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汽车行业正面临发展拐点。在软件数量指数级增长、AI不断发展，以及新一代SDV代码数量预计将多达十亿行的基础上，汽车行业还面临着电气化发展、自动化水平的提高，以及新型车载数字体验等更多复杂挑战。
这一切都需要汽车制造商对电气电子 (E/E) 架构进行再构思，在计算需求更加复杂的背景下，通过优化汽车芯片和软件的开发与部署，从而缩短高性能汽车系统的开发时间、降低成本，并实现更大的灵活性。
日前，Arm宣布推出最新的Arm汽车增强(AE)处理器和虚拟原型平台，让汽车行业在开发伊始便可实现在物理芯片就绪前启动软件开发，由此可缩短多达两年的开发周期。此外，支持功能安全的全新AE处理器将为AI驱动的用例在汽车领域首次带来先进的Armv9架构技术和服务器级性能的Neoverse 技术。
Arm汽车事业部全球市场副总裁Dennis Laudick在媒体会上表示，汽车行业背后主要有三大驱动因素：第一，人工智能的发展使我们能够创建更多面向安全和自动驾驶的功能；第二，用户期待正发生变化，驾驶员普遍希望在汽车中也可以获得和消费电子设备相同的体验感；第三，行业在向电动汽车转型的过程，其中，中国厂商扮演领先的角色。随着行业向电动汽车过渡，复杂性也随之增加，行业正在重新思考如何从技术的角度来对汽车进行设计。
“从Arm的角度来看，以上趋势最终都会带来相同的结果：第一，汽车中的软件数量及其复杂度激增；第二，我们需要更多的算力支持。随着软件爆发式的增长，几乎所有我们接触交流过的车企和行业供应链的参与者，都表示他们需要重新思考汽车产品的开发流程”， Dennis Laudick说。
多个“Arm首次”进入汽车行业
Arm在汽车领域已经深耕30多年，关键的里程碑包括：
2000年初，推出了支持锁步安全功能的CPU。2018年，Arm专为汽车应用打造了汽车增强(AE) IP。2021年，发起名为“SOAFEE”（面向嵌入式边缘的可扩展开放架构）的项目，旨在让生态系统中的合作伙伴实现共同协作，解决汽车行业面临的软件层面的挑战。SOAFEE 在生态中获得了成功，目前已有超过100家来自汽车行业的成员加入。
值得强调的是，此次发布的Arm汽车增强(AE)处理器和虚拟原型平台，以及即将交付的全新汽车计算子系统产品路线图，代表着Arm迈向未来的下一个里程碑。不仅包括全新的底层基础硬件，还有完整的技术堆栈。而为了实现这些，需要集合整个生态系统的力量。
Dennis Laudick解释说，传统的汽车开发周期实施线性流程：首先处理器 IP 交付后，芯片开发随即开启，大约两年后硬件推出，之后软件开发者再着手开发。如今，Arm 带来全新思路去重塑这一流程：在业界领先的新一代 Arm AE IP 上利用虚拟原型开发，使软件开发者无需等待物理芯片就绪，就能开始进行设计。Arm与Autoware Foundation、BlackBerry QNX、Elektrobit、Kernkonzept、LeddarTech、Mapbox、Sensory、塔塔科技 (Tata Technologies)、TIER IV、维克多 (Vector) 等诸多合作伙伴共同打造了全栈软件解决方案，并携手亚马逊云科技 (AWS)、楷登电子 (Cadence)、Corellium、西门子等行业领先企业共同推出了虚拟原型和云解决方案，在基于以上的全栈软件中实现更早、更无缝的开发体验。
“这种软硬件同步设计开发的方式，可以显著缩短整体开发时间。我们从汽车生态系统合作伙伴的反馈得知，该解决方案可以帮助他们缩短多达两年的软件开发时间”， Dennis Laudick补充。
Arm 带来丰富的硬件IP、新的系统IP，以及计算子系统路线图
不仅如此，技术堆栈中的底层硬件还包括了多个“Arm首次”：
首次将服务器级性能的 Neoverse 引入汽车应用中，之所以这样做，是因为人工智能对汽车行业高端应用的需求越来越大，与Arm 上一代性能最强的 AE IP (Cortex-A78AE) 相比，Neoverse V3AE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汽车领域，完全支持汽车行业所需的安全机制。NVIDIA DRIVE Thor 平台已经采用了Neoverse V3AE IP。
更新后的Cortex-A 的两款产品首次将Armv9架构功能带入汽车领域。Cortex-A 两款产品包括Cortex-A720AE 和 Cortex-A520AE，前者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；后者提供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。
