浪潮資訊 進軍自動駕駛大約在2021年底，首先是演算法部份，2022年10月浪潮資訊提出了純視覺的DABNet4D，2023年3月提出IEI-BEVFusion++，在關鍵性指標nuScenes
Detection Score（NDS）得到77.6%的高分，創造了3D目標檢測全賽道迄今最高成績，與零跑汽車的EA-LSS並列全球第一。
汽車的高效能運算可以算是邊緣計算，浪潮資訊是國內邊緣計算伺服器排名第一的廠家，自然也延伸到汽車自動駕駛領域。
浪潮資訊在2023年8月推出了EIS400 自動駕駛域控制器和AutoDRRT計算框架，和汽車領域的廠家有比較大的差別。
EIS400自動駕駛域控制器\\
EIS400:基於ECOM模組化設計\\
EIS400框架圖\\
EIS400使用4個輝達頂配Orin做AI加速與協處理器 ，這4個AI加速和協處理器任務完全不同，每一個任務領域只有一個Orin在負責，換句話說，這不是4個Orin並聯，而是近似串聯，4個相對獨立的協處理器，這與傳統汽車領域的域控制器相比差別較大。
作為伺服器領域的專業廠家，浪潮自然使用了PCIe交換機 連線4個Orin，而傳統汽車領域為了節約成本，一般用乙太網路交換機。目前主流的乙太網路交換機頻寬非常低，只有0.125GB/s，而輝達多顯卡之間連線用的NVLink 頻寬是900GB/s，差距懸殊，想要並聯4個Orin讓算力增加4倍完全不可能，頂多增加10%。浪潮使用了比較成熟的性價比高的三代PCIe交換機，連線Orin的是8通道，頻寬是8GB/s；連線CPU的是16通道，頻寬是16GB/s。目前PCIe已經前進演化到第六代，單鍊結頻寬就可達64GB/s，是三代的8倍，當然價格也差不多是三代的4倍。浪潮也用了乙太網路交換機，這個乙太網路交換機也非常強大，具備8個千兆乙太網路介面和三個SGMII介面，可以接4個激光雷達。通常百兆乙太網路也勉強可以，但浪潮為長遠考慮，用了千兆介面。
BMC系統監控應該就是伺服器領域常見的主機板管理控制器（Baseboard Management Controller），MC是一種單獨的芯片或嵌入式處理器，具有自己的獨立網絡介面，可直接連線到網絡。透過BMC，系統管理員可以遠端監控、維護、更新和控制伺服器。BMC提供了系統管理固件、應用程式、外設和傳感器，支持包括KVM（鍵盤、影片、滑鼠）、電源管理、虛擬媒體、SNMP以及日誌記錄和遠端存取等功能。伺服器領域對可靠性的要求絲毫不低於汽車。
安全MCU 還是離不開英飛淩的TC397，浪潮還特別加了一個CPLD來負責處理定位資訊，即PPS（Precise Positioning Service），這個不是美國GPS的PPS，也不是pulse per second。CPLD可以看作一個縮微版的FPGA。
浪潮是把伺服器領域的技術引入到汽車自動駕駛上，伺服器都是多顯卡加CPU配置，4個輝達Orin可以看作4張顯卡。CPU還是基於x86系統。
浪潮的AutoDRRT還是基於ROS2的改造。
ROS是無人出租車領域最常見的作業系統，除了百度，基本上都是ROS系統。ROS最初是史丹福大學人工智能實驗室與機器人技術公司Willow Garage共同開發的，2008年以後主要由Willow Garage公司推動，維護。
2012年以後，Willow Garage中有一個ROS團隊，從公司中獨立出來後，成為了非盈利組織the Open Source Robotics Foundation(OSRF)，主要負責維護和更新ROS。ROS2是2016年底推出的，目前最新版本是2023年5月的Iron Irwini，大約每隔1年升級一次。采用ROS2最知名的自動駕駛開源架構就是AUTOWARE。ROS的核心功能可以看作是一個通訊中介軟體，用於傳感器和節點之間通訊。
提到ROS就不得不提AUTOWARE，Autoware最早是由名古屋大學研究小組在加藤伸平教授(Prof. Shinpei Kato)的領導下於2015年8月正式釋出。2015年12月下旬，加藤伸平教授創立了Tier IV，以維護Autoware並將其套用於真正的自動駕駛汽車。如今主要分為兩個大版本: 基於ROS 1的AutoWare.ai和基於ROS2的AutoWare.auto，Autoware.universe。它能夠廣泛的套用於多種車輛的自動駕駛商業部署。Autoware自動駕駛框架已經在20多個國家、30多種車型、500多個公司使用。Autoware 提供了一套豐富的自動駕駛模組，由傳感、計算和驅動能力組成，包括定位、對映、目標檢測和跟蹤、交通燈辨識、任務和運動規劃、軌跡生成、車道檢測和選擇、車輛控制、傳感器融合、相機、激光雷達、雷達、深度學習、基於規則的系統、連線導航、日誌記錄、虛擬現實等。
