隨著汽車原始設(shè)備制造商(OEM)力求通過用戶體驗實現(xiàn)車輛和車型的差異化，基于軟件定義汽車所構(gòu)建的基礎(chǔ)，AI 工作負載正在不斷增長。這帶來了諸多挑戰(zhàn)，包括在日益復(fù)雜的系統(tǒng)中確保無縫集成、提供實時性能、安全性和網(wǎng)絡(luò)安全。

　　為滿足這一需求，Arm 最近推出了 Arm Zena 計算子系統(tǒng)(CSS)，該公司將其描述為 “一種變革性的、預(yù)集成且經(jīng)過驗證的 CSS，旨在加速 AI 定義汽車的開發(fā)”。

　　Arm 在推出 CSS 時表示：“Zena CSS 設(shè)計為從數(shù)字座艙擴展至高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)，是向中央計算架構(gòu)廣泛轉(zhuǎn)變的一部分，它使汽車創(chuàng)新者能夠以高性能、功能安全和云原生就緒為核心，提供領(lǐng)先的車輛體驗。”

　　Arm 涉足汽車行業(yè)已超過 25 年。幾乎每一家全球汽車制造商都以某種形式采用了 Arm 的車輛技術(shù)，無論是 Cortex-M 和 R 系列 CPU，還是使用 Arm Cortex-A CPU 的高端微處理器。

　　最近，英偉達宣布推出用于物理人工智能和機器人技術(shù)的 Jetson Thor 系列模塊。NVIDIA DRIVE AGX Thor 將 Arm Neoverse V3AE CPU 與 NVIDIA 的 GPU 和加速器集成，以提供 AI 驅(qū)動的汽車功能所需的集中計算能力，而 Jetson AGX Thor 則為機器人等物理 AI 應(yīng)用提供類似功能。

　　另一個例子是 Arm 與聯(lián)發(fā)科的長期技術(shù)合作，Arm 向聯(lián)發(fā)科授權(quán)其 CPU 和 GPU 架構(gòu)，聯(lián)發(fā)科則設(shè)計諸如天璣和 Kompanio 系列的芯片組。聯(lián)發(fā)科的芯片組基于 Arm 的高能效設(shè)計，包含最新的 Arm Cortex CPU 和 Immortalis GPU。

　　聯(lián)發(fā)科新的天璣汽車座艙平臺 C-X1 SoC 采用 Arm v9.2-A 架構(gòu)、NVIDIA Blackwell GPU 和深度學(xué)習(xí)加速器，為車輛提供高效的設(shè)備端 AI 能力。它支持實時功能，如語音助手、路線規(guī)劃、旅行視頻創(chuàng)建、駕駛員監(jiān)控、車內(nèi)外環(huán)境感知以及個性化媒體推薦。

　　Arm 還主要通過其 Cortex-A、-M 和 - R 系列與許多其他座艙 SoC 供應(yīng)商密切合作。

　　《汽車工業(yè)》(AI)雜志與 Arm 汽車業(yè)務(wù)線產(chǎn)品與解決方案副總裁 Suraj Gajendra 進行了對話，首先從 Arm 如何針對汽車用例進行設(shè)計開始：

　　Arm 汽車增強(AE)解決方案提供可擴展的、經(jīng)過安全認證的計算平臺，旨在支持 AI 功能并簡化車輛中的軟件開發(fā)。

　　它們都經(jīng)過設(shè)計、驗證和優(yōu)化，可與 Arm Cortex 處理器、Arm GPU 和 ISP 配合使用?；陂_放的 AMBA 接口標(biāo)準，Arm 系統(tǒng) IP 為設(shè)計團隊提供了構(gòu)建更好系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

　　2024 年推出的第三代 IP 為娛樂和高級駕駛輔助系統(tǒng)等應(yīng)用優(yōu)化了汽車工作負載。

　　因此，從技術(shù)支持的角度來看，我們構(gòu)建了用于處理器和傳感器的計算 IP，同時我們還提供所有其他系統(tǒng) IP，以確保為信息娛樂和 ADAS 等領(lǐng)域提供堅實的計算架構(gòu)。

　　AI：你們的產(chǎn)品組合是否涵蓋全系列的 AE IP 產(chǎn)品?

