接着智能座舱的影分身术：Hypervisor（一）的概念讲解，我们说明一下实际Hypervisor的进一步思考。

  虚拟机系统模块设计需要达到ASILB的安全等级。硬件的系统隔离和安全系统。安全模式启动服务的品质保证的高优先级任务性能水平。

  多操作系统支持（Linux、Android、RTOS，QNX）具备多屏互动的高效解决方案图形图像加速的能力系统快速启动与优化启动画面显示显示软件硬件分离

  故障监视与诊断处理优先级和调度策略共享内存与进程间通信半虚拟化设备的标准接口透传的IO优化策略

  如果不考虑成本优势的话，在分布式电子电气架构下，Hypervisor厂商所宣传的虚拟化优势，都不是优势而是问题。

  Hyperviosr技术在冗余算力调用，故障恢复方向有所成就，但是按汽车功能安全要求来说，原有的产品也是满足这些需求的。

  Hypervisor能省钱，灵活性上有所增强，是不是座舱一定要用Hypervisor技术？

  拿TeslaModel3作一个例子，这个例子并不极端，在多个屏幕的状态下依然有效（由于不了解细节，我们这里的方案都是假想）。

  方案1：Linux虚拟机方案，运行多个虚拟化系统，由仪表管理GPU，统一输出到屏幕。方案2：单Linux方案，运行一个系统，保证ASILB级别，单一输出。方案3：轻量级虚拟化，考虑方案2有几率存在的问题，可以在操作系统层进行虚拟化，采用容器技术虚拟化，保证仪表、无人驾驶的资源优先保证。针对低功耗需求、启动需求、电源管理需求单独考虑。

  软件硬分离带来的好处理。与世界的进程保持同步。虽然某些情况下，不使用虚拟化技术我们一样能处理问题，为什么还推荐使用Hypervisor技术？

  Hypervisor带来的性能、资源的开销很小。Hypervisor对错误处理、故障处理带来的冗余。Hypervisor对硬件的隔离，有利用硬件的更新迭代。Hypervisor是行业发展的整体选择，独立开辟、维护一条技术协议栈终将落后，除非你象Tesla一样有创造力，有控制力，有克制力。举个历史故事：

  自动驾驶发展史上，人们最初希望能够通过对道路的改造，比如铺设磁铁，来完成车辆无人驾驶。

  探索很多年之后，所有的尝试都失败了。直到深度学习的发展重新为人类指明了自动驾驶的发展方向。

  几乎不会，因为个体选择的进步要等待时代。同样，今天若选择5G作为实现无人驾驶的核心，那也会完蛋。

  SoC的选择与Hypervisor的选择是互相影响的，因为不是所有的SoC对所有的虚拟机都作过优化。

  由于Hypervisor方案涉及到CPU、GPU的虚拟化，半虚拟化解决方案涉及到对上层OS的修改，完全虚拟化涉及到各个CPU的资源分配调用。汽车领域使用虚拟化技术依然需要SoC厂商与Hypervisor厂商共同的支持来来优化。