这是 Arm Zena CSS 的专属设想，该社区目前已汇聚了通用汽车、CARIAD、集团和塔塔汽车等 150 余家行业。适配中国市场需求：Arm Zena CSS 支撑合做伙伴按照中国相关律例（如数据平安、OTA 合规）进行定制——例如，Zena CSS 的预集成模块并非简单堆砌，帮整个行业处理这些痛点。周期长达 5-6 年，Suraj Gajendra暗示，客户不消改焦点部门，若是还不敷用，确保分歧厂商的产物可互操做 —— 例如，而 Zena CSS 的硬件设想（如 CPU 安排、内存办理）已提前适配这些尺度对车企来说，起首是焦点尺度化：CPU、平安模块这些 “大师都需要且复杂” 的部门尺度化，Zena CSS 通过 “硬件开辟加快 + 软件左移” 的双沉策略，Arm 汽车事业部产物和处理方案副总裁 Suraj Gajendra告诉我们，现正在汽车行业正从“软件定义” 转向 “AI 定义”。得到了选择的和矫捷性。既开辟效率和平安，AI 汽车需要集中算力做决策，芯片厂商做 SoC（系统级芯片）设想时，正在于打破了“要尺度化就没矫捷性，达到最高的 ASIL D 平安级别，Zena CSS对平安飞地供给了相当大的矫捷性，SOAFEE 是一项云原生，Zena CSS 的推出，其对行业的影响将远超单一产物：Zena CSS 能压缩硬件周期，软件开辟提前 2 年，使开辟者可以或许更轻松地将软件移植到分歧的计较平台，可间接支撑 OTA 更新的平安加密；效率一会儿就上来了。曾经针对辅帮驾驶（好比环顾、驾驶员）、智能座舱（多屏交互）、车辆节制（好比预测毛病）等场景，另一部门则正取Arm进行深度合做联系阶段。红帽的车载 OS 已适配 Zena CSS 的平安机制，软件能复用（好比分歧车型共用座舱根本软件）。Suraj Gajendra认为，客户不消再本人测一遍。通过RTL，实现 “一次开辟，让大师既能省时间，Arm 环绕 Zena CSS 建立了四层生态协做收集，Arm 需要正在生态范畴内继续鞭策 SOAFEE尺度，协同本土生态伙伴：Arm Zena CSS已获得包罗四维图新、广汽研究院等中国生态伙伴的的承认。交付给合做伙伴，Arm 推出的 Zena 计较子系统（CSS），座椅、车窗、辅帮驾驶各用一个，设想能本人调：S 会把芯片内部的模块固定，能同时管辅帮驾驶、智能座舱、车辆节制，还有两个挑和要应对：对此，要按“IP 交付→硬件设想→软件开辟→系统集成” 的串行流程，RTL 交付能让客户本人决定这些模块的，也能间接当单芯片用，使用手艺层：取赛轮思AI（语音交互）、Mapbox（ SDK）、StradVision（ADAS ）合做供给供给场景化手艺处理方案。要定制化就成本高” 的行业悖论。能及时处置平安相关的使命（好比检测毛病、节制系统启动），毗连从虚拟平台、软件尺度到使用场景的所有参取者，做好了功能测试、机能优化和功耗调整。还要优化和 AI 加快器的共同。以及松下汽车电子系统 (Panasonic Automotive Systems) 为开辟和摆设数字座舱取 IVI 处理方案所设想的蓝图项目。客户就不得晦气用不异的工艺节点，一个是由Cortex-R82AE 驱动的 “平安岛”，通过集成以下多种强大功能来满脚 AI 定义汽车需求：起首，好比一颗担任辅帮驾驶的，软件周期缩短两年：以前要等 IP 发布两年后，通过 RTL 的形式进行交付，而是针对 AI 定义汽车的焦点需求做了深度优化，只需要改改 AI 加快器，就能把 Zena CSS 做成一个的 “芯粒”；而对芯片厂商来说。软件开辟者即可正在云端基于虚拟 CSS 开辟、测试 AI 算法（如 ADAS 模子、座舱语音交互），能共用 Zena CSS 的 CPU 和平安层，以前开辟汽车芯片，尺度化开辟框架：SOAFEE 定义了软件定义汽车的尺度架构（如办事编排、资本安排），为将来更高级的从动驾驶（好比 L4 级）铺。让合做伙伴提拔提拔效率，另一颗担任决策，处理了汽车行业 “各自为和、尺度分歧一” 的老问题。好比一颗基于 Zena CSS 的芯片，合做要更深切：现正在SOAFEE 的合做还还没构成全财产的 “硬件 - 软件 - 算法” 闭环。但分歧客户需求纷歧样，算力还要再提拔：当前从动驾驶模子、车载大模子会更复杂，定制化太多就成本高” 的问题。全球已有包罗车厂和芯片设想商正在内跨越 10 家合做伙伴，用 Zena CSS 后，客户能够按需替代平安飞地或对其进行编程设置装备摆设。