導(dǎo)讀：當(dāng)前，汽車功能復(fù)雜多變，特別是自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，正在倒逼汽車電子架構(gòu)的革新。在軟件定義汽車的新時代，汽車電子架構(gòu)是汽車智能化發(fā)展的基礎(chǔ)，整車電子架構(gòu)正日益成為各大廠家著力完善的重要領(lǐng)域之一。同時，我們的汽車正在從內(nèi)燃機引擎轉(zhuǎn)向電動車，這也會帶來架構(gòu)上的改變，行業(yè)會朝向域控制器發(fā)展。這就對整車電子架構(gòu)提出了全新的挑戰(zhàn)。那么，未來汽車電子架構(gòu)將如何演變？汽車電子芯片的發(fā)展趨勢又如何？
Arm中國汽車市場高級經(jīng)理舒杰以汽車電子架構(gòu)演變與芯片發(fā)展趨勢為題，圍繞上述問題進行了分享（以下是分享內(nèi)容整理）。
今天，我會就新一代電子電氣架構(gòu)下Arm在汽車方面的一些產(chǎn)品或者Arm與芯片演進的關(guān)系給大家進行分享。我叫舒杰，在Arm中國負責(zé)汽車生態(tài)業(yè)務(wù)。現(xiàn)在，Arm對汽車業(yè)務(wù)是比較重視的。如果大家關(guān)注過Arm的芯片的話，或多或少會了解到現(xiàn)在的自動駕駛、智能座艙、ADAS等都會用到Arm核的芯片。所以，我今天分享的內(nèi)容是新一代電子電器架構(gòu)的演變以及芯片的發(fā)展趨勢，主要分為以下四個方向：整車電子電器架構(gòu)的發(fā)展趨勢、域控制器設(shè)計趨勢、Arm汽車IP、Arm汽車生態(tài)。
第一部分：整車電子架構(gòu)的發(fā)展趨勢
首先，我們先來看整車電子電器架構(gòu)的發(fā)展趨勢。大家也知道，現(xiàn)在汽車發(fā)展得越來越快，一些新的架構(gòu)陸陸續(xù)續(xù)出現(xiàn)。對于傳統(tǒng)架構(gòu)，我們就會發(fā)現(xiàn)它們存在很多痛點，比如說有太多的ECU。據(jù)說過去20年，每年會有2~3個ECU增加。當(dāng)然如果是高端車，它增加會越來越多。另外，車的線束越來越復(fù)雜。不僅線束會比較多，而且線束本身也會增加車的重量。此外，這種傳統(tǒng)的架構(gòu)也不方便增加功能，需要改進子系統(tǒng)的集成。
那對于電子電器架構(gòu)來說，促使它發(fā)展的驅(qū)動力因素主要是下面這些方面。
第一、汽車需要更加靈活的計算。
第二、汽車需要加進一些功能。
第三、軟件定義汽車其實也需要電子電器架構(gòu)去做更新。
最后、自動駕駛、電動化等都離不開新的EE架構(gòu)的支持。
而關(guān)于新架構(gòu)的趨勢，有這幾個方面：集中化控制、更簡單的邊緣控制節(jié)點、標(biāo)準(zhǔn)化的解決方案、應(yīng)用整合及使用虛擬化技術(shù)。
車載E/E架構(gòu)的發(fā)展趨勢
左邊的圖是傳統(tǒng)架構(gòu)，它屬于多ECU的架構(gòu)。后來隨著計算量的爆炸式增長，開始進入域的架構(gòu)。中間的這個域架構(gòu)，淺藍色的部分有幾個域控制器，它把幾個ECU的功能集成在了一起。而且每個域控制器都承擔(dān)著特定的功能，比如說有座艙域、ADAS或者自動駕駛域、動力域、車身域等等。我們對域的劃分其實有很多，不過怎么劃分是根據(jù)每家公司的電子電器架構(gòu)的設(shè)計而定的。
