当前，随着汽车从机械产品向AI驱动的智能终端加速演进，行业正经历从“软件定义汽车”到“AI定义汽车”的深刻变革。更集中的计算架构、更大的算力需求、更开放的软件生态，成为车企突围的关键命题。

在此背景下，Arm于11月11日在上海举办汽车技术媒体沟通会，恰逢SOAFEE（面向嵌入式边缘的可扩展开放架构）成立四周年之际，Arm汽车事业部产品和解决方案副总裁Suraj Gajendra与汽车事业部市场总监Robert Day共同亮相，分享了Arm面向AI定义汽车时代的技术布局与生态进展，为中国汽车产业的智能化转型注入核心动力。

Arm汽车事业部产品和解决方案副总裁Suraj Gajendra

行业变革催生新需求，中国市场引领技术落地

当前，汽车行业的计算架构正从传统分布式ECU向集中式、域控制器架构快速迭代。从L2级辅助驾驶到L4级城市自动驾驶，车辆对算力的需求呈指数级增长。据悉，L4级自动驾驶所需的INT8/FP8算力达2000TOPS，较L2级提升近200倍，传感器数量也从数枚增至十余枚，涵盖摄像头、雷达、激光雷达等多种设备。与此同时，用户对无缝协同的智能体验期待日益提升，从家庭到车内的连贯对话交互、个性化服务推送，成为AI定义汽车的核心场景。

中国市场在这场变革中扮演着引领者角色。“中国的OEM及合作伙伴正在引领新技术的应用落地，‘中国速度’是我们必须紧跟的节奏。”Suraj在沟通会上强调。数据显示，中国不仅在电动化转型中走在世界前列，更在智能座舱、城市NOA等AI应用场景中实现规模化部署，成为全球汽车智能化创新的核心试验场。

面对车企对“更快上市速度、更低开发成本、更高安全标准”的迫切需求，Arm带来了覆盖硬件平台、架构标准与软件生态的全栈解决方案。

Zena CSS+虚拟原型：双重赋能车企降本增效

作为面向AI定义汽车的核心硬件解决方案，Arm推出了Arm Zena计算子系统（CSS），并致力于面向中国市场推进CSS技术路线图。据介绍，这款基于Armv9汽车增强技术的预集成、标准化计算平台，集成了16核Cortex-A720AE高性能核心、Cortex-R82AE驱动的安全岛及运行时安全引擎，可全面支持从L2+辅助驾驶到智能座舱的多样化AI负载。

“随着芯片设计复杂度攀升，过去4核、8核系统已无法满足需求，16核甚至32核成为市场新趋势。” Suraj解释道。Zena CSS通过预验证、预集成的创新模式，帮助车企复用核心计算组件，将芯片开发周期缩短长达12个月，每个芯片项目的工程资源投入减少20%，这意味着整车厂能够更快地将具备先进AI功能的新车型推向市场。

更重要的是，Arm同步推出虚拟原型平台，在IP发布当天即可通过云服务开放给开发者，将软件开发进度提前两年，彻底解决了传统流程中硬件就绪后再开发软件的效率瓶颈。据透露，目前Arm已启动第二代Zena CSS开发，将覆盖座舱、ADAS及各类域控制架构的多层级计算需求。

Suraj指出：“我们在打造具备可扩展性的CSS架构的同时，也在架构中集成了关键能力，例如可驱动安全关键型应用的安全配置；还从底层设计了TrustZone等信息安全功能，以满足新一代高安全需求的应用。”

不难看到，Arm始终着眼于当前以及未来的行业实际用例，并将其深度融入产品设计，实现端到端的全面赋能。

在这个过程中，Arm正与庞大的软件及合作伙伴紧密协作，共同打造基于Arm Zena CSS的全栈解决方案。Zena CSS作为这一生态的核心，已携手西门子、亚马逊云科技(AWS)、楷登电子（Cadence）、新思科技等领先的EDA和云服务设计合作伙伴，打造基于Zena CSS的虚拟原型平台。同时在全球范围内与软件厂商、Tier1供应商广泛合作，覆盖车载系统的各个领域——包括通信与标准、信息娱乐、关键模块等多个方向。此外，Arm还积极与 ELISA、GitHub等合作伙伴深度合作，全力构建一个更强大、更完整的Zena CSS生态系统。

芯粒架构标准化：Arm破解行业碎片化困局

与此同时，面对AI时代多样化的算力需求，芯粒（Chiplet）技术成为关键解决方案。通过将传统单体式SoC拆解为模块化组件，芯粒可实现算力灵活扩展、IP复用及多平台规模化应用。但面对行业碎片化的标准体系，制约了芯粒技术的大规模落地。

为此，Arm推出芯粒系统架构（CSA），并于今年10月向开放计算项目（OCP）贡献了中立的基础芯粒系统架构（FCSA）规范，旨在建立跨行业通用的互操作框架。目前，该架构已获得70余家合作伙伴支持。

据了解，Arm Zena CSS原生支持芯粒架构，可通过UCIe接口集成GPU、AI加速器等异构计算芯粒，为高级别ADAS等算力密集型场景提供灵活解决方案。

能看到，为了加强与整个生态通力合作、共同定义架构标准，Arm不仅从技术层面构建计算子系统，也在设计支持芯粒的系统级架构。同时，Arm还积极参与关键倡议，例如加入汽车芯粒计划 (ACP)，并与IMEC、ASRA等机构深度协作，推动生态协同创新。

SOAFEE生态，软件定义汽车的基石

软件与硬件的解耦是AI定义汽车的核心前提。在软件层面，SOAFEE正是Arm推动软件生态标准化的关键载体。

据了解，Arm于2021年联合行业发起SOAFEE，历经四年发展，SOAFEE全球成员已突破150家，其中亚太区占比达38%，AutoCore、黑芝麻智能、吉利汽车、广汽集团、中科创达、联想车计算等中国企业纷纷加入，不断加强SOAFEE生态的中国力量。

“SOAFEE.next的落地与蓝图项目的推进，让软件可移植性成为现实。”Robert介绍道。SOAFEE通过虚拟化开发平台，让开发者在实车交付前即可完成云端软件测试；蓝图项目则提供了丰富的实际用例，覆盖OTA更新、安全关键型同步、智能座舱交互等场景，任何企业均可获取并复用，推动标准化接口与实践案例快速落地。

同时，为深化区域协作，SOAFEE于2024年成立亚太区域中心，通过线上交流与线下研讨会，精准对接中国市场需求，进一步促进了本地化协作与需求反馈。值得一提的是，SOAFEE已与AUTOSAR、COVESA和Eclipse SDV等行业联盟达成合作，推动软件接口标准化，实现一次开发、大规模部署。

“SOAFEE的目标是让开发者能够在车辆交付前，就在云端完成软件的开发与测试，从而大幅压缩开发周期，实现软硬件高效解耦。”Robert强调道。

生态协作，赋能“AI定义汽车”新浪潮

“没有任何一家公司能独自实现AI定义汽车。” Suraj在总结中强调，“Arm将持续推动开放标准，无论是Zena CSS与虚拟原型平台的组合、SOAFEE中的软件架构，还是通过FCSA建立的芯粒互联规范，都旨在为客户带来开发效率、技术创新和生态层面的实际增益，与生态伙伴共同迎接智能汽车的新纪元。”

展望未来，随着AI在汽车中扮演的角色越来越重要，Arm正通过其硬件子系统、开放软件架构与全球协作生态，为中国乃至全球汽车产业构建面向未来的智能底座，推动汽车行业向更智能、更安全、更高效的方向演进，助力行业在“AI定义汽车”的浪潮中稳步前行。