大咖观点 | 车载 AI 如何重塑汽车设计格局

随着人工智能 (AI) 正在重构人与汽车的互动模式，那些曾被视作遥远蓝图的构想，如今已在汽车中成为现实。AI 驱动的诸多变革，往往不易被察觉。例如，在红灯等候时，导航系统会提前生成停车提示；日常通勤途中，语音助手可精准调取用户偏好路线。这些不易察觉的应用场景，恰恰印证了 AI 已深度融入汽车座舱，以润物无声的技术优化，持续升级驾乘体验。

 

根据 Arm 发布的《人工智能就绪指数报告》中的数据显示，全球 82% 的企业领导者表示，其所在企业正在使用 AI 应用，然而仅 39% 的企业制定了清晰、全面的 AI 策略。这一技术落地与策略规划的断层，如今也在汽车领域显现。当技术储备已趋于成熟，行业亟待解答的核心问题是：如何推动 AI 实现安全、高效且规模化的全场景应用？

 

汽车行业绝非 AI 革新的旁观者。AI 重塑世界的力量有目共睹，而在汽车这一关键场景中，这场技术变革的落地速度，早已超出了普遍预期。

 

车载智能新纪元

长久以来，自动驾驶技术的美好前景一直主导着汽车 AI 领域的行业叙事。但真正的技术突破与商业化落地正在我们熟悉的汽车中发生，而驾驶者仍然保持完全的操控权。

 

新一代多模态座舱智能副驾，正融合语音、视觉与手势交互技术，构建自然流畅的对话式人机界面。此类系统均基于 Arm 架构的专用计算单元，实现端侧运行。这一技术转型，不仅有效降低了数据传输延迟、守护用户隐私安全，还让体验更自然、更贴近直觉，而非冰冷的技术感。下一阶段的核心发展方向，是体验的连续性。用户可将家中智能助手的交互体验无缝延续至汽车座舱内，真正实现跨场景的对话衔接。

 

AI 同样在重塑驾乘者的座舱体感。即便是传统用车流程中的常规操作，也正朝着智能化方向迭代升级。例如，厚重的纸质车主手册已全面完成数字化转型。如今，驾驶者无需翻找深藏在手套箱内的纸质手册，只需直接向车辆发出问询 ——“这个指示灯代表什么意思？今日标准胎压应为多少？” 座舱内置的 AI 模型，便能即时给出贴合当下场景的清晰解答。

 

当 AI 驰骋于道路之上

若说座舱之内的 AI，正以人性化交互重塑驾乘体验，那么在车外的广阔世界里，它则面临着更为复杂的技术挑战 —— 先进驾驶辅助系统 (ADAS) 与自动驾驶技术持续迭代演进，技术路线也呈现出多元化发展态势。

 

传统 ADAS 软件仍将智驾的实现拆解为多个独立模块：一套系统负责识别障碍物，另一套系统判定应对策略，第三套系统执行具体操控动作。而依托数十亿数据样本训练而成的新一代端到端 AI 模型，正逐步打破这种分层，将上述功能整合为单一神经网络，可直接将传感器采集的原始数据，转化为安全可靠的驾驶操作指令。

 

如今，两种技术路线的共存已然成为行业现实。在诸多高端车型中，AI 模型可实时解读雷达、激光雷达与摄像头采集的数据，实现脱手变道、自适应高速巡航等功能。不同技术路线，对算力、带宽与安全验证的权衡各不相同，二者协同发展，正重新定义汽车运行的软件栈。

 

我们无法在一夜之间摒弃历经数百万英里路测验证的模块化技术积淀。未来一段时间内，模块化与端到端 AI，仍将处于并行共存的发展阶段。

 

云端与座舱的无缝协同

驾乘体验的便捷性背后，依托的是一套更为复杂的底层技术 ——云车协同一致性。AI 训练工作负载将持续在云端完成，而支撑实时决策的推理运算，则将落地于车端。

 

随着未来车载 AI 的应用中，云车协同一致性的重要性将愈发凸显。当两者在架构与工具层面的契合度越高，技术从研发到落地的转化效率才能越可观。

 