其次，为了保证汽车的安全、机器学习和虚拟化功能等方面进一步提升，Arm还在两款新品中加入大量的功能提升，目前可支持14个分核锁步内核。在确保其处理器都支持汽车增强功能的前提下，在这些功能之上，Arm还拓展和支持了更多的新功能。比如从汽车安全的角度出发，过去支持分核和锁步的CPU使客户不得不在性能和成本间做出选择，更新后的产品引入了混合模式，能够帮助客户在安全性和成本之间实现平衡。
再者，Arm也发布了其迄今为止性能最高的功能安全实时处理器Arm Cortex-R82AE，首次将64位引入实时处理器。Cortex-R可以和Cortex-A、安全岛配合使用。随着 64位的引入，它可以更自然地作为安全岛来支持 Cortex-A。
第四，此次对Mali ISP（图像信号处理器）进行了诸多更新提升，包括支持多管线并行，可以同时支持人类视觉与计算机视觉的处理类型，实现同步运行。此外，更新后支持可微分，基本上可以实现自动调优。Mali ISP在业界广受欢迎，目前已在全球数百万辆汽车上运行。
第五，推出一系列可配置的系统IP，使Arm芯片生态系统能够提供可扩展的高性能汽车 SoC。
这些技术目前已被 Marvell、MediaTek、NVIDIA、恩智浦半导体、瑞萨电子、Telechips、德州仪器等业界领先厂商所采用。
Arm汽车计算子系统CSS：加速汽车复杂系统构建与标准化
在众多的“首次”中，也包括了首次宣布Arm汽车计算子系统 (CSS) 的路线图。计算子系统其实是CPU集群，通过中间连接件和安全岛能够实现预验证、预配置的 RTL 子系统。它能以更快、更简单的方式支持构建更加复杂的系统，特别适合对汽车计算需求不断激增的应用，像先进驾驶辅助系统 (ADAS)、自动驾驶和车载信息娱乐系统 (IVI)。
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。Arm须为合作伙伴整合所有计算组件，为行业关键的一致性进行标准化。Arm 计划针对汽车应用提供计算子系统，将其AE IP的配置进行预集成与验证，并在先进的代工工艺上，对性能、功耗和面积进行优化。首款汽车应用的 CSS 预计于 2025 年交付。
Arm 汽车计算子系统 (CSS) 示例
谈及Arm汽车计算子系统 (CSS)和汽车芯粒 (Chiplet) 的现状和趋势，Dennis Laudick表示，随着ADAS 和 IVI 的高端系统变得越来越复杂，很多合作伙伴提出需求，除了交付IP组件以外，也期待Arm可以为他们提供子系统的支持，这是Arm推出汽车计算子系统 (CSS) 的最主要动因。
“我们观察到对 CSS 有兴趣的合作伙伴，他们关注点不仅是芯粒(Chiplet) ，还包括单片集成电路。CSS的推出本身未必与Chiplet直接关联，但它确实有助于 Chiplet的进一步推广”， Dennis Laudick认为，“整个汽车行业正在拥抱 Chiplet，这主要源自于 ADAS 和 IVI 所带来的极高计算需求。所以，Arm 正在和整个汽车行业通力合作，帮助他们创建有关互操作性和互联性方面的一些标准，包括 Arm 芯粒系统架构 (Chiplet System Architecture, CSA) ，同时我们还参与了许多不同的组织，比如 UCIe，意在与生态伙伴一起推动标准化的规范。”
打造未来汽车计算的基石
在整个汽车行业，软件的复杂性以及软件的数量正呈现爆炸式增长。Dennis Laudick认为，这样的趋势将会持续下去。正因如此，Arm 本次在推出一系列新硬件的同时，还带来了在物理芯片就绪前就能助力启动软件开发的虚拟原型平台，同时也介绍了未来 Arm 汽车计算子系统 (CSS) 更新的路线图。
“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？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，我认为这个观点非常有前瞻性”， Dennis Laudick表示。
面向未来汽车计算，从 AI 驱动的新型先进计算工作负载和软硬件用例，到增强的安全和保护功能，Arm提供的整套技术应对了汽车行业正在发生的巨大转型。Arm 正在与包括出行服务企业、新型和传统车企、一级供应商和芯片供应商在内的整个汽车供应链密切合作，利用新技术创新打造优化的产品，专为满足汽车市场对核心和不断演进的计算需求，Arm技术是未来汽车计算的基石。
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