作者 | 王启隆
责编 | 唐小引
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
随着人工智能在自动驾驶领域的深入应用，全球汽车产业正面临一场前所未有的技术革命。日益复杂的算法、精密的传感器网络和严格的合规标准，使得从概念设计到实际生产的全过程面临着严峻挑战。在《新程序员 007》中，图灵奖得主 Joseph Sifakis 曾对 CSDN 分享了他对于自动驾驶技术深层次的理解：
“自动驾驶汽车所面临的主要问题是，系统需要能够理解所发生的事件并正确解读。因此，感知功能必须足够可靠，并建立对外部世界的准确模型，这是非常困难的。此外，还存在人为干涉的因素，这也是为什么在一些论文中我将自动驾驶称之为‘疯狂想法’的原因。不过，我认为我们应该致力于开发一些能够提供必要保证的技术，比如将神经网络与传统解决方案并行工作，以便在同一体系结构中整合 AI 和我们信任的传统系统，以确保性能和安全性的平衡。”
近日，半导体巨头 Arm 与生态系统合作伙伴联手，推出了最新的 Arm 汽车增强（AE）处理器及虚拟原型平台解决方案，这一举措显著改善了传统汽车开发流程，据称可大幅度缩短人工智能汽车的开发周期，最高可节约两年的开发时间。
Arm 高级副总裁兼汽车事业部总经理 Dipti Vachani 表示：“汽车市场正经历前所未有的转型，更多的自动化需求、更先进的用户体验追求以及电气化趋势，推升了软件和人工智能的爆发式增长。鉴于汽车电子系统变得越来越复杂，为了加速产品交付，我们需要从根本上重新构思产品的开发流程。”
Arm 在汽车领域已经有 30 多年的经验，推出过支持锁步安全功能的 CPU、汽车增强 IP 等产品。还记得在 2021 年的时候，Arm 发布了 SOAFEE 架构（Scalable Open Architecture for Embedded Edge），即「面向嵌入式边缘的可扩展开放架构」，目前已有超过 100 家来自汽车行业的成员加入。
Arm“杀”入汽车软件领域，为软件定义汽车打下基础。但事实上，发起 SOAFEE 的初衷不是为了竞争其他车厂，也不是为了指导汽车行业怎么作为，而是号召整个行业团结起来，一起解决汽车行业当前面临的软件层面的技术挑战，为 AI 在汽车端的应用提速。
下文将解读 Arm 本次的发布内容，从中一览这个处于巨大变革中的汽车行业。
算力增长，芯片赋能新市场
本次发布的一大亮点是许多「首次」，比如 Arm 首次将 Armv9 架构技术带入汽车应用，更新了 Cortex-A 系列的两款产品，Cortex-A720AE 和 Cortex-A520AE。
其中，Cortex-A720AE 为广泛的软件定义汽车 (SDV) 应用带来业界领先的持续性能及 SoC 的设计灵活性；Cortex-A520AE 则提供了领先的能效和功能安全特性，可充分扩展适用于各种汽车用例。
这一架构技术是“十年磨一剑”，v8 发布于 2011，v9 发布于 2022，中间横跨了移动互联网与人工智能两大时代。当年 v9 发布时，Arm 发布了这么一张图，表示会驱动下一个“3000 亿芯片”的市场：
此次发布中，Arm 还首次将服务器级别性能的 Neoverse 技术引入汽车应用，推出的 Arm Neoverse V3AE。
开个车，还能用上服务器的性能吗？
Arm 汽车事业部全球市场副总裁 Dennis Laudick 认为是有必要的。当前人工智能对汽车行业高端应用的需求越来越大，与上一代性能最强的芯片相比，Neoverse V3 AE 每核性能可提升 50%。同时，它还能够将 Armv9 架构在安全、人工智能方面的优势带入到汽车领域。值得一提的是，当前 Nvidia 已经宣布，NVIDIA DRIVE Thor 平台采用了 Neoverse V3AE IP。
