汽车行业是否正走向平台之战？

概述

约翰：今天在《The Garage》节目中，我们邀请到了恩智浦（NXP）的雷·科宁。开始吧。

约翰：欢迎收看《The Garage》。我是约翰·海因莱因，Sonatus 的首席营销官。

认识雷·科宁

今天，我们很高兴欢迎我们的一位挚友——雷·科宁。雷是恩智浦（NXP）汽车处理器业务的高级副总裁。雷，欢迎来到《The Garage》。

雷：嗨，约翰。很高兴能来这里。

约翰：那请跟我们简单介绍一下你自己和你的背景吧。

RAY：好的。我在恩智浦（NXP）工作，负责管理该公司其中一支汽车处理器团队。我的专业背景原本是工程学，最初是从物理学起步的。我大半辈子都在系统和应用领域工作。如今，我负责管理的公司乃至整个行业中规模最大的处理器团队之一。

约翰：是的。汽车领域是本播客的重点关注方向之一。我知道对于恩智浦来说，这也是一个重要的市场。因此，我们非常高兴您能来做客。

RAY：好的。谢谢。

关于我们的嘉宾和约翰的趣闻轶事

约翰：我们总喜欢在播客开头先了解一下嘉宾。话说回来，你的口音挺有意思的。快跟我们分享一个关于你自己的趣事吧。

雷：好的。正如你们从我的口音就能听出来的，我是在苏格兰长大的。 其实我已经在美国生活了很长时间，大概25年。但我职业生涯中一直遇到的问题是，大家总以为因为我是苏格兰人，所以我肯定会打高尔夫球。所以当我去日本和韩国拜访客户时，他们总是先提议组织高尔夫活动。但我连高尔夫球杆都不会握。 我连推杆都不会。所以每次都会遇到这种尴尬的场面，我不得不说：“不，真的很抱歉，我……”。接着他们总会问：“那我想你应该喜欢威士忌吧？”这时我只能承认：“其实，我喝红酒，不喝威士忌。”所以，虽然我在工作上表现出色，工程背景也很扎实，但作为一名苏格兰人，在传统方面我却并不怎么在行。

约翰：这问题问得好。让我试着给你讲个有趣的故事。当时我刚读完本科。我在卡内基梅隆大学读的本科。有位教授——当我考上斯坦福大学时，我已经确定要去斯坦福了——我知道这位教授就是斯坦福毕业的。 我就对他说：“嘿，您得告诉我，我要去斯坦福了，您有什么建议吗？”你知道的，就是那位教授之类的。他给我的建议是：“去打高尔夫吧。”如果你去过斯坦福，就会知道斯坦福大学的高尔夫球场是一个令人难以置信的职业级球场。而且作为学生，只要花16美元就能打一场。

雷：哦，还挺不错的。

约翰：所以……我确实在那里打过高尔夫。虽然我的球技从来都不算特别出色，但我确实打过，那感觉真棒。这就是我们今天分享的趣事。

雷：我的经历恰恰相反。我是在苏格兰长大的。首先，你得记住苏格兰的冬天是什么样子的。我父亲整个冬天都在打高尔夫球。我小时候，他经常带我一起去。所以，当父亲打高尔夫球时，我就在倾盆大雨和狂风中陪着他。 我记得小时候就觉得：这绝不是我想要涉足的运动。所以尽管我现在住在德克萨斯州，这里气候宜人，但我始终无法真正觉得高尔夫就是我想要作为锻炼或运动来从事的项目。

恩智浦简介

约翰：这真是太有趣了。对于可能不太了解恩智浦（NXP）的观众，请简单介绍一下恩智浦，特别是您在汽车领域所扮演的角色。

RAY：因此，NXP 作为一家公司，在欧洲非常知名，虽然在美国可能知名度稍低，但我们是汽车行业最大的供应商之一。 从发展历程来看，我们实际上是由原飞利浦半导体与摩托罗拉半导体合并而成的，这两家公司在多年的发展过程中都在汽车领域发挥了重要作用。如今，恩智浦拥有非常广泛的汽车解决方案产品组合。我所在的业务部门专注于汽车微处理器领域。在当今市场上，恩智浦在汽车处理器和微控制器领域合计占据市场领先地位。

