汽车行业已经实现了从燃油到电气的过渡，三电技术逐渐成熟，从电动化延伸出的智能汽车路线，被公认是「汽车产业竞赛下半场」。越来越多车企发力智能化，智能座舱、智能底盘、智能驾驶变成了新时代的「三大件」。

智能化需求爆发，促进了车规级芯片的发展，高通骁龙8295、NVIDIA Orin X、地平线征程5等一系列解决方案层出不穷，目的就是为了支撑起更高负载的使用场景。不过，日渐庞大的数据处理和智能化需求，单颗车规芯片已经无法满足汽车的「智能大爆发」。

原因主要在于现有的核心架构能力有限，处理汽车数据显得心有余而力不足。针对这类情况，车企不得不通过芯片堆叠的方式，弥补算力上的不足。智能汽车越来越依赖AI计算，行业需要更符合汽车使用场景的芯片和核心架构。

可能是使命感使然，也可能是见到英伟达、高通等半导体企业靠汽车供应链大赚特赚，ARM坐不住了。ARM近日宣布将为行业带来更适合汽车场景的技术，还要与自家的合作伙伴联合起来，打造通用的软件平台。

ARM的一系列新技术，对智能汽车有什么影响呢？

新IP架构，为智能汽车打下「新基础」

一般来说，ARM公司提供的是计算平台所需的IP架构、指令集等，芯片厂商从ARM处获取授权进而设计实体产品，交付到下游的主机厂商手上。或许ARM不再满足于供应链上游的角色，在智能汽车快速增长的阶段，也希望紧抓风口。

当前的汽车智能芯片，尤其是车机芯片，大多基于移动设备处理平台打造，近期上车的高通骁龙8295就采用高通第六代Kryo架构，CPU由4颗超大核+4颗大核心组成（基于Armv8）；GPU是高通第六代Adreno。

这类芯片大多只是智能手机芯片延展，要说和手机上的处理平台有何不同，主要是CPU核心组合，以及一些针对汽车调整的技术特性，应对日益增加的计算需求恐怕会有些力不从心。行业需要更高性能、可以容纳更多数据吞吐的计算平台，满足汽车智能化的算力膨胀。

简单来说，ARM首次将Armv9架构技术和服务器级别（Neoverse™）的性能，应用到汽车当中，继续巩固自己在半导体行业中的领先优势。

Arm Neoverse V3AE是ARM公司首次将服务器级技术应用到汽车增强芯片的结果，主要负责自动驾驶和高阶只能辅助驾驶（ADAS）工作。更强的服务器级性能可以应对后续更高强度的负载需求，尤其是AI计算部分。

首批应用Armv9架构的处理器有Arm Cortex-A720AE、Arm Cortex-A520AE、Arm Cortex-R82AE。其中有基于Armv9架构，为汽车量身打造的处理核心，具备更灵活的设计空间、高能效强安全，有的还首次将64位计算引入到实时处理器中。图像处理器Arm Mali-C720AE则可以满足负载更高的视觉计算。

官方认为，这一系列全新的系统IP，能够为汽车高性能SoC注入新的活力。ARM公司发布的这一系列技术当前已经被联发科、NVIDIA、恩智浦半导体等业界巨头采用，预计不久后就可以实现上车。

另外，ARM公司还希望在系统软件层面做更多的改变。他们认为未来汽车智能系统会变得更复杂，对系统安全的需求更加迫切，有必要为所有合作伙伴建立一系列计算组件标准，并在AE IP当中预埋计算子系统，确保系统运行的安全性，对芯片的性能、功耗进行优化。

不同于智能手机和电脑，服务器对芯片的处理性能要求极高，相比前两者往往高出好几倍，并且具备更大的缓存和更高的内存容量，擅长处理大规模数据。智能汽车领域，尤其是智能驾驶，瞬时数据吞吐量极为庞大。在处理数据上，Arm Neoverse V3AE应该更得心应手。

蔚来汽车公开数据显示，NIO NAD上的11个视觉传感器每秒可以产生多达8GB的图像数据，按照官方的说法，这意味着智算平台要在1秒内看完两部4K电影。如果再加上激光雷达、毫米波雷达等辅助传感器，短时间交换的数据量则更庞大。

以主流自动驾驶解决方案NVIDIA Orin X为代表，单颗算力为254TOPS。国内造车新势力通常用多颗Orin芯片叠加实现算力冗余，比如蔚来ET7（参数丨图片）有4颗Orin X芯片，总算力达到1016TOPS，理想L9、小鹏G9等车型也配备了2颗，目的还是为了预埋硬件，为以后的升级做准备。

