这个问题笔者在当时似乎毫不犹豫地就能想到答案：因为使用场景不同。但随着年纪的增长，以及对汽车将转型为移动智能终端这个方向的认知越来越多，越发对自己当时给出的答案不那么自信，甚至开始不停地拷问灵魂：为什么在汽车上看不到微信这样的爆款应用？最终．．．经过多年的思考…笔者终于发现：自己仍然无法用一句话回答这个问题。罗马不是一天建成的，很多问题的答案也不是非黑即白，所以这篇文章笔者想从众多个原因中，挑选一个角度来解读，或许它不是解决问题的全部答案，但至少提供了一个视角。这个角度就是电子电气架构（后文中电子电气架构都将简写为英文字母EEA）。
从德尔福提出EEA这一概念，再到博世发展出的六段式EEA架构进化路线图，以及特斯拉MODEL 3率先将Zonal架构进行量产，都足以看出，无论是传统车界大佬，还是造车新势力，都在“苦于传统架构久已”后发起了自己的行动。汽车越发智能，如果继续在传统架构下造智能汽车，ECU的数量会越来越多，这将带来很多业界“不可承受之重”。首先是线束长度与重量的增加。举两个例子，2000年奔驰S级轿车的电子系统已经拥有80个ECU，1900条总长度达4km的通信总线。2007年上市的奥迪Q7和保时捷卡宴的总线长度则已经突破6km，总重量超过70kg，基本是位列发动机之后的全车第二重的部件。企业辛辛苦苦在车身材料上剪掉的重量，在线束上又加了回来，当然增加的不只是重量，还有成本。上边的两个例子还是十几年前的事情，如今很多车辆的ECU已经突破了200个，而随着自动驾驶、智能座舱等功能的加入，如果按照传统的分布式EEA，其数量还会呈指数级增长。
功能的增加，不仅带来了线束长度与材料成本的迅猛提升，更多的是带来了企业难以承受的协调与测试成本。让不同的系统相互兼容且保持一定的共同节奏本来就很难，一辆单车开发的市场曾经高达5－7年，其中大部分的时间是放在了协调不同供应商的产品更新与测试上，而如今还要具备更多计算量更大，甚至还要时不时升级一下的软件功能，再用传统的EEA，无疑会让OEM的统合工程师抓狂，
此外，通信带宽也是传统EEA中的瓶颈。随着ADAS、自动驾驶等功能的不断进化，车内通信的数据量呈几何级数激增。以单个传感器的数据传输量测算，ADAS系统的雷达和摄像头各自产生的数据量都超过了100Mbyte／s。以一台配备有五个雷达传感器和两个摄像头传感器的汽车为例，在采集和存储期间，需要管理大约1GByte／s的海量数据，而蔚来公布的ET7在搭配激光雷达后，数据吞吐量达到了每秒18G，而其自身的带宽依然做到了32G／秒的能力！但传统的FlexRay、LIN和CAN低速总线的带宽，最高不过几兆的容量，这样的差距无异于一块五寸盘（八九十年代的存储介质）和固态硬盘的代差，分布式EEA已经无法提供所需的高带宽通信能力。
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