Arm 首次将 64 位引入到实时处理器，发布了首款 64 位 Arm Cortex-R82AE 实时处理器——这是一项重大发布，引入 64 位架构，意味着系统能够更高效地处理大量并发数据流，这对于汽车应用至关重要，尤其是在需要处理海量传感器数据、进行高速计算和实时决策的自动驾驶系统中。Arm 优化了其在安全岛中的角色，让 Cortex-R 可以更自然地作为安全岛来支持 Cortex-A。这也是 Arm 迄今为止性能最高的功能安全实时处理器。
此外，Arm 还对 Arm Mali-C720AE ISP（图像信号处理器）进行了改进，使其能够支持多管线并行处理，更好地服务于人类视觉和计算机视觉算法的需求。通常对于 ISP 而言，最大的一个挑战是需要大量的手动调优，但此次更新后可支持可微分，基本上可以实现自动调优。
“光速造车”，缩短两年开发周期
去年九月，Arm 正式启动了它的首次公开募股（IPO）之旅，选择在美国纳斯达克交易所敲响上市的钟声。14 日，股票代码“ARM”犹如一颗新星照亮了股市夜空，华尔街的老股民们纷纷研究起什么是 Chip，探索芯片股的潜力。
在典型的汽车技术堆栈结构中，最底层无疑是基础硬件。当我们谈论汽车硬件时，常常会想到发动机、传动系统、悬挂系统等传统机械部件，但在智能汽车时代，芯片才是汽车智能化的基石，而这正好是 Arm 技术得以广泛应用的核心层。
芯片之上，不可或缺的是基础软件，诸如操作系统，就如同汽车智能的大脑中枢；再往上，则是由各类应用软件构筑而成的丰富功能层，共同构成了完整的汽车智能系统产品。
因此，这一次 Arm 不仅带来了革新性的底层基础硬件，更是一揽子推出了整套技术堆栈。
当前传统的汽车产品开发采用的是线性流程，也就是说，如果要开发一个新的产品，必须要等到物理硬件就绪，开发者才可以启动软件开发，然后需要继续等待，等软件开发完成后再进行系统的集成和测试……但软件数量正在呈爆发式增长，如果按照传统线性的开发模式，那真得等到猴年马月了。
为应对汽车软件复杂性日益增加的挑战，Arm 推出了创新的虚拟原型解决方案，改变了传统的线性开发模式，使得软硬件能够并行开发，有效地缩短了产品从设计到上市的整体周期。
正如前文所述，Arm 当前目标是团结整个行业，目前他们已经携手广泛的生态系统伙伴，如主流汽车操作系统供应商 BlackBerry QNX、红帽（RedHat）、Eletrobit 等，以及汽车应用开发商 TIER IV、LeddarTech、Autoware Foundation 等，共同支持基于 Arm AE IP 的虚拟原型平台。
软硬件同步设计开发，由此可以显著缩短整体开发时间。这些生态系统伙伴向 Arm 反馈，该解决方案可以帮助他们缩短多达两年的软件开发时间。
这一系列的“首次”发布也包括了 Arm 首次宣布 Arm 汽车计算子系统 (CSS) 的路线图，预计到 2025 年，Arm 将交付首款应用于汽车领域的 CSS。
汽车计算子系统——乍一听这又是个不认识的汽车领域术语，但其实这是 Arm 在汽车电子架构领域提出的原创概念，集成了 CPU 集群、互联模块、安全岛以及其他必要的安全功能。展望未来，系统只会变得更加复杂，对功能安全的需求也会随之加剧，所以需要整合所有计算组件，为行业关键的一致性进行标准化。
最后，以 Arm 汽车事业部全球市场副总裁 Dennis Laudick 分享的一个观点结尾：
“不久前，我刚刚和中国的一家自动驾驶软件企业的首席技术官进行过交流：你们到底需要多少算力？我问他，他这样回答：‘如果我有更多的算力，我们就可以部署更多的传感器，将会拥有更多的软件，从而可以拯救更多的生命。所以，就算力本身而言，它是永无止境的。’这一点让我印象深刻且具有前瞻性。”
正是众多诸如 Arm 这样行业领先的企业，不断推动技术的创新，深入思考解决行业痛点问题，才能促使软件定义汽车时代的快速来临，让 AI 在汽车端的应用步伐逐步加快，作为用户才能真正在汽车终端上看得见、摸得着地体会 AI 为驾乘体验带来的革新变化。
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