去年在苏州工业园区调试无人配送车时，遇到个头疼的事：车上装了6个摄像头、3个激光雷达、还有超声波传感器，用CAN总线连接，结果到了晚高峰人流密集时，车子愣是"卡顿"了。数据堵在总线里出不来，避障决策慢了半拍，差点撞上推婴儿车的大妈。
这事儿让我们团队下决心改用车载以太网方案。折腾了大半年，踩了不少坑，今天就聊聊低速无人车领域里车载以太网那些教科书上不会告诉你的事。
说来有意思，大家都盯着特斯拉、蔚来这些乘用车看，实际上低速无人车才是车载以太网最早大规模落地的场景。原因很简单——这个行业没那么多历史包袱。
传统车企要照顾几十年的供应链体系，改架构牵一发动全身。但低速无人车是从零开始设计，20公里/小时的速度也不用担心什么功能安全认证的繁琐流程。这就给了工程师很大的试错空间。
我接触过的园区物流车、清扫车、巡逻车项目，2019年还在用CAN+以太网混合方案，到2023年基本全切到以太网骨干网了。
很多人觉得以太网贵，其实在低速无人车这个场景里，账不是这么算的。
咱们拿一辆园区配送车举例。传统CAN方案需要：主控CAN、传感器CAN、执行器CAN，三条总线加上网关转换，光线束成本就得2000块。而且每增加一个传感器，就得重新规划总线负载，有时候还得加CAN卡。
改用100BASE-T1以太网，一个5口车规级交换机芯片300块，POE供电省掉一堆电源线，整套方案下来反而便了500多。关键是扩展性好，后期加个红外相机或者毫米波雷达，插上网线就行。
有个做末端配送车的朋友跟我说，他们用以太网架构后，从打样到量产周期缩短了2个月。这时间成本换算成钱，比省下的材料费值多了。
低速无人车的核心痛点是什么？不是跑得多快，而是在复杂环境里"看得清、判得准"。
园区里的场景比马路上复杂多了：突然窜出来的小孩、倒车的私家车、散步的大爷、停在路中间的快递车。单一传感器靠不住，必须多传感器融合。
以前用CAN总线，激光雷达数据要先压缩打包，到主控再解包融合，这一来一回至少50毫秒延迟。以太网直接UDP发原始点云，延迟降到10毫秒以内。
更关键的是时间同步。我见过最离谱的案例，某清扫车用GPS+CAN授时，室外还行，开进地下车库信号丢了，各传感器时间戳对不齐，融合算法直接废了。换PTP精确时钟协议后，微秒级同步，再也没出过这种低级错误。
别看车速慢，数据量一点不少。
现在低速无人车普遍配4到8个摄像头做360度环视，每个1080p摄像头未压缩数据流40Mbps，8个就是320Mbps。再加上激光雷达一秒几十万个点云数据，CAN那1Mbps的带宽根本扛不住。
我们在实际项目中发现，100BASE-T1对园区低速车刚好够用。但如果涉及远程接管、高清录像回传这种需求，1000BASE-T1就成了标配。有个做矿区无人运输车的团队，为了支持5G远程驾驶的4K视频流，已经在测试2.5Gbps的方案了。
这是个有争议的话题。特斯拉搞域控制器架构，把上百个ECU整合成几个域。低速无人车用得上吗？
我的观点是——不全抄，但要学思路。
低速无人车本来就没那么多ECU，但传感器多啊。我们现在的做法是：
感知域：所有摄像头、雷达接在一个交换机上，就近接入一个边缘计算单元做预处理。比如用FPGA做图像ISP、点云去噪，把处理后的特征数据再发给主控。
控制域：转向、制动、驱动这些执行器还是用CAN，但通过以太网网关跟主控通信。原因很实际——现在车规级电机控制器大部分只支持CAN，全换代价太高。
诊断域：这是低速车的特色。因为要在园区里运营，出了问题得快速响应。我们把所有设备的健康数据都通过以太网上传到运维平台，实时监控。发现某个激光雷达有点云丢失率异常，马上派人检查，避免影响运营。
园区环境可不像实验室那么温柔。
清扫车要在大雨天作业，配送车夏天暴晒冬天冰冻，连接器的IP防护等级必须到IP67。我们早期用消费级RJ45接头，结果三个月就氧化接触不良。后来换成FAKRA或者USCAR认证的车规连接器，问题才解决。
还有个容易忽略的点——震动。低速车虽然跑得慢，但园区路面坑洼、减速带多，震动其实不小。网线如果固定不好，长期震动会导致线芯断裂。我们吃过亏后，现在所有走线都用专门的波纹管包裹，每30厘米固定一次。
很多人觉得OTA是乘用车的专利，其实运营类无人车对OTA的需求更迫切。
想象一下，你运营着50辆园区配送车，算法优化了避障策略，怎么升级？传统方案得一辆辆开回来刷机，停运半天。
基于以太网架构，晚上充电时通过4G/5G推送更新包，自动刷写。我们给客户算过账，一次OTA能节省至少20人天的人工成本。
更实际的价值是快速迭代。低速无人车商业化才刚开始，场景理解、算法策略都在快速演进。一个月迭代一次很正常，没有OTA能力根本玩不转。
有人说低速车不联网，不用担心安全问题。这是误区。
现在的低速无人车基本都有远程监控和调度需求，必然要连云端。2021年某园区就发生过清扫车被黑客入侵的事件，虽然最终没造成安全事故，但给行业敲响了警钟。
我们现在的标准配置：车内以太网和外部通信之间加防火墙，敏感指令必须加密验证，关键固件签名校验。虽然增加了一点成本，但运营方都能接受。
最后说几个实战经验：
坑一：以为以太网即插即用。实际上PHY芯片参数调试很讲究，线序、阻抗匹配没搞对，丢包率能达到10%。我们第一批样车就因为这个返工了。
坑二：忽视EMC问题。低速车上有大电流电机、逆变器，电磁干扰很强。以太网线如果不做屏蔽或者接地不好，通信完全不稳定。
坑三：供应链依赖进口。车规级以太网芯片、连接器很多得从博通、Marvell这些国外厂商买，交期长、价格高。好在国产替代在加速，像地平线、黑芝麻的芯片已经集成了以太网PHY。
低速无人车这个领域，其实是车载以太网技术最好的练兵场。没有传统车企的包袱，没有乘用车的苛刻认证，工程师可以放开手脚尝试新架构、新方案。
我这两年看到的趋势是，很多在低速车上验证过的技术，正在被乘用车采纳。比如分区架构、传感器POE供电、基于以太网的诊断系统。某种程度上说，低速无人车在为整个行业趟路。
如果你也在搞无人车项目，正纠结要不要上以太网方案，我的建议是：新项目直接上，老项目看改造成本。这技术不是万能的，但在传感器融合、数据传输、系统扩展性上，确实比传统总线强太多。
当然，每个项目情况不同，具体方案还得根据实际需求来。有什么技术问题欢迎交流，咱们这行就得多交流多分享，才能把无人车这事儿真正做起来。