比亚迪璇玑架构深度解析：重新定义智能电动汽车整车智能

比亚迪璇玑架构深度解析：重新定义智能电动汽车的'整车智能'

随着汽车产业进入智能化'下半场'，各大车企纷纷推出自己的智能化解决方案。比亚迪作为全球新能源汽车的领导者，在 2024 年初发布了行业首个智电融合的智能化架构——璇玑架构。这不仅是比亚迪技术实力的集中体现，更是其对'整车智能'理念的深度实践。

璇玑架构打破了传统'智舱'和'智驾'的分离式开发模式，实现了从电动化底层到智能化顶层的全面融合。本文将从工程师视角，深度解析璇玑架构的技术原理、创新点和行业影响。

关键词

璇玑架构、整车智能、一脑两端三网四链、中央大脑、车端 AI、云端 AI、DiPilot、BEV 感知、数据闭环、智电融合

一、璇玑架构核心组成：'一脑、两端、三网、四链'

璇玑架构的核心可概括为'一脑、两端、三网、四链'，这是一个系统性的工程框架。

组成部分	核心功能	关键技术
一脑（中央大脑）	整车感知、决策和执行的核心	兼容多种 SOC 芯片，舱驾一体，未来搭载 1000T/2000T 算力芯片
两端（车端 AI+ 云端 AI）	车端实现个性化适配，云端实现持续进化	车端小闭环，云端大模型训练，7 天算法迭代周期
三网（车联网 +5G 网 + 卫星网）	保障车辆全天候、全地形在线	冗余通信，永不断网
四链（传感链 + 控制链 + 数据链 + 机械链）	实现从感知到执行的全链路闭环	传感融合、集中控制、数据驱动、机械执行

二、璇玑架构的底层原理与技术实现

2.1 中央大脑：异构计算与算力扩展

璇玑架构的'中央大脑'采用模块化设计，支持对多种 SOC 芯片（如英伟达 Orin、地平线征程等）的兼容，并能通过芯片解耦带来算力的扩充。其 AI 模块基于通用 GPU 架构，能够实现存算任意分配，按功能需求调整算力方式，无缝切换和适配未来的算法模型。

技术亮点：比亚迪自研并自产中央大脑，未来将搭载 1000T、2000T 级别的'舱驾一体'芯片，为整车智能提供强大的算力基石。

2.2 两端 AI：车云协同与数据闭环

璇玑架构的创新在于实现了'车端 AI'和'云端 AI'的协同。

车端 AI：根据车主驾驶习惯进行个性化适配，实现单一车辆的数据小闭环，提供个性化的车内使用体验。
云端 AI：基于比亚迪庞大的车队数据（据悉，2024 年其日均训练里程达7200 万公里）进行自主训练和推理，实现快速迭代成长。这种'车云协同双循环'使得车辆能够越用越聪明。

2.3 三网融合：冗余通信保障

'三网'指车联网、5G 网和卫星网。璇玑架构打通了三者间的壁垒，能够根据用车场景充分发挥各自优势。特别是卫星网无盲区的特性，让车辆最大可能地实现'永不断网'，为智能驾驶提供了可靠的连接保障。

2.4 四链协同：从感知到执行的闭环

'四链'是璇玑架构实现'整车智能'的执行路径。

传感链：负责车辆全部的感知系统，包含整车数百种硬传感（如摄像头、雷达）和算法软传感，通过两者协同实现环境感知。
控制链：采用'中央大脑'的集中式和多域分布式进行择优控制选择。
数据链：涵盖车内数据和车云数据，是推动 AI 模型进化的血液。
机械链：根据多种执行器的反应来灵活操控车辆，是最终的执行机构。

三、璇玑架构的行业优势与影响

真正的'整车智能'：璇玑架构深度整合了比亚迪在电动化领域的技术积累（如易四方、DMO、云辇、三电系统），实现了电动化与智能化的高效融合。智能控制不仅能管理座舱和驾驶，还能延伸到底盘、车身、动力系统，实现全局优化。
极高的灵活性与可扩展性：中央大脑对多种芯片的兼容性和模块化设计，使得架构能灵活适配从高端到入门的不同车型。算力可按需分配，硬件预埋后可通过软件 OTA 解锁新功能，极大地延长了技术生命周期。
强大的成本控制与规模化能力：通过自研、供应链整合和规模化效应（年产能超 400 万台），比亚迪将智驾硬件成本大幅降低，使 L2 级智能驾驶得以普及至 7 万级车型，实现了'科技平权'。
数据驱动与快速迭代能力：依托庞大的车辆保有量产生的海量真实数据，结合'两端'AI 的协同，形成了'数据 - 算法 - 功能'的快速迭代闭环，这是其算法持续优化的核心壁垒。

