當前，隨著汽車從機械產品向AI驅動的智能終端加速演進，行業正經歷從“軟件定義汽車”到“AI定義汽車”的深刻變革。更集中的計算架構、更大的算力需求、更開放的軟件生態，成為車企突圍的關鍵命題。
在此背景下，Arm于11月11日在上海舉辦汽車技術媒體溝通會，恰逢SOAFEE（面向嵌入式邊緣的可擴展開放架構）成立四周年之際，Arm汽車事業部產品和解決方案副總裁Suraj Gajendra與汽車事業部市場總監Robert Day共同亮相，分享了Arm面向AI定義汽車時代的技術布局與生態進展，為中國汽車產業的智能化轉型注入核心動力。
Arm汽車事業部產品和解決方案副總裁Suraj Gajendra
行業變革催生新需求，中國市場引領技術落地
當前，汽車行業的計算架構正從傳統分布式ECU向集中式、域控制器架構快速迭代。從L2級輔助駕駛到L4級城市自動駕駛，車輛對算力的需求呈指數級增長。據悉，L4級自動駕駛所需的INT8/FP8算力達2000TOPS，較L2級提升近200倍，傳感器數量也從數枚增至十余枚，涵蓋攝像頭、雷達、激光雷達等多種設備。與此同時，用戶對無縫協同的智能體驗期待日益提升，從家庭到車內的連貫對話交互、個性化服務推送，成為AI定義汽車的核心場景。
中國市場在這場變革中扮演著引領者角色。“中國的OEM及合作伙伴正在引領新技術的應用落地，‘中國速度’是我們必須緊跟的節奏。”Suraj在溝通會上強調。數據顯示，中國不僅在電動化轉型中走在世界前列，更在智能座艙、城市NOA等AI應用場景中實現規模化部署，成為全球汽車智能化創新的核心試驗場。
面對車企對“更快上市速度、更低開發成本、更高安全標準”的迫切需求，Arm帶來了覆蓋硬件平臺、架構標準與軟件生態的全棧解決方案。
Zena CSS+虛擬原型：雙重賦能車企降本增效
作為面向AI定義汽車的核心硬件解決方案，Arm推出了Arm Zena計算子系統（CSS），并致力于面向中國市場推進CSS技術路線圖。據介紹，這款基于Armv9汽車增強技術的預集成、標準化計算平臺，集成了16核Cortex-A720AE高性能核心、Cortex-R82AE驅動的安全島及運行時安全引擎，可全面支持從L2+輔助駕駛到智能座艙的多樣化AI負載。
“隨著芯片設計復雜度攀升，過去4核、8核系統已無法滿足需求，16核甚至32核成為市場新趨勢。” Suraj解釋道。Zena CSS通過預驗證、預集成的創新模式，幫助車企復用核心計算組件，將芯片開發周期縮短長達12個月，每個芯片項目的工程資源投入減少20%，這意味著整車廠能夠更快地將具備先進AI功能的新車型推向市場。