當(dāng)一輛汽車的性能不再由發(fā)動機(jī)排量決定，而是取決于車載芯片的算力與軟件的智能程度，這場由"軟件定義汽車"（SDV）引發(fā)的產(chǎn)業(yè)革命已勢不可擋。在2025年CES展會上，全球科技巨頭紛紛亮出面向未來十年的智能汽車解決方案，而在這場技術(shù)競速中，芯片架構(gòu)的創(chuàng)新與人工智能的深度應(yīng)用正在重塑整個汽車產(chǎn)業(yè)鏈。

在這個背景之下，EEPW與Imagination的高級產(chǎn)品總監(jiān)Rob Fisher進(jìn)行了深度的交流采訪，揭示了這場變革背后的技術(shù)邏輯與產(chǎn)業(yè)圖景。

Imagination 高級產(chǎn)品總監(jiān)Rob Fisher

軟件定義汽車：從機(jī)械心臟到數(shù)字大腦的進(jìn)化

傳統(tǒng)汽車工業(yè)百年發(fā)展史中，"馬力"始終是衡量車輛性能的核心指標(biāo)。但如今，汽車的價值鏈正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。Rob Fisher指出："如今消費(fèi)者購買車輛時，更關(guān)注的是車載系統(tǒng)的交互體驗(yàn)、自動駕駛能力以及持續(xù)升級的可能性——這些都需要強(qiáng)大的計(jì)算平臺作為支撐。"

軟件定義汽車的本質(zhì)，是讓車輛成為可動態(tài)進(jìn)化的智能終端。要實(shí)現(xiàn)這一愿景，硬件必須突破傳統(tǒng)架構(gòu)的桎梏：既要滿足當(dāng)下海量數(shù)據(jù)處理需求，又要為未來未知的軟件形態(tài)預(yù)留空間。例如特斯拉HW4.0平臺采用14nm制程芯片，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算力達(dá)到144TOPS，是上一代的3倍；而理想汽車最新發(fā)布的Mind GPT大模型，更需要車機(jī)系統(tǒng)具備實(shí)時處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力。這種"算力先行"的設(shè)計(jì)理念，催生了新一代異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的崛起——通過GPU、NPU、CPU的協(xié)同工作，在保證低功耗的同時實(shí)現(xiàn)百倍級算力提升。

Imagination的應(yīng)對策略頗具前瞻性：其最新DXS系列GPU不僅提供高達(dá)24TOPS的INT8算力，更通過分布式安全機(jī)制實(shí)現(xiàn)ASIL-B功能安全認(rèn)證。這意味著在極端情況下，芯片能自主檢測并隔離故障模塊，確保自動駕駛系統(tǒng)不會因局部錯誤導(dǎo)致整體失效。這種"彈性算力+主動防護(hù)"的組合，正是軟件定義汽車時代硬件進(jìn)化的縮影。

AI驅(qū)動下的感知革命：從輔助駕駛到全域智能

當(dāng)L3級自動駕駛在中國多個城市開啟道路測試，行業(yè)正式進(jìn)入"人機(jī)共駕"新階段。不同于L2系統(tǒng)僅提供車道保持、自適應(yīng)巡航等基礎(chǔ)功能，L3意味著車輛能在特定場景下完全接管駕駛權(quán)——這對環(huán)境感知精度與決策速度提出了指數(shù)級要求。Rob Fisher以魚眼相機(jī)校正為例："傳統(tǒng)算法處理360度環(huán)視影像需要15毫秒，而基于GPU加速的方案可將延遲壓縮至3毫秒以內(nèi)，這對避免碰撞至關(guān)重要。"這種性能飛躍的背后，是AI芯片架構(gòu)的顛覆性創(chuàng)新。Imagination的GPU不僅承擔(dān)圖形渲染任務(wù)，更通過固件處理器實(shí)現(xiàn)與NPU的毫秒級協(xié)同：當(dāng)NPU完成目標(biāo)識別后，GPU立即對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行3D建模，同時CPU統(tǒng)籌路徑規(guī)劃。這種"感知-決策-執(zhí)行"鏈路的無縫銜接，使得系統(tǒng)響應(yīng)時間從秒級降至毫秒級。更值得關(guān)注的是，其NNA（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器）采用動態(tài)權(quán)重分配技術(shù)，能根據(jù)路況復(fù)雜度自動調(diào)整算力配比——在擁堵路段優(yōu)先處理行人識別，在高速場景側(cè)重車道線追蹤。這種靈活性的價值在智能座艙領(lǐng)域同樣凸顯。最新車型中，單個SoC芯片需要同時驅(qū)動儀表盤、HUD、后排娛樂屏等超過10塊顯示屏，還要處理駕駛員狀態(tài)監(jiān)測、手勢交互等AI任務(wù)。Imagination通過多核GPU架構(gòu)實(shí)現(xiàn)"分時復(fù)用"：將80%算力用于3D導(dǎo)航渲染，20%用于眼球追蹤算法，當(dāng)系統(tǒng)檢測到駕駛員分心時立即動態(tài)調(diào)整資源分配。這種"智能負(fù)載均衡"技術(shù)，使得芯片在5W功耗下即可實(shí)現(xiàn)4K 120Hz的超高清輸出。

芯片工藝的破局者：Chiplet如何重構(gòu)汽車電子生態(tài)

