当汽车的竞争焦点从马力转向算力，当“软件定义”的浪潮尚未平息，“AI 定义”的号角已然吹响，全球汽车产业正经历一场百年未有的深刻变革。在这场变革中，算力是新的引擎，架构是新的底盘，而生态合作则成为通往未来的通行证。

作为全球绝大多数汽车芯片的底层计算架构提供者，Arm 如何应对这一变局？其战略重心与产品布局又将如何塑造未来智能汽车的形态？Arm 汽车事业部产品和解决方案副总裁 Suraj Gajendra 与Arm 汽车事业部市场总监Robert Day 接受媒体专访，详尽阐述了 Arm 在“AI 定义汽车”时代的思考与行动。

硬件基石，预集成与可扩展的计算子系统

面对汽车电子电气架构从分布式走向集中式的行业大势，以及对 AI 算力近乎无止境的需求，传统的芯片设计模式面临周期长、复杂度高、成本攀升的严峻挑战。Suraj Gajendra 明确指出：“随着汽车应用对计算的需求攀升，芯片设计也同步变得更加复杂。合作伙伴就需要花费更多的时间来设计并实现这些系统。这就是我们推出计算子系统的关键原因。”

Arm 汽车事业部产品和解决方案副总裁 Suraj Gajendra

他口中的核心产品，正是 Arm 在今年年中发布的 Arm Zena 计算子系统。Suraj Gajendra 解释道，Zena CSS 作为一个预验证、预集成的计算平台，其价值在于帮助客户处理计算的复杂性，使他们能将资源聚焦于差异化创新。“客户可以复用核心计算组件，借由 AI 加速器子系统的升级、I/O 的增添或是其他功能的调整，就能进行产品的迭代更新。” 这种模式被认为能将芯片开发周期缩短长达 12 个月，并显著降低工程投入。

可扩展性是 Zena CSS 的另一大设计要义。Suraj Gajendra 强调，Arm 致力于构建一套可扩展的计算架构，以满足从 L2 到 L4 各级别 ADAS 对 AI 算力的需求。Zena CSS 的核心计算单元几乎可赋能车内的全部计算场景，无论是智能座舱、ADAS，还是更高级别的驾驶辅助。这种灵活性使得合作伙伴能根据自身需求对计算子系统进行编程和定制，无论是在 CPU 核心数量还是其他资源配置上。

应对算力挑战，芯粒架构与开放标准

为了满足更极端 AI 工作负载的算力扩展需求，半导体行业的一个重要技术趋势——“芯粒”技术，正被引入汽车领域。Suraj Gajendra 表示：“我们的做法是让 Zena CSS 原生支持芯粒架构。合作伙伴可通过 UCIe 互连标准，在单一封装内集成多个基于 Zena CSS 的芯粒，从而构建更具扩展性的解决方案。”

然而，芯粒技术的潜力发挥依赖于开放与协作。“如果每家公司都采用不同的芯粒标准、不同的架构，最终将难以实现无缝的协同。” Suraj Gajendra 道出了行业的共同挑战。为此，Arm 正积极推动建立行业通用标准。他特别提到了一项关键贡献：“今年 10 月，我们向开放计算项目贡献了 Arm 芯粒系统架构中不依赖特定厂商、不绑定 CPU 架构的中立架构版本，即基础芯粒系统架构。” 这一举措旨在将数据中心领域成功的开放协作模式引入汽车产业，为构建一个强大且开放的芯粒市场奠定基础，让整车厂、一级供应商和半导体厂商都能从中受益。

软件定义灵魂，SOAFEE 生态与云端开发

在 Arm 的蓝图中，硬件的标准化必须与软件的标准化比翼齐飞。早在 2021 年，Arm 便联合生态伙伴共同发起成立了 SOAFEE，旨在为下一代智能汽车构建开放、标准化的软件基础架构。如今四年过去，SOAFEE 生态蓬勃发展。Robert Day 介绍道：“如今，SOAFEE 已经迎来四周年，取得了显著的成就：全球成员已突破 150 家，其中亚太区占比达 38%。”

