AIDV浪潮下，2025年汽车技术发展的六大趋势

        来源：中国汽车报网

在日前落幕的电子消费展CES 2025上，极氪宣布推出全球首家OEM量产自研的英伟达NVIDIA DRIVE AGX Thor?智驾域控制器平台。据悉，未来极氪的全新车型将搭载NVIDIA DRIVE AGX Thor?智驾芯片。

显然，NVIDIA DRIVE AGX Thor?是CES 2025焦点之一，其可同时处理14个800万30帧摄像头数据输入，极大提升视觉感知数据的支持能力，更好地支持各类复杂模型，如端到端大模型，多模态大语言模型等。不仅极氪汽车，更多主流车企计划采用NVIDIA DRIVE AGX Thor?智驾芯片，为AI浪潮下的新一代软件定义汽车(SDV)赋能。

据了解，NVIDIA DRIVE AGX Thor?是一款基于 NVIDIA Blackwell 架构的集中式计算系统，也是首款采用了Arm Neoverse V3AE的解决方案。Neoverse V3AE也是Arm首款针对汽车应用进行增强的Neoverse CPU。

CES 2025展之所以吸引全球消费者的目光，是因为这里有全球最炫酷的科技产品。而其中许多创新产品都是基于Arm计算平台构建，汽车行业也不例外。Arm在技术生态系统中拥有自己的独特地位，深刻了解全方位高度专业化、互联的全球半导体供应链，覆盖数据中心、汽车、智能终端、物联网等所有市场。基于此，近日，Arm对2025年及未来芯片架构相关的趋势进行了展望，其中也涵盖了围绕汽车领域的技术发展，以更好地帮助车企解决其所面临的独特软件挑战。

趋势一：芯粒将成为解决方案的重要组件

前几年汽车行业之所以出现严重缺芯现象，除了汽车芯片需求量在快速增长，最大的困难仍然是芯片流片。

Arm认为，行业需要重新思考芯片的设计，突破以往传统的方法。例如，人们逐渐意识到，并非所有功能都需要集成在单独的单一芯片上，随着代工厂和封装公司探索新的途径、在新维度下突破摩尔定律的极限，芯粒等新方法开始崭露头角。对于芯粒，架构师需要逐步了解不同实现技术的优势，包括制程工艺节点和封装技术，从而利用相关特性提升性能和效率。芯粒技术已经能够有效应对特定市场需求和挑战，并预计在未来几年持续发展。

在汽车市场，芯粒不仅可以通过优化设计和制造流程，提高整体生产效率和良率，还可帮助企业在芯片开发过程中实现车规级认证，同时通过不同的计算组件，帮助扩大芯片解决方案的规模并实现差异化。例如，专注于计算的芯粒具有不同数量的内核，而专注于内存的芯粒则具有不同大小和类型的内存。因此，系统集成商可对不同的芯粒进行组合和封装以开发出大量高度差异化的产品。

趋势二：标准化的重要性与日俱增

标准化的平台和框架对确保生态系统能够提供具有差异化优势的产品和服务至关重要，它们不仅能够增加真正的商业价值，还能节省时间和成本。

随着集成了不同计算组件的芯粒的出现，标准化变得十分重要，它将使来自不同供应商的不同硬件能够无缝协同工作。据悉，Arm已携手50多家技术合作伙伴一道开发 Arm芯粒系统架构(CSA)，未来与更多合作伙伴共同推动芯粒市场的标准化进程。这将与 SOAFEE的成立初衷相符，SOAFEE旨在将中的硬件与软件解耦，从而提高计算组件之间的灵活性和互操作性，加快开发周期。

趋势三：端到端AI增强自动驾驶系统性能

生成式AI技术正被迅速应用于端到端模型中，有望解决传统自动驾驶软件架构面临的可扩展性问题。得益于端到端自监督学习，自动驾驶系统的泛化能力将得到提升，使之能够应对之前从未遇到的场景。Arm认为，这种新方法将有效加速运行设计域 (ODD) 的扩展，从而以更快的速度和更低的成本将自动驾驶技术部署到高速公路和城市交通等不同环境中。

趋势四：虚拟原型平台为汽车开发流程带来革新

虚拟原型加速了芯片和软件开发，使得车企能够在物理芯片准备就绪之前就着手开发和测试软件。虚拟平台为汽车开发周期可缩短多达两年。

2025年，在芯片和软件开发流程持续转型的浪潮中，Arm预计，将有更多公司推出自己的虚拟平台。这些虚拟平台将无缝运行，借助Arm架构提供的ISA对等特性，确保云端和边缘侧架构的一致性。通过ISA对等特性，生态系统可在云端构建自己的虚拟原型，然后在边缘侧进行无缝部署。这将显著节省时间和成本，同时让开发者有更多的时间利用软件解决方案来提升性能。

2024年Arm首次将Armv9架构引入汽车市场，后续也将有更多开发者在汽车领域利用ISA对等特性，并借助虚拟原型技术来更快地构建和部署汽车解决方案。

趋势五：汽车软件安全提上日程

AI赋能SDV时代，智能汽车网联特性将大大增加，汽车受攻击面也会持续扩大，尤其是数字座舱/车载信息娱乐系统(IVI)、先进驾驶辅助系统和自动驾驶，以及微控制器和区域架构。

以智能座舱为例，随着在SDV中智能座舱和IVI的集成度日益提高，为创建和后续管理这些系统增加了复杂性。随着这些系统中的连接功能和需求不断增加，受攻击面也将随之扩大。事实上，因为智能座舱涵盖包括云连接、与智能手机等个人设备的连接、USB插件和下载应用程序的能力在内的多个方面，其受攻击面也是相对较大的。

为了避免安全漏洞造成严重影响，汽车行业已经开始采取行动，在整个SDV中构建深度安全防御措施。

去年Arm推出了全新的汽车技术，包括一系列基于Armv9架构的全新汽车增强 (AE) IP 处理器。这一设计的核心是最新的Arm信息安全特性，能用来应对汽车应用场景中的常见安全挑战，包括：日益增长的软件复杂性；高度多样化的软件供应链；功能启用黑客攻击；勒索软件；高速通信保护；面向乘客和不同环境的隐私管理；将车辆功能整合到更少的系统级芯片 (SoC) 中。

全新Arm AE IP采用了关键的Armv9防御性执行技术和架构特性，可预防攻击或恶意软件。其中，指针验证(PAC)、分支目标识别(BTI)和内存标记扩展(MTE)等技术通过保护软件控制流的完整性并减少内存安全漏洞的影响，来应对不断增长的代码行数所带来的风险。

趋势六：生态系统将围绕芯片和软件开展前所未有的紧密合作

在AI赋能SDV时代，没有一家企业能独自解决汽车行业所面临的独特软件挑战。同样，也没有任何一家公司能独自包揽芯片和软件设计、开发与集成的所有环节。因此，生态系统内的深度合作必不可少。这对汽车行业同样重要，汽车行业需要将包含芯片供应商、一级供应商、整车厂和软件供应商在内的整个供应链汇集在一起，分享各自的专业知识、技术和产品，以定义AI驱动SDV的未来，让最终用户能够享受到AI的真正潜力。