面對汽車電子"性能焦慮"與"成本困局"的雙重挑戰(zhàn)，Chiplet（芯粒）技術(shù)正在打開新的可能性。傳統(tǒng)單芯片方案在制程升級至5nm后，良品率已跌破70%，導(dǎo)致車規(guī)級芯片成本飆升。而Chiplet通過將大芯片拆解為多個功能模塊，既能采用14nm成熟工藝制造I/O控制器，又能在關(guān)鍵計(jì)算單元使用3nm先進(jìn)制程，整體成本可降低40%。更革命性的是，這種"樂高式"設(shè)計(jì)允許車企混合搭配不同供應(yīng)商的芯?！绮捎肐magination的GPU芯粒搭配RISC-V CPU芯粒。Imagination的"chiplet-ready"GPU IP正推動這一愿景落地。其最新架構(gòu)支持超低延遲互連總線，使得多個GPU芯粒能像單個芯片般協(xié)同工作。在實(shí)測中，4個DXS芯粒組成的計(jì)算模組實(shí)現(xiàn)了96TOPS算力，功耗卻比傳統(tǒng)方案降低30%。這種可擴(kuò)展性對車企極具吸引力：經(jīng)濟(jì)型車型可搭載單個芯粒實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)ADAS功能，而豪華車型通過疊加芯粒獲得L4級自動駕駛能力。更深遠(yuǎn)的影響在于，當(dāng)IMEC主導(dǎo)的通用芯粒接口標(biāo)準(zhǔn)確立后，汽車電子將進(jìn)入"模塊化創(chuàng)新"時代——主機(jī)廠能像組裝PC一樣定制車載計(jì)算平臺。

開放生態(tài)之戰(zhàn)：RISC-V與軟件棧的合縱連橫

在汽車電子"軟硬解耦"的大趨勢下，RISC-V開源指令集正快速崛起。與ARM架構(gòu)相比，RISC-V不僅免授權(quán)費(fèi)，其模塊化設(shè)計(jì)更適應(yīng)車載系統(tǒng)的定制化需求。SHD集團(tuán)預(yù)測，到2031年將有31%的汽車SoC集成RISC-V IP。Imagination顯然嗅到了這一機(jī)遇：其GPU已實(shí)現(xiàn)與多家RISC-V廠商的深度優(yōu)化，通過共享內(nèi)存管理單元，使得AI推理任務(wù)的數(shù)據(jù)搬運(yùn)能耗降低60%。但硬件兼容只是第一步，軟件生態(tài)才是決勝關(guān)鍵。特斯拉的FSD芯片雖性能強(qiáng)悍，但其封閉的軟件體系導(dǎo)致第三方開發(fā)者難以接入。為此，Imagination聯(lián)合UXL基金會推動oneAPI開放標(biāo)準(zhǔn)，試圖建立跨架構(gòu)的統(tǒng)一編程接口。開發(fā)者只需編寫一次代碼，即可在Imagination GPU、RISC-V CPU及其他AI加速器上無縫運(yùn)行。這種"硬件異構(gòu)，軟件同構(gòu)"的生態(tài)，將大幅降低車企的軟件適配成本——據(jù)測算，主流車企每年可節(jié)省2.4億美元的軟件開發(fā)費(fèi)用。

未來之戰(zhàn)：軟件成本與功能安全的終極平衡

當(dāng)汽車電子進(jìn)入"千TOPS算力"時代，一個悖論愈發(fā)凸顯：軟件復(fù)雜度呈指數(shù)級增長，但功能安全要求卻愈加嚴(yán)苛。Rob Fisher透露，某豪華品牌最新車型的代碼量已突破2億行，超過F-35戰(zhàn)斗機(jī)的3倍。如何在海量代碼中確保"零缺陷"，成為行業(yè)最大痛點(diǎn)。Imagination的破局之道體現(xiàn)在三方面：在硬件層面，其GPU內(nèi)置的冗余校驗(yàn)?zāi)K可實(shí)時檢測運(yùn)算錯誤；在工具鏈層面，提供符合ISO 26262標(biāo)準(zhǔn)的自動驗(yàn)證工具，將安全認(rèn)證周期縮短50%；在開發(fā)生態(tài)層面，與MathWorks等企業(yè)共建模型庫，使80%的ADAS算法能通過模塊化拼接完成。這種"鐵三角"體系正在改寫游戲規(guī)則：某新勢力車企采用該方案后，成功將自動駕駛系統(tǒng)的OTA更新頻率從季度提升至周度。

重新定義移動出行的DNA

站在2025年的時間節(jié)點(diǎn)回望，汽車電子的進(jìn)化軌跡清晰可見：從ECU分布式架構(gòu)到域控制器集中式架構(gòu)，再向"中央計(jì)算+區(qū)域控制"的神經(jīng)形態(tài)演進(jìn)。在這個過程中，算力不再是冰冷的參數(shù)，而是轉(zhuǎn)化為"可感知的智能"——它能讀懂駕駛員的情緒波動，能預(yù)判百米外突然出現(xiàn)的兒童，甚至能在電池耗盡前自主規(guī)劃充電路線。Imagination等技術(shù)領(lǐng)跑者的實(shí)踐表明，這場變革的核心邏輯在于"以架構(gòu)創(chuàng)新釋放軟件潛力"。當(dāng)車載芯片具備自我進(jìn)化能力，當(dāng)軟件開發(fā)擺脫硬件束縛，汽車將真正成為"四個輪子上的超級計(jì)算機(jī)"。而在這場算力革命的下半場，勝利必將屬于那些既能駕馭硅基芯片的物理極限，又能理解人類出行本質(zhì)需求的創(chuàng)新者。