为全球首款个人自动驾驶汽车提供 AI 定义的计算基础平台
Tensor 在每辆车上集成了 400 多个基于 Arm 架构 的核心，为以 AI 为核心的 L4 自动驾驶方法奠定了基础。通过此次合作，Tensor 正在利用 Arm® 计算平台（统一了硬件、软件和生态系统支持），为覆盖整个车辆的物理 AI 工作负载提供支持。
AIDV 参考架构
自动驾驶及先进驾驶辅助系统 (ADAS)
构建 AI 驱动的 ADAS 功能，例如自动驾驶导航 (NOA)、物体检测、危险处理和自动变道。Arm 计算平台既能确保不同车型均具备一致、可扩展的性能，又能支持实时、安全关键型功能的稳定运行。
无人驾驶车辆
物理 AI 的前沿领域，机器不仅能够感知世界，还能在世界中安全地行动。从实时传感器处理到高级决策，Arm 提供了将自主移动技术推向大众市场所需的异构计算基础平台。
车载信息娱乐 (IVI)
提供智能、云互联的信息娱乐服务，可根据每位驾驶员的需求自适应调整，打造个性化的座舱空间。智能体 AI 能够实现以人为中心的语音激活体验，将车辆与个人住宅和工作设备无缝连接，为未来的智慧城市奠定基础。
集中式计算系统
设计高性能集中式计算系统，加快数据处理并简化硬件复杂性，从而优化软件测试、可复用性和维护性。
关键要点
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AI 定义汽车需要灵活、可扩展的计算架构，以便在整车范围内安全高效地运行物理 AI 工作负载。
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Arm 拥有一系列 AE 产品和计算子系统，共同构成了 Arm 计算平台。针对功能安全性和网络安全性进行了加强，并为物理 AI 创新提供了灵活性。
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集中式计算简化了车辆设计，用平台取代了分散的 ECU，从而优化了软件复用性、测试性和生命周期管理。
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Arm 提供经安全认证的异构计算基础平台，大规模支持 ADAS、IVI、自动驾驶和 AI 驱动的创新。
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广泛的 Arm 软件生态系统有助于加速开发，使合作伙伴和 OEM 厂商能够更快、更高效地将 AI 定义汽车推向市场。
常见问题
在 AI 驱动的车辆系统中，核心硬件组件有哪些？
AI 工作负载要求兼顾高性能和高能效，以便在空间受限的系统中处理大量数据。Arm 拥有全系列产品，可为此类车辆系统提供支持。
自动驾驶汽车中主要使用的物理 AI 技术有哪些？
Arm Neoverse 平台和 Arm Cortex-A 技术是大多数物理 AI 解决方案中主要使用的处理器。这款高性能 CPU 与 Cortex-R 实时计算相结合，可用于安全岛和安全飞地。
Arm 如何支持 AI 定义汽车中的实时 AI 需求？
Arm 通过可扩展的异构计算架构赋能实时 AI，将高性能 CPU 和实时处理器相结合，使得感知、传感器融合和规划等 AI 工作负载能够以可预测的延迟，与安全关键型车辆控制系统一起运行。
集中式计算在 AI 定义的汽车架构中扮演什么角色？
集中式计算将过往分散的 ECU 功能整合到更精简、更强大的平台上。由此简化了系统集成，提高了软件复用性，加快了验证速度，并使 AI 工作负载能够扩展到 ADAS、IVI 和自动驾驶等汽车领域。