那隨著計算量的進一步增加，將進入到中央化的架構(gòu)，就是我們最右邊的架構(gòu)。如果大家仔細看，會發(fā)現(xiàn)這種架構(gòu)跟現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心或者說那種高性能的計算機很類似，只不過，這是一臺車載的嵌入式高性能計算機。這臺計算機連接了很多區(qū)域網(wǎng)關(guān)，而這些區(qū)域網(wǎng)關(guān)又可以連接各種傳感器和作動器。所以大家也可以把這些區(qū)域網(wǎng)關(guān)的節(jié)點當(dāng)成邊緣計算節(jié)點。邊緣計算節(jié)點就可以通過實時總線，比如圖里看到的TSN跟中央計算機相連（當(dāng)然未來還會有其它的實時總線新技術(shù)出現(xiàn)）。
嵌入式高性能計算機
從目前的研究來看，車載高性能計算機的架構(gòu)很可能是刀片架構(gòu)，比如刀片式的計算節(jié)點會有這種CPU、GPU。大家可以看看最左邊的圖，里面有CPU、GPU。中間的圖也有CPU和GPU。但是在最右邊的圖就發(fā)現(xiàn)它是由CPU、GPU和NPU組成的。其實Arm在這一塊的投入是比較大的，Arm有很多高性能的CPU和GPU用于這種架構(gòu)當(dāng)中。這種架構(gòu)跟大家了解的云服務(wù)器也很像，但很大的不同之處是它的異構(gòu)性。此外，這種架構(gòu)需要考慮實時性和安全性，所以整個系統(tǒng)當(dāng)中不僅需要有通用的服務(wù)也要有實時的服務(wù)和安全的服務(wù)。這樣一來，就給整個系統(tǒng)增加了額外的難度。
面向服務(wù)的架構(gòu)（SOA）
從架構(gòu)來看，它依然跟云端或者邊緣端的高性能計算很像，但不一樣的地方是它有異構(gòu)的計算節(jié)點以及在Hypervisor上的應(yīng)用。大家來看左邊的圖，它的頂部有一些可用的軟件服務(wù)；接著來看灰色的抽象層部分，它可以提供本地的設(shè)備抽象層和遠程的設(shè)備抽象層。這里很關(guān)鍵的一點是它不僅僅有普通OS的通用服務(wù)可以編配，也有RTOS即實時的操作系統(tǒng)的服務(wù)可以編配。所以對于汽車的應(yīng)用來說，我們可以復(fù)用云計算的編配系統(tǒng)獲取通用的服務(wù)和嵌入式的服務(wù)。
整車電子電器架構(gòu)中發(fā)展趨勢
從這張圖中大家可以看到，汽車?yán)镉泻芏嗟目刂破?。從左上角的座艙儀表，再到網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)關(guān)、車身電子，再到動力系統(tǒng)、底盤，還有半自動駕駛。目前來看，座艙和半自動駕駛的算力需求是最大的；相對來說，底盤動力系統(tǒng)和車身電子的算力需求會小很多；網(wǎng)聯(lián)網(wǎng)關(guān)是新加的功能，它的算力需求也比座艙儀表和半自動駕駛小不少。就座艙儀表的算力而言，它其實跟一部高端智能手機的算力差不多，所以現(xiàn)在有很多的高端智能手機芯片的玩家會說他們的芯片是否可以改一改來用于座艙儀表。這個趨勢和相關(guān)的具體玩家我會在后面的分享內(nèi)容提及。另外，對于半自動駕駛，它的功能越多算力要求越高，所以我在這里只是提供一個大致的數(shù)據(jù)給大家做參考，比如半自動駕駛的算力要求是350K DMIPS。
第二部分：域控制器的設(shè)計趨勢
