AI与算力成为车企必争地如何拿下智能化关键一城？

　　针对汽车行业严格的功能安全标准◆◆■，Neoverse V3AE提供的瞬时故障保护（Transient Fault Protection, TFP）功能是为了确保在发生暂时性硬件故障时，系统能够保持运行■★◆◆，或以安全的方式运行。

　　在这些场景中◆★◆★■，平台的应用多样化■★★，涵盖了从SoC架构的深入探索到固件和操作系统的开发，再到功能和应用的开发与单元测试★◆。

　　与此同时，Arm也发布了基于Armv9架构的Cortex-A AE系列处理器，以实现性能的可扩展性，并带来功能安全的提升。

　　此外，随着目前座舱性能迭代速度的加快，对研发周期的控制提出挑战，虚拟原型平台的思路进一步缩短了整车软硬件的开发周期，为企业降本增效提供可能。

　　虚拟原型平台对于加速汽车技术的研发来说主要服务于以下关键应用场景■★：先进驾驶辅助系统（ADAS）、车载信息娱乐系统（IVI）以及利用人工智能驱动的智能座舱功能。

　　近日Armv9架构技术被首次引入汽车领域◆■★，该技术带来了AI、安全性和虚拟化等多项先进功能。同时◆★■■，Arm利用其在服务器市场的领先技术优势，将Neoverse技术应用于汽车领域。

　　此外，电动汽车的兴起不仅改变了行业的能源结构■■★，也为汽车的设计和制造带来了新的复杂性◆■★。如何在保持性能和效率的同时，简化设计并降低成本，是摆在汽车制造商面前的一大难题。

　　这场变革的推动力来自三个关键因素：人工智能的发展★★◆■◆■、消费者对于车辆体验的新期待★■，以及电动汽车的迅猛兴起★★◆■■，尤其是中国在这一领域的领先地位■■■◆★◆。

　　最后，电动汽车的快速发展正重塑着整个行业的生态，同时也提高了汽车设计的复杂度★★★。

　　为了适应这一变化，行业正寻求建立统一的基础软件平台■★★★■◆，以便简化开发过程，提高效率，确保产品的可扩展性、稳定性和可靠性。

　　在安全方面，Armv9-A 架构融合了针对内存安全违规、控制流劫持和缓冲区溢出攻击的缓解功能，其中包括指针验证和分支目标识别 (PACBTI) 以及内存标记扩展 (MTE)。这可以帮助系统在极端情况下保持其稳定性和安全性。

　　不难看出★★★◆■■，在当下的车载技术的发展路径中，人工智能技术的进步虽然推动了安全和自动驾驶功能的革新，但同时也增加了技术实施的复杂性和安全风险。确保这些先进功能的可靠性和安全性成为行业亟需解决的问题。

　　同时★◆◆◆★■，注重AI性能的这种转变不仅推动了技术的进步，而且是将技术优化并转化为社会福祉的关键步骤。

　　据Arm介绍★■◆★★，虚拟原型平台的一个重要目标是实现云端和边缘（汽车内部）之间的指令集架构（ISA）对等，这意味着可以在云端开发应用并无缝部署到汽车中，从而提高软件开发的效率。通过这种云边协同开发方法，可以简化开发流程，提高软件生产力◆◆■，并缩短上市时间。

　　在完善座舱能耗比■◆★◆，提升应用效率的同时，如何提升加速研发周期也是当下的重要话题。

　　通俗的来讲，合作伙伴可以利用虚拟原型平台对所选的SoC架构进行深入研究■■，这有助于他们优化芯片设计，以满足特定的性能和功率要求。

　　在这一背景下，Arm投入了大量资源来协助定义行业的软件和平台标准★◆★★★◆，同时推动了生态系统伙伴间的协作，共同推进软件解决方案的开发。这样的合作对于制定通用标准★★、降低复杂性、并加速行业整体的软件创新至关重要★★。

　　值得一提的是，由于Neoverse V3AE源自于Arm Neoverse产品线★◆◆★★■，目前市场上的主流云计算厂商均推出基于该产品线的云实例，也就是说■★，Neoverse V3AE与当下新型云和数据中心设计中拥有相同的底层CPU性能和指令集架构，使得汽车主机厂或软件开发商能够在云边无缝部署的前提下★★■■，利用云计算资源作为整体软件验证的一部分，更好地应对汽车智能化带来大幅增长的软件数量。

　　AI与算力成为造车新关注■◆◆，在车载平台上追求更高性能一般来说具有双重意义◆◆■，一方面，它是对芯片设计能力的挑战■■，在保证安全的前提下要提供更好的应用性能★■◆◆◆；另一方面◆■◆■，它代表了行业发展的方向，即从技术驱动转向更加注重实际应用的路径。