约翰：太棒了。去年我们节目中还邀请了布莱恩·卡尔森——我知道你和他合作得很密切——我们当时就各种话题进行了一次精彩的对话。

恩智浦车载处理器

约翰：我认为我非常欣赏恩智浦的一点，就是你们处理器产品线的覆盖范围非常广，事实上，你们甚至拥有多个产品系列；但即便仅就你们负责的那个系列——即S32系列以及其他几个系列而言，该系列内部也包含如此多的不同级别。或许你能花一点时间，简要介绍一下这个系列。

RAY：是的。几年前，我们实际上……鉴于公司的历史背景以及我们合并成为恩智浦（NXP）这一事实，多年来我们拥有多种不同的微处理器架构。但在大约五到七年前，我们决定转向统一架构，也就是大家所熟知的S32架构。 因此，我们会发布一款名为CoreRide的产品，即S32 CoreRide。我们决定让架构尽可能简单一致，以便客户和工具合作伙伴都能轻松应对。 我们的产品线基于Arm架构构建，并采用不同级别的Arm内核来满足市场的多样化需求。这也正是我们取得巨大成功的原因之一——凭借广泛且深度的汽车处理器产品组合，我们得以满足极为广泛的客户群体需求。

约翰：是的。很多观众都知道，我在Arm工作了很长时间。我们就是在那儿初次相识，并开始一起工作的。

雷：我已经把这事给忘了。

约翰：确实如此。确实如此。所以我真的很感谢你们……这涉及……有时人们提到“软件定义汽车”——我们谈论的是车载软件——人们有时会以为这仅指车载信息娱乐系统（IVI），仅指显示屏或导航系统。但实际上，软件贯穿了整辆车，从前置显示屏，到可能的高性能计算单元（我们今天可能会讨论这一点）。 但软件还深入到传感器和网络等内部组件中。而你们通过S32系列——准确地说，是其中的处理器——为所有这些提供了软件支持。

SDV 不仅仅是《愤怒的小鸟》

RAY：是的，我们确实如此。而且很有意思的是，你知道，关于软件定义车辆的讨论。 我一直认为，到目前为止，市场上所谓的“软件定义汽车”其实有点令人失望。我认为，在某种程度上，这是因为迄今为止它主要局限于车载娱乐系统这一领域。所以很多人谈论“软件定义汽车”时，仿佛它非常令人兴奋，好像你能玩《愤怒的小鸟》一样，因为你可以把它下载到车载娱乐系统上。 但这其实并非“软件定义汽车”的真正内涵。它的核心在于通过软件从根本上改变那些决定“汽车”本质的要素。之所以这一概念在市场上落地较晚，是因为当今的汽车由众多不同的模块组成，而这些模块并非都能公开访问车内所有数据。 因此，要让软件定义汽车真正成为现实，必须实现车辆架构的变革。这正是恩智浦（NXP）在最新处理器研发中重点推进的工作，旨在实现对整车数据的全面访问。

约翰：没错。正如你刚才提到的，我们今天早些时候讨论了数据以及获取车辆数据的重要性。Sonatus 的核心功能之一，就是提供高分辨率的数据采集能力，并能据此采取行动。正因如此，恩智浦（NXP）对我们而言是如此重要的合作伙伴——它不仅让我们，也让汽车制造商有机会真正利用数据，充分发挥软件定义汽车的全部潜力。

数百个车辆传感器

RAY：是的，是的，如果你仔细看看车内实际的数据，这确实很有意思。目前，这些数据中的很大一部分都孤立在各个电子控制单元（ECU）中。 而软件定义汽车的未来趋势是，你实际上可以访问车内所有的传感器。我一直觉得最令人惊叹的是：看看智能手机以及如今在上面运行的应用程序，它们配备的传感器数量极少，手机上只有3到4个传感器。试想一下，如果将这些传感器真正整合起来共同使用，会是怎样的情景。 要知道，当初人们在手机上加装手电筒和摄像头时，恐怕没人会想到，有人会想出通过这些设备测量血压或心率的点子。这正是“虚拟传感器”的真正意义所在。而如今，一辆汽车上装有数百个传感器。 你会意识到的一点是，你的车里实际上就有一座移动气象站。因此，其中蕴含着大量信息，你还可以对这些信息进行大量的大数据分析。你知道，人们对这种想法多少有些担忧。但你的车辆中确实包含许多非常重要且安全的数据，这些数据既能为你本人带来好处，也能造福社会。