主要從3個方向來解讀：座艙域控制器、ADAS/自動駕駛域控制器、動力系統(tǒng)域控制器。我們先看一下座艙域控制器的功能趨勢。從這個圖中大家可以看到里面有數(shù)字儀表、后視鏡替代、HUD、駕駛輔助、流媒體、駕駛員警告系統(tǒng)等等。未來座艙域控制器的功能會越來越多，集成式的座艙系統(tǒng)會把儀表、IVI合成在一起。整個系統(tǒng)不僅會包含像ASIL B和ADAS這樣的一些應(yīng)用，也會強調(diào)流媒體、服務(wù)質(zhì)量方面的需求。這樣的功能趨勢其實是離不開相應(yīng)的技術(shù)支撐的。從座艙的技術(shù)考慮因素來看，首先要把儀表、IVI、HUD以及其它的一些應(yīng)用集成在一起，在同一個硬件平臺上面來實現(xiàn)。
其次，我們要混合安全等級的系統(tǒng)，把安全系統(tǒng)和非安全系統(tǒng)放在同一個硬件平臺上面來跑。而且，我們還需要虛擬化。虛擬化作用非常關(guān)鍵。它上面會有一些不同的操作系統(tǒng)在運行：RTOS、Linux、安卓，我們可以通過虛擬化來調(diào)度安全和非安全操作系統(tǒng)的應(yīng)用。在國內(nèi)，智能網(wǎng)聯(lián)汽車比較受重視，所以這種網(wǎng)聯(lián)特性也特別重要。Arm的有些客戶把手機芯片應(yīng)用到座艙里去，而同時它也在復(fù)用里面的通訊模組，比如3G、4G模塊。這個本身是跟手機芯片關(guān)聯(lián)在一起的，用于座艙的時候，它在實現(xiàn)相應(yīng)的座艙功能的同時也能實現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)功能。
另外一方面，如果汽車的自動化程度越來越高，則需要我們的座艙提供一些更好的功能來滿足乘客的應(yīng)用需求。當(dāng)乘客不用開車或者他的關(guān)注點不在駕駛車的時候，就需要座艙提供更好的應(yīng)用給到我們的乘客或者駕駛員。
現(xiàn)在，車企跟芯片公司互動得越來越多，譬如奧迪和三星的合作。三星采用Arm的比如A76、G76的IP做了一個V9芯片，被奧迪用于比如IVI系統(tǒng)或者將來也可以擴展到智能座艙的應(yīng)用。這些是一個很典型的車廠跟芯片直接合作，來獲取它想要的特性且強調(diào)它的一些座艙定制的功能的例子。對于傳統(tǒng)的座艙或IVI的芯片玩家，大家耳熟能詳?shù)囊话阌卸髦瞧帧⑷鹚_、TI。之前還有人聽過Intel，不過現(xiàn)在越來越少了。還有MTK。MTK里面應(yīng)用的芯片會比較多，它有車規(guī)級的也有非車規(guī)的，其中工業(yè)用的一些芯片就可以用于像IVI這種應(yīng)用。
從這個方向來看，傳統(tǒng)的芯片玩家正面臨著一個較大的挑戰(zhàn)，即來源于手機芯片玩家的沖擊。因為手機芯片玩家提供的算力會大很多。從MTK到英特爾、恩智浦，GPU最大的算力，比如瑞薩的R-CAR H3，也就是一兩百GFLOPS的算力。如果我們看一下新興的座艙或者IVI的芯片玩家，同樣是看GPU，高通820A這種比較早期的芯片的GPU算力也比前面那些玩家的GPU所提供的算力要大不少——它至少是300多GFLOPS算力。如果是高通8155的話，它有1000多GFLOPS算力；如果到高通8195，有2100 GFLOPS算力。所以從這個角度來看，那些新興的芯片玩家的芯片，不管是在CPU還是GPU，算力都提高了很多。
新興的座艙/IVI芯片玩家
