發力智能汽車，ARM有一個「NVIDIA夢」

汽車行業已經實現了從燃油到電氣的過渡，三電技術逐漸成熟，從電動化延伸出的智能汽車路線，被公認是「汽車產業競賽下半場」。越來越多車企發力智能化，智能座艙、智能底盤、智能駕駛變成了新時代的「三大件」。

智能化需求爆發，促進了車規級芯片的發展，高通驍龍8295、NVIDIA Orin X、地平線征程5等一系列解決方案層出不窮，目的就是爲了支撐起更高負載的使用場景。不過，日漸龐大的數據處理和智能化需求，單顆車規芯片已經無法滿足汽車的「智能大爆發」。

原因主要在於現有的核心架構能力有限，處理汽車數據顯得心有余而力不足。針對這類情況，車企不得不通過芯片堆疊的方式，彌補算力上的不足。智能汽車越來越依賴AI計算，行業需要更符合汽車使用場景的芯片和核心架構。

可能是使命感使然，也可能是見到英偉達、高通等半導體企業靠汽車供應鏈大賺特賺，ARM坐不住了。ARM近日宣佈將為行業帶來更適合汽車場景的技術，還要與自家的合作伙伴聯合起來，打造通用的軟件平臺。

ARM的一系列新技術，對智能汽車有什麼影響呢？

新IP架構，為智能汽車打下「新基礎」

一般來説，ARM $ARM 公司提供的是計算平臺所需的IP架構、指令集等，芯片廠商從ARM處獲取授權進而設計實體產品，交付到下游的主機廠商手上。或許ARM不再滿足於供應鏈上游的角色，在智能汽車快速增長的階段，也希望緊抓風口。

當前的汽車智能芯片，尤其是車機芯片，大多基於移動設備處理平臺打造，近期上車的高通驍龍8295就採用高通第六代Kryo架構，CPU由4顆超大核+4顆大核心組成（基於Armv8）；GPU是高通第六代Adreno。

這類芯片大多隻是智能手機芯片延展，要説和手機上的處理平臺有何不同，主要是CPU核心組合，以及一些針對汽車調整的技術特性，應對日益增加的計算需求恐怕會有些力不從心。行業需要更高性能、可以容納更多數據吞吐的計算平臺，滿足汽車智能化的算力膨脹。

簡單來説，ARM首次將Armv9架構技術和服務器級別（Neoverse™）的性能，應用到汽車當中，繼續鞏固自己在半導體行業中的領先優勢。

Arm Neoverse V3AE是ARM公司首次將服務器級技術應用到汽車增強芯片的結果，主要負責自動駕駛和高階只能輔助駕駛（ADAS）工作。更強的服務器級性能可以應對后續更高強度的負載需求，尤其是AI計算部分。

首批應用Armv9架構的處理器有Arm Cortex-A720AE、Arm Cortex-A520AE、Arm Cortex-R82AE。其中有基於Armv9架構，為汽車量身打造的處理核心，具備更靈活的設計空間、高能效強安全，有的還首次將64位計算引入到實時處理器中。圖像處理器Arm Mali-C720AE則可以滿足負載更高的視覺計算。

官方認為，這一系列全新的系統IP，能夠為汽車高性能SoC注入新的活力。ARM公司發佈的這一系列技術當前已經被聯發科、NVIDIA、恩智浦半導體等業界巨頭採用，預計不久后就可以實現上車。

另外，ARM公司還希望在系統軟件層面做更多的改變。他們認為未來汽車智能系統會變得更復雜，對系統安全的需求更加迫切，有必要為所有合作伙伴建立一系列計算組件標準，並在AE IP當中預埋計算子系統，確保系統運行的安全性，對芯片的性能、功耗進行優化。

不同於智能手機和電腦，服務器對芯片的處理性能要求極高，相比前兩者往往高出好幾倍，並且具備更大的緩存和更高的內存容量，擅長處理大規模數據。智能汽車領域，尤其是智能駕駛，瞬時數據吞吐量極爲龐大。在處理數據上，Arm Neoverse V3AE應該更得心應手。

蔚來汽車公開數據顯示，NIO NAD上的11個視覺傳感器每秒可以產生多達8GB的圖像數據，按照官方的説法，這意味着智算平臺要在1秒內看完兩部4K電影。如果再加上激光雷達、毫米波雷達等輔助傳感器，短時間交換的數據量則更龐大。

以主流自動駕駛解決方案NVIDIA Orin X為代表，單顆算力為254TOPS。國內造車新勢力通常用多顆Orin芯片疊加實現算力冗余，比如蔚來ET7有4顆Orin X芯片，總算力達到1016TOPS，理想L9、小鵬G9等車型也配備了2顆，目的還是爲了預埋硬件，為以后的升級做準備。

