Seres魔方2.0跨域融合架构：从软件定义到AI定义汽车的范式转变

发布信息

项目	内容
来源	Gasgoo第4届AI定义汽车论坛 (2026.9.18)
演讲	刘晓飞, Seres科技数字能源部副主管
主题	从”软件定义”到”智能融合”: NEV架构范式
平台	魔方科技平台2.0 (Magic Cube Technology Platform 2.0)
量产	AITO M9已量产
链接	https://autonews.gasgoo.com/articles/news/no-longer-fighting-alone-new-energy-vehicles-enter-the-era-of-cross-domain-fusion-intelligent-agents-2101154864939069441

核心论点

Seres提出从”孤立智能”到”协同融合”的架构范式转变：未来汽车不应依赖各域（智驾/座舱/底盘）各自独立进化，而应通过中央计算+区域控制器实现跨域数据共享、算力共享和AI驱动决策。

架构演进

三个层次重构

graph TB
    subgraph 架构重构
        A[分布式ECU] --> B[域控制器]
        B --> C[中央计算+区域控制]
    end
    
    subgraph 体验重构
        D[移动工具] --> E[全场景智能枢纽]
        E --> F[理解你的移动伙伴]
    end
    
    subgraph 商业重构
        G[一次性交易] --> H[持续深度服务]
        H --> I[OTA驱动的持续进化]
    end

魔方2.0架构详解

层级	角色	功能
中央计算平台	“大脑”	智驾+座舱算力共享,数据/算法/算力全共享
区域控制器	“神经系统”	命令传输+反馈,IO就近处理
端云协同	“记忆+思考”	车端实时响应+云端深度推理

架构简化效果

class ArchitectureComparison:
    """魔方2.0 vs 传统架构"""
    
    traditional = {
        "ECUs": 100,
        "wire_harness_km": 5.0,
        "vehicle_weight_kg": 30,
        "cost_index": 100,
        "domain_silos": True,
        "data_sharing": False,
    }
    
    magic_cube_2 = {
        "ECUs": 10,      # ECU减少>50% (实际可达90%)
        "wire_harness_km": 1.5,  # 线束减少>3.5km
        "vehicle_weight_kg": 5,   # 减重25-30kg
        "cost_index": 70,        # 成本降低30%
        "domain_silos": False,
        "data_sharing": True,
    }
    
    def show_improvements(self):
        t, m = self.traditional, self.magic_cube_2
        print(f"ECU数量: {t['ECUs']} → {m['ECUs']} (↓{100-m['ECUs']/t['ECUs']*100:.0f}%)")
        print(f"线束长度: {t['wire_harness_km']}km → {m['wire_harness_km']}km (↓{(t['wire_harness_km']-m['wire_harness_km'])/t['wire_harness_km']*100:.0f}%)")
        print(f"减重: {t['vehicle_weight_kg']}kg → {m['vehicle_weight_kg']}kg (↓{(t['vehicle_weight_kg']-m['vehicle_weight_kg'])/t['vehicle_weight_kg']*100:.0f}%)")
        print(f"成本: {t['cost_index']} → {m['cost_index']} (↓{100-m['cost_index']/t['cost_index']*100:.0f}%)")

a = ArchitectureComparison()
a.show_improvements()

软件分层架构

class LayeredSoftwareArchitecture:
    """
    Seres软件分层设计
    
    三层解耦:
    1. 设备抽象层 - 屏蔽硬件差异
    2. 原子服务层 - 可复用的最小功能单元
    3. 复合服务+应用层 - 面向用户的功能
    """
    
    def __init__(self):
        self.layers = {
            "应用层": {
                "examples": ["智能驾驶", "座舱AI助手", "能量管理"],
                "iteration": "快速迭代 (周级)"
            },
            "原子服务层": {
                "examples": ["感知融合", "决策规划", "控制执行"],
                "iteration": "中速迭代 (月级)"
            },
            "设备抽象层": {
                "examples": ["传感器驱动", "执行器接口", "通信协议"],
                "iteration": "稳定 (年级)"
            }
        }

端云协同架构

已量产方案对比

方案	厂商	量产状态	特点
Cloud OS	东软睿驰	✅ 100万+	车云算力调度
Edge-Cloud AI仲裁	Visteon×NVIDIA	🔬	AI工作负载动态分配
ModelBest边缘大模型	ModelBest×Geely	✅ 银河M9	座舱内外多模态融合
星火座舱大模型	科大讯飞	✅	0.5B-7B矩阵
魔方2.0端云协同	Seres	✅ AITO M9	车端实时+云端深度

端云分工原则

class EdgeCloudDivision:
    """
    端云协同分工原则
    """
    
    edge_tasks = {
        "实时安全": "碰撞预警,紧急制动,安全停车",
        "低延迟交互": "语音识别,手势识别,DMS实时监测",
        "隐私敏感": "生物特征处理,驾驶员状态"
    }
    
    cloud_tasks = {
        "深度推理": "复杂场景理解,长期规划",
        "模型训练": "联邦学习,个性化微调",
        "大数据分析": "车队数据分析,路况预测"
    }
    
    latency_requirements = {
        "安全关键": "<10ms (车端)",
        "交互响应": "<100ms (车端)",
        "深度服务": "1-5s (云端)"
    }

IMS开发启示

1. 对座舱监测架构的影响

传统架构	融合架构	影响
DMS独立ECU	DMS+OMS+CPD统一在中央计算	算力共享
各域独立数据	座舱数据全共享	上下文增强
固定功能	OTA新功能	持续进化
重量传感器+电容+摄像头	统一传感器平台	BOM简化

2. 数据闭环

graph LR
    A[车端感知] --> B[实时DMS/OMS/CPD]
    B --> C{安全事件?}
    C -->|是| D[云端上报]
    C -->|否| E[本地处理]
    D --> F[模型改进]
    F --> G[OTA更新]
    G --> A
    E --> A

3. 对IMS实施的指导

阶段	时间	任务	依赖
独立部署	2026 Q4	DMS独立模块验证	无
融合集成	2027 Q1	DMS+OMS+CPD统一	中央计算平台
AI增强	2027 Q2	接入边缘大模型	大模型SDK
闭环优化	2027 Q3	端云数据闭环	云端训练

4. “可生长性”概念

“汽车竞争力不仅取决于出厂时的功能,更取决于交付后的进化速度。” — Seres

这意味着DMS/OMS系统需要：

• 模型架构可OTA更新
• 数据管道支持持续学习
• 评估指标持续追踪

中国汽车架构演进趋势

趋势	2024	2026	2028
中央计算	概念	量产(星空/魔方2.0)	普及
边缘大模型	无	首发(银河M9)	标配
跨域融合	域内	驾驶+座舱	全域
端云协同	尝试	Cloud OS 100万+	标配

结论

Seres魔方2.0代表了从”软件定义汽车”到”AI定义汽车”的范式转变。对IMS领域的核心启示：

1. DMS/OMS不再是独立模块 — 将融入中央计算平台,与智驾共享算力
2. 边缘大模型是关键趋势 — 从规则引擎到AI推理,吉利银河M9已证明可行
3. 端云协同是必须 — 车端实时+云端进化,形成数据闭环
4. GB 44721-2026加速需求 — L3强制DMS倒计时,中央计算架构是技术基础

---

来源: Gasgoo第4届AI定义汽车论坛, 2026年9月18日, 慕尼黑