目前，The Autoware Foundation負責AUTOWARE的維護，有23個原始會員，其中知名會員包括AMD、ARM、富士康和華為。
4個Orin與CPU的分工如上表。SOC2負責的是激光雷達，準確的說是Velodyne的激光雷達。CPU主要負責AUTOWARE基礎，
最佳化後延遲大大縮短。
浪潮也沒有完全照搬AUTOWARE，中間也加入了DDS。DDS是面向高可靠性場合的通訊中介軟體，ROS的網絡通訊提供了2種方式，TCP和UDP。TCP是預設的通訊方式。
通訊中介軟體包括點到點，訊息佇列和釋出/訂閱三種工作模式，SOME/IP和DDS都采用了第三種工作模式，即釋出/訂閱。相比於面向訊號的CAN，SOME/IP和DDS都是面向服務的通訊協定。閉源的主要有Vector公司的SOME/IP， RTI公司的DDS等。開源的主要有OPEN DDS， FAST DDS， Cyclone DDS等。SOME/IP的全稱為：Scalable service-Oriented MiddlewarE over IP，是一種面向服務的傳輸協定。嚴格地說，SOME/IP不是一款特定的產品，而是一種技術標準。其最早由寶馬在2012-2013年開發，並在2014年整合進AUTOSAR 4.2.1中。當前，全球最大的商用SOME/IP產品供應商是Vector。開源版的SOME/IP則是由GENIVI協會來維護的。傳統車廠基本都是用SOME/IP。
DDS的全稱為Data Distribution Service（數據分發服務)，是由OMG釋出的分布式通訊規範，采用釋出/訂閱模型，提供多種QoS服務質素策略。
DDS將分布式網絡中傳輸的數據定義為「主題」，將數據的產生和接收物件分別定義為「釋出者」和「訂閱者」，從而構成數據的釋出/訂閱傳輸模型。各個節點在邏輯上無主從關系，點與點之間都是對等關系，通訊方式可以是點對點、點對多、多對多等，在QoS的控制下建立連線，自動發現和配置網絡參數。
DDS最早套用於美國海軍，用於解決艦船復雜網絡環境中大量軟件升級的相容性問題，後來擴充套件至航空、國防、通訊、汽車等領域。
2018年，DDS首次被引進AUTOSAR AP，作為可選擇的通訊方式之一。ROS2和Cyber RT的底層都使用了開源的DDS，將DDS作為最重要的通訊機制。與此相對應的是，輝達的Xavier、Orin等面向自動駕駛的SoC芯片上也都預留了DDS介面。
全球範圍內，DDS市場份額最大的供應商（80%左右）的是成立於1991年的美國RTI公司（全稱為Real-Time Innovations）。RTI作為OMG組織董事會的成員，主導了DDS標準的制定，從2004年開始負責主持DDS工作群組的工作，目前已經成為該行業的領導者，對DDS標準有足夠的權威。RTI開發的DDS品牌名為Connext,，因此又被稱為Connext DDS。
在自動駕駛領域比較有影響力的開源DDS是由RTI原核心團隊成員在歐洲創辦的eProsima公司推出的FastDDS。在eProsima將FastDDS的原始碼開放出來後，使用者可以直接在github上免費下載。不過使用者就需要透過向eProsima支付費用來取得支持。出於成本的考量，輝達的Xavier和Orin內建的Driver.OS中便采用了FastDDS或OpenDDS這樣的開源DDS。RTI方面認為，開源DDS是其最大的競爭對手。
AutoDRRT的容錯機制\\
2023年11月，浪潮參加了日本的第五屆日本自動駕駛競賽，依靠EIS400和AutoDRRT獲得了冠軍。Japan Automotive AI Challenge是國際影響力的自動駕駛競賽之一，由日本工程師學會2019年發起，旨在針對自動駕駛開發的各類難題，面向全球自動駕駛工程師征集解決方案。2023年的挑戰賽圍繞工廠無人運輸場景，像「超級瑪麗」遊戲一樣，賽道會設定障礙物、煙霧氣體幹擾、S 形、L 形狹窄路徑多個題目，駕駛最遠距離的隊伍將獲得勝利。此次競賽吸引了東京大學、東京工業大學、名古屋大學、浪潮資訊、日產、松下、住友、馬自達等50多支頂尖自動駕駛團隊參與。經過預賽亞馬遜雲線上仿真模擬比拼，有17支隊伍晉級現場決賽，包括7家高校隊伍和10家企業參賽隊伍。
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