作者：Arm 汽車事業部產品和解決方案副總裁 Suraj Gajendra

在 Arm 投身汽車技術研發的這些年，我身處行業前沿，親眼見證了從傳統軟硬件協同設計到真正軟件定義系統的重大轉變。在近期于舊金山舉辦的第 62 屆設計自動化大會 (DAC) 上，我與來自 AMD、西門子 EDA 和柯林斯宇航 (Collins Aerospace) 的同行進行了一場專題討論，深入剖析了這一變革的真正意義——為何它遠不僅是漸進式的演進，更是一場革命性的突破。

基礎設施勢在必行

談及軟件定義系統時，我往往會從基礎設施切入。因為這個主題不僅是圍繞編寫可更新的軟件，更在于構建全面的生態系統，支撐產品全生命周期內的持續創新。

在汽車領域，這意味著要打造從云端延伸至汽車的基礎設施，即便車輛交付后仍能支持軟件更新與新功能推送。但關鍵認知在于：這類基礎設施必須從設計之初就納入規劃。若硬件在設計階段未考慮這種靈活性，之后將無法賦予真正的軟件定義能力。

如今研發的硬件需要具備前瞻性，以具備支持未來需求的能力。

未知的前路

在 Arm，對時間線的挑戰貫穿日常工作。我們研發的計算平臺需經合作伙伴完成系統級芯片 (SoC) 開發，再集成至各個部件，最終應用于量產車輛。這一過程通常耗時五年，光是合規認證就會大幅延長這個流程。

若說我能確切預知五年后的工作負載形態，顯然不切實際。即便六個月后的人工智能 (AI) 發展趨勢，現在也難以準確預測！這種不確定性促使我們以前所未有的方式擁抱虛擬平臺與早期軟件開發，而這在數年前還被視為不可能實現。

打破 18 個月滯后

虛擬平臺如何改變行業規則？舉一個具體案例：傳統模式下，Arm 推出汽車增強 (AE) IP 后，軟件開發者需要等待 18 個月才能基于物理芯片開展工作。也就是說，2021 年發布的 AE IP，直到 2022 年底才會面向開發者開放，存在顯著滯后。

但在 2024 年，我們另辟蹊徑。通過與西門子等合作伙伴協作，在 2024 年三月份的 AE IP 技術發布日，Arm 同步推出了虛擬平臺。為此，軟件生態系統合作伙伴可即刻啟動開發工作，無需等待 18 個月。盡管芯片驗證環節不可省略，但這種方式從根本上將開發周期縮短多達兩年。

中國創新

中國廠商通過迅速采用這些方法，重塑了競爭格局。在部分案例中，從初步設計到流片僅耗時 12 個月。

最令我驚嘆的并非只是速度，更在于嚴謹性。這支團隊提出關于功能安全、信息安全、以及混合關鍵性的問題，比其他合作過的廠商都更具挑戰性。他們不走捷徑，而是秉持截然不同的開發理念，積極采用虛擬開發與云端驗證。

這迫使全行業重新審視開發周期。當競爭對手能以顯著更短的時間交付產品且絲毫不損及質量與安全時，長達七年的設計周期已難以為繼。

AI 定義汽車：下一個前沿領域

我們已見證AI 定義汽車嶄露頭角，傳統應用正通過大語言模型 (LLM) 和先進算法實現變革。以汽車用戶手冊為例：雜物箱中 500 頁的手冊將被 AI 助手取代，可實時解答任何指示燈或功能相關問題。例如，亞馬遜云科技 (AWS) 的車載聊天機器人原型，通過 Arm KleidiAI 與 llama.cpp 的集成，能在三秒內響應駕駛員指令。

這些 AI 應用需要在異構計算平臺上運行：部分工作負載由 CPU 處理，另一些任務由 GPU 承擔，而特定任務則由 AI 加速器完成。如今借助虛擬平臺，開發初期即可確定工作負載的優化與分配方案，無需等待物理硬件。

安全性：內置而非外掛

軟件定義與 AI 定義系統的關鍵在于從一開始就明確安全防護需求。我曾在小組討論中分享過一個案例：我的車載停車支付功能曾經長達八個月無法正常使用，原因是車載系統軟件未達到信用卡交易的安全防護標準。

這凸顯了硬件設計階段明確安全防護需求的重要性。當系統存在混合關鍵性工作負載（部分要求高安全性，部分要求較低）時，必須在確定硬件架構前厘清互操作性需求。而虛擬平臺能幫助開發者在硬件、中間件及基礎軟件層之間合理劃分工作負載。

標準化的平衡之道

標準化依然至關重要，但必須審慎推行。Arm 通過SOAFEE（面向嵌入式邊緣的可擴展開放架構）等對基礎軟件元素（如啟動流程、調試步驟、安全框架）進行了標準化，同時為應用層保留差異化創新空間。

這種標準化大幅提升了軟件在不同硬件代際間的復用性。當軟件棧融入恰當的標準化設計，硬件代際過渡將更高效，既節省時間和成本，又能實現優化，從而贏得競爭優勢。

技能的演變

向軟件定義系統轉型，并非需要全新技能組合，而是推動專業知識的深度交叉融合。Arm 聘請了具備 15 至 20 年整車級及電子控制單元 (ECU) 級建模經驗的人才，這些能力過去并非必需，如今卻對支持生態系統合作伙伴至關重要。

全行業都在呈現這一趨勢。硬件團隊采用更貼近軟件的開發方法，包括持續集成與持續部署等實踐；而軟件團隊則深化硬件認知，以更有效地優化其應用。

系統級思維

這場變革中最令人振奮的是真正的系統級建模能力正在崛起。設計不再局限于單個組件，而是從計算 IP、SoC，到整車，再延伸至云端基礎設施，對整個生態系統進行建模。

這種整體方法能在設計初期發現并解決宏觀問題（比如緩存容量不當、核心數量不合理、集群配置不足），從而在問題演變成昂貴的再次流片，甚至更糟的現場故障之前就將其排除。

支撐軟件定義系統的基礎設施，標志著產品開發方式的根本性轉變。這不僅是實現軟件可更新，更是打造能在產品全生命周期持續創新的生態系統。

隨著行業向 AI 定義汽車邁進，那些能夠駕馭轉型的企業，通過構建合適的基礎設施、采用虛擬開發、推動生態協作，將定義新一代的汽車技術。這場變革已成定局，關鍵在于企業能否快速適應，成為引領者而非追隨者。