“利用很少或几乎不需要写代码就可以快速开发应用，并可以快速配置和部署的一种技术和工具”。
如今，在计算机行业，低代码以其“赋能业务人员自主开发”的特性，已经形成完整的生态体系。
在汽车行业，最早的工程师在桌面级的系统上处理数据，用Datalogger记录数据，拷到电脑里，通过MATLAB加VECTOR的CANoe来分析数据，当数据规模增大，只能存到数据中心里的时候，业务人员往往需要依赖IT人员通过Spark、Java、Scala、Python等处理数据，导致人力和沟通成本高、而效率极低。
智协慧同vStudio是专为汽车行业开发的图形化、低代码建模分析工具，几乎涵盖了汽车开发用到的所有算子，同时具备信号滤波、窗口函数、机器学习等专有模块，有KNOW-HOW的业务人员可以通过拖拉拽的方式实现算法建模、数据分析等，零基础的汽车工程师可以1-2周掌握。
采用ExceedData车运一体的解决方案，vStudio设计的算法可一键部署到云端和车端运行。
2、虚拟化&微服务：Serverless
2012年，Serverless 这个单词第一次出现，之后微软、谷歌、IBM都先后推出了自己的Serverless产品，2019 年，Serverless 被 Gartner 称为最有潜力的云计算技术发展方向，并被认定是必然的发展趋势。
Serverless本质并不是不需要服务器，而是将服务器全权托管给平台，用户专注于业务和开发，整个编译、构建、打包、部署都可以交给Serverless平台来自动完成。Serverless还可实现按需配置计算资源，既保证业务的正常进行，又保证了高性价比，全面赋能数据驱动业务。
在汽车行业，云端是高维世界，使用的是Java，Python，SPARK等高级语言和工具，其开发完成的模型要部署到车端嵌入式环境时，面对异构环境的算法迁移、依赖库迁移和实现、通信矩阵的调整等重重困难，使得完成一次算法模型的车端成功部署，周期往往是以月甚至年来计算，效率极低。
对于智能汽车而言，车云数据闭环能力是核心，因此，Serverless的核心挑战是车云一体计算架构，云端开发的算法模型能够在车端秒级部署。智协慧同历经多年研发，攻克车云全链100余个技术难关，行业内首个实现了真正意义上的车云一体计算架构，业务人员可聚焦在业务逻辑，而不用关心底层实现过程，通过vStudio开发的算法模型秒级下发即可在车端运行，更可进行高效的实时计算，以低成本的方式实现了数据秒级到桌面，较传统方法，综合数据成本节省85%以上，效率提升了百倍。
3、复杂度封装：Middleware
我们前面介绍了Codeless和Serverless，最终的实现载体还是跨边缘端和云端的中间件软件（Middleware）。中间件是基础软件的一大类，处于操作系统与应用程序的中间，作用是屏蔽底层操作系统的复杂性，对各种硬件平台、操作系统、网络数据库产品以及Client端实现了兼容和开放，大幅提升开发效率。
在汽车行业，SOA和AUTOSAR的目标之一是软硬件解耦、将底层功能进行原子化封装，用于上层服务的调用，部分主机厂和头部供应商甚至尝试全部重写AUTOSAR AP，这也从另外一个角度说明汽车行业目前缺乏有效的中间件来屏蔽系统、平台的复杂和异构。
智协慧同的车端中间件包括：边缘计算引擎vCompute和时序信号数据库vData，作为专为汽车研发的中间件，能够：
屏蔽车云异构（云端分布式、车端嵌入式）
屏蔽车端复杂性（通信矩阵、C++编程、依赖库）
屏蔽车车异构（硬件、软件、通信等）
EXD车云一体计算架构支持云端算法模型秒级下发至车端，赋能车企高效实现功能迭代、性能迭代和数据采集规则配置，实现高效灵活的数据闭环能力，满足智能汽车的进化需求。由于EXD屏蔽了车型异构，供应商开发的算法模型可以跨车型，跨OEM进行高效部署，不再需要对不同的车型重复做底层的开发和适配工作。
Codeless、Serverless、Middleware是IT行业发展历程中产生的成功经验，重新定义了效率和成本，推动了互联网时代和移动互联网时代的快速发展，尤其是智能手机对功能手机的快速颠覆。
如今，进入到以智能汽车为载体的新一代物联网时代，OEM开始主导更多的软件开发，上亿行新代码在汽车上出现，智能汽车软件复杂度大幅上升的同时，整车研发周期却在大幅缩短，智能汽车上市后还需要基于数据实现快速迭代等等，面临这些挑战，汽车行业急需新的技术和开发方法，Codeless、Serverless、Middleware又将爆发新的能量。
智协慧同凭借核心底层能力和先发优势，基于Codeless、Serverless和Middleware理念开发的EXD车云一体计算解决方案，已经与多个开发SOA车型的头部车企产生深度合作，包括华人运通高合（HiphiX和HiphiZ）、上汽乘用车（R和荣威）、上汽零束（智己）、一汽集团（红旗）、东风岚图等。ExceedData车云一体计算解决方案已经成为SOA车型的标配，为软件定义的智能汽车时代奠基！