现实情况是，芯片叠加能够加强平台算力，但也增加了硬件成本，显然不利于自动驾驶向下普及。数据处理需求日益增多的今天，要用尽可能少的芯片完成尽可能多的处理需求，服务级性能的核心集群自然有可用之处。

「硬件先行」的时代要结束了？

ARM高级副总裁兼汽车事业部总经理Dipti Vachani表示，汽车市场正在经历前所未有的转型，更多的自动化需求、更先进的用户体验追求以及电气化趋势，推升了软件和AI的爆发式增长。

这家公司不仅要从硬件层面提供更高性能的解决方案，他们还计划推翻现有产品开发流程，这样可以把长达两年的智能汽车开发周期大幅缩短。

按照智能汽车传统的开发流程，处理器IP授权交付后，芯片厂商开始设计开发工作，这个过程大约需要2年。芯片推出之后，主机厂商再着手开发软件，这种「一环扣一环」的流程会消耗太多时间，拖慢了软件开发，容易与市场需求形成断层。

ARM的解决方案是，与英伟达、蔚来、小鹏等多家公司共同打造全栈软件解决方案，与亚马逊云科技、西门子等巨头推出虚拟原型和云解决方案，基于以上的全栈软件，实现更无缝、更快速的软件开发。

简单来说，ARM就是跟合作伙伴打造了一个通用的软件平台和配套的云解决方案，或许能够与新一代芯片同步，甚至更早开发软件，而不是先有硬件再有软件。

不过，小通认为，统一标准虽然优势明显，但前提是行业认可，越多的合作伙伴加入，统一的解决方案才更有意义。

智能汽车加速迭代，新能源汽车的软件迭代速度已经可以按月来计算。各项软件算法趋向成熟，市场需求日益膨胀，系统结构变得复杂，数据规模变得更大，延续现有的软硬件开发流程，对新能源汽车进步或许不是一件好事。

新能源车是由软件定义的，软件系统无疑是核心。但大多数时候，软件往往是智能汽车最为拖沓的地方，新车上市后，软件新特性都要「等待OTA」，尤其是智能驾驶，某些车企在早期宣传和销售时，新功能甚至都没跟上，新车就是妥妥的「半成品」。

小通认为，「成长空间大」并不是智能汽车早期软件「半成品」的理由，至少发布会上说的内容，车企都应该尽可能交付到用户上。软硬件开发流程的变革，或许会改变这一现状。

智能汽车时代，ARM能从「幕后」走到「台前」

汽车行业几乎完成了电气化的转身，下半场则是一场关于智能化的竞赛。电动汽车的机械机构比燃油车有所简化，但软件定义汽车的时代，系统结构却日益复杂。

软件不单是车机中控大屏所呈现的元素，整车智能底盘、智能座舱、智能驾驶，都受软件影响。问题是新能源汽车与手机一样，新款硬件层出不穷，软件总是慢一拍，尴尬的总是用户，ARM的想法或许能改变现状。

另一方面，智能汽车崛起，为NVIDIA、联发科、高通等芯片厂商带来了增长点。NVIDIA Orin X、高通骁龙8295等智驾、智舱芯片几乎统治了市场，这些芯片大多离不开系统IP供应商，ARM或许认为自己在行业当中应该有更高的话语权。

但现状是，从事「幕后工作」的ARM，并不像芯片厂商那么名声大噪。以手机行业为例，高通、苹果等「台前角色」影响力不凡，盈利能力也很强，ARM作为IP授权的巨头，存在感一般，盈利能力也不如这些企业。再加上高通等厂商开始自研核心架构，对ARM而言并不是有利的消息。

ARM的新IP和软件解决方案或许会给行业带来新的机会，但悲观来看，这很难让ARM在智能汽车领域中取得主动权。因为高通、联发科都在做整车的软硬件解决方案，他们也在借助自己的影响力制定行业标准。

智能汽车领域也需要更多高性能的解决方案，无论是ARM从服务器芯片领域借力，还是与移动平台同源的高通智能座舱解决方案，供应商们都在凭借多年积累的经验涌入赛道，竞争日益激烈。

我们不妨期待一下，未来单颗车规级芯片拥有更强劲的算力，能够处理更多数据，集成更多以往需要多个芯片才能实现的功能，用更少的芯片做更多的事，智能化才有更多向下普及的空间。