作者：Arm 汽車事業(yè)部產(chǎn)品和解決方案副總裁 Suraj Gajendra

在 Arm 投身汽車技術(shù)研發(fā)的這些年，我身處行業(yè)前沿，親眼見證了從傳統(tǒng)軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)到真正軟件定義系統(tǒng)的重大轉(zhuǎn)變。在近期于舊金山舉辦的第 62 屆設(shè)計(jì)自動(dòng)化大會(huì) (DAC) 上，我與來自 AMD、西門子 EDA 和柯林斯宇航 (Collins Aerospace) 的同行進(jìn)行了一場(chǎng)專題討論，深入剖析了這一變革的真正意義——為何它遠(yuǎn)不僅是漸進(jìn)式的演進(jìn)，更是一場(chǎng)革命性的突破。

基礎(chǔ)設(shè)施勢(shì)在必行

談及軟件定義系統(tǒng)時(shí)，我往往會(huì)從基礎(chǔ)設(shè)施切入。因?yàn)檫@個(gè)主題不僅是圍繞編寫可更新的軟件，更在于構(gòu)建全面的生態(tài)系統(tǒng)，支撐產(chǎn)品全生命周期內(nèi)的持續(xù)創(chuàng)新。

在汽車領(lǐng)域，這意味著要打造從云端延伸至汽車的基礎(chǔ)設(shè)施，即便車輛交付后仍能支持軟件更新與新功能推送。但關(guān)鍵認(rèn)知在于：這類基礎(chǔ)設(shè)施必須從設(shè)計(jì)之初就納入規(guī)劃。若硬件在設(shè)計(jì)階段未考慮這種靈活性，之后將無法賦予真正的軟件定義能力。

如今研發(fā)的硬件需要具備前瞻性，以具備支持未來需求的能力。

未知的前路

在 Arm，對(duì)時(shí)間線的挑戰(zhàn)貫穿日常工作。我們研發(fā)的計(jì)算平臺(tái)需經(jīng)合作伙伴完成系統(tǒng)級(jí)芯片 (SoC) 開發(fā)，再集成至各個(gè)部件，最終應(yīng)用于量產(chǎn)車輛。這一過程通常耗時(shí)五年，光是合規(guī)認(rèn)證就會(huì)大幅延長(zhǎng)這個(gè)流程。

若說我能確切預(yù)知五年后的工作負(fù)載形態(tài)，顯然不切實(shí)際。即便六個(gè)月后的人工智能 (AI) 發(fā)展趨勢(shì)，現(xiàn)在也難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)！這種不確定性促使我們以前所未有的方式擁抱虛擬平臺(tái)與早期軟件開發(fā)，而這在數(shù)年前還被視為不可能實(shí)現(xiàn)。

打破 18 個(gè)月滯后

虛擬平臺(tái)如何改變行業(yè)規(guī)則？舉一個(gè)具體案例：傳統(tǒng)模式下，Arm 推出汽車增強(qiáng) (AE) IP 后，軟件開發(fā)者需要等待 18 個(gè)月才能基于物理芯片開展工作。也就是說，2021 年發(fā)布的 AE IP，直到 2022 年底才會(huì)面向開發(fā)者開放，存在顯著滯后。

但在 2024 年，我們另辟蹊徑。通過與西門子等合作伙伴協(xié)作，在 2024 年三月份的 AE IP 技術(shù)發(fā)布日，Arm 同步推出了虛擬平臺(tái)。為此，軟件生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴可即刻啟動(dòng)開發(fā)工作，無需等待 18 個(gè)月。盡管芯片驗(yàn)證環(huán)節(jié)不可省略，但這種方式從根本上將開發(fā)周期縮短多達(dá)兩年。

中國創(chuàng)新

中國廠商通過迅速采用這些方法，重塑了競(jìng)爭(zhēng)格局。在部分案例中，從初步設(shè)計(jì)到流片僅耗時(shí) 12 個(gè)月。

最令我驚嘆的并非只是速度，更在于嚴(yán)謹(jǐn)性。這支團(tuán)隊(duì)提出關(guān)于功能安全、信息安全、以及混合關(guān)鍵性的問題，比其他合作過的廠商都更具挑戰(zhàn)性。他們不走捷徑，而是秉持截然不同的開發(fā)理念，積極采用虛擬開發(fā)與云端驗(yàn)證。

這迫使全行業(yè)重新審視開發(fā)周期。當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手能以顯著更短的時(shí)間交付產(chǎn)品且絲毫不損及質(zhì)量與安全時(shí)，長(zhǎng)達(dá)七年的設(shè)計(jì)周期已難以為繼。