　　此外，平台还为软件应用的开发提供了测试和验证的环境，这对于确保功能的正确实现和提升用户体验至关重要。

　　随着汽车领域算力开销的不断增大，越来越多的企业开始考虑是否存在一个更有优势的平台，实现高算力的同时将能耗比控制在一个可以接受的范围。

　　通过这些综合的应用场景，虚拟原型平台显著提高了开发的灵活性和效率◆■，有助于缩短产品从设计到上市的时间。

　　具体来说，通过虚拟原型平台■■◆，汽车企业现在可以在实际硬件到位之前★★◆■◆★，对内部处理器（IP）进行评估和测试。这一进步不仅优化了设计流程◆◆■★◆★，还加快了系统级芯片（SoC）和软件的开发与部署速度，显著缩短了产品上市时间，节约研发成本■★★。

　　同时◆■◆◆，现代消费者期望的不仅仅是一辆车，而是一个集交通工具、个性化服务、娱乐互动于一体的移动空间■◆■★★。汽车行业需要解决如何在车辆中融合先进的用户界面和消费电子体验★★◆◆，以满足消费者的期待。

　　除了强化AE IP，Arm也首次宣布将于2025年为汽车应用推出计算子系统，以更快、更简单的方式支持构建包括ADAS、IVI等更加复杂的系统◆■★◆，帮助汽车行业智能化的转型。

　　第二个因素是市场需求的演变。今日的驾驶者不仅仅满足于传统的驾驶体验，他们渴望在车辆中得到类似于现代消费电子产品的互动和娱乐体验。

　　在这新的竞技场上■★，智能化技术的集成与创新成为了各大车企乃至供应商争夺市场的制高点★★◆★。

　　尽管当下的车载环境需要很高的峰值性能，但整体的性能开销是动态的◆★★★◆，为了匹配不同时段的算力与功耗匹配，采用不同的核心设计也有助于客户通过big.LITTLE的大小核设计提升产品的性价比以及功耗表现。

　　Arm Neoverse V3AE处理器是专门为汽车行业中包括先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶在内的高端应用而设计的。这些应用场景要求极高的单线程性能，以便处理复杂的计算任务，如环境感知★■■★◆、决策制定和路径规划。

　　为此■★■■★，Arm在车载领域引入了集安全性与性能、能效为一体的Armv9架构，旨在应对汽车性能开销不断增长◆◆，安全性要求不断提升，ADAS对算力要求不断发展的需求。

　　Arm Cortex-A720AE面向那些需要在高性能与能效之间取得平衡的应用◆★■★★◆，如ADAS、智能座舱和IVI。而Cortex-A520AE则专注于高效处理多样化汽车计算工作负载◆★◆★，尤其适用于对功耗优化有特别需求的汽车应用。

　　为此，Arm给出了虚拟原型平台这一解决思路。以前述基于Armv9架构的AE新产品为例，其大部分的物理芯片开发板将在2025至2026年间交付◆★■，但通过虚拟原型平台的早期工作，合作伙伴则可以立即开始评估和设计流程。

　　可以说■◆■■◆★，很多传统的芯片或者IP厂商都在积极为汽车产业推出足够合适且好用的产品。

　　为此，汽车制造商不得不开始深入了解技术底层■◆◆■，探索如何选择高性价比◆★◆★、高能效比的底层技术解决方案■★◆。

　　在这一背景下，企业如何选择能助力产品加速面市的技术、主机厂如何有效缩短软硬件调优时间成为了行业目前的痛点◆★★。

　　若上半场的竞争焦点是以电动车的普及和技术革新为代表的电动化，下半场则明显转向智能化，这包括自动驾驶技术、车联网◆■◆、人工智能以及大数据分析等领域。

　　随着汽车软件功能的日益增加，汽车不仅需要更强大的计算能力来处理复杂任务，也需要更加灵活和安全的架构来支持这些高级功能★■◆■★。

　　当汽车行业正由硬件为中心快速转向以软件为中心发展■★◆，这种趋势与智能手机行业的发展轨迹相似◆★★■★★，智能手机行业在过去也经历了从硬件向软件定义的转变。汽车行业的这种演变表明，软件将成为汽车创新和价值创造的核心。

　　同时，平台也支持基础软件的开发和集成，比如操作系统的移植以及驱动程序和中间件的开发，这些都是确保系统高效运行的基础◆◆■■★◆。

　　在一众处理器架构中★◆◆■，Arm处理器技术以其高效的性能和低能耗特性，成为了汽车电子系统的首选之一。

　　目前的软硬件联合调优经常需要等待硬件发布后才可进行，对厂商的研发周期和研发成本提出了考验，业界亟需一个可以加速解决这一问题的方案。

　　随着软件功能的快速增长★◆■★■◆，能够提前开始开发流程变得尤为重要■★■■◆■。预计新一代的虚拟原型平台◆★■★、全栈软件解决方案和Arm AE IP的投入使用将为行业节省大量时间和成本，可能缩短至多两年的开发周期。

　　可以看出，Arm推出的虚拟原型平台旨在加速汽车技术的开发和部署，提供高性能★■■、高效率的解决方案，并支持汽车全生命周期的软件持续更新◆◆★。期待合作伙伴能够充分利用这些平台◆■◆◆◆◆，加速软件定义汽车的发展■★■★。