對于汽車數(shù)智化，吉利動力研究院智能控制中心總監(jiān)劉義強分享了三點看法：第一，依托云處理器的硬件和大數(shù)據(jù)的處理能力，可以將大量車端的數(shù)據(jù)存儲、統(tǒng)計分析任務，部署到云端，進而減輕車端實時的數(shù)據(jù)分析和任務處理壓力；第二，高算力芯片的應用，可以依托軟件的智能算法來減少實車測試，進而縮短整車的開發(fā)周期；第三，新能源汽車硬件同質(zhì)化，將從硬件性能比拼，轉(zhuǎn)變?yōu)檐浖δ艿膫€性化和多元化競爭。
對于汽車產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和智能化加速的基礎和條件，還需要實施數(shù)字生產(chǎn)力的部署，劉義強的理解是“雙輪驅(qū)動”，即硬件層面的車、路、云基礎設施的升級，以及軟件層面的操作系統(tǒng)與基礎軟件、算法、大數(shù)據(jù)、云計算數(shù)字化的應用。
劉義強強調(diào)，數(shù)字化和智能化會使汽車功能的集成度和軟件的復雜度越來越高，對安全設計提出更高要求，需要在設計之初就考慮發(fā)動機、變速器、電機、電池等子系統(tǒng)邏輯間的解耦和獨立，來確保當局部失效時，整個動力系統(tǒng)還能夠提供足夠的有效能力。
他進一步解釋，傳統(tǒng)的控制都是基于規(guī)則的算法，規(guī)則算法一般對于結(jié)果是可控和可預測的，而現(xiàn)在的智能控制一般都是采取機器學習和深度學習的AI算法。AI算法的計算過程不透明，隨機性比較強，而且對結(jié)果不完全可控。這就給安全監(jiān)控的設計帶來了極大挑戰(zhàn)，也要求從源頭對數(shù)據(jù)的收集、數(shù)據(jù)的訓練和訓練結(jié)果的評判建立一套完整的體系標準。為確保系統(tǒng)安全，要把基于規(guī)則的安全策略融入到系統(tǒng)，作為冗余相互校驗。
劉義強以雷神電混舉例，其在控制系統(tǒng)安全設計初期就充分考慮了多動力源的冗余特性，建立了部件級到系統(tǒng)級的全域安全機制。比如當電機的位置傳感器失效時，可以基于模型的算法來估算電機的位置，這樣依然能保證系統(tǒng)的持續(xù)運行。又比如電機出現(xiàn)故障時，發(fā)動機依然可以實現(xiàn)全域直驅(qū)，做到了安全性和功能性的最佳平衡。
數(shù)智化、網(wǎng)聯(lián)化帶來了大量的車端、云端數(shù)據(jù)交互，為保護數(shù)據(jù)安全和用戶隱私，雷神電混在吉利的CSMS（網(wǎng)絡安全管理系統(tǒng)）和ISMS（信息安全管理系統(tǒng)）的框架下，搭建了符合ISO21434CAL4的網(wǎng)絡安全體系。
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