四、应用实例：天神之眼 C（DiPilot 100）

'天神之眼 C'（DiPilot 100）是基于璇玑架构的高阶智驾系统，其特点在于采用了前视三目摄像头（5R12V12U） 的纯视觉方案，被称为'二郎神'前视三目设计。

感知优势：前视三目由两颗 120°广角摄像头和一颗 30°长焦摄像头组成，最大探测距离达 350 米，能精确测量物体的高度、宽度和深度。
算法核心：采用多模态 BEV（Bird's Eye View）感知模型，融合多个传感器数据，确保各种天气条件下的稳定感知。并引入VLM（Visual Learning Model）数据挖掘技术，从海量数据中提炼'黄金数据'以优化系统。
控制性能：通过 AI 算法和中央大脑协调，响应时延缩短至10 毫秒，实现了拟人化的规划与控制。

五、代码示例：能量管理策略伪代码

以下伪代码展示了璇玑架构如何基于云端 AI 的预测和车端实时数据，进行智能能量管理的决策逻辑：

# 伪代码：基于璇玑架构的预测性能量管理策略
class XuanJiEnergyManager:
    def __init__(self):
        self.cloud_ai = CloudAIConnection()  # 连接云端 AI
        self.vehicle_ai = VehicleAIModel()   # 车端 AI 模型
        self.battery_soc = get_current_soc() # 获取当前 SOC

    def generate_energy_plan(self, navigation_route):
        # 请求云端 AI 生成基于历史大数据和导航路径的预测性能耗计划
        energy_plan = self.cloud_ai.request_energy_plan(
            route=navigation_route,
            current_soc=self.battery_soc,
            vehicle_model="QinL-120KM")
        return energy_plan

    def execute_real_time_adaptation(self, energy_plan, real_time_data):
        # 车端 AI 基于实时感知数据（交通流、坡度、驾驶行为）对云端计划进行微调
        adapted_plan = self.vehicle_ai.adapt_plan(
            original_plan=energy_plan,
            real_time_traffic=real_time_data['traffic'],
            real_time_slope=real_time_data['slope'],
            driver_behavior=real_time_data['behavior'])
        
        # 中央大脑下发控制指令至各执行器
        self.control_chain.send_commands(adapted_plan)
        
        # 记录执行效果数据，通过数据链回传云端，用于模型迭代
        self.data_chain.log_performance(adapted_plan, real_time_data)

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    manager = XuanJiEnergyManager()
    nav_route = get_navigation_from_map() # 从导航地图获取路径
    plan = manager.generate_energy_plan(nav_route)
    while driving:
        real_time_data = get_real_time_sensors() # 获取实时传感数据
        manager.execute_real_time_adaptation(plan, real_time_data)

六、总结与展望

比亚迪璇玑架构的发布，标志着其从'电动化'领先迈向'智能化'领先的关键一步。它并非单一技术的突破，而是系统工程能力的体现，通过'一脑两端三网四链'将分散的技术点整合为一个可进化、可扩展、可裁剪的智能有机体。

其核心价值在于：

为用户：提供了更安全、更舒适、更个性化的出行体验，并显著降低能耗。
为工程师：提供了一个高度集成、易于开发和迭代的技术平台，降低了智能功能开发的复杂度。
为行业：树立了'智电融合'的新范式，证明了垂直整合与开放合作并重的模式在智能汽车时代依然有效。

未来，随着比亚迪自研1000T/2000T 算力芯片的落地，以及DeepSeek 等大模型在车载场景的深度应用，璇玑架构的潜力将进一步释放，持续推动智能电动汽车向更高阶的自动化演进。

七、技术实现细节：能量管理策略

璇玑架构的预测性能耗管理并非依赖单一模型，而是一个分层、混合的 AI 系统，其核心是利用车端 AI进行实时推理，并结合云端 AI进行大规模训练和迭代，形成'双循环'。