这种深度协同的价值不言而喻：开发者可于云端完成模型的构建与测试，无需重写代码、也不必牺牲性能，即可直接在车载系统运行。得益于 Arm 计算平台在数据中心与边缘侧（含汽车）的广泛部署，工程师能够实现从仿真测试到硬件落地的无缝衔接，进而提升系统性能与运行效率、简化移植流程，同时保障推理结果的一致性。

 

筑牢车载智能的信任基石

现代汽车正日益由 AI 定义，需同时处理数十项并行任务。这些任务既包括通过操控转向、制动及避障功能保障乘客安全，也涵盖借助音乐流媒体、疲劳监测及城市交通导航功能优化驾乘体验。各类工作负载并行运转，且每项任务均需满足差异化的优先级、功能安全及防护标准。因此，当开发者着手开发时，必须明确自身应用在混合关键任务层级中的定位，以及其所需支撑的核心需求。

 

而架构的独特性，正是破解这一难题的关键所在。Arm 的汽车增强 (AE) 处理器在设计之初便内置功能安全机制，确保即便车辆其他系统处于多任务并行状态，执行保证生命安全关键操作的核心系统仍能保持稳定可靠。

 

与此同时，Arm 机密计算架构 (CCA) 可构建起硬件隔离的安全数字域，将敏感工作负载与通用应用进行隔离。例如，驾驶员监测算法能够对摄像头采集的数据进行分析，且全程不会将数据暴露至车载信息娱乐系统。这意味着，即便车辆算力负载持续攀升，安全防护与隐私保障仍能得到充分保证。

 

当下行业面临的核心挑战，绝非单纯提升算力性能，而是如何在汽车智能化程度不断提升的过程中，持续筑牢用户对车载智能系统的信任根基。

 

共性技术底座的赋能之力

汽车 AI 的下一次飞跃，核心在于实现全栈技术的协同整合，而非单纯研发新型硬件。每一款车载平台均搭载专属的芯片、中间件及操作系统，若无统一的共性技术底座作为支撑，开发者就需要为每一款新车型重复编写代码。

 

而这正是技术协同的价值所在。面向嵌入式边缘的可扩展开放架构 (SOAFEE) 为车载底层基础软件制定了标准，能够实现启动流程、电源管理及底层固件的标准化统一。这一举措可帮助开发者将精力聚焦于高价值环节，打造差异化的用户体验与 AI 功能。

 

SOAFEE 的核心目标，是对无需差异化开发的软件层级进行标准化规范，从而为开发者提供一套一致性技术底座，支持其在不同 Arm 架构平台上高效开展研发工作。

 

规模化 AI 硬件的底层蓝图

在硬件底层，规模化能力通过 Arm Zena 计算子系统 (Compute Subsystem, CSS) 得以具象落地。这是一套面向下一代汽车系统级芯片 (SoC) 的预先集成、预先验证计算平台，将 CPU 集群、安全岛、安全隔离区、系统 IP 及调试工具整合为一套高度协同的一体化平台。

 

 

更强的算力能够赋能更丰富的 AI 功能，但同时也会带来更高的能耗。因此，基于子系统的视角，可让这些性能与能耗的取舍权衡变得清晰可见。这种清晰的视角，能够帮助工程师做出更科学的设计决策，在算力、安全性与成本之间实现精准平衡，且可适配不同级别车型的规模化部署需求。

 

Arm 于 2024 年推出的虚拟平台现已拓展至 Arm Zena CSS，助力软件团队提前启动软件开发与部署工作。在芯片推出前，开发者即可借助硬件数字孪生模型构建并测试代码，进而完成性能优化。这意味着，当芯片就绪时，配套软件也能同步实现就绪状态。

 

驶向 AI 定义的未来

迈向 AI 定义汽车的征程，不仅需要工程上的严谨，更需要大胆的创意与技术创新。如今，AI 已实现驾乘体验与车载及云端计算的深度联动，在保障高性能与高能效的同时，还需带来无缝的开发体验。

 

云技术将始终占据一席之地，但必须确保云到车的连接既坚固可靠，又流畅无阻。

 

随着汽车 AI 技术走向成熟，其发展成败将取决于 Arm 数十年来始终坚守的核心平衡法则：以高性能与高能效赋能技术创新，以卓越的规模化能力，让更多人共享前沿技术变革带来的全新体验。