作者：Arm 汽車事業(yè)部產(chǎn)品和解決方案副總裁 Suraj Gajendra

盡管人工智能 (AI) 定義汽車看似遙不可及，但整個行業(yè)正朝著這個愿景大步前行。如今，AI 正在徹底改變駕駛體驗(yàn)和人車互動方式。

下一代汽車將以當(dāng)今的軟件定義汽車 (SDV) 為基礎(chǔ)，由 AI 定義，全面將 AI 技術(shù)融入汽車功能、智能特性和用戶交互的方方面面。這為全新的 AI 應(yīng)用開發(fā)帶來了機(jī)遇，有望徹底革新車載體驗(yàn)。

正如軟件更新能持續(xù)改變 SDV 的應(yīng)用和特性一樣，隨著技術(shù)不斷從不同的環(huán)境、用戶行為和操作數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，AI 定義汽車的智能化水平也會隨著時(shí)間的推移不斷發(fā)展。這將實(shí)現(xiàn)更快的實(shí)時(shí)決策、持續(xù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)、高度智能且對話式的人車交互、更高級別的自動駕駛以及高度的個性化，從而為駕駛員和乘客提供更安全、更直觀的體驗(yàn)。

AI 定義汽車用例

AI 定義汽車的持續(xù)開發(fā)和部署將主要惠及兩大車載用例：先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 和車載信息娛樂系統(tǒng) (IVI)。

對于 ADAS 而言，AI 定義汽車意味著：

先進(jìn)的駕駛員行為監(jiān)控和預(yù)測：AI 模型能夠?qū)崟r(shí)處理來自攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)等傳感器的數(shù)據(jù)，不僅能對道路上的目標(biāo)做出反應(yīng)，還能通過預(yù)判駕駛員行為、路面狀況和附近車輛軌跡，進(jìn)行潛在碰撞的預(yù)測，從而更精確地執(zhí)行自動緊急制動和轉(zhuǎn)向等功能。

增強(qiáng)型自適應(yīng)巡航控制：AI 增強(qiáng)系統(tǒng)能夠理解復(fù)雜的駕駛場景，例如并道、道路施工，以及異常的駕駛員行為，然后主動調(diào)整駕駛員行為，以實(shí)現(xiàn)更平穩(wěn)、更安全的駕駛。

碰撞預(yù)防：通過基于 AI 驅(qū)動的駕駛員監(jiān)控系統(tǒng) (DMS)，利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)時(shí)評估駕駛員的警覺性、目光注視點(diǎn)和駕駛行為，一旦發(fā)現(xiàn)異常，系統(tǒng)將及時(shí)發(fā)出警告或主動干預(yù)，例如減慢車速，以確保行車安全。

同時(shí)，對于 IVI 來說，大語言模型 (LLM) 正在被整合到 AI 定義汽車中，以實(shí)現(xiàn)以下功能：

更智能的自然語言理解：讓駕駛員和乘客能夠用日常語言輕松控制空調(diào)、多媒體、導(dǎo)航或車輛設(shè)置，提高可用性并最大限度地減少駕駛員分心。

更強(qiáng)大的個性化體驗(yàn)：AI 算法會根據(jù)長期使用情況，逐漸學(xué)習(xí)了解駕駛員和乘客的偏好（如座椅位置、車內(nèi)燈光、音樂風(fēng)格以及常用導(dǎo)航路線等），并創(chuàng)建可在不同汽車之間傳輸并使用的自適應(yīng)個性化配置文件。

座艙情緒監(jiān)測：AI 系統(tǒng)可檢測駕駛員和乘客的情緒狀態(tài)和注意力水平，并提供自適應(yīng)內(nèi)容建議，比如，自動推薦播放舒緩的音樂；為昏昏欲睡的駕駛員，發(fā)出安全警報(bào)來確保安全駕駛。

SDV 的作用

AI 定義汽車是 SDV 的自然演進(jìn)趨勢，它通過增強(qiáng) AI 能力來實(shí)現(xiàn)，實(shí)際上，在很多應(yīng)用場景中，相關(guān) AI 能力已在現(xiàn)有車型中得到應(yīng)用。同時(shí)，AI 定義汽車將依托行業(yè)多年來構(gòu)建的軟件定義“云到車”基礎(chǔ)設(shè)施和標(biāo)準(zhǔn)化軟件框架。這為 AI 在汽車高效、安全、大規(guī)模地運(yùn)行提供了靈活的基礎(chǔ)支撐。

推動 AI 定義汽車成為現(xiàn)實(shí)

推動行業(yè)邁向汽車計(jì)算與智能化的新時(shí)代，需要依靠三大關(guān)鍵支柱：

安全、可靠、性能卓越且高效的計(jì)算平臺；

先進(jìn)的 AI 軟件棧、模型和工具；

開放的行業(yè)協(xié)作。

1安全、可靠、性能卓越且高效的計(jì)算平臺

所有 AI 工作負(fù)載都需要大量的實(shí)時(shí)算力，尤其是面向汽車的工作負(fù)載。與其他市場相比，汽車應(yīng)用場景中的低功耗、高能效計(jì)算尤其關(guān)鍵，因?yàn)?AI 定義汽車的大部分計(jì)算都在邊緣側(cè)（即汽車端）運(yùn)行。這不僅能減少延遲、加快響應(yīng)速度，還能提供與汽車上不斷增強(qiáng)的 AI 功能相匹配的強(qiáng)大安全機(jī)制。

