AI 重塑汽車製造,引領未來趨勢
AI 正在重塑汽車產業,對汽車安全性、可靠性、上市時程和即時效能帶來新的要求。
人工智慧(AI)正在深度改變汽車產業,從車輛設計、製造到功能實現均有相當程度的突破。這一趨勢與全球各產業加速擁抱 AI 的背景高度契合,根據 Arm 發佈的《AI 就緒指數報告》,全球 82% 的企業領導者表示其所在企業正在使用 AI 。
然而,若要充分釋放 AI 在汽車領域的潛力,產業需要在以下關鍵領域持續突破,包括上市時程、功能安全、可擴展架構、邊緣端的即時效能,以及資訊安全。
加快上市時程
隨著市場節奏日益加快,車廠極需以更有效率的方式實現智慧汽車的快速落地。而傳統開發模式已難以滿足縮短上市時間的需求,汽車產業正在轉向更具適應性、更有效率且更靈活的開發路徑。
為此,汽車產業開始採用靈活的運算平台,支援硬體與軟體團隊從早期階段便開始協同開發。對於專注於次世代 AI 汽車應用的團隊而言,早期模擬、測試和驗證能力變得相當重要。Arm 正透過其基礎技術、虛擬平台以及生態系,協助推動這項轉型,實現更快速且協作性更強的開發。
提升功能安全標準
自我調整巡航控制、自動緊急剎車、車道維持輔助等功能正透過 AI 技術持續升級,推動車輛智慧化水準的提升,並帶來更靈敏、更具預測性的駕乘體驗。但這些功能也對系統可靠性和瞬間決策能力提出更嚴格的要求。
汽車科技需要整合兼具快速且無失誤的功能安全設計。Arm 最新的車用(AE)處理器內建對多種安全關鍵功能的支援,這種靈活性使汽車製造商能夠根據特定應用需求配置安全特性,同時滿足 ISO 26262 等國際標準要求。
透過可擴展架構,應對軟體複雜性
隨著汽車向「AI 定義」轉型,車載資訊娛樂(IVI)系統、先進駕駛輔助系統(ADAS) 、動力系統等新增功能不斷推升系統複雜度。跨汽車代際、平台和配置的程式碼管理已成為關鍵的工程挑戰,產業極需分層且可擴展的運算架構,以應對 AI 系統日益成長的複雜性,尤其是在汽車應用中。
在此背景下,整個汽車堆疊中對靈活、可重複使用、標準化軟體平台的需求日益迫切。Arm 透過 SOAFEE (嵌入式邊緣的可擴展開放架構)推動此一變革。做為一項雲端原生倡議,SOAFEE 鼓勵整個生態系進行開放協作,使開發人員能夠更輕鬆地將軟體移植到不同的運算平台,進而實現「一次開發、大規模部署」的高效率模式。
邊緣端的即時 AI 效能
隨著行人檢測預警、調整式車道維持等安全關鍵型應用高度依賴 AI 能力,邊緣端的即時 AI 推論能力變得相當重要,車輛需以毫秒級速度完成對感測器的資料處理與回應,避免因雲端延遲導致風險。
然而,根據《AI 就緒指數報告》,僅 29% 的企業表示能夠自動擴展運算資源,以滿足不斷演進的 AI 工作負載需求。此外,該報告也指出,到 2030 年,AI 工作負載可能消耗全球資料中心高達 30% 的電力,這使得具備高能源效率的邊緣運算成為未來汽車平台的基礎。
隨著邊緣運算成為 AI 的核心能力,Arm 推出一系列高效能、低功耗的車用技術。例如,Arm Neoverse V3AE CPU ,為 AI 驅動的 ADAS 應用等要求嚴苛的邊緣端工作負載提供伺服器級的效能,而 Arm Cortex-A720AE CPU 則透過緊湊高效率的架構,提供靈活且持續的效能,以支援即時 AI 推論。
從底層建構 AI 汽車的安全體系
隨著車內 AI 功能的擴展,潛在風險也隨之增加。AI 系統帶來傳統網路安全之外的新挑戰,尤其是汽車運算系統等安全關鍵環境。
《AI 就緒指數報告》指出,48% 的企業領導者將隱私資料洩露視為首要安全隱憂,尤其擔心模型提取和濫用問題。對抗性攻擊、訓練階段的資料投毒、模型竊取等 AI 特有的安全性漏洞,凸顯了在汽車運算平台每一層級內建強大防護措施的必要性。
為應對這些風險,必須從底層設計安全機制。Arm 架構透過提供內建安全技術,實現硬體和軟體的多重防護。這些技術打造了安全基礎,為汽車開發中可擴展且可信任的 AI 提供有力支撐。
引領汽車技術的未來
無論是導入全新先進功能安全要求,還是轉變車載應用,AI 正從根本上重新定義汽車。汽車產業的未來將聚焦於打造更卓越的汽車,這類汽車將具備更高的智慧化水準、先進的邊緣端即時 AI 能力,以及支援 AI 擴展的運算平台。
汽車產業無須從零起步。現有技術已能透過實現可擴展運算與安全即時的 AI 整合,為這一轉型提供支援。從晶片到軟體,Arm 始終處於汽車變革的核心,Arm 運算平台是 AI 新未來的基礎。
關於 Arm
Arm 是業界效能最高且最節能的運算平台,其無可比擬的應用範疇觸及全球所有連網使用者。為因應全球對運算永無止境的需求,Arm 提供先進的解決方案,使全球領先的科技公司得以釋放前所未有的 AI 體驗與功能。透過與全球最大的運算生態系及 2,200 萬名軟體開發人員的共同努力,我們正在 Arm 平台上建構 AI 的未來。
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