2020年可能是世界摆脱化石燃料依赖之旅中的一个重要里程碑。 COVID-19大流行造成的经济放缓，使人们对空气更清洁的环境有了深刻的认识，改变了人们的工作和旅行习惯，并突出了气候变化对我们星球造成的破坏。随着世界各国努力重新启动经济，为了气候变化，人们认知对于化石燃料的依赖必须结束，这促使人们要求「更好地重新计画」。

占全球二氧化碳排放量约24%的运输部门完全处于环境保护聚光灯下，各国政府正在推进对汽车排放方面更严格的监管。挪威正处于更激进的阶段，计划到2025年逐步淘汰内燃机（internal combustion engine；ICE）和乘用车的所有新销售。在欧洲其他地区，2030年至2040年的目标各不相同，中国的目标是到2035年新能源汽车（NEV）的市场份额至少达到50%。

全球汽车行业正在应对这些迫在眉睫的排放期限，包括Volvo、Daimer、Volkswagen和Ford在内的所有主要制造商皆宣布，对于电动汽车开发项目进行大规模投资。在特斯拉（Tesla）的带领下，全球汽车制造商在2019年共推出了143款新电动汽车，并计划到2022年再推出450款。

图一 : 中美欧各国期??逐步达到2025年的汽车排放量目标：一公里产生二氧化碳75g。（source：NXP）

也许迄今为止采用电动汽车的最大障碍之一，在于消费者对电动汽车价格和性能限制（尤其是范围）的看法：车辆在电池需要充电之前可以行驶的距离。随着充电基础设施的增加，以及该产业在改善电动汽车开发方面的大量投资，这些看法逐渐被淡化，并高度关注电池技术和效率的提高。

现代汽车包含许多先进的电子子系统，每个子系统负责控制特定功能，如ADAS、资讯娱乐、功能安全和传动系统，包括电池管理。这些机载系统的架构已经从多个电子控制单元（electronic control units；ECUs）演变为域（Domains）的组合，每个域由共享数据并相互协作的域控制器管理。这些域控制器基于强大的嵌入式微控制器，使用虚拟化等先进技术实现复杂处理，这些处理作业过去是使用资料中心伺服器作业。

由于车辆连接技术的发展，这种车载处理能力的影响呈指数级增长。 C-V2X技术利用蜂窝网路的改进性能和覆盖范围，将汽车及其感测器产生的巨量数据（每小时高达4 TB）共用到云中。此共享数据支持许多加值场景，包括保险、车队管理、预防性诊断和入侵检测。互联汽车还带来了云端/边缘交互处理和人工智慧的力量，以提高板载域控制器的效率。

图二 : 联网车辆使用案例。 （source：NXP）

不断提高车辆效率和行驶范围的不断探索正在推动推进控制领域的重大研发，能源优化是其中的一个关键挑战。混合动力电动汽车（HEV）可选择由其ICE或其电动机提供动力，车辆行驶范围直接取决于如何最佳使用这些能源。

推进控制器内的强大控制演算法决定，使用哪个来源、在哪里使用ICE、在哪里使用电动机，以及在哪里可以使用再生制动来增加电池充电状态。当控制器能够访问云端资讯时（如精确位置、交通状况、平均路线速度、预期行程时间、充电站位置、计划路线和驾驶员风格）时，这些决定的品质就会提高。

车辆连接还通过云边缘处理技术使能量优化得到强化，其中深度学习框架在云端训练机器学习（ML）模型。这些ML模型部署在车辆（边缘）的域控制器中，它们使用称为「推理」的过程，根据从车辆感测器生成的即时数据进行预测。

为了整合这项技术的力量，汽车制造商需要获得由深入资源支援的专业知识。恩智浦半导体的解决方案组合汽车微处理器、ADAS、雷达、安全汽车接入、资讯娱乐和车载网路领域，能够加快下一代汽车设计的设计，从而能够快速进入市场并实现可扩充性。

（本文作者Andrew Birnie为汽车微控制器和处理器系统工程经理）