大家可以看到這幾家是非常典型的手機芯片玩家，比如高通、三星、華為、MTK。MTK也有一些新的芯片可以用于汽車座艙或者IVI的應(yīng)用。另外，還有一個芯片玩家是英偉達。這邊我截取了兩段新聞。一個是現(xiàn)代汽車的新聞，說它把NVIDIA DRIVE平臺用于信息娛樂系統(tǒng)和AI平臺的應(yīng)用。另一個是戴姆勒的新聞，說它們把英偉達的芯片用于它的HUD和LED屏的一些應(yīng)用以及儀表的應(yīng)用。所以大家可以看到，這種新興的玩家都是瞄準(zhǔn)這種新的應(yīng)用，比如需要大算力推大屏的這樣的應(yīng)用。而剛好現(xiàn)在汽車在座艙方面又需要這一塊兒的技術(shù)。從現(xiàn)在全球范圍內(nèi)一些新的座艙項目來看，很多車企都在選用手機芯片玩家的芯片。高端的有高通8155；低端的，如果僅僅是運用到IVI的話，有可能會用到6155；當(dāng)然還有三星的。而且，前兩天我也看到新聞，說華為的麒麟980芯片也在強勢挺進座艙應(yīng)用。
1、自動駕駛的功能趨勢
前面的Level1（L1）和Level2（L2）是針對ADAS駕駛輔助的描述，后面是針對自動駕駛的應(yīng)用。大家也看到，其實從手動駕駛到自動駕駛的技術(shù)升級沒有那么快，很多時候都還是停留在L1和L2的一些應(yīng)用上。Strategy Analytics & HIS預(yù)測了全球各個等級自動駕駛的乘用車產(chǎn)量，在2020年之前，L0和L1占比非常高。反而是L2，跟L1和L0相比，它的占比要小很多。但是隨著技術(shù)的迭代或是相應(yīng)的芯片支撐技術(shù)發(fā)展，我們會發(fā)現(xiàn)L2和L2+的應(yīng)用占比越來越高，在2025年之前這個占比不斷往上增加。再往后，像L3、L4應(yīng)用就出現(xiàn)了。但是L3本身會受一些法律法規(guī)限制，所以，什么時候可以大規(guī)模應(yīng)用還要依靠相應(yīng)法律法規(guī)的支撐。而對于L4，現(xiàn)在已經(jīng)看到在某些特殊的場景下得到使用了。雖然量會少一點，但是這個趨勢還是有的。包括大家現(xiàn)在聽過的很多城市在做的無人出租車，其實也是L4級別的一個應(yīng)用。
2、從芯片角度來看不同等級自動駕駛的算力情況
從L0到L1、L2、L3、L4、L5，我們可以看到，不管是CPU算力還是深度學(xué)習(xí)算力的提升變化都很大。對于L2的應(yīng)用，基本上會用到4~8T的算力；如果是L3、L4的話，基本上都需要上百T的算力。當(dāng)然每家公司對這種算力的理解不太一樣，因為算力是跟算法強相關(guān)的。但不管怎么樣，這種算力都需要有一些芯片來做支撐。
如果是真正的L3、L4級別的自動駕駛芯片，我們會發(fā)現(xiàn)，客戶對功耗是有要求的，比如：希望功耗可以小于200瓦，算力在200到400KDMIPS范圍，NPU或者AI的算力有200~400的TFLOPS，還需要有視頻的處理能力。而且這種駕駛芯片也需要考慮功能安全和信息安全。一些接口也要滿足自動駕駛的需求，比如說PCle或者高帶寬存儲器的接口。所以，要真正創(chuàng)建一個自動駕駛系統(tǒng)需要有生態(tài)伙伴的參與。
生態(tài)伙伴主要是指半導(dǎo)體伙伴、開源軟件、商用軟件提供商、自動駕駛技術(shù)提供商和行業(yè)聯(lián)盟等。對于軟件平臺和工具，我們會需要標(biāo)準(zhǔn)的平臺架構(gòu)、開源開發(fā)平臺、商用開發(fā)平臺、中間件和應(yīng)用軟件支持以及開發(fā)工具和開發(fā)環(huán)境。底層是系統(tǒng)架構(gòu)，系統(tǒng)架構(gòu)會分好幾類，比如跟數(shù)據(jù)處理相關(guān)的、跟功能安全和信息安全相關(guān)的、跟互聯(lián)相關(guān)的以及CPU集群和AI加速器。CPU很典型，有高性能服務(wù)器級別的CPU。比如，華為MDC平臺里的鯤鵬系列本身就是可用于服務(wù)器的CPU。另外，還有高性能單線程帶功能安全的CPU和高性能多線程帶功能安全的CPU，比如滿足高數(shù)據(jù)吞吐的CPU應(yīng)用。