現實情況是，芯片疊加能夠加強平臺算力，但也增加了硬件成本，顯然不利於自動駕駛向下普及。數據處理需求日益增多的今天，要用盡可能少的芯片完成儘可能多的處理需求，服務級性能的核心集羣自然有可用之處。

「硬件先行」的時代要結束了？

ARM高級副總裁兼汽車事業部總經理Dipti Vachani表示，汽車市場正在經歷前所未有的轉型，更多的自動化需求、更先進的用户體驗追求以及電氣化趨勢，推升了軟件和AI的爆發式增長。

這家公司不僅要從硬件層面提供更高性能的解決方案，他們還計劃推翻現有產品開發流程，這樣可以把長達兩年的智能汽車開發周期大幅縮短。

按照智能汽車傳統的開發流程，處理器IP授權交付后，芯片廠商開始設計開發工作，這個過程大約需要2年。芯片推出之后，主機廠商再着手開發軟件，這種「一環扣一環」的流程會消耗太多時間，拖慢了軟件開發，容易與市場需求形成斷層。

ARM的解決方案是，與英偉達、蔚來、小鵬等多家公司共同打造全棧軟件解決方案，與亞馬遜雲科技、西門子等巨頭推出虛擬原型和雲解決方案，基於以上的全棧軟件，實現更無縫、更快速的軟件開發。

簡單來説，ARM就是跟合作伙伴打造了一個通用的軟件平臺和配套的雲解決方案，或許能夠與新一代芯片同步，甚至更早開發軟件，而不是先有硬件再有軟件。

不過，小通認為，統一標準雖然優勢明顯，但前提是行業認可，越多的合作伙伴加入，統一的解決方案才更有意義。

智能汽車加速迭代，新能源汽車的軟件迭代速度已經可以按月來計算。各項軟件算法趨向成熟，市場需求日益膨脹，系統結構變得複雜，數據規模變得更大，延續現有的軟硬件開發流程，對新能源汽車進步或許不是一件好事。

新能源車是由軟件定義的，軟件系統無疑是核心。但大多數時候，軟件往往是智能汽車最為拖沓的地方，新車上市后，軟件新特性都要「等待OTA」，尤其是智能駕駛，某些車企在早期宣傳和銷售時，新功能甚至都沒跟上，新車就是妥妥的「半成品」。

小通認為，「成長空間大」並不是智能汽車早期軟件「半成品」的理由，至少發佈會上説的內容，車企都應該儘可能交付到用户上。軟硬件開發流程的變革，或許會改變這一現狀。

智能汽車時代，ARM能從「幕后」走到「臺前」

汽車行業幾乎完成了電氣化的轉身，下半場則是一場關於智能化的競賽。電動汽車的機械機構比燃油車有所簡化，但軟件定義汽車的時代，系統結構卻日益複雜。

軟件不單是車機中控大屏所呈現的元素，整車智能底盤、智能座艙、智能駕駛，都受軟件影響。問題是新能源汽車與手機一樣，新款硬件層出不窮，軟件總是慢一拍，尷尬的總是用户，ARM的想法或許能改變現狀。

另一方面，智能汽車崛起，為NVIDIA、聯發科、高通等芯片廠商帶來了增長點。NVIDIA Orin X、高通驍龍8295等智駕、智艙芯片幾乎統治了市場，這些芯片大多離不開系統IP供應商，ARM或許認為自己在行業當中應該有更高的話語權。

但現狀是，從事「幕后工作」的ARM，並不像芯片廠商那麼名聲大噪。以手機行業為例，高通、蘋果等「臺前角色」影響力不凡，盈利能力也很強，ARM作為IP授權的巨頭，存在感一般，盈利能力也不如這些企業。再加上高通等廠商開始自研核心架構，對ARM而言並不是有利的消息。

ARM的新IP和軟件解決方案或許會給行業帶來新的機會，但悲觀來看，這很難讓ARM在智能汽車領域中取得主動權。因為高通、聯發科都在做整車的軟硬件解決方案，他們也在藉助自己的影響力制定行業標準。

智能汽車領域也需要更多高性能的解決方案，無論是ARM從服務器芯片領域借力，還是與移動平臺同源的高通智能座艙解決方案，供應商們都在憑藉多年積累的經驗湧入賽道，競爭日益激烈。

我們不妨期待一下，未來單顆車規級芯片擁有更強勁的算力，能夠處理更多數據，集成更多以往需要多個芯片才能實現的功能，用更少的芯片做更多的事，智能化纔有更多向下普及的空間。

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