人工智能 (AI)正在深度變革汽車行業，從車輛設計、制造到功能實現均迎來突破。這一趨勢與全球各行業加速擁抱 AI 的背景高度契合，根據 Arm 發布的《人工智能就緒指數報告》，全球 82% 的企業領導者表示其所在企業正在使用 AI。

然而，若要充分釋放 AI 在汽車領域的潛力，行業需要在以下關鍵領域持續突破，包括上市進程、功能安全、可擴展架構、邊緣側的實時性能，以及信息安全。

加快上市進程

隨著市場節奏日益加快，整車廠亟需以更高效的方式實現智能汽車的快速落地。而傳統開發模式已難以滿足縮短上市時間的需求，汽車行業正在轉向更具適應性、高效性和靈活性的開發路徑。

為此，汽車行業開始采用靈活的計算平臺，支持硬件與軟件團隊從早期階段便開始協同開發。對于專注于下一代 AI 汽車應用的團隊而言，早期仿真、測試和驗證能力變得至關重要。Arm 通過基礎技術、虛擬平臺以及能夠實現更快速、更具協作性交付的生態系統，助力行業轉型。

提升功能安全標準

自適應巡航控制、自動緊急制動、車道保持輔助等功能正通過 AI 技術持續升級，推動車輛智能化水平的提升，并帶來更更靈敏、更具預見性的駕乘體驗。但這些功能也對系統可靠性和瞬間決策能力提出了更高的要求。

汽車技術需要集成兼具快速處理與故障安全特性的功能安全設計。Arm 最新的汽車增強型 (AE) 處理器內置對多種安全關鍵功能的支持，這種靈活性使汽車制造商能夠根據特定應用需求配置安全特性，同時滿足 ISO 26262 等國際標準要求。

閱讀《Arm 驅動汽車未來，全面考量功能安全關鍵性》一文，了解更多關于汽車系統功能安全的關鍵考慮因素。

通過可擴展架構

應對軟件復雜性

隨著汽車向“AI 定義”轉型，車載信息娛樂 (IVI)、先進駕駛輔助系統 (ADAS)、動力總成等新增功能不斷推高系統復雜度。跨汽車代際、平臺和配置的代碼管理已成為關鍵的工程挑戰，行業亟需分層且可擴展的計算架構，以應對 AI 系統日益增長的復雜性，尤其是在汽車應用中。

在此背景下，整個汽車堆棧中對靈活、可復用、標準化軟件平臺的需求日益迫切。Arm 通過 SOAFEE （面向嵌入式邊緣的可擴展開放架構）推動這一變革。作為一項云原生倡議，SOAFEE 鼓勵整個生態系統開展開放協作，使開發者能夠更輕松地將軟件移植到不同的計算平臺，從而實現“一次開發、大規模部署”的高效模式。

閱讀《SOAFEE 發展勢頭持續增溫，迎來三周年里程碑》一文，進一步了解 SOAFEE 里程碑進展。

邊緣側的實時 AI 性能

隨著行人檢測預警、自適應車道保持等安全關鍵型應用高度依賴 AI 能力，邊緣側的實時 AI 推理能力變得至關重要，車輛需要毫秒級完成對傳感器的數據處理與響應，避免因云端延遲導致風險。

然而，根據《人工智能就緒指數報告》，僅 29% 的企業表示能夠自動擴展計算資源，以滿足不斷演進的 AI 工作負載需求。此外，該報告指出，到 2030 年，AI 工作負載可能消耗全球數據中心高達 30% 的電力，這使得高能效的邊緣計算成為面向未來的汽車平臺的基石。

隨著邊緣計算成為 AI 的核心能力，Arm 推出一系列高性能、低功耗的 AE 技術。例如，Arm Neoverse V3AE CPU 為 AI 驅動的 ADAS 應用等要求嚴苛的邊緣側工作負載提供服務器級性能，而 Arm Cortex-A720AE CPU 則通過緊湊高效的架構，提供靈活持續的性能以支持實時 AI 推理。

閱讀《AI 如何應用于汽車？聽聽行業專家如何回答》一文，了解行業領導者如何落地車載 AI 應用。

從底層構建 AI 車輛的安全體系

隨著車內 AI 功能的擴展，潛在風險也隨之升級。AI 系統帶來了傳統網絡安全之外的新挑戰，尤其是在汽車計算系統等安全關鍵環境中。

《人工智能就緒指數報告》指出，48% 的企業領導者將數據隱私泄露視為首要安全隱患，尤其擔憂模型提取和濫用問題。對抗性攻擊、訓練階段的數據投毒、模型竊取等 AI 特有的安全漏洞，凸顯了在汽車計算平臺每一層級內置強大防護措施的必要性。

為應對這些風險，必須從底層設計安全機制，Arm 架構通過提供內置安全技術實現硬件和軟件的多重防護。這些技術構成了安全基石，為汽車開發中可擴展且可信的 AI 提供支撐。

賦能汽車技術的未來

無論是引入新的先進功能安全要求，還是革新車載應用，AI 正從根本上重新定義汽車。汽車行業的未來將聚焦于打造更卓越的汽車，這類汽車將具備更高智能化水平、先進的邊緣側實時 AI 能力，以及支持 AI 擴展的計算平臺。

汽車行業無需從零起步。現有技術已能通過實現可擴展計算與安全實時的 AI 集成，為這一轉型提供支持。從芯片到軟件，Arm 始終處于汽車變革的核心，Arm 計算平臺是 AI 新未來的基石。