约翰：没错。我是说，你提到了《愤怒的小鸟》，我非常赞同你的做法。

RAY：顺便说一句，我对此没什么意见。《愤怒的小鸟》是一款很棒的游戏。真的是一款很棒的游戏。

约翰：我挺喜欢《愤怒的小鸟》的。但其中的商机要大得多。

RAY：是的。

释放车辆数据的价值

约翰：如果能够利用这些数据，例如进行持续的性能调优、持续的效率提升以及持续的安全改进，那么驾驶员、供应商，甚至环境，或许所有这些方面都能得到优化。但目前，我们对这一领域的潜力还只是略知皮毛。

RAY：而且，在我们真正达到主流车辆都能访问所有数据并具备分析能力之前——因为一个相当普遍的担忧是：如果道路上的每辆车都装有数百个传感器，而且它们都在向云端传输如此庞大的数据量，那么我们真的会有足够的带宽来处理这些数据并进行分析吗？ 而且，关键之一其实是确保将正确的数据发送至云端。这也正是许多工具的用武之地，也是我们此前在Sonatus 上讨论过的话题：如何在车辆层面进行正确的分析，从而向云端回传——我称之为“优质数据”。

约翰：对。说得完全正确。谢谢你这么说。而且我觉得，今天你想问的问题，昨天你可能还没意识到。是的。随着情况的发展，这些问题可能与明天你要问的问题也不一样。

RAY：而且你根本不知道这些问题会是什么。所以我的意思是，最粗暴的做法就是把车里所有数据全都导出来。但我不知道你是否真的能承担得起这样做。因此，你需要在车辆整个生命周期内，具备判断哪些数据对你重要并能加以筛选的能力。而这些需求会在车辆的开发周期和整个生命周期中不断变化。

汽车行业的关键趋势

约翰：太好了。这正是个绝佳的机会，让我们换个话题聊聊——你知道的，你整天都在和客户打交道。你观察到了哪些趋势？你认为目前行业中哪些变化最为重要？

RAY：所以，你现在看到的情况是，从历史上看，汽车及其电子系统的开发方式是这样的：每次添加一项新功能，实际上就相当于增加了一个新模块。以至于如今的高端车型会配备多达120个不同的电子控制单元（ECU）。 汽车制造商们已经开始意识到这种做法难以管理。开发周期变得非常漫长，数据控制和网络连接也变得极其复杂。因此，业界正致力于简化车辆架构，将更多计算功能集中化，并简化车辆的外围系统。你知道，有些人正在采取非常大胆的举措，致力于将大量车辆功能集中化。 我这里指的是实时车辆功能，而不是Linux类型的应用。这一点你必须认识到：当谈论车辆功能的集中化时，实际上是在谈论将安全与安保关键任务集中化。因此，处理这类数据所需的处理器类型，与通常用于Linux类型或POSIX车载信息娱乐系统的处理器截然不同。 这也是推动恩智浦内部开展大量架构设计工作的关键因素之一：如何将此前分布在外部ECU上的40到50项功能，真正整合到单一处理器中，同时确保安全与防护？

约翰：是的，我们参加了你们的发布会——稍后我们会谈谈CoreRide——几周前我参加了你们在底特律举办的发布会。当时一位思维非常缜密的记者提出了一个问题：你们一直在谈论这些功能，这难道不会增加车载硬件的成本吗？ 我们的回答是——我对此深信不疑，也希望能听听你的看法——实际上，虽然单个组件的价格可能会更高，但从整体来看，由于我们正在从120个系统减少到更少的系统，因此我们将同时降低成本并提升性能。我认为这是一个重要的观察点。

RAY：是的，我认为这是因为业内一直担心，随着不断增加的电子控制单元（ECU），电子支持车辆的成本也越来越高。 我同意你的看法。你会发现，越来越多的价值将投入到应用中那些高性能的芯片上，但就实际投放市场的电子控制单元数量而言，你将节省一大笔成本。其实我的一位同事曾说过一句很棒的话：“我们不再把芯片装进盒子里了，而是把盒子装进芯片里。”

约翰：我看到了那段引语，然后……

RAY：那句名言挺酷的，其实是布莱恩说的，我觉得……

约翰：我真的很喜欢这个。就是我们刚才提到的朋友布莱恩。

恩智浦 S32N 车载处理器

约翰：嗯，这正好是一个绝佳的过渡，可以谈谈 S32N 了，因为你刚才提到的一些内容，正是 S32 家族的最新成员——S32N。它具备让不同工作负载并行运行的能力，而且显然，能够并行运行的工作负载类型比以往更多。你愿意跟我们详细说说这方面的情况吗？

