瞭解軟體定義的基礎設施如何在競爭格局中推動快速創新

Arm 車用事業部產品和解決方案副總裁 Suraj Gajendra

在 Arm 投身車用技術研發的這些年，我身處產業前端，親眼見證從傳統軟硬體協同設計到真正軟體定義系統的重大轉變。近期於舊金山舉辦的第 62 屆設計自動化大會 (DAC) 上，我與來自 AMD、西門子 EDA 和 Collins Aerospace 的專家進行了一場專題討論，深入剖析此一變革帶來的真正意義——為何它不僅是漸進式的演進，更是一場革命性的突破。

基礎設施勢在必行

談及軟體定義系統時，我往往會從基礎設施切入。因為這個主題不僅是圍繞編寫可更新的軟體，更在於建構全面的生態系，支撐產品全生命週期內的持續創新。

在汽車領域，這代表要打造從雲端延伸至汽車的基礎設施，即便在交車後仍能支援軟體更新與新功能推送。但關鍵認知在於：這類基礎設施必須從設計之初就納入規劃。若硬體在設計階段未考慮這個靈活性，之後將無法賦予真正的軟體定義能力。

如今研發的硬體需要具備前瞻性，以具備支援未來需求的能力。

未知的前路

在 Arm，對時程的挑戰貫穿日常工作。我們研發的運算平台需要經過合作夥伴完成系統單晶片 (SoC) 開發，再整合至各個元件，最終應用於量產車輛。這一過程通常耗時五年，光是合規認證就會大幅延長這個流程。

從左至右：Matthew Corbett（Collins Aerospace）、Suraj Gajendra（Arm）、Alex Starr（AMD）、David Fritz（西門子）

若說我能確切預知五年後的工作負載形態，顯然不切實際。即便是六個月後的 AI 發展趨勢，現在也難以準確預測！這種不確定性促使我們以前所未有的方式擁抱虛擬平台與早期軟體發展，而這在數年前還被視為不可能實現。

破除 18 個月延遲

虛擬平台如何改變產業規則？舉一個具體案例: 傳統模式下，Arm 推出 AE 系列 IP 後，軟體開發者需要等候 18 個月才能基於物理晶片開展工作。也就是說，2021 年發表的 AE IP，直到 2022 年底才能為開發者開放，存在顯著的延遲。

但在 2024 年，我們找到不同做法。透過與西門子等合作夥伴協作，在 2024 年三月份的新產品發表日，Arm 同步推出了虛擬平台。為此，軟體生態系合作夥伴可即刻啟動開發工作，無需等待 18 個月。儘管晶片驗證部分不可省略，但這種方式能從根本上將開發週期縮短多達兩年。

中國創新

中國的汽車公司則透過迅速採用這些方法，重塑了競爭格局。在部分案例中，從初步設計到設計定案僅耗時 12 個月。

最令我驚歎的並非只是速度，更在於嚴謹性。這支團隊提出關於功能安全、資訊安全、以及混合關鍵性的問題，比其他合作過的企業都更具挑戰性。他們不走捷徑，而是秉持截然不同的開發理念，積極採用虛擬開發與雲端驗證。

這迫使全產業重新審視開發週期。當競爭對手能在 18 個月內提供產品且絲毫不損及品質與安全時，過去長達七年的設計週期已難以為繼。

AI 定義汽車：下一個前端領域

我們已見證 AI 定義汽車嶄露頭角，傳統應用正透過大型語言模型 (LLM) 和先進演算法實現變革。以汽車用戶手冊為例：雜物箱中 500 頁的手冊將被 AI 助理取代，可即時解答任何指示燈或功能相關問題。例如，亞馬遜網路服務 (AWS) 的車載聊天機器人原型，透過 Arm KleidiAI 與 llama.cpp 的整合，能在三秒內回應駕駛的指令。

Suraj Gajendra, Arm

這些 AI 應用須在異質運算平台上運行：部分工作負載由 CPU 處理，另一些任務由 GPU 承擔，而特定任務則由 AI 加速器完成。如今藉由虛擬平台，開發初期即可確定工作負載的最佳化與分配方案，無需等待實體硬體。

安全性：內建而非外掛

軟體定義與 AI 定義系統的關鍵在於從一開始就確立安全防護需求。我曾在小組討論中分享過一個案例：我的車載停車支付功能曾經長達八個月無法正常使用，原因是車載系統軟體未達到信用卡交易的安全防護標準。

這凸顯了硬體設計階段確立安全防護需求的重要性。當系統存在混合關鍵性工作負載 (部分要求高安全性，部分要求較低) 時，必須在確定硬體架構前釐清互通性需求。而虛擬平台能説明開發者在硬體、中介軟體及基礎軟體層之間合理劃分工作負載。

標準化的平衡之道

標準化依然十分重要，但必須審慎推行。Arm 透過 SOAFEE (嵌入式邊緣的可擴充開放架構) 等對基礎軟體元素 (如啟動流程、調試步驟、安全框架) 進行標準化，同時為應用層保留差異化創新空間。

這種標準化大幅提升軟體在不同硬體代際間的重複使用性。當軟體堆疊融入適當的標準化設計，硬體代際間的移轉將更有效率，既節省時間和成本，又能實現最佳化，進而贏得競爭優勢。

技能的演變

向軟體定義系統轉型，無需全新技能組合，而是推動專業知識的深度融合。Arm 已聘請具有 15 至 20 年整車級及電子控制單元 (ECU) 級建模經驗的人才。這些能力過去並非必須，如今卻對支援生態系合作夥伴相當重要。

全產業都呈現此一趨勢。硬體團隊採用更貼近軟體的開發方法，包括持續整合與持續部署等實作；而軟體團隊則深化硬體認知，以更有效地最佳化其應用。

系統級思維

這場變革中最令人振奮的是真正的系統級建模能力正在崛起。設計不再侷限於單個元件，而是從運算 IP、系統單晶片 (SoC) 到整車，再延伸至雲端基礎設施，對整個生態系統進行建模。

這種整體方法能在設計初期發現並解決全面的問題 (例如緩存容量不當、核心數量不合理、叢集配置不足)，進而在問題演變成昂貴的晶片重製，甚至更嚴重的現場故障之前就將其排除。

支撐軟體定義系統的基礎設施，說明了產品開發方式的根本性轉變。這不僅是實現軟體的可更新性，更能打造在產品全生命週期持續創新的生態系統。

隨著產業向 AI 定義汽車邁進，那些能夠駕馭轉型的企業，透過建構合適的基礎設施、採用虛擬開發、推動生態系協作，將定義次世代的汽車技術。這場變革已為必然，關鍵在於企業能否快速適應，成為產業領導者而非追隨者。

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 萬名軟體開發者的共同努力，我們正在 Arm 平台上建構 AI 的未來。

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