人工智能 (AI)正在深度變革汽車(chē)行業(yè)，從車(chē)輛設(shè)計(jì)、制造到功能實(shí)現(xiàn)均迎來(lái)突破。這一趨勢(shì)與全球各行業(yè)加速擁抱 AI 的背景高度契合，根據(jù) Arm 發(fā)布的《人工智能就緒指數(shù)報(bào)告》，全球 82% 的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者表示其所在企業(yè)正在使用 AI。

然而，若要充分釋放 AI 在汽車(chē)領(lǐng)域的潛力，行業(yè)需要在以下關(guān)鍵領(lǐng)域持續(xù)突破，包括上市進(jìn)程、功能安全、可擴(kuò)展架構(gòu)、邊緣側(cè)的實(shí)時(shí)性能，以及信息安全。

加快上市進(jìn)程

隨著市場(chǎng)節(jié)奏日益加快，整車(chē)廠亟需以更高效的方式實(shí)現(xiàn)智能汽車(chē)的快速落地。而傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式已難以滿(mǎn)足縮短上市時(shí)間的需求，汽車(chē)行業(yè)正在轉(zhuǎn)向更具適應(yīng)性、高效性和靈活性的開(kāi)發(fā)路徑。

為此，汽車(chē)行業(yè)開(kāi)始采用靈活的計(jì)算平臺(tái)，支持硬件與軟件團(tuán)隊(duì)從早期階段便開(kāi)始協(xié)同開(kāi)發(fā)。對(duì)于專(zhuān)注于下一代 AI 汽車(chē)應(yīng)用的團(tuán)隊(duì)而言，早期仿真、測(cè)試和驗(yàn)證能力變得至關(guān)重要。Arm 通過(guò)基礎(chǔ)技術(shù)、虛擬平臺(tái)以及能夠?qū)崿F(xiàn)更快速、更具協(xié)作性交付的生態(tài)系統(tǒng)，助力行業(yè)轉(zhuǎn)型。

提升功能安全標(biāo)準(zhǔn)

自適應(yīng)巡航控制、自動(dòng)緊急制動(dòng)、車(chē)道保持輔助等功能正通過(guò) AI 技術(shù)持續(xù)升級(jí)，推動(dòng)車(chē)輛智能化水平的提升，并帶來(lái)更更靈敏、更具預(yù)見(jiàn)性的駕乘體驗(yàn)。但這些功能也對(duì)系統(tǒng)可靠性和瞬間決策能力提出了更高的要求。

汽車(chē)技術(shù)需要集成兼具快速處理與故障安全特性的功能安全設(shè)計(jì)。Arm 最新的汽車(chē)增強(qiáng)型 (AE) 處理器內(nèi)置對(duì)多種安全關(guān)鍵功能的支持，這種靈活性使汽車(chē)制造商能夠根據(jù)特定應(yīng)用需求配置安全特性，同時(shí)滿(mǎn)足 ISO 26262 等國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)要求。

閱讀《Arm 驅(qū)動(dòng)汽車(chē)未來(lái)，全面考量功能安全關(guān)鍵性》一文，了解更多關(guān)于汽車(chē)系統(tǒng)功能安全的關(guān)鍵考慮因素。

通過(guò)可擴(kuò)展架構(gòu)

應(yīng)對(duì)軟件復(fù)雜性

隨著汽車(chē)向“AI 定義”轉(zhuǎn)型，車(chē)載信息娛樂(lè) (IVI)、先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS)、動(dòng)力總成等新增功能不斷推高系統(tǒng)復(fù)雜度?？缙?chē)代際、平臺(tái)和配置的代碼管理已成為關(guān)鍵的工程挑戰(zhàn)，行業(yè)亟需分層且可擴(kuò)展的計(jì)算架構(gòu)，以應(yīng)對(duì) AI 系統(tǒng)日益增長(zhǎng)的復(fù)雜性，尤其是在汽車(chē)應(yīng)用中。

在此背景下，整個(gè)汽車(chē)堆棧中對(duì)靈活、可復(fù)用、標(biāo)準(zhǔn)化軟件平臺(tái)的需求日益迫切。Arm 通過(guò) SOAFEE （面向嵌入式邊緣的可擴(kuò)展開(kāi)放架構(gòu)）推動(dòng)這一變革。作為一項(xiàng)云原生倡議，SOAFEE 鼓勵(lì)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)開(kāi)展開(kāi)放協(xié)作，使開(kāi)發(fā)者能夠更輕松地將軟件移植到不同的計(jì)算平臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)“一次開(kāi)發(fā)、大規(guī)模部署”的高效模式。