RAY：是的，在最近几代产品中，我们一直在研发一种我称之为新型混合架构的技术。这种架构将 POSIX 类型的功能与实时功能相结合。 但我们一直非常注重功能的隔离能力，这样，如果你有一个安全关键型应用——比如制动系统——我们就能在芯片中为其分配独立的分区，从而保证安全性、可靠性以及服务质量，并能够将多个功能整合在一起，确保它们不会以你所不希望的方式相互影响。 几年前，我们开始探索一些相关技术。而在S32N中，我们真正将这些技术提升到了一个新高度，并于几周前首次发布了S32N。我们在德国的“嵌入式世界”（Embedded World）展会上进行了发布，并展示了该技术预期工作原理的一些非常出色的演示。

约翰：是的。据我理解，这部分是因为在同一块芯片上并行运行了不同类型的Arm处理器。因此，实时系统使用适合其需求的处理器，而面向应用的处理器则与其并行运行。

硬件和I/O隔离

RAY：是的，没错。但我们还做了一件事——我称之为我们的“独家秘方”——我们采用了一种在硅片上隔离功能的硬件方法。实际上，我们可以运行这样的应用程序：如果存在特定的硬件I/O，而你明确希望仅允许一个任务使用它（比如某些特定的安全关键型功能），那么这种限制实际上可以在硬件层面强制执行。 因此，这是通过硬件强制隔离来实现的软件灵活性。此前人们曾尝试使用虚拟机监控程序和软件手段实现类似功能，但这种做法会导致芯片效率极低——仅为执行简单任务，就会白白浪费数吉赫兹的性能。我们希望在构建这一新架构时，确保所有应用程序在该芯片上的运行效率，能与在独立微控制器上运行时一样高效。

约翰：这一点至关重要。I/O 虚拟化一直是个难题，通常在数据中心中实现。但这会带来性能开销。因此，当你在实时系统中进行虚拟化时——尤其是涉及安全性的场景——往往无法承受这种开销。而且，正如你所说，你也不希望为了虚拟化而牺牲全部性能。所以我特别欣赏的是…… 而且我算是个处理器发烧友。所以我总是喜欢研究框图。你们的处理器，尤其是这些车载处理器，非常有趣，因为它们结合了——如果可以这么说的话——传统多核架构，加上一些非常针对特定应用的I/O、专用加速器，以及其他组件的融合。我认为这正是它们如此引人入胜之处。

RAY：是的。我们在优化设备中IP的某些部分上投入了大量时间，特别是正如你所说，新一代产品中搭载的网络控制器是新产品系列功能的关键组成部分。

S32 CoreRide 平台

约翰：几周前，恩智浦（NXP）发布了你刚才提到的这个新平台——S32 Core Ride平台。我们很荣幸能成为该平台发布时的合作伙伴之一。希望能请你介绍一下这个项目，它的目标是什么，以及你为什么认为它如此重要？

RAY：好的，CoreRide背后的核心原则之一，也是我们非常关注的一点是：汽车行业在软件来源方面正在发生变化。从历史上看，很多工作完全由行业内的一级供应商负责。而如今，许多整车制造商（OEM）希望掌握更多控制权，并更加专注于软件开发本身。 因此，我们希望构建一个能够与汽车市场内部整个生态系统轻松协作的平台。你会发现，参与CoreRide项目的人员中既有法雷奥（Valeo）的员工，也有来自一级供应商的代表。此外还有其他软件合作伙伴，以及传统厂商Elektrobit和ETAS。我们并不希望采取强制性规定。 我们不想去找整车厂商说：“这就是你们唯一能采用的软件栈。比如，如果你想使用N，就必须搭配X、Y和Z。”因此，我们希望……我们一直以来引以为豪且颇有成效的，正是拥有一个广泛的供应商生态系统。 但我们现在意识到，OEM厂商并不愿花费时间去确保所有这些组件能够协同工作。他们希望知道NXP已经与第三方进行了合作，所有组件都能无缝整合，并能立即将其作为平台有效使用。这正是CoreRide原则背后的初衷：打造一个既灵活又稳健且经过充分测试的平台。 因此，我们与生态系统中的合作伙伴及供应商通力协作，确保工具与软件能够无缝协同。当该平台交付给OEM厂商时，它不仅是一个尚在开发中的项目，更是一个他们可以立即基于其上开展软件开发工作的成熟平台。

