Building the AI-defined vehicle with Android, Google Cloud, and Nexus SDV

汽车行业正在从以硬件为中心的平台构建转向自主研发复杂的软件定义车辆（SDV）架构。对于整车厂商（OEM）而言，车辆不再仅仅是实现从A点到B点的交通工具，而是原生AI生态系统中的智能互联节点！

Google 的 Android 和 Google Cloud 与合作伙伴一道，正在引领这场变革。Android 开源的 Automotive OS (AAOS) SDV 实现了人工智能定义的车辆，而 Google Cloud 提供了可扩展的基础设施，包括全套 AI 集成工具，通过 Bigtable 等服务实现汽车和制造领域遥测数据的大规模处理。作为 Google Cloud 合作伙伴的 Valtech，其 Nexus SDV 平台 采用 Google 技术，构建了完整的端到端互联车辆系统，实现了真正自主代理的移动性，为整车厂商提供了下一代互联车辆的即用型端到端基础架构。让我们看看这一切是如何实现的。

**车辆端：AAOS SDV**

作为基础的车载平台，Google 开源的 AAOS SDV 平台 将核心功能抽象为与物理硬件无关的可复用服务，构建了模块化的面向服务架构（SOA）。通过将气候控制、照明和诊断等非安全领域功能从电子控制单元（ECUs）中解耦，AAOS SDV 平台引入了动态运行时服务发现机制。借助这一机制，SDV 可轻松发现正在运行的服务（如里程表、HVAC、天窗、电动座椅、电动窗等）及其状态。

为加速开发，工程团队利用 Android Cuttlefish 模拟器 在云端构建数字孪生体，模拟高频传感器数据流，以在物理芯片准备就绪前逐位验证这些解耦服务。Valtech Nexus SDV 利用这一 AAOS SDV 中间件层发现、映射和管理车辆资源，将高频遥测数据直接结构化并流式传输至 Bigtable。与以往整车厂商将系统软件外包给多个供应商、各自使用独立流水线、协议和数据孤岛的状态相比，这种模式实现了显著改进。

关键的是，该模型将服务从主信息娱乐系统中解耦，使其能够独立运行，即使车辆关闭并停放时也能保持运行。这使得远程车辆监控等功能即使在主信息娱乐系统关闭时仍能保持活跃，确保持续访问遥测数据，同时不会消耗车辆的 12V 电池或主电动汽车电池组。

AAOS SDV 平台与 Nexus SDV 的紧密集成使多种智能代理 AI 和创新原生解决方案成为可能。与传统沙盒式信息娱乐工具不同，多模态 AI 代理可以利用服务发现层安全地与物理车辆交互，并处理基于意图的复杂请求。例如，AI 代理可以根据与驾驶员的对话自动调节气候区域、车窗执行器或内部照明，或根据气候传感器的反馈做出响应，如下图所示：

通过将 Nexus SDV 管理的车载服务层与存储在 Bigtable 中的历史车队遥测数据相连接，您可以提供深度整合的体验，从而解锁新的出行解决方案。现在让我们快速了解一下云侧的实现方式。

Google Cloud 侧：原生 AI 的出行方式

除了 SDV，我们正迅速向由 AI 定义的车辆（AIDV）发展，在这种车辆中，AI 是其操作逻辑的核心。原生 AI 的含义是通过设计实现自主性，AI 嵌入在每个架构层级中。借助这种级别的 AI，系统可以感知环境，利用 Google Gemini 等引擎推理复杂场景，并主动执行操作。例如，由 Gemini 驱动的车辆不仅会提醒您电量不足，还会分析您的日程安排、交通状况和充电器可用性，建议一个优化的充电停靠点，提前为电池的最大效率做好准备。这就是 AIDV 的特征：具备情境理解能力和主动自动化水平。

与传统架构相比，这些架构并未设计用于处理来自车辆各系统产生的大量和多样数据。这可能导致维护和安全信息的遥测数据被孤立在数据孤岛中。此外，由于这些数据是碎片化的，要从跨系统的数据中获得连贯的价值会非常困难。原生 AI 的方法可以帮助消除这些孤岛，提供统一的情境理解。这解决了 OEM 的一个主要痛点：管理来自 SDV 遥测等多源高带宽遥测数据的巨大复杂性。

Bigtable：汽车遥测的数据骨干

Bigtable 是专为大规模数据吞吐量和亚毫秒级延迟需求而设计的，是用于 PB 级汽车和制造遥测数据集的数据骨干。事实上，Bigtable 已经被用于支持关键业务的 汽车遥测解决方案。其灵活的稀疏行架构使 OEM 能够在不中断服务的情况下演变其数据模型，将各种传感器阵列——从高频发动机指标到 LiDAR 点云——纳入单一的统一表结构中。然后，通过以原生优化的方式对时间序列事件进行版本控制，既支持大规模写入，也支持复杂的多维分析查询，Bigtable 有助于避免传统系统中常见的数据过载问题。

