起初，汽車主要仰賴機械元件運作，而如今汽車產業正面臨轉型的過渡期。隨著科技進步，汽車中的部分機械元件逐漸由電子裝置取代(此稱電子化)。目前汽車產業正朝智慧連線車輛的目標邁進，逐步實現車輛間與車輛和基礎建設間的連線，進而達到全面自動駕駛的最終目標。此目標初衷在於減少車禍事故及死亡率。90%以上的車禍都是人為因素造成，而自動駕駛車輛將在實現汽車產業的「零事故」願景中，扮演關鍵角色。
然而，自動駕駛車輛並非一蹴可幾；而是須依照美國汽車工程師學會(SAE)定義的六個等級循序漸進導入。這些等級從無自動駕駛開始，升至有條件式自動駕駛，到最後的全自動駕駛(然而即使達到最高等級的自動駕駛，也需就法律層面加以說明)。
自動駕駛車輛的等級越高，駕駛人在行車期間的作用就越低，例如車速控制與轉向控制，甚至於全面自動操控；此外，隨著自動化等級提高，車輛也將需要更強的處理能力與感測器以及相關的網路頻寬，如此也將勢必為車載網路及相關的ECU帶來全新發展。
本文將探討未來的兩種車載網路，一種是以網域運算為基礎，另一種則是以中央運算平台為基礎；此外也將特別說明未來可能出現的ECU。以下先探討ECU以及車載網路的現況。
ECU與車載網路現況
現代車輛的車載網路是由許多ECU所組成，中/低階車款所含的ECU約有三十個，高階車款則可能高達一百個。一般的ECU如圖1所示。
ECU的分區(Partitioning)也是由半導體技術驅動。微控制器一般包含非揮發性記憶體 (NVM)，以便在除錯或功能升級時，可直接於現場更新軟體。(深)次微米CMOS是經濟實惠的技術解決方案，可將微控制器介面訊號傳輸的額定電壓降至5V或3.3V，核心供應甚至可以更低(如1.5V或1.2V)。
基於此原因，微控制器無法直接連接車用電瓶，兩者間必須加裝穩壓器。然而，穩壓器也必須能夠承受電瓶線路的大幅電壓波動與瞬變電流。此外，電瓶線路也可能出現靜電放電(ESD)和電磁干擾(EMI)。
在圖1中，其他含外部連接的區塊，如車載網路(IVN)及感測器與致動器介面區塊，也需要能夠承受此類瞬變電流。簡而言之，微控制器外圍的所有區塊構成了一道屏障，保護微控制器免於電壓偏移，並避免可能導致微控制器損壞的情況，而此則須仰賴高電壓技術。
基於這個原因，當今的ECU至少必須配備兩項半導體技術。除此之外，感測器以及若干高功率致動器驅動器，也須要採用更先進的技術。由於圖1僅顯示兩種主要技術，我們尚須評估以單一技術與裝置涵蓋所有功能的可行性。
即使還有最高可以達90V的車用等級NVM等高電壓技術，但與微控制器所使用的深次微米車用技術相較下，這些技術仍落後幾個節點(特徵尺寸)。
然而，數位內容與SRMM和NVM記憶體不具價格優勢，尤其是NVM，與多晶片實作相較下，此類單晶片或系統單晶片(SoC)的解決方案價格顯得過高。
因此，SoC在當今ECU中尚未廣泛應用，而是主要用於以LIN為基礎的從屬節點，因為在此類節點中，NVM的需求偏低，也不需要強大處理能力。
一般認知的可行做法，就是在所謂的系統基礎晶片(SBC)中，結合穩壓器與IVN，或者甚至結合穩壓器、IVN和感測器介面，或定義為特殊應用標準產品(ASSP)的致動器驅動器。
上述類型產品的目的在於降低系統成本，而且由於整合式功能也須要使用高電壓技術，因此在技術上完全可行。
車載網路應用多 ECU各司其職
在當今的車載網路中，ECU通常僅支援一種應用，如引擎控制、車窗升降機或電動輔助轉向系統；例外的情況非常之少，如結合煞車與安全氣囊ECU。因此，最重要的是瞭解每一個專用ECU都要自行處理感測器資料和演算法。
以當今的煞車ECU為例，維持車輛穩定性和防止輪胎鎖死所使用的演算法，都是由煞車ECU自行運行，就當今的汽車架構而言，幾乎無一例外，這點將於本文其他部分進一步探討。
以網域為基礎之車載網路
圖2說明了以多個網域為基礎的車載網路。車用等級乙太網路實體層(PHY)技術與交換器是此架構的要素。如圖2所示，乙太網路科技是作為通訊骨幹之用，由此可知網路包含數個網域控制器。
其中一個就是實現(半)自動駕駛車輛關鍵的先進駕駛輔助系統(ADAS)網域控制器。汽車電子元件供應商針對此控制器，推出BlueBox開發平台，可處理來自攝影機和雷達或光達(LiDAR)的多個感測器資料串流，支援感測器融合對於自動駕駛車輛而言，是非常關鍵的重要功能。