约翰：没错。我们非常高兴能参与其中。你知道，目前我们已经投入量产。你知道，已经应用于超过100万辆汽车中，而且根据你观看这段视频的具体日期，这一数字可能已经远超100万辆，因为数量正在迅速增长。其中绝大多数都基于像S32G这样的处理器，而我们正是与你们紧密合作开发了这些处理器。 因此，我们很高兴能参与其中，并从中汲取经验。正如我们之前提到的，我们针对你们内置的这些独特功能——比如网络优化和性能提升——对软件进行了大量优化，将这些功能预先集成其中，这样客户就无需“ reinvent the wheel ”。

简化车辆验证流程

约翰：那么，在您四处出差与客户交流的过程中，您收到了哪些反馈？目前客户在软件方面主要关注哪些方面？

RAY：我认为这取决于你所讨论的是汽车生态系统中的哪一部分。对于当今的汽车整车制造商而言，他们一方面非常希望掌控自身软件的发展方向，但另一方面也意识到产品上市时间的要求极为紧迫。因此，他们正在努力权衡：哪些部分可以自主开发？ 但能否及时完成？他们都发现，软件的复杂性以及集成复杂性确实是一个巨大挑战。如果你回顾过去几年，会发现有不少车型，虽然车辆的硬件、机械结构等都已准备就绪，但软件却尚未就绪。这确实是一个巨大的挑战。 再次强调，转向这些更集中的架构的一个好处在于，这应该能简化部分软硬件集成工作，因为你可以想象，将120个集成联网的ECU整合在一起，确实是一项极其艰巨的集成任务。

约翰：我的意思是，这确实也是一个棘手的计算机科学问题。想想看，如何确保不会出现死锁，如何确保不会出现……尤其是涉及实时性和安全性方面时。 所以，我们在你最近的发布会上讨论过的一点，就是云端原型设计能力得到了增强，模拟环境中的虚拟原型设计能力也得到了提升，这样在许多情况下，你甚至可以在硬件尚未制造出来之前——当然更是在车辆尚未制造出来之前——就预先测试一些交互功能。 您提到过一些非常值得注意的案例，即由于软件集成方面的挑战导致车辆推迟上市。回想过去那种多个电子控制单元（ECU）在开发后期才整合在一起的做法，在某些情况下，确实很难预测它们之间的交互。因此，如果能运用您所提到的这些机制，我认为我们有望提前排查并解决其中的一些问题。

RAY：是的。而且我认为其中一个关键点确实是……你知道，我们之前讨论过“软件定义汽车”这一整体原则。而这在很大程度上一直聚焦于车载信息娱乐系统。 汽车行业在早期的一些OTA更新中，出现过不少——我称之为“自摆乌龙”的情况：比如下载失败，导致车辆不得不送回经销商处解决问题。所以，当这种情况发生在车载娱乐系统上时，客户难免会有些不爽。 屏幕虽然黑屏了，但车还能开。但如果你想要一辆真正的软件定义汽车——能够有效控制车内所有功能，并且通过下载来实现——那么在实际部署之前必须进行的测试，将推动你在云端进行更高层次的仿真和模型虚拟化工作。 目前，在云端高效构建车辆模型并从车队中采集大数据方面，已经出现了一些非常出色的技术。长期以来，汽车行业面临的一个主要难题是：软件开发时，99%的情况都已考虑周全，99%的工况也已得到测试。但总会有一些边际情况出现，而这些情况往往要等到数千辆车实际上路行驶后才会显现。 因此，现在你可以先在云端构建模型，再从车队中采集数据。通过云连接将数据上传后，便能利用即将部署的新软件模型对这些数据进行分析。这样，在将软件部署到车辆之前，你实际上已经完成了相当于数百万英里的道路测试。 而这，你知道，正是目前正在着力解决的问题。因为我认为，最不希望看到的情况是：汽车行业转向软件定义的车辆后，紧接着就出现大量车辆因更新中途卡住等原因而停在路上的局面。因此，汽车行业一贯秉持的测试与严谨性将得到保障。 你知道，在这个新时代，安全、可靠和声誉至关重要。没有人愿意倒退。大家都希望质量更高、更安全、更可靠。