汽車中不同 AI 工作負(fù)載的計(jì)算需求各異，且 AI 模型不斷演進(jìn)，行業(yè)需要能整合 CPU、GPU 及 AI 加速器等不同組件的異構(gòu)計(jì)算平臺，用以實(shí)現(xiàn)計(jì)算的加速和無縫的高效協(xié)作。此類平臺需要具備從入門級車型到高端車型的可擴(kuò)展性，同時(shí)確保計(jì)算能力不下降，并集成符合國際功能安全標(biāo)準(zhǔn)（如 ISO 26262 ）和汽車系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全框架 (ISO/SAE 21434) 的先進(jìn)功能安全和信息安全功能。

Arm 正持續(xù)為汽車市場提供廣泛的高性能、低功耗汽車增強(qiáng) (AE) 技術(shù)，支持不同車載用例所需的各種 AI 工作負(fù)載，并內(nèi)置功能安全和信息安全特性。

2先進(jìn)的 AI 軟件棧、模型和工具

作為這些安全、可靠、高性能且高效的計(jì)算平臺的一部分，必須具備完整的軟件基礎(chǔ)，以支持 AI 模型和工作負(fù)載的持續(xù)開發(fā)、部署與更新。先進(jìn)的 AI 軟件棧將作為原始 AI 數(shù)據(jù)和模型與實(shí)際道路行駛之間的關(guān)鍵紐帶。雖然傳統(tǒng)的模塊化 AI 開發(fā)架構(gòu)仍將被采用，但新的方法正在興起，例如端到端 AI 模型，它使用龐大且具有代表性的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，并通過新數(shù)據(jù)持續(xù)更新。

端到端 AI 模型基于駕駛行為的大型數(shù)據(jù)集，通過深度學(xué)習(xí)能力使 AI 定義汽車實(shí)現(xiàn)從感知到行動的自動化。這些模型能夠直接將來自攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)和其他傳感器的原始數(shù)據(jù)，直接映射為轉(zhuǎn)向、加速和制動等關(guān)鍵駕駛操作指令，而無需依賴針對不同環(huán)境和潛在危險(xiǎn)而手動編寫的冗長獨(dú)立代碼模塊。通過與動態(tài)環(huán)境的實(shí)時(shí)交互，端到端 AI 模型不僅能夠?qū)崿F(xiàn)導(dǎo)航和避開障礙物，還能顯著提升決策和控制的準(zhǔn)確性。

Arm 正在與生態(tài)系統(tǒng)合作，推動覆蓋廣泛 AI 應(yīng)用的全棧軟件解決方案落地。近期，Arm 向汽車市場引入了 Arm Kleidi，可針對運(yùn)行在 Arm CPU 上的 AI 工作負(fù)載實(shí)現(xiàn)自動性能優(yōu)化，從而為車載應(yīng)用帶來更優(yōu)的用戶體驗(yàn)。此外，為生態(tài)系統(tǒng)提供強(qiáng)大的云端到車端環(huán)境對等至關(guān)重要，這種對等性貫穿 AI 硬件、模型和軟件。憑借 Armv9 架構(gòu)在云端到邊緣側(cè)的廣泛應(yīng)用，Arm 正在提供所需的指令集架構(gòu) (ISA) 對等，使生態(tài)系統(tǒng)能夠提前在云端測試和驗(yàn)證 AI 應(yīng)用、模型和工作負(fù)載，再無縫部署到車載環(huán)境中。

3開放的行業(yè)協(xié)作

正如 SDV 一樣，AI 定義汽車的開發(fā)與部署絕非一家公司之力可及。這將需要建立在通用標(biāo)準(zhǔn)之上的廣泛行業(yè)協(xié)作，使汽車產(chǎn)業(yè)鏈中的不同企業(yè)能夠協(xié)同合作，從而加速創(chuàng)新、提升互操作性、降低開發(fā)成本，并縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。

相關(guān)的行業(yè)協(xié)作已在進(jìn)行中，Arm 正在與 Mapbox 等領(lǐng)先的汽車公司攜手，共同加速車載 AI 應(yīng)用的開發(fā)和部署。另一個典范是 Arm 與 AWS Automotive 的合作，AWS Automotive 借助集成了 Arm KleidiAI 的技術(shù)來開發(fā)車載聊天機(jī)器人原型，將響應(yīng)速度提高了 10 倍，還節(jié)省了六周的開發(fā)時(shí)間。與此同時(shí)，Arm 也與 Cerence AI 緊密協(xié)作，Cerence AI 專注于為汽車應(yīng)用開發(fā) AI 助手軟件，通過將 KleidiAI 與 llama.cpp 集成，在基于 Arm 架構(gòu)的 NVIDIA Orin 開發(fā)板上運(yùn)行其 10 億參數(shù)模型時(shí)，每秒詞元數(shù) (tokens-per-second) 實(shí)現(xiàn)了約三倍的提升，顯著加快了響應(yīng)速度。

此外，通過 SOAFEE 持續(xù)進(jìn)行的協(xié)作，正在為加速現(xiàn)代 AI 汽車開發(fā)提供基礎(chǔ)性支持，使開發(fā)者能夠更輕松地將軟件跨平臺移植到 AI 定義汽車的不同應(yīng)用中。

實(shí)現(xiàn) AI 定義汽車愿景

隨著汽車逐步演變?yōu)槟軌驅(qū)崟r(shí)響應(yīng)的智能化自適應(yīng)計(jì)算系統(tǒng)，汽車行業(yè)正加速邁向 AI 定義汽車的時(shí)代。Arm 不僅致力于成為出色的技術(shù)提供商，更希望成為創(chuàng)新的推動者。Arm 正與各方合作伙伴緊密協(xié)作，共同構(gòu)建基礎(chǔ)性平臺，賦能并推動汽車新時(shí)代的發(fā)展，最終將 AI 定義汽車的美好愿景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。