關(guān)于AI這一塊，不僅有經(jīng)常聽到的NPU，GPU也很關(guān)鍵。因為GPU一方面可以用于一些可視化應(yīng)用，比如圖形渲染，還可以做一些輔助計算來彌補NPU的計算，這些計算通過GPU來實現(xiàn)其效率會更高，所以這個時候使用GPU來計算也更合適。因此，現(xiàn)在從全局來看一個自動駕駛方案，如果是基于Arm的平臺，大家可以看到上面有很多Arm的IP。比如Cortex-A78AE，這是我們V8架構(gòu)下最新的AE級別的CPU，此外還有Cortex-A65AE、Mali-G78-AE。Mali-G78-AE是GPU的，還有NPU、ISP、Safety Island、信息安全等IP。所以，大家可以看到很多IP是可以被廣泛應(yīng)用的。當(dāng)然，Arm只是提供了其中一小部分IP，下面好多IP是由不同的玩家來提供的。在半導(dǎo)體行業(yè)，買IP來做芯片是非常常見的商業(yè)模式。而且確實這種IP的供應(yīng)可以幫助芯片的客戶減少他們的開發(fā)成本以及縮短開發(fā)周期。所以，大家在做SoC和 MCU時用到的不同的IP可能來源于不同的供應(yīng)商。
市場主流的計算平臺
再回到自動駕駛這個計算平臺。大家可以看一下這邊的一張表格，這是市面上能碰到的一些可以用于ADAS或者L3、L4這樣級別的自動駕駛芯片。首先要提到的是特斯拉，因為特斯拉比較特立獨行一些。他們自己做了一個叫FSD的芯片，它的算力大概是144TOPS。還有Mobileye，其主要強項在于它基于視覺的ADAS應(yīng)用。比如L1、L2，如果基于camera的ADAS，Mobileye的占比是比較高的。此外，新玩家譬如英偉達，這兩年發(fā)展比較迅猛。比如從它之前的Xavier、PX2等這樣的平臺或芯片到現(xiàn)在新出的Orin芯片都是比較強的。而且，最近新推出的比如蔚來汽車、智己汽車、理想汽車等很多車型采用的自動駕駛芯片，都是基于英偉達的Orin芯片來做的，而其實Orin用的是Arm的A78AE。
除此之外，高通在汽車座艙應(yīng)用方面已經(jīng)積累了非常多的經(jīng)驗。他們現(xiàn)在發(fā)力做自動駕駛，比如他們自己的Snapdragon Ride平臺，未來在市場上應(yīng)該很有競爭力。當(dāng)然除了這些國外玩家之外，本土也有不少玩家，比如華為、黑芝麻、芯馳。這些本土芯片玩家也可以賦能到ADAS或ADAS應(yīng)用上。此外，像芯馳已經(jīng)拿到了每年百萬片的訂單用于汽車上的應(yīng)用。芯馳的V9系列有三個應(yīng)用：網(wǎng)關(guān)、ADAS和座艙，它在公開的訂單描述里面沒有區(qū)分具體的應(yīng)用。本土的芯片公司可以把芯片做出來而且拿到車廠或是Tier1的訂單，從這個角度看本土芯片玩家，這是非常了不起的。