　　Gajendra：從根本上說，通過我們從微控制器到高端微處理器的全系列產(chǎn)品，我們的技術(shù)遍布汽車的各個角落。

　　Arm Neoverse 內(nèi)核專為高性能計算而設(shè)計，Cortex-M 用于實時應(yīng)用，Cortex-R 用于安全關(guān)鍵型應(yīng)用，Cortex-A 用于汽車系統(tǒng)中的可擴展應(yīng)用。所有這些內(nèi)核都包含安全功能，如鎖步內(nèi)核(DCLS)和符合 ASIL D 標(biāo)準。

　　AI：你們的汽車增強(AE)解決方案是否提供可擴展的、經(jīng)過安全認證的計算基礎(chǔ)，為整個車輛的 AI 提供動力?

　　Gajendra：我們通過工作負載來處理 AI，而工作負載可以由 CPU、GPU 和 NPU 共享。

　　我們確保我們的 IP 和技術(shù)針對在我們系統(tǒng)上運行的任何工作負載部分進行了優(yōu)化。2025 年 3 月，我們宣布發(fā)布 Arm Kleidi 庫，用于在基于 Arm 的 CPU 上加速任何框架。

　　這些庫建立在我們過去 35 年培育的軟件生態(tài)系統(tǒng)之上。

　　它們旨在充分利用 Arm Cortex-A、Cortex-X 和 Arm Neoverse CPU 的能力，確保為機器學(xué)習(xí)和計算機視覺(CV)任務(wù)提供最佳性能。

　　AI：行業(yè)是否正在進入 AI 定義汽車的時代?

　　Gajendra：絕對是的。我們堅信行業(yè)已準備好實現(xiàn)未來的 AI 定義汽車。我們非常自豪能與我們的整個生態(tài)系統(tǒng)和合作伙伴一起推動這一進程。

　　AI：你認為軟件定義汽車和 AI 定義汽車之間的區(qū)別是什么?

　　Gajendra：在過去的四五年里，我們整個行業(yè)一直在談?wù)撥浖x汽車，現(xiàn)在我們又增加了 AI 定義汽車。

　　AI 定義汽車不會取代軟件定義汽車。我們的解釋是，軟件定義汽車提供了基礎(chǔ)和裸機基礎(chǔ)設(shè)施，以確保車輛在離開經(jīng)銷商后能夠繼續(xù)接收軟件更新和升級。

　　為軟件開發(fā)人員提供靈活性，使其能夠在云中優(yōu)化應(yīng)用程序并通過空中更新將其提供給汽車，這一點至關(guān)重要。

　　當(dāng)談到 AI 定義汽車時，我們正在使人工智能應(yīng)用能夠在軟件定義的基礎(chǔ)設(shè)施之上運行。AI 定義汽車將支持新的工作負載。例如，由 AI 模型驅(qū)動的駕駛員或乘客監(jiān)控算法，或用于自動駕駛的端到端 AI 模型。

　　行業(yè)已為下一代車輛做好準備，因為在過去的五六年里，我們已經(jīng)構(gòu)建了將車輛連接到云所需的基礎(chǔ)設(shè)施。

　　單個 OEM、芯片供應(yīng)商或軟件開發(fā)商無法開發(fā)整個車輛系統(tǒng)，盡管它基本上是四個輪子上的計算機。

　　這變得非常復(fù)雜，尤其是對于高端區(qū)域應(yīng)用，這些應(yīng)用需要多個傳感器，需要在與車載計算機集成的同時對其進行優(yōu)化。

　　傳感器制造商和傳感器軟件供應(yīng)商需要有人參與其中，與芯片供應(yīng)商和中央計算平臺供應(yīng)商集成。為該平臺編寫軟件應(yīng)用程序的軟件開發(fā)人員也需要參與其中。

　　當(dāng)然，當(dāng)談到軟件定義汽車時，你還需要與云服務(wù)提供商密切合作。

　　因此，這不僅僅是一家公司或一群公司能夠提供所需的東西。需要整個行業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)共同努力來實現(xiàn)這一點，我們再次為處于這一演進的中心而感到自豪。

　　Arm Zena CSS 支持 ADAS、AI 座艙和 OTA 功能，集成了標(biāo)準化的安全島和安全飛地。

　　AI：滿足未來車輛不斷增長的能源需求的主要挑戰(zhàn)是什么?