閱讀《SOAFEE 發(fā)展勢(shì)頭持續(xù)增溫，迎來(lái)三周年里程碑》一文，進(jìn)一步了解 SOAFEE 里程碑進(jìn)展。

邊緣側(cè)的實(shí)時(shí) AI 性能

隨著行人檢測(cè)預(yù)警、自適應(yīng)車(chē)道保持等安全關(guān)鍵型應(yīng)用高度依賴(lài) AI 能力，邊緣側(cè)的實(shí)時(shí) AI 推理能力變得至關(guān)重要，車(chē)輛需要毫秒級(jí)完成對(duì)傳感器的數(shù)據(jù)處理與響應(yīng)，避免因云端延遲導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)。

然而，根據(jù)《人工智能就緒指數(shù)報(bào)告》，僅 29% 的企業(yè)表示能夠自動(dòng)擴(kuò)展計(jì)算資源，以滿(mǎn)足不斷演進(jìn)的 AI 工作負(fù)載需求。此外，該報(bào)告指出，到 2030 年，AI 工作負(fù)載可能消耗全球數(shù)據(jù)中心高達(dá) 30% 的電力，這使得高能效的邊緣計(jì)算成為面向未來(lái)的汽車(chē)平臺(tái)的基石。

隨著邊緣計(jì)算成為 AI 的核心能力，Arm 推出一系列高性能、低功耗的 AE 技術(shù)。例如，Arm Neoverse V3AE CPU 為 AI 驅(qū)動(dòng)的 ADAS 應(yīng)用等要求嚴(yán)苛的邊緣側(cè)工作負(fù)載提供服務(wù)器級(jí)性能，而 Arm Cortex-A720AE CPU 則通過(guò)緊湊高效的架構(gòu)，提供靈活持續(xù)的性能以支持實(shí)時(shí) AI 推理。

閱讀《AI 如何應(yīng)用于汽車(chē)？聽(tīng)聽(tīng)行業(yè)專(zhuān)家如何回答》一文，了解行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者如何落地車(chē)載 AI 應(yīng)用。

從底層構(gòu)建 AI 車(chē)輛的安全體系

隨著車(chē)內(nèi) AI 功能的擴(kuò)展，潛在風(fēng)險(xiǎn)也隨之升級(jí)。AI 系統(tǒng)帶來(lái)了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全之外的新挑戰(zhàn)，尤其是在汽車(chē)計(jì)算系統(tǒng)等安全關(guān)鍵環(huán)境中。

《人工智能就緒指數(shù)報(bào)告》指出，48% 的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者將數(shù)據(jù)隱私泄露視為首要安全隱患，尤其擔(dān)憂(yōu)模型提取和濫用問(wèn)題。對(duì)抗性攻擊、訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)投毒、模型竊取等 AI 特有的安全漏洞，凸顯了在汽車(chē)計(jì)算平臺(tái)每一層級(jí)內(nèi)置強(qiáng)大防護(hù)措施的必要性。

為應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，必須從底層設(shè)計(jì)安全機(jī)制，Arm 架構(gòu)通過(guò)提供內(nèi)置安全技術(shù)實(shí)現(xiàn)硬件和軟件的多重防護(hù)。這些技術(shù)構(gòu)成了安全基石，為汽車(chē)開(kāi)發(fā)中可擴(kuò)展且可信的 AI 提供支撐。

賦能汽車(chē)技術(shù)的未來(lái)

無(wú)論是引入新的先進(jìn)功能安全要求，還是革新車(chē)載應(yīng)用，AI 正從根本上重新定義汽車(chē)。汽車(chē)行業(yè)的未來(lái)將聚焦于打造更卓越的汽車(chē)，這類(lèi)汽車(chē)將具備更高智能化水平、先進(jìn)的邊緣側(cè)實(shí)時(shí) AI 能力，以及支持 AI 擴(kuò)展的計(jì)算平臺(tái)。

汽車(chē)行業(yè)無(wú)需從零起步?，F(xiàn)有技術(shù)已能通過(guò)實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展計(jì)算與安全實(shí)時(shí)的 AI 集成，為這一轉(zhuǎn)型提供支持。從芯片到軟件，Arm 始終處于汽車(chē)變革的核心，Arm 計(jì)算平臺(tái)是 AI 新未來(lái)的基石。