Mobileye早期它在L1、L2的占比還是比較不錯的，像EyeQ3、EyeQ4在國內(nèi)很多車上都可以見到它們的應(yīng)用；現(xiàn)在他們在發(fā)力EyeQ5；英偉達有Parker、Xavier以及即將推出的Orin等芯片；特斯拉的芯片F(xiàn)SD；TI的芯片有TDA2、TDA4。此外，地平線的芯片：J2，它在2020年已經(jīng)量產(chǎn)，而且在長安汽車上應(yīng)該已經(jīng)有超過十幾萬的裝車量。現(xiàn)在，J5已經(jīng)流片。另外，黑芝麻也有A1000芯片，這個芯片的算力也是比較強的，也可以用于一些L2+，L3的應(yīng)用上。目前，除了Mobileye的EyeQ3、EyeQ4、EyeQ5之外，其它的幾乎都有Arm的IP在里面，就是我們的CPU或者是CPU加GPU的應(yīng)用。
3、動力系統(tǒng)的域控制器的情況
過去，傳統(tǒng)車會比較多，它們的動力系統(tǒng)還是基于內(nèi)燃機或者燃油發(fā)動機。現(xiàn)在，新能源車在國內(nèi)提得越來越多，而且一些相應(yīng)的措施和法律法規(guī)以及政府激勵措施其實都在期待著新能源汽車的快速發(fā)展。盡管它現(xiàn)在的銷量跟傳統(tǒng)的量級車相比還比較少，但是它的產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)逐漸形成。相應(yīng)地，對于新能源車的動力系統(tǒng)，也會產(chǎn)生一些新的要求。比如：
第一，它強調(diào)實時性和虛擬化的結(jié)合，也強調(diào)這種域控制器在新能源汽車動力系統(tǒng)上的應(yīng)用。
第二，它也跟座艙一樣需要混合功能安全等級的軟件來運行。
第三，對于座艙來說可能大家提到的比較多的是ASIL B，但對于動力系統(tǒng)來說，應(yīng)該是ASIL B加ASIL D這樣的組合應(yīng)用更常見或者可能是ASIL D更多見一些。
第四，它通過機器學(xué)習(xí)來做預(yù)測。比如，在過去大家在對BMS的SOC（荷電狀態(tài)）或SOH（健康狀態(tài)）做預(yù)測的時候，很多算法主要只能通過PC來做，而現(xiàn)在卻有機會通過一些SoC來做了。
最后，新能源車是非常強調(diào)功耗效能的。因為Arm本身主打的特性就是低功耗，所以Arm在這一塊的機會是非常大的，后續(xù)大家也會看到越來越多的新能源汽車的動力系統(tǒng)會用到含有Arm IP的芯片。
4、動力系統(tǒng)控制——現(xiàn)在與未來
現(xiàn)在的動力系統(tǒng)，多數(shù)的情況下跟分布式ECU很類似。每塊芯片都有自己的功能、發(fā)動機和電機都是單獨控制的、集成非常復(fù)雜、增加功能的話會非常麻煩?，F(xiàn)在大家考慮的點多數(shù)在域控制器的使用，會把一些應(yīng)用整合在一起。比如動力系統(tǒng)來說的話，可能把發(fā)動機的控制、電機控制、BMS、車載充電機的控制組合在一起。未來的話，可能會出現(xiàn)分區(qū)的應(yīng)用。比如，存在異構(gòu)計算且具有更好的實時控制和安全性，將來會集成更高等級的功能，也會給自動駕駛控制器做一些冗余的應(yīng)急操作。因為只要SOC夠強的話，在上面可以實現(xiàn)的功能就會多很多。
5、動力系統(tǒng)ECU的遷移
從整個動力系統(tǒng)的遷移來看，我們會發(fā)現(xiàn)從ECU到域控制器，再到分區(qū)控制。其實都需要很多功能去實現(xiàn)，對應(yīng)芯片的支撐也是必不可少。譬如，支持實時虛擬化、域控制器架構(gòu)、支持ASIL D，以及可能支持的機器學(xué)習(xí)的算法，這樣的話，就要上升到異構(gòu)的平臺。整個動力系統(tǒng)，目前能看到的應(yīng)用，主要是Domain這種域控制器應(yīng)用，預(yù)計在2025年能實現(xiàn)分區(qū)控制應(yīng)用，雖然現(xiàn)階段有一些廠商已經(jīng)有一些分區(qū)的概念在電子電氣架構(gòu)里面了。