7.1 能量使用计划书的核心参数维度

这份计划书是一个多维度的数据结构，其参数可分为以下几类：

维度类别	具体参数	说明
1. 路径地理信息	`route_id`, `total_distance`, `waypoints[]`	路径唯一标识、总里程、路径点序列（包含经纬度、海拔高程）
	`segment_id`, `segment_distance`, `slope_angle`, `curvature_radius`	路段划分：将全程划分为多个连续路段。每个路段的距离、坡度角（上/下坡）、曲率半径（影响弯道能耗和制动）是关键地形参数。
2. 交通环境预测	`predicted_traffic_flow[]`, `predicted_speed[]`	基于历史大数据，预测每个路段的平均交通流量和平均车速。这是估算基准能耗和判断拥堵的关键。
	`congestion_probability`, `expected_congestion_duration`	拥堵概率和预期拥堵持续时间。系统会为此准备长时间纯电蠕行的策略。
3. 车辆状态与能力	`current_soc`, `target_min_soc`	当前电池 SOC和全程最低 SOC 保护阈值。这是能量分配的边界条件。
	`engine_efficiency_map[]`, `motor_efficiency_map[]`, `recovery_efficiency`	发动机万有特性图（高效区间）、电机效率图、动能回收系统效率。云端 AI 模型包含车辆型号的三电性能参数，用于计算最优工作点。
4. 能量分配策略	`recommended_drive_mode[]`	为每个路段推荐的驱动模式序列（`EV`纯电、`SERIES`串联、`PARALLEL`并联、`CHARGE`强制充电）。
	`engine_start_time_point`, `engine_operation_power`	发动机预启动时间点和目标运行功率。计划发动机在高效区间运行，或在爬坡前提前启动储备能量。
	`target_soc_trajectory[]`	SOC 目标轨迹。规划了全程期望的 SOC 变化曲线，例如在上坡前充电至更高 SOC，或在下坡前允许 SOC 降低以优先用油。
	`recovery_intensity[]`	动能回收强度策略。预测到下坡或减速路段时，提前调高回收等级，最大化能量回收。
5. 优化目标与约束	`primary_objective` (e.g., `min_fuel_consumption`)	优化首要目标，如'全程油耗最低'、'总能耗最低'、'最快到达'或'保持电量'。
	`constraints` (e.g., `max_engine_power`, )

7.2 典型路段数据结构示例 (JSON Format)

以下是一个针对某一路段的'能量使用计划书'的简化示例，它通常以 JSON 或 Protocol Buffers 这类高效的数据交换格式在云端和车端之间传输。

{
  "metadata": {
    "route_id": "BJ-TJ-20240912-08-00",
    "total_distance": 125700,
    "estimated_duration": 7200,
    "primary_objective": "min_fuel_consumption",
    "vehicle_id": "BYD-QinL-120KM-001",
    "calculation_timestamp": "2025-09-12T08:00:00Z"
  },
  "global_optimization_goal": {
    "target_total_energy_consumption": 18.5,
    "unit": "kWh/100km",
    "target_final_soc": 30
  },
  "segment_strategies": [
    {
      "segment_id": "S1",
      "start_waypoint": 0

7.3 机器学习模型应用：BEV+Transformer

璇玑架构的预测性能耗管理在机器学习层面的核心在于：

感知层：使用BEV+Transformer 提供准确、无遮挡的动态环境感知和短时预测，为能耗计算提供高质量的输入。
决策层：采用强化学习/模仿学习，在安全舒适的约束下，寻找到能耗最优的驾驶策略。
云端层：采用时空预测模型（如 ST-GNN），提供宏观交通流预测，构成车端决策的先验知识。
核心价值：将能耗计算从基于历史统计的被动估算，升级为基于实时环境感知与预测的主动精确计算，从而为混合动力系统的能量流管理提供前所未有的决策依据，最终实现深度的节能优化。

数据闭环与持续进化

璇玑架构的能耗管理算法并非静态。其强大之处在于数据驱动进化。

数据链全程记录实际行驶的能量消耗，并与预测值进行对比。
这些差异数据（Corner Case）被回传至云端超算中心。
云端 AI 利用这些数据对感知（BEV+Transformer）、预测（时序模型）、决策（RL 模型） 进行持续训练和迭代，据说可达 '7 天一次算法迭代'。
优化后的模型再通过 OTA 推送给车队。

这样，每一次行驶都在为整个车队模型的优化做出贡献，使得能耗预测和管理越来越精准。

比亚迪璇玑架构深度解析：重新定义智能电动汽车整车智能

比亚迪璇玑架构深度解析：重新定义智能电动汽车的'整车智能'

关键词

一、璇玑架构核心组成：'一脑、两端、三网、四链'

二、璇玑架构的底层原理与技术实现

2.1 中央大脑：异构计算与算力扩展

2.2 两端 AI：车云协同与数据闭环

2.3 三网融合：冗余通信保障

2.4 四链协同：从感知到执行的闭环

三、璇玑架构的行业优势与影响

四、应用实例：天神之眼 C（DiPilot 100）

五、代码示例：能量管理策略伪代码

六、总结与展望

七、技术实现细节：能量管理策略

7.1 能量使用计划书的核心参数维度

7.2 典型路段数据结构示例 (JSON Format)

7.3 机器学习模型应用：BEV+Transformer

数据闭环与持续进化

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