摘要：人工智能定义的汽车建立在 SDV 的基础设施之上，其中人工智能模型在云端和汽车内部都变得无处不在，推动高级驾驶辅助系统(ADAS)、车载信息娱乐 (IVI) 和核心车辆控制等功能的创新。

加速汽车 AI 转型，简化开发流程。

该平台加速了汽车开发、简化了计算并加快了产品上市时间。

随着汽车行业从主要由硬件定义的汽车快速转向软件和人工智能日益推动功能和用户体验的复杂平台，Arm 推出了其Zena 计算子系统 (CSS)平台。

这一演进以软件定义汽车（SDV）为基础，正朝着人工智能定义汽车（ADV）的未来迈进。这一转变带来了巨大的复杂性，并对硬件和软件开发提出了巨大的要求。

Zena CSS 定位为预集成和预验证的平台，旨在简化和加速新兴 ADV 时代的硅片和软件开发。

人工智能定义的汽车建立在 SDV 的基础设施之上，其中人工智能模型在云端和汽车内部都变得无处不在，推动高级驾驶辅助系统(ADAS)、车载信息娱乐 (IVI) 和核心车辆控制等功能的创新。

这必然导致计算需求的急剧增加，并导致了 Arm 高级副总裁兼汽车业务总经理 Dipti Vachani 所说的“软件爆炸式增长”。Vachani 女士重点介绍了与汽车制造商及合作伙伴的讨论，并指出了这一趋势驱动的三大关键行业需求：创新和定义品牌体验的灵活性需求、跨不同车型和应用扩展 AI 的必要性，以及加快产品上市时间的紧迫性。她表示，Arm 正致力于应对这些挑战。

Arm Zena CSS 的出现直接回应了这些行业挑战。它是一个经过预先验证的子系统，基于 Armv9 构建，提供标准化、可信的计算基础。

第一代 Zena CSS 包括一个带有 16 核 Arm Cortex-A720AECPU 集群的高性能计算块、一个用于实时处理和功能安全的Cortex-R82AE安全岛、一个利用 Arm TrustZone 技术的安全区域，以及包括CMN S3AE在内的系统互连，用于 CPU 一致性和芯片间连接。

通过在预先验证的模块中提供这些基本组件，Arm 旨在处理基础任务，让合作伙伴能够将工程工作重点放在其他地方。

Arm 声称，使用 Zena CSS 可以显著减少硅片制造商所需的工作量。该公司表示，它可以将硅片开发时间缩短多达 12 个月，并将每个项目所需的工程师数量减少 20%。

Vachani 女士强调了预先验证该区块所创造的价值，并表示它可以节省“金钱和时间”。她补充说，它使客户能够“自信地进行设计并高效地扩展”，从而“快速行动”。

这种方法使芯片合作伙伴和汽车制造商能够将工程精力集中在产品差异化领域。合作伙伴可以轻松地将自身或 Arm 的专用 IP 与 Zena CSS 模块集成。这包括用于增强视觉和图形功能的Arm Mali GPU和 ISP，以及用于 AI 功能的合作伙伴专用加速器 (NPU)。

Vachani 女士强调，借助 Zena，开发人员“可以专注于人工智能，这使他们能够获得围绕人工智能进行设计所需的最大灵活性，并专注于差异化领域。”

添加人工智能和图形加速的灵活性是定义人工智能车辆的独特特性和消费者体验的关键。

跨应用程序和系统的可扩展性，可扩展性是 Zena CSS 策略的另一个关键方面。Zena CSS 模块可跨车辆内的不同应用程序运行，涵盖 ADAS、IVI 以及潜在的车辆控制等关键领域。使用相同的 Zena 模块可确保整个车辆的一致性。

此外，它还允许在不同车型和产品组合之间重复使用。Vachani 女士强调了规模的重要性，她表示：“规模至关重要。在这个行业中，规模至关重要”，因为现在不再为每种车型“量身定制”产品。对于需要更高计算性能的应用，单个芯片或封装内可以集成多个 Zena CSS 模块。

一致的硬件和开放的标准也意味着为 Zena CSS 开发的软件可以在不同的应用程序和车型之间重复使用和部署。正如 Vachani 女士所说，软件一旦开发完成，就可以“随处部署”。

软件正成为 AI 定义车辆部署的关键途径。Arm 从一开始就在虚拟原型上提供 Zena CSS，从而解决了这一问题。

此外，它允许软件开发人员在物理硅片准备好之前开始在平台上进行创新，与传统的序列化方法相比，软件开发时间可能缩短长达两年。

Vachani 女士将这项功能描述为行业的“魔法”，它可以帮助客户“节省长达两年的时间”。虚拟原型的可用性也有助于打造“从云到汽车的一致环境”。

松下汽车系统公司首席技术官 Masashige Mizuyama 指出：“在通用计算基础上进行虚拟原型设计不仅可以缩短产品上市时间，而且符合我们以软件为中心、更灵活的汽车生态系统的愿景。”

该平台支持基于开放标准构建的强大软件生态系统，包括来自SOAFEE（嵌入式边缘可扩展开放架构）基金会的标准。Vachani 女士将 Zena CSS 描述为 SOAFEE 标准的“物理体现”，这意味着按照该标准开发的软件“可以直接在 Zena CSS 上运行”，充分利用了生态系统多年的努力。

梅赛德斯-奔驰股份公司首席软件官 Magnus Östberg 表示：“像 Arm Zena CSS 这样的标准化、预先验证的计算子系统可以显著加快开发进度并降低整个行业的复杂性。”

Vachani 女士认为，汽车的未来正朝着人工智能定义的方向发展，并断言“人工智能定义的汽车将建立在 ARM 之上。”

汽车计算领域的竞争格局是动态的，成熟的半导体公司提供各种片上系统 (SoC) 和平台。

NVIDIA、高通、英特尔/Mobileye、瑞萨电子和恩智浦等公司为高性能 ADAS/AD 计算、数字驾驶舱和车辆控制提供了一系列解决方案。这些公司正在开发日益复杂且异构的 SoC，这些 SoC 配备了强大的 CPU、GPU 和专用的 AI 加速器 (NPU)，以满足 AI 定义车辆的需求。

在此背景下，RISC-V 开放标准指令集架构 (ISA) 也正在成为一项关键技术，尤其是在欧洲和亚洲汽车领域。英飞凌宣布推出基于 RISC-V 的全新 AURIX 微控制器系列，而恩智浦则利用 RISC-V 开发专用加速器。

Arm 的 Zena CSS 方案独具特色。正如 Vachani 女士澄清的那样，Arm 并不像这些公司那样构建和销售自己的终极芯片。相反，Arm 授权其 IP 核，现在通过 Zena CSS 提供了一个更强大的预集成子系统。

这使得 Arm 的合作伙伴（包括半导体公司、一级供应商以及其他潜在公司）能够更快、更低风险地构建自己的差异化 SoC。

Arm Zena CSS 现已面向指定合作伙伴发售。更广泛的供货将于今年晚些时候（2025 年 9 月）进行。软件开发者可以立即通过虚拟平台开始使用 Zena CSS。

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来源：半导体产业纵横