AI 定義汽車：下一個(gè)前沿領(lǐng)域

我們已見證AI 定義汽車嶄露頭角，傳統(tǒng)應(yīng)用正通過大語言模型 (LLM) 和先進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)變革。以汽車用戶手冊(cè)為例：雜物箱中 500 頁的手冊(cè)將被 AI 助手取代，可實(shí)時(shí)解答任何指示燈或功能相關(guān)問題。例如，亞馬遜云科技 (AWS) 的車載聊天機(jī)器人原型，通過 Arm KleidiAI 與 llama.cpp 的集成，能在三秒內(nèi)響應(yīng)駕駛員指令。

這些 AI 應(yīng)用需要在異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)上運(yùn)行：部分工作負(fù)載由 CPU 處理，另一些任務(wù)由 GPU 承擔(dān)，而特定任務(wù)則由 AI 加速器完成。如今借助虛擬平臺(tái)，開發(fā)初期即可確定工作負(fù)載的優(yōu)化與分配方案，無需等待物理硬件。

安全性：內(nèi)置而非外掛

軟件定義與 AI 定義系統(tǒng)的關(guān)鍵在于從一開始就明確安全防護(hù)需求。我曾在小組討論中分享過一個(gè)案例：我的車載停車支付功能曾經(jīng)長(zhǎng)達(dá)八個(gè)月無法正常使用，原因是車載系統(tǒng)軟件未達(dá)到信用卡交易的安全防護(hù)標(biāo)準(zhǔn)。

這凸顯了硬件設(shè)計(jì)階段明確安全防護(hù)需求的重要性。當(dāng)系統(tǒng)存在混合關(guān)鍵性工作負(fù)載（部分要求高安全性，部分要求較低）時(shí)，必須在確定硬件架構(gòu)前厘清互操作性需求。而虛擬平臺(tái)能幫助開發(fā)者在硬件、中間件及基礎(chǔ)軟件層之間合理劃分工作負(fù)載。

標(biāo)準(zhǔn)化的平衡之道

標(biāo)準(zhǔn)化依然至關(guān)重要，但必須審慎推行。Arm 通過SOAFEE（面向嵌入式邊緣的可擴(kuò)展開放架構(gòu)）等對(duì)基礎(chǔ)軟件元素（如啟動(dòng)流程、調(diào)試步驟、安全框架）進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，同時(shí)為應(yīng)用層保留差異化創(chuàng)新空間。

這種標(biāo)準(zhǔn)化大幅提升了軟件在不同硬件代際間的復(fù)用性。當(dāng)軟件棧融入恰當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，硬件代際過渡將更高效，既節(jié)省時(shí)間和成本，又能實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，從而贏得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

技能的演變

向軟件定義系統(tǒng)轉(zhuǎn)型，并非需要全新技能組合，而是推動(dòng)專業(yè)知識(shí)的深度交叉融合。Arm 聘請(qǐng)了具備 15 至 20 年整車級(jí)及電子控制單元 (ECU) 級(jí)建模經(jīng)驗(yàn)的人才，這些能力過去并非必需，如今卻對(duì)支持生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴至關(guān)重要。

全行業(yè)都在呈現(xiàn)這一趨勢(shì)。硬件團(tuán)隊(duì)采用更貼近軟件的開發(fā)方法，包括持續(xù)集成與持續(xù)部署等實(shí)踐；而軟件團(tuán)隊(duì)則深化硬件認(rèn)知，以更有效地優(yōu)化其應(yīng)用。

系統(tǒng)級(jí)思維

這場(chǎng)變革中最令人振奮的是真正的系統(tǒng)級(jí)建模能力正在崛起。設(shè)計(jì)不再局限于單個(gè)組件，而是從計(jì)算 IP、SoC，到整車，再延伸至云端基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行建模。

這種整體方法能在設(shè)計(jì)初期發(fā)現(xiàn)并解決宏觀問題（比如緩存容量不當(dāng)、核心數(shù)量不合理、集群配置不足），從而在問題演變成昂貴的再次流片，甚至更糟的現(xiàn)場(chǎng)故障之前就將其排除。

支撐軟件定義系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施，標(biāo)志著產(chǎn)品開發(fā)方式的根本性轉(zhuǎn)變。這不僅是實(shí)現(xiàn)軟件可更新，更是打造能在產(chǎn)品全生命周期持續(xù)創(chuàng)新的生態(tài)系統(tǒng)。

隨著行業(yè)向 AI 定義汽車邁進(jìn)，那些能夠駕馭轉(zhuǎn)型的企業(yè)，通過構(gòu)建合適的基礎(chǔ)設(shè)施、采用虛擬開發(fā)、推動(dòng)生態(tài)協(xié)作，將定義新一代的汽車技術(shù)。這場(chǎng)變革已成定局，關(guān)鍵在于企業(yè)能否快速適應(yīng)，成為引領(lǐng)者而非追隨者。