以下是兩個動力系統(tǒng)域控制器的例子，第一個是恩智浦的S32S ，使用的是4核Arm四核的R52，可以應(yīng)用域控制器。它是可以支持電動的動力總成和底盤域控制器的應(yīng)用。
另一家是ST stellar的芯片，采用自有的相變內(nèi)存的技術(shù)。定位于動力總成和其他車用域控制器。
第三部分：Arm汽車IP
半導(dǎo)體行業(yè)買芯片做IP是很常見的商業(yè)模式。 從全球范圍來看，現(xiàn)在有十五家頂級的汽車芯片廠商已經(jīng)授權(quán)Arm的IP去做芯片，當(dāng)然主要還是基于Arm架構(gòu)的芯片。此外，除了汽車以外的話還會有很多其他的應(yīng)用，像手機、平板、穿戴設(shè)備，或者一些Iot設(shè)備等等。對于汽車方面的應(yīng)用，Arm主要有以下三個產(chǎn)品系列：M系列（面積最小/功耗最低）、R系列（快速響應(yīng)/實時控制）、A系列（最高性能）。
在產(chǎn)品方面，多款汽車增強型Cortex-A CPU，目前Arm的Cortex-A76AE&Cortex-A65AE已經(jīng)發(fā)布；基于Cortex-R52的芯片已經(jīng)面世，像NXP S32S、ST stellar；Cortex-M系列產(chǎn)品正廣泛應(yīng)用于汽車各種領(lǐng)域；汽車上的Mali GPU，Mail ISP正在廣泛應(yīng)用于座艙場景；此外，還有互聯(lián)（CoreLink）汽車增強系統(tǒng)IP，汽車上的工具和虛擬驗證。
第四部分：Arm的汽車生態(tài)
Arm的汽車生態(tài)覆蓋是非常廣的，從我們的直接客戶像半導(dǎo)體伙伴 到一級供應(yīng)商、車廠、 操作系統(tǒng)、EDA工具供應(yīng)商、服務(wù)平臺提供商、運營伙伴，這些都是Arm的生態(tài)合作伙伴。其中軟件定義汽車時代的到來，也使得軟件的生態(tài)變得特別重要。Arm的軟件生態(tài)包含商用軟件、開源軟件，是可以覆蓋從自動座艙到自動駕駛這些應(yīng)用的。
Arm不僅僅局限只做車端的產(chǎn)品，Arm的M、R、A產(chǎn)品服務(wù)范圍囊括車身控制、網(wǎng)關(guān)、底盤、自動駕駛、座艙等。此外，Arm在服務(wù)器端，像基礎(chǔ)設(shè)施的邊緣計算、邊緣云計算、公有云計算都會有相應(yīng)的產(chǎn)品。Arm本身的服務(wù)器，也廣泛應(yīng)用于智能網(wǎng)聯(lián)、云計算等領(lǐng)域，我們在國內(nèi)看到服務(wù)器，飛騰、華為都是基于Arm架構(gòu)的產(chǎn)品。由Arm與眾多企業(yè)聯(lián)合成立的自動駕駛汽車聯(lián)盟，主要是給大家提供更好地自動駕駛的技術(shù)框架，幫助企業(yè)快速實現(xiàn)自動駕駛。
從整個Arm在汽車行業(yè)的規(guī)劃來看，我們在不斷的開發(fā)技術(shù)上非常領(lǐng)先的IP，同時在整個過程中注重功能安全和信息安全，將來隨著需求的改變，我們的產(chǎn)品也可以不斷升級，以便來滿足隨時更新的各類需求。
來源：安創(chuàng)加速器