　　Gajendra：隨著我們從內(nèi)燃機轉(zhuǎn)向電動汽車，人們不想每天給汽車充電，而是希望在充電之間有更長的續(xù)航里程。

　　與此同時，他們希望汽車擁有新功能，這需要更多的計算能力，這顯著提高了汽車的整體能源消耗。

　　當(dāng)涉及到 AI 時，在中央計算機中實現(xiàn)的任何應(yīng)用程序或功能都必須是節(jié)能的，這樣它就不會消耗所有能源。因此，在車輛中擁有節(jié)能架構(gòu)的重要性絕對是至關(guān)重要的。

　　再一次，我們?yōu)檫@一轉(zhuǎn)變做好了準備，因為 Arm 計算架構(gòu)的支柱之一是能源效率，這就是為什么我們的芯片出現(xiàn)在如此多的手機中。我們正在將該技術(shù)引入汽車領(lǐng)域。

　　AI:請告訴我們 Arm 在 SDV 加速器中的參與情況。

　　Gajendra：隨著車輛中 AI 定義功能的需求增加，傳統(tǒng)的線性汽車開發(fā)時間表變得越來越不實用。

　　由 AWS 和 HERE 領(lǐng)導(dǎo)的 SDV 加速器支持一個協(xié)作環(huán)境，為汽車制造商及其合作伙伴提供對在云中虛擬運行的 Arm 解決方案的訪問，旨在減少復(fù)雜性，允許早期軟件開發(fā)，并縮短未來車輛的上市時間。

　　AI：Arm 如何支持移動出行向更智能、更安全和更高效的車輛演進?

　　Gajendra：當(dāng)涉及到支持新的 AI 定義應(yīng)用程序時，我們正在確保中央計算機中有足夠的計算能力，無論是通過我們的 CPU、支持 AI 的 GPU 還是其他 IP。

　　當(dāng)然，我們將繼續(xù)支持我們多年來在汽車安全和網(wǎng)絡(luò)安全方面的投資，以確保汽車計算過程以安全可靠的方式完成。

　　這是一個巨大的挑戰(zhàn)，也是我們每天都在談?wù)摰姆浅Ｖ匾脑掝}，因為隨著越來越多的智能應(yīng)用程序的運行，我們必須確保以安全可靠的方式完成。

　　一個座艙應(yīng)用程序，無論它有多酷，都不應(yīng)該干擾 ADAS 應(yīng)用程序，因此挑戰(zhàn)在于確保應(yīng)用程序被分離出來，不會相互干擾。

　　同時，我們專注于所有技術(shù)的能源效率，以確保我們在不消耗更多電力的情況下提供更高水平的性能。

　　AI：Arm 的下一步是什么?

　　Gajendra：傳統(tǒng)上，公司向行業(yè)提供核心 IP 產(chǎn)品。我們下一步要做的是汽車計算子系統(tǒng)，稱為 Zena 計算子系統(tǒng)(CSS)，這是支持縮短汽車芯片開發(fā)周期所需的。

　　Arm Zena CSS 為 ADAS 和信息娛樂等安全關(guān)鍵型任務(wù)提供高效、高性能的計算，將工程時間縮短 20%，并支持可擴展的、面向 AI 的解決方案。通過預(yù)先驗證、經(jīng)過安全認證的計算平臺，它可以將 AI 和軟件定義汽車的開發(fā)時間表縮短一年或更長時間。

　　它支持 ADAS、AI 座艙和 OTA 功能，集成了標(biāo)準化的安全島和安全飛地，并可以通過 Arm GPU 和 ISP 技術(shù)進行擴展，以提供靈活、優(yōu)化的 SoC 解決方案。

　　有了 CSS，我們不僅提供 IP，還提供更完整的子系統(tǒng)。Zena 計算子系統(tǒng)有 16 個 CPU，作為一個集成的安全島，內(nèi)置符合 ISO 26262 和 ISO 21434 標(biāo)準的網(wǎng)絡(luò)安全功能。

　　在 CSS 級別標(biāo)準化 Arm 架構(gòu)并提供共享建模工具，可簡化軟件移植，減少平臺碎片化，并支持靈活的 SoC 設(shè)計，以便在車輛中更輕松地集成 AI。