放大边界情况

约翰：对。前几天我刚听了一期关于这个话题的播客，我觉得它完美地补充了你刚才说的观点：不仅可以进行这种预先测试，不仅可以利用之前收集的这些庞大数据集，还可以人为地将边际情况的发生频率放大数千倍，远超其实际发生频率。比如……像右转这种情况。好吧。 你知道，90%的时间里你都是直行。那么，如果我在右转时遇到问题呢？我只需说：“给我一百万次右转。”通常情况下，这得花上漫长的时间才能完成。但现在，这已经可以实现了。

RAY：这是你提到的一个很棒的观点。你知道，当模型部署在云端时，进行所谓的“故障注入”——通常这么称呼——如果像你所说的那样，这种情况可能只会在“我向右转三次后，每向左转第14次”时发生。好吧。 试着在现实道路上操作一下，那简直是噩梦。但在云端呢？完全没问题。你可以模拟这种情况。所以我认为，这又是一个能真正为消费者带来质量提升的领域。

约翰：是的。所以，我认为这既是一个机遇，但也伴随着一些挑战。你刚才提到了一些集成方面的挑战。你认为制造商还面临哪些其他挑战？

电动汽车能耗管理

RAY：我认为，随着我们迈向——你知道的——电动化的未来，有趣的是，人们总在讨论电动汽车的增长速度是否达到了预期。即使增长速度未完全达到预期，其增长速度依然惊人。 但你会逐渐意识到，车载电子设备的功耗开始对电动车的续航里程产生重大影响。所以你不会想让车辆消耗两千瓦的处理功耗，而且……你的网络系统也必须以非常高效的方式运行。所以我认为这是其中一个……你知道，我最近看到一位记者的评论，他们正在尝试对自己的电动车进行“超省电驾驶”。 最有趣的是，我心想：他们做了些显而易见的事情，先关掉了空调系统，接着又关掉了通风座椅。但最极致的一步是，他们甚至关闭了自动驾驶系统——因为他们发现该系统大约消耗1千瓦的电力。由此可见，我们希望引入车内的所有现代功能和能力，其功耗都必须得到严格控制，否则这些功能将无法使用。 因此，这也是我们正在重点关注的方向之一：如何在不增加车辆额外能耗的前提下，切实提升车辆的能力和功能？

约翰：嗯，没错。这也是你们广为人知的一点——高效能处理器，因为你们可以直接为问题投入额外的计算资源。无论是字面意义上还是比喻意义上，都可以把一台服务器塞进后备箱里。但转眼间，你们却与自己原本追求的能效和续航等目标背道而驰了。

RAY：是的。有这样一个故事——我不想透露那家公司的名字——但他们进行了大量自动驾驶测试。起初他们使用的是电动汽车，但后来发现电动汽车的电池电量消耗得太快，不得不改用传统的内燃机汽车，因为只有这类车辆才能在后备箱内支撑高达数千瓦的计算功率。 所以所有这些都需要经过周密的思考和考量。

约翰：虽然自动驾驶——这也是我此前在业界的工作领域——并非本期播客的重点，也不是Sonatus 的关注重点。但大家不应从我们的言论中得出我们反对自动驾驶的结论。我们真正想表达的是，在构建计算架构和车辆架构时，必须有条不紊、深思熟虑，并采取一种整体性的方法。

RAY：是的，这是个整体性的问题。你必须……能量就是能量。你得想办法如何最有效地利用它。而且，正如你所说，自动驾驶未来终将实现。 你知道，显然这方面已经取得了一些进展，但必须以高效且成本可控的方式实现，才能让它在车辆上真正实用。所以我们不能一边追求绿色电动化的未来，一边却把所有精力都浪费在给电子设备供热上。

结论

约翰：没错。雷，这是一次很棒的对话。我总是很享受和你交谈。几周前在底特律见到你，我很高兴。我期待未来能与你共事。我们还会继续在CoreRide及其他项目上展开合作。感谢你今天参加我们的节目。

RAY：好的。能来这里真是太好了。能和Sonatus 的各位聊聊总是很开心。谢谢。

约翰：谢谢。如果您喜欢《The Garage》节目中的内容，欢迎点赞并订阅本期节目。这样一有新节目发布，您就能第一时间收听。希望您喜欢我们关于汽车技术和汽车软件的持续探讨，期待不久后在《The Garage》的另一期节目中再次与您相见。