同时，Continuous Materialized Views (CMV) 等功能允许在存储层直接预计算关键指标，例如平均电池温度或全车队扭矩分布，从而减少计算开销。Bigtable 与 Agent Development Kit (ADK) 的集成进一步通过赋予 AI 代理访问数据的能力，弥合了数据与行动之间的差距。该工具包结合 Bigtable 与 Apache Spark 等框架的集成，可监控实时遥测数据的“信息洪流”，并在检测到特定退化模式时实时触发自动化工作流，例如记录关键任务警报、启动主动空中 (OTA) 软件调整或提前订购替换零件。

将所有要素整合：Nexus-SDV 平台

Nexus SDV 平台基于 Google Cloud 构建，并与 AAOS SDV 集成，支持未来互联汽车的发展。通过提供标准化的数据基础，Nexus 赋能汽车原始设备制造商 (OEM) 超越从零开始构建基础设施的局限，专注于打造独特的品牌体验。

Nexus SDV 使用 Google 的组件，如 Gemini Enterprise Agent Platform、Bigtable 和 BigQuery。部署 Nexus SDV 快速、自动化且透明。OEM 可在车辆内以及其他客户接触点（如 UI 屏幕、移动应用或服务中心）创建特定品牌的客户体验。通过开源 Synadia NATS 接口实现与车辆的连接。该车辆集成通过简单的云和车辆 SDK 实现，支持双方的服务发现。Nexus SDV 优化用于 AAOS SDV，但也可与任何车辆框架集成。

通过“纵深防御”模型，安全性已融入 Nexus 架构。相互 TLS (mTLS) 和 Google Cloud 证书颁发机构服务 (CAS) 为车辆提供密码学安全的身份。通过私有 GKE 集群实现网络隔离，而 Secure AI Framework (SAIF) 则在整个机器学习生命周期中确保数据隐私，保护敏感用户数据和 OEM 知识产权。

快速的部署和集成时间，结合标准化的数据基础和内置的前沿安全功能，可立即为汽车制造商带来可衡量的业务影响。

让我们将所有内容整合，更详细地探讨一个用例……

**预测性维护**

通过从被动维护转向预测性维护，原始设备制造商 (OEM) 可降低保修成本、提升客户忠诚度，并确保更高的车辆运行时间。

挑战： 传统的定期维护通常效率低下，导致不必要的服务访问或意外车辆故障，给原始设备制造商（OEM）和车主都带来显著成本。通过转向以AI驱动的主动式维护方式，Nexus SDV、Bigtable和ADK彻底改变了这一体验。该过程从处理海量车辆遥测数据开始——监控发动机转速、振动、液体水平、刹车压力等指标——将这些数据直接摄入并存储到Bigtable中。

为实现实时异常检测，智能代理AI可在数据到达时即刻监控遥测数据流。Bigtable CMV模块预先计算滚动聚合值，例如发动机振动的平均值或电池温度曲线的突变情况。AI模型在消费这些实时聚合数据后，能够检测出与正常参数的细微偏差，从而在仪表盘警告灯亮起之前，就识别出发动机磨损或电池加速退化的早期迹象。

当专用AI模型检测到异常后，系统将进入智能代理推理和行动阶段。由Gemini驱动的引擎会评估数据的严重性和上下文，考虑因素包括行驶里程、车型、品牌、保养历史以及即将进行的行程。基于这一智能评估，系统可通过AAOS信息娱乐系统主动通知驾驶员，建议在附近经销商预约优化后的保养时间，甚至可以触发自动零件订购，确保到店时一切就绪。AI模型致力于避免漏报，以保护客户体验和信心，而整体解决方案则确保更高的车辆运行时间，将维护从被动负担转变为定义品牌的服务体验。

**立即上手**

基于AI原生架构的Nexus SDV平台搭配AAOS SDV现已开放获取，提供一个复杂且端到端的车联网生态系统，旨在满足现代出行对极端规模和分析深度的需求。通过采用这一统一的开源架构，OEM厂商可以突破传统基础设施的限制，将资源重新导向高影响力、定义品牌的特性开发。

Nexus SDV将车联网服务带入智能代理时代，车辆不再仅仅是联网设备，而是成为驾驶体验中智能、主动的合作伙伴。立即体验。

**了解更多**

如需了解更多关于Nexus SDV平台、AAOS SDV和Bigtable的信息，请通过[nexus-sdv@google.com](mailto:nexus-sdv@google.com)与我们联系。

AAOS SDV现已包含在Android Automotive 26Q2版本中。Nexus SDV文档请参阅此处。

如需了解Bigtable作为汽车遥测时间序列数据库的更多信息，请访问此处。

如关注车联网安全，请查看这篇内容：借助智能代理加速前进：保障软件定义车辆的安全。

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