当前，随着汽车从机械产品向AI驱动的智能终端加速演进，行业正经历从“软件定义汽车”到“AI定义汽车”的深刻变革。更集中的计算架构、更大的算力需求、更开放的软件生态，成为车企突围的关键命题。
在此背景下，Arm于11月11日在上海举办汽车技术媒体沟通会，恰逢SOAFEE（面向嵌入式边缘的可扩展开放架构）成立四周年之际，Arm汽车事业部产品和解决方案副总裁Suraj Gajendra与汽车事业部市场总监Robert Day共同亮相，分享了Arm面向AI定义汽车时代的技术布局与生态进展，为中国汽车产业的智能化转型注入核心动力。
Arm汽车事业部产品和解决方案副总裁Suraj Gajendra
行业变革催生新需求，中国市场引领技术落地
当前，汽车行业的计算架构正从传统分布式ECU向集中式、域控制器架构快速迭代。从L2级辅助驾驶到L4级城市自动驾驶，车辆对算力的需求呈指数级增长。据悉，L4级自动驾驶所需的INT8/FP8算力达2000TOPS，较L2级提升近200倍，传感器数量也从数枚增至十余枚，涵盖摄像头、雷达、激光雷达等多种设备。与此同时，用户对无缝协同的智能体验期待日益提升，从家庭到车内的连贯对话交互、个性化服务推送，成为AI定义汽车的核心场景。
中国市场在这场变革中扮演着引领者角色。“中国的OEM及合作伙伴正在引领新技术的应用落地，‘中国速度’是我们必须紧跟的节奏。”Suraj在沟通会上强调。数据显示，中国不仅在电动化转型中走在世界前列，更在智能座舱、城市NOA等AI应用场景中实现规模化部署，成为全球汽车智能化创新的核心试验场。
面对车企对“更快上市速度、更低开发成本、更高安全标准”的迫切需求，Arm带来了覆盖硬件平台、架构标准与软件生态的全栈解决方案。
Zena CSS+虚拟原型：双重赋能车企降本增效
作为面向AI定义汽车的核心硬件解决方案，Arm推出了Arm Zena计算子系统（CSS），并致力于面向中国市场推进CSS技术路线图。据介绍，这款基于Armv9汽车增强技术的预集成、标准化计算平台，集成了16核Cortex-A720AE高性能核心、Cortex-R82AE驱动的安全岛及运行时安全引擎，可全面支持从L2+辅助驾驶到智能座舱的多样化AI负载。
“随着芯片设计复杂度攀升，过去4核、8核系统已无法满足需求，16核甚至32核成为市场新趋势。” Suraj解释道。Zena CSS通过预验证、预集成的创新模式，帮助车企复用核心计算组件，将芯片开发周期缩短长达12个月，每个芯片项目的工程资源投入减少20%，这意味着整车厂能够更快地将具备先进AI功能的新车型推向市场。