Arm发布Zena CSS,为AI定义汽车提供标准化计算平台

盖世具身智能 2025-08-30 16:32

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人工智能的浪潮正在改写汽车产业的竞争逻辑。过去决定胜负的是发动机和变速箱,如今则是算力与软件。从辅助驾驶到智能座舱,从车辆控制到车云协同,汽车正逐步演变为一台“可编程的计算平台”。这种趋势推动全球车企加速从分布式ECU走向中央计算架构,但随之而来的却是复杂性的骤增、成本的攀升以及更漫长的合规周期。如何在安全、可靠与创新速度之间找到平衡,已成为车企与半导体厂商面前最棘手的命题。


为应对这一挑战、加速汽车产业智能化进程,Arm推出了Arm Zena计算子系统 (Compute Subsystems,CSS),并在近日于举行的在线技术沟通会上进行了详细介绍。


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图片来源: Arm


该方案于2025年6月初正式发布,是一套经过预先集成和验证的计算平台,旨在帮助汽车产业链伙伴缩短开发周期,降低重复投入,并满足功能安全和信息安全的需求。


从长期积累到应对产业复杂性

Arm在汽车行业的参与已有二十余年。根据其公开信息,几乎所有全球整车厂都在使用基于Arm的技术,前15大汽车半导体供应商也均为其合作伙伴。过去五年,基于Arm技术的汽车芯片出货量增长至原来的三倍,这使得其在汽车计算架构中的地位进一步强化。


在沟通会上,Arm汽车事业部产品与解决方案副总裁Suraj Gajendra表示:“AI定义的汽车需要新的计算底座。硬件和软件必须更安全、更智能、更易扩展,同时还能让合作伙伴在快速变化的环境中提前启动开发。”他认为,传统的芯片和软件开发模式已经难以支撑产业的复杂性,行业需要更高效的基础方案来保持竞争力。


这样的判断与产业趋势相呼应。随着AI模型在自动驾驶、座舱体验以及整车管理中的渗透,车载计算系统正变得日益庞大而复杂。传统的开发路径不仅周期长,还需要面对高昂的验证和合规成本。


Zena CSS的架构设计与功能特点

Zena CSS的核心理念是标准化与可扩展性。它提供一套由关键模块组成的底层框架,经过预先的集成和安全验证,能够被产业链伙伴复用和扩展。


该系统的主要组成部分包括:


计算核心:16核Cortex-A720AE处理器,基于Armv9架构,适用于AI推理与计算机视觉任务;


安全处理单元:由Cortex-R82AE驱动的安全岛,结合TrustZone与运行时安全引擎,确保从启动到OTA的全链路安全;


互联架构:CMN S3AE实现多核之间的缓存一致性与高效通信,并支持多芯片协作;


可选模块:开发者可根据需求选配Mali GPU和ISP,以应对不同的座舱渲染与自动驾驶感知应用;


虚拟平台支持:在硬件投产前即可进行软件验证,使开发者能够更早进入测试阶段。


这些组件并非“宣传亮点”,而是为了降低重复性工作。通过在验证过的平台上构建,车企与芯片厂商可以更快进入差异化开发。据Arm介绍,采用Zena CSS,芯片开发周期最长可缩短12个月,工程资源投入减少约20%,跨平台移植工作量减少约30%。


对于周期长、成本高的汽车行业而言,这样的效率提升意味着厂商能够更快应对市场对AI应用的爆发式需求。


生态协作与中国市场的应用探索

在沟通会上,生态协作成为Arm强调的另一大重点。Zena CSS与Arm主导的SOAFEE(面向嵌入式边缘的可扩展开放架构)社区紧密结合,目前该社区已拥有超过150家成员,涵盖整车厂、Tier1供应商和软件开发商。围绕CSS,Arm已有多项合作落地:AWS、西门子与新思科技等提供虚拟原型;红帽和eSync联盟推动OTA更新和通信标准化;StradVision、Mapbox等则在自动驾驶感知与地图应用中提供支持。


中国市场被普遍认为是Zena CSS的重要落地场景,因为中国不仅是全球最大的新能源汽车市场,也是软件定义汽车发展最活跃的地区之一。针对Zena CSS在中国市场的应用前景,四维图新首席执行官程鹏表示,标准化平台将有助于缩短验证周期,让企业更高效地与整车厂协同,加快创新落地。广州汽车集团汽车工程研究院车载软件专业总师廖磊也指出,在激烈竞争与周期压力下,此类平台对于本土车企具有现实价值。


尽管Zena CSS在缩短开发周期、降低复杂性方面提供了一种解法,但汽车产业的挑战依旧存在。自动驾驶的风险场景仍需长期验证,功能安全与法规合规的周期难以缩短,AI模型的快速迭代也要求底层架构具备足够灵活性。


一些业内人士指出,平台化方案虽然提高了效率,但整车厂与供应链仍需在此基础上构建差异化能力,否则可能导致产品同质化。


总体来看,Zena CSS的推出反映了一个行业趋势:在AI定义汽车的浪潮中,单一企业已难以独自完成复杂系统的集成与验证。标准化平台及生态协作正成为推动产业发展的新路径。


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