在软件定义汽车产业深入发展的背景下，车载基础软件的架构正面临深刻变革。新一代电子电气架构对实时操作系统提出了同时兼顾高确定性控制与高吞吐量计算的双重需求，传统单一模式在应对高性能多核芯片与复杂功能集成时，在开发效率与系统灵活性上面临挑战。
2026年3月18日，RT-Thread睿赛德创始人兼CEO熊谱翔在第七届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日上表示，为应对新一代区域控制器及高性能MCU对基础软件的新需求，睿赛德基于其深耕实时操作系统领域二十年的技术积累，正式推出了“睿赛德 · 程翧车控系统”。该系统通过深度整合RT-Thread实时操作系统与AUTOSAR CP标准，旨在为行业提供一条能够平衡功能安全确定性、开发迭代效率与生态丰富性的融合路径，目前已在多个前沿车控场景中实现量产应用。
熊谱翔表示，随着AI大模型深入车载软件开发，RT-Thread将持续深化与AUTOSAR融合，推动国产基础软件在智能底盘、区域控制器等场景规模化应用，为SDV时代提供自主可控的操作系统底座。
熊谱翔 | RT-Thread睿赛德创始人&CEO
以下为演讲内容整理：
RT-Thread：二十年自主开源之路与生态构建
RT-Thread是一个诞生于2006年的国产开源自主实时操作系统。从最初的内核起步，历经物联网与工业互联网浪潮的锤炼，如今已发展成为涵盖内核、中间件、组件、软件包及完整开发工具的成熟平台。其发展历程见证了从嵌入式设备到复杂系统对操作系统的需求演进。作为一个完全自主可控的操作系统，RT-Thread拥有超过25亿的设备装机量，广泛服务于工业控制、能源电力、机器人、无人机乃至航空航天等高可靠要求领域。其强大的生态兼容性体现在对ARM、RISC-V等多种处理器架构的全面支持，以及覆盖超过1000款芯片的适配能力，形成了从微型物联网MCU到车载高性能多核芯片，再到大型应用处理器SoC的全场景支持能力，构筑了深厚的技术与产业护城河。
车控软件范式变迁与融合架构的必然性
汽车电子电气架构从分布式向域集中式、再向区域控制演进的过程，本质是硬件资源的整合与软件复杂度的跃升。这一趋势对底层基础软件提出了前所未有的要求：软件必须能在一个高性能硬件平台上，同时处理对时间极度敏感、强调确定性的经典控制任务，以及追求高吞吐量与复杂计算的新型智能任务。传统的AUTOSAR CP架构以其周期调度和高度确定性著称，但并非为极致性能与高吞吐量场景设计。当面对集成多达16个甚至更多内核的复杂车控芯片时，沿用传统方式会导致集成成本高昂、多方对齐周期漫长，且代码在需求变更时难以维护，与现代敏捷开发模式存在冲突。另一方面，在架构简化的某些节点，软件又需极度。这种“复杂更复杂、简单更简单”的两极分化趋势，呼唤一种能够灵活适配不同场景、兼具高性能与高确定性的新型基础软件架构。
“程翧系统”内核级融合：统一底座下的双路径支持
“睿赛德 · 程翧车控系统”的核心创新在于操作系统内核层面实现了RT-Thread与AUTOSAR运行环境的深度、原生融合。该架构构建了一个统一的“RT-Safety AUTO融合底座”，在此底座之上，清晰划分并并行支持两条路径：为对功能安全有苛刻要求的车辆核心控制逻辑，提供严格遵循AUTOSAR标准化流程的安全关键路径；为高吞吐量、强联网、需快速迭代的增效计算与应用，提供基于POSIX等通用标准的开放创新路径。这种融合并非简单拼接，而是在同一硬件平台上，让两类任务共享系统服务与资源，既确保了控制任务的实时性与确定性，又通过开放的POSIX环境，允许开发者便捷调用RT-Thread丰富的软件包生态，极大加速了功能开发与集成。
POSIX生态价值与多核高效协同
引入POSIX支持是“程翧系统”实现高效开发的关键。它使得大量基于POSIX标准的现有软件资产和开源组件能够平滑迁移至车控环境，无需为适配传统车载环境进行昂贵重写。在多核支持上，该系统打破了传统AUTOSAR CP各核间相对独立的模式。虽然任务受硬件约束不能跨核迁移，但任务间的通信、同步等交互机制与原生RT-Thread环境无异，实现了芯片内的高效、透明协同，避免了通过外部总线“绕圈”通信的低效方式。开发者可以更自然地像开发一个统一系统那样进行多核任务的编排与负载分配，显著降低了多核编程的复杂性。
AI赋能的工具链：迈向“高效可用”的开发范式
面对AUTOSAR复杂配置带来的高学习成本与漫长集成周期，“程翧系统”配套的自研工具链采用了前后端分离的创新设计。这套工具链积极拥抱AI辅助编程的趋势，其价值在于将开发者从繁琐的图形化配置界面中解放出来。通过自然语言描述或简单指令，AI可以辅助完成复杂的依赖分析、配置建议乃至代码生成，再由工具链后端确保生成代码的可靠性与符合标准。这种“AI提效、人工决策”的模式，契合了软件工程“返璞归真”的趋势，旨在将开发者的精力聚焦于功能逻辑与安全闭环本身，从而大幅缩短从设计到实现的时间，提升整体开发效率与质量。
量产实践与未来展望
目前，“睿赛德 · 程翧车控系统”已通过量产验证，实现了商业化落地。国内头部高级辅助驾驶公司的无人驾驶出租车（Robotaxi）项目，其车控系统便采用了该平台。这证明了RT-Thread与AUTOSAR融合路径在高性能、高安全要求车控场景下的可行性、可靠性与工程价值。展望未来，随着芯片算力持续提升与软件定义程度加深，车控基础软件需要在更高功能安全等级认证、更精细的多核资源管理与调度、以及与舱驾融合等高算力平台的协同方面持续演进。同时，如何将AI更深入地应用于系统的运行时优化、故障预测及自动化测试，将是提升产业效能的关键。睿赛德将继续深化融合方案，与产业伙伴协作，共同推动软件定义汽车基础软件的创新与发展。