BlueBox總計具備90,000 DMIPS(Dhrystone每秒百萬條指令)的運算能力，處理器的總耗電量則不到40瓦。
圖2架構得變更個別ECU，可以在網域控制器上，執行感測器資料處理及/或執行演算法。由於所需的NVM較少，因此相應的ECU可以使用功能性較低的微控制器。在此一情況之下，感測器是位在ECU內部，因此不需要外部感測器連接，便能夠省去使用高電壓技術的耗電問題。
此外，在雷達感測器ECU中，可透過深次微米CMOS技術實現感測器介面。這也可用於實作微控制器，在結合感測器介面與微控制器的ASSP旁，還有一個實作IVN和穩壓器的SBC，用於為ASSP配電。
透過乙太網路供電後，甚至可以省去連接電瓶及相關高電壓技術的需求。如此一來可實現完全採用深次微米技術的SoC解決方案。
運用中央運算平台提升可擴充性
在極端情況下，還可考慮將多個或所有網域控制器合併至中央運算平台的做法，這是在2016年德國路德維希堡舉行的汽車會議中，由多家OEM所提出的方案。此一做法的優點在於具備各種不同的車輛平台的可擴充性，並且可透過備用記憶體進行日後更新，但這些功能也可以在其他架構上實現。
散熱絕對是這些平台的重要考量，因此可能須要使用風扇或水冷裝置，雖然電動車幾乎均已配備水冷裝置，但仍會提高模組成本。在這些模組中，採用最先進深次微米CMOS技術的微控制器是最理想的選擇，但這些技術一般均未符合車用資格。
此外，為了顧及重要的行車安全，模組也必須符合需在開發過程和裝置架構設計上採取特殊預防措施的ISO 26262標準。最後還須符合「零ppm」的品質等級。在以上所有層面中，比起欲搶攻汽車市場的新半導體供應商，傳統汽車半導體供應商占較大優勢。探討過中央運算平台後，接著將評估這些車載網路對個別ECU的影響。
在此情況中，處理作業同樣不是在ECU上執行，代表不需要龐大的處理能力，所需的NVM也很小。此外，微控制器越小，就越省電，因此可縮小穩壓器的規格，進而提升成本效益。
因此，所有必要功能性均可在符合成本效益的情況下，透過一個高電壓半導體技術實現(包括車用等級NVM)，進而打造出以SoC為基礎的ECU。事實上，與當今的車輛相較下，許多ECU均已可達成此一實作。
SoC將結合微控制器與穩壓器、IVN及致動器驅動器和感測器介面，進而降低系統成本。由於模組的功率消耗及實體尺寸均能縮減，因此可進一步降低整體模組成本。另外，相較於傳統架構，現在需要更多頻寬來支援中央網域處理模組的通訊傳輸。
此外，傳送的資料可能攸關行車安全(如剎車或安全氣囊的致動)。因此，當處理程序不是在ECU上執行時，便必須考量到感測器與致動器之間可能會產生額外的延遲，進而影響整個控制迴路的穩定性。如此一來，便需要有(最大)延遲確保機制，這將提高IVN成本，但前述的系統成本降低或許可抵銷提高的成本。
ECU運算移至雲端仍須克服多種挑戰
我們已經討論過將運算從ECU轉移到網域控制器或中央運算平台的做法，但在未來的車輛架構中，也可以將部分運算功能性轉移至雲端。在此以由AUDI、BMW和Daimler共同持有的HERE公司為例說明。
這項做法可提供當今導航系統所需的地圖與服務，當然也可滿足未來自動駕駛車輛的導航系統需求。問題在於，是否能將各類車輛所需的各種運算能力，通通轉移至雲端？這很快就會導致需要快速反應時間的應用程式出現問題，部分原因出在應用程式與雲端通訊往返所造成的延遲時間。此外，此做法也會產生大量難以管理的資料。當然，不論是雲端之間的相互連線通訊或者雲端儲存，資料安全性都是一大關鍵考量。
總而言之，未來的半自動駕駛和自動駕駛車輛，乃至於概念車(X Vehicle)，均須要仰賴比當今車輛更強大的處理能力與感測器。本文說明ECU的現況以及此類ECU所使用的半導體技術。文中也根據未來可能出現的車輛架構(例如以網域為基礎的解決方案以及中央運算平台)，介紹新型的ECU。即便以上兩種解決方案均各有利弊，在中短期內合理預計將會導入以網域為基礎的架構，而就中央運算平台而言，安全、可靠度以及成本等因素仍有待解決，中央模組的部分尤其如此。