SOAFEE 的核心价值在于实现软硬件解耦，加速开发流程。Robert Day 详细阐述了其落地进展：“SOAFEE.next已进入落地推进阶段，其核心价值在于为软件定义汽车打造云端开发新环境。此举能让开发者在实车交付前，便可在云端运行和测试软件，从而大幅缩短SDV开发周期。”SOAFEE 蓝图项目还通过提供实际案例，展示各类技术和用例如何在 SOAFEE 架构下运行，为开发者提供了宝贵的参考和起点。

在中国市场，SOAFEE 的生态建设同样活跃。Robert Day 指出：“中国汽车行业对于采用 SOAFEE 相关技术表现出强烈的兴趣。” 他列举了包括吉利汽车、广汽集团、中科创达、联想等在内的多家中国合作伙伴。为了深化区域协作，SOAFEE 在 2024 年成立了亚太区域中心。Robert Day 表示：“在这里，SOAFEE 成员可就亚太地区特有的议题展开讨论，或进行区域性协作，并将成果反馈至 SOAFEE 特别兴趣小组。” 通过与 OEM 的紧密互动，SOAFEE 能够更好地理解并满足他们在软件基础设施和未来研发方向上的具体诉求。

聚焦中国，拥抱“中国速度”与深度合作

中国市场在 Arm 的汽车战略中占据着至关重要的地位。Suraj Gajendra 在专访中强调：“中国市场对 Arm 的汽车业务至关重要”，并称赞“中国市场为此提供了生动的典范：中国的OEM及合作伙伴正走在前列，驱动着这些新技术的应用与落地。” 这种“中国速度”是 Arm 必须紧跟的节奏。

谈及与国内领先新势力车企的合作，Suraj Gajendra 透露：“我们与小鹏、理想、蔚来等中国领先车企保持着紧密且深入的合作。” 他进一步说明，这种合作是开放且双向的：“我们十分荣幸能与他们展开坦诚开放的沟通，倾听他们在技术研发中的挑战与在车辆智能化场景下的具体需求。依托于Arm在汽车计算领域的丰富经验与前瞻洞察，我们针对性地优化计算架构及软硬件生态支持方案，这一切的最终目的，是确保我们的技术能更精准地适配他们的创新路径。”

在与国内 OEM 的合作模式上，Arm 展现出灵活性。Suraj Gajendra 介绍，Arm 是以“整体解决方案”的思路进行沟通，不仅介绍核心技术，还会分享与不同合作伙伴共同开发的参考 SDK 和解决方案。Robert Day 补充道，从 SOAFEE 的角度，OEM 是最终用户和受益者，“我们会邀请 OEM 前来向我们分享他们的需求和要求，以便我们能够在 SOAFEE 框架下，从接口、蓝图项目或其他层面，帮助构建他们真正需要的功能与能力。”

未来展望，AI 定义汽车与生态共赢

随着汽车从运输工具向智能终端的转变，用户体验的定义正在发生根本性变化。Suraj Gajendra描绘了一个无缝融合的未来场景：“用户将享受到跨场景的无缝融合体验。例如，在准备上班时，您可以在家中通过智能设备查询路况，而当您坐进车内，与设备的对话能够无缝延续，无需重复提问。”这种个性化的AI体验要求设备间的无缝协同，背后需要强大的算力平台和一致的软件架构支撑。

然而，Arm 深知，通往 AI 定义汽车的道路无法独行。Suraj Gajendra 坚定地表示：“最关键的一点，没有任何一家公司能独自实现‘AI 定义汽车’这一使命。我们必须与整个生态紧密协作。因此，推动开放标准至关重要——无论是我们在 SOAFEE 中倡导的软件架构，还是通过 FCSA 推动的芯粒互连标准。” 这种对开放标准和生态合作的执着，或许是 Arm 在智能汽车波澜壮阔的演进历程中，谋求持续引领的核心基石。

在智能汽车的竞技场上，技术路线纷繁复杂，市场格局瞬息万变，但底层计算架构的基石作用日益凸显。Arm 正以其在计算领域的深厚积累，通过 Zena CSS 构建硬件基石，借助 SOAFEE 塑造软件灵魂，并大力推动芯粒等前沿技术的标准化与生态化。其战略核心清晰而坚定：以开放应对复杂，以协作驱动创新，携手全球尤其是中国市场的伙伴，共同奔赴那个由 AI 定义的、更具个性与智慧的汽车未来。这场深刻的产业变革，不仅是对技术极限的挑战，更是对生态构建智慧的考验，而 Arm 已经给出了自己的答案。