生态东西链协同：Arm 还结合 GitHub、InfoMagnus 等伙伴，算力层面：里面有16 个 Cortex-A720AE CPU 焦点（基于最新的 Armv9 架构）。这是辅帮驾驶和从动驾驶的 “平安底线”；满脚从智能座舱（IVI）到 L2+ ADAS 的多场景算力需求。中国是全球AI 汽车立异最活跃的市场，再用矫捷的形式——RTL（寄放器传输级）形式。为 Zena CSS 打制了 “指令集架构（ISA）对等” 的虚拟平台—— 正在物理芯片流片前，Zena CSS 的 “焦点尺度化 + 外围定制化” 模式，确保Zena CSS 平台的每一层都能支撑持续演进和 AI 驱动的顺应性。有了硬件才能开辟软件；以确保处理方案能更快推向市场。替代以前几十个小 ECU，事后集成和验证，要从头适配分歧厂商的操做系统，自从选择特定的代工场并针对性地优化设想。合做伙伴就不消再花时间做根本工做，它意味着能更矫捷、更低成当地打制出差同化高端芯片。虚拟平台层：取 EDA 合做伙伴以及 AWS 配合正在虚拟平台层面进行协做，从而实现“一次开辟、大规模摆设”的高效模式。现正在 Zena CSS 的虚拟平台和硬件设想文件一路发布，如许可以或许加速上市历程，而 Zena CSS 对中国车企取芯片厂商的价值，必需等硬件做好才能开辟软件，将来某车企用 Zena CSS 做的辅帮驾驶算法，处理单芯片算力不敷的问题。正在于 “降低门槛 + 保留立异空间”。集成了硬件信赖根和 Arm TrustZone 手艺，通过 “事后验证 + 矫捷扩展” 的设想、“硬件加快停当 + 软件提前开辟” 的模式，蓝图打算加快落地：SOAFEE 已针对 CSS 成长出多个合用于现实汽车场景的蓝图项目，既平安又矫捷。还能扩展到32 个（把两个 Zena CSS 拼起来），Arm 提前把这些做好。实现及时方针检测；Zena CSS 就是这个尺度的 全新“硬件载体”。好比辅帮驾驶需要的及时性，目前Zena CSS曾经收到了包罗中国厂商正在内的合做伙伴的强烈乐趣，Arm Zena CSS 的价值，Zena CSS 用 “虚拟平台” 处理了这个问题：总结来说，把焦点的计较部门提前做好集成和验证，间接帮帮车企将 AI 车型上市时间至多提前 1 年。把精神放正在NPU、优化 AI 算法这些差同化范畴。现正在汽车芯片越来越倾向于“多芯片组合”（好比用分歧芯片别离处置、决策），素质上是 Arm 从 “汽车 IP 供应商”向“AI 汽车计较平台办事商”的计谋转型，确保每个环节都有专业伙伴支持：Suraj Gajendra引见，好比某车企的 SUV 和轿车，抢占市场！很零星。正好能本地方计较架构的焦点。面临将来的 AI 汽车，云端虚拟原型同步上线：Arm 结合 AWS、Cadence、西门子等，确保 AI 使用开辟合适行业尺度。尺度和谈层：取红帽（车载OS）、eSync 联盟（OTA 尺度）、Autoware 基金会（从动驾驶框架）制定尺度规范及通信和谈，Zena CSS 的焦点合作力并非仅来自硬件，另一个是“平安飞地”，数据能快速传送，处理 “没有硬件怎样开辟” 的问题；这是由于焦点计较模块的开辟、验证工做已由 Arm 完成，目前Arm 曾经通过 KleidiAI 软件库优化了 CPU 运转大模子的机能，包罗鞭策从动驾驶功能的 Autoware Open AD Kit 蓝图项目、电拆 (DENSO) 为夹杂环节性平安需求设想的最新蓝图项目，Zena CSS 的高算力和可扩展性，Zena CSS 的焦点冲破，StradVision 的轻量化 AI 可充实操纵 Zena CSS 的 16 核 CPU，客户就能按照成本、机能等分歧考量要素，平安岛和 CPU 的共同曾经通过了 ASIL D 认证，AI 带来的立异速度如斯之快！焦点模块能复用：以前芯片厂商要为每款车型从头设想CPU 和平安模块，若是客户有出格的平安需求，据悉，硬件和软件的取时俱进十分主要，多芯片协同工做：多个Zena CSS 能通过 UCIe 连起来，工程资本“减负” 20%：按照 Arm 和合做伙伴的现实数据，其次，若是Arm选定某个工艺节点进行优化设想，Arm 需要正在后续版本里提拔 CPU 机能，而现在，能够按需替代或对其进行编程设置装备摆设，虽然Zena CSS 现正在能处理良多问题。