本文转自：EEPW
作者：ZongYu
当一辆汽车的性能不再由发动机排量决定，而是取决于车载芯片的算力与软件的智能程度，这场由"软件定义汽车"（SDV）引发的产业革命已势不可挡。在2025年CES展会上，全球科技巨头纷纷亮出面向未来十年的智能汽车解决方案，而在这场技术竞速中，芯片架构的创新与人工智能的深度应用正在重塑整个汽车产业链。
在这个背景之下，EEPW与Imagination的高级产品总监Rob Fisher进行了深度的交流采访，揭示了这场变革背后的技术逻辑与产业图景。
软件定义汽车：从机械心脏到数字大脑的进化
传统汽车工业百年发展史中，"马力"始终是衡量车辆性能的核心指标。但如今，汽车的价值链正在发生根本性转变。Rob Fisher指出："如今消费者购买车辆时，更关注的是车载系统的交互体验、自动驾驶能力以及持续升级的可能性——这些都需要强大的计算平台作为支撑。"
软件定义汽车的本质，是让车辆成为可动态进化的智能终端。要实现这一愿景，硬件必须突破传统架构的桎梏：既要满足当下海量数据处理需求，又要为未来未知的软件形态预留空间。例如特斯拉HW4.0平台采用14nm制程芯片，其神经网络算力达到144TOPS，是上一代的3倍；而理想汽车最新发布的Mind GPT大模型，更需要车机系统具备实时处理多模态数据的能力。这种"算力先行"的设计理念，催生了新一代异构计算架构的崛起——通过GPU、NPU、CPU的协同工作，在保证低功耗的同时实现百倍级算力提升。
Imagination的应对策略颇具前瞻性：其最新DXS系列GPU不仅提供高达24TOPS的INT8算力，更通过分布式安全机制实现ASIL-B功能安全认证。这意味着在极端情况下，芯片能自主检测并隔离故障模块，确保自动驾驶系统不会因局部错误导致整体失效。这种"弹性算力+主动防护"的组合，正是软件定义汽车时代硬件进化的缩影。
AI驱动下的感知革命：从辅助驾驶到全域智能
当L3级自动驾驶在中国多个城市开启道路测试，行业正式进入"人机共驾"新阶段。不同于L2系统仅提供车道保持、自适应巡航等基础功能，L3意味着车辆能在特定场景下完全接管驾驶权——这对环境感知精度与决策速度提出了指数级要求。Rob Fisher以鱼眼相机校正为例："传统算法处理360度环视影像需要15毫秒，而基于GPU加速的方案可将延迟压缩至3毫秒以内，这对避免碰撞至关重要。"
这种性能飞跃的背后，是AI芯片架构的颠覆性创新。Imagination的GPU不仅承担图形渲染任务，更通过固件处理器实现与NPU的毫秒级协同：当NPU完成目标识别后，GPU立即对点云数据进行3D建模，同时CPU统筹路径规划。这种"感知-决策-执行"链路的无缝衔接，使得系统响应时间从秒级降至毫秒级。更值得关注的是，其NNA（神经网络加速器）采用动态权重分配技术，能根据路况复杂度自动调整算力配比——在拥堵路段优先处理行人识别，在高速场景侧重车道线追踪。
这种灵活性的价值在智能座舱领域同样凸显。最新车型中，单个SoC芯片需要同时驱动仪表盘、HUD、后排娱乐屏等超过10块显示屏，还要处理驾驶员状态监测、手势交互等AI任务。Imagination通过多核GPU架构实现"分时复用"：将80%算力用于3D导航渲染，20%用于眼球追踪算法，当系统检测到驾驶员分心时立即动态调整资源分配。这种"智能负载均衡"技术，使得芯片在5W功耗下即可实现4K 120Hz的超高清输出。
芯片工艺的破局者：Chiplet如何重构汽车电子生态
面对汽车电子"性能焦虑"与"成本困局"的双重挑战，Chiplet（芯粒）技术正在打开新的可能性。传统单芯片方案在制程升级至5nm后，良品率已跌破70%，导致车规级芯片成本飙升。而Chiplet通过将大芯片拆解为多个功能模块，既能采用14nm成熟工艺制造I/O控制器，又能在关键计算单元使用3nm先进制程，整体成本可降低40%。更革命性的是，这种"乐高式"设计允许车企混合搭配不同供应商的芯粒——例如采用Imagination的GPU芯粒搭配RISC-V CPU芯粒。
Imagination的"chiplet-ready"GPU IP正推动这一愿景落地。其最新架构支持超低延迟互连总线，使得多个GPU芯粒能像单个芯片般协同工作。在实测中，4个DXS芯粒组成的计算模组实现了96TOPS算力，功耗却比传统方案降低30%。这种可扩展性对车企极具吸引力：经济型车型可搭载单个芯粒实现基础ADAS功能，而豪华车型通过叠加芯粒获得L4级自动驾驶能力。更深远的影响在于，当IMEC主导的通用芯粒接口标准确立后，汽车电子将进入"模块化创新"时代——主机厂能像组装PC一样定制车载计算平台。
开放生态之战：RISC-V与软件栈的合纵连横
在汽车电子"软硬解耦"的大趋势下，RISC-V开源指令集正快速崛起。与ARM架构相比，RISC-V不仅免授权费，其模块化设计更适应车载系统的定制化需求。SHD集团预测，到2031年将有31%的汽车SoC集成RISC-V IP。Imagination显然嗅到了这一机遇：其GPU已实现与多家RISC-V厂商的深度优化，通过共享内存管理单元，使得AI推理任务的数据搬运能耗降低60%。
但硬件兼容只是第一步，软件生态才是决胜关键。特斯拉的FSD芯片虽性能强悍，但其封闭的软件体系导致第三方开发者难以接入。为此，Imagination联合UXL基金会推动oneAPI开放标准，试图建立跨架构的统一编程接口。开发者只需编写一次代码，即可在Imagination GPU、RISC-V CPU及其他AI加速器上无缝运行。这种"硬件异构，软件同构"的生态，将大幅降低车企的软件适配成本——据测算，主流车企每年可节省2.4亿美元的软件开发费用。
未来之战：软件成本与功能安全的终极平衡
当汽车电子进入"千TOPS算力"时代，一个悖论愈发凸显：软件复杂度呈指数级增长，但功能安全要求却愈加严苛。Rob Fisher透露，某豪华品牌最新车型的代码量已突破2亿行，超过F-35战斗机的3倍。如何在海量代码中确保"零缺陷"，成为行业最大痛点。
Imagination的破局之道体现在三方面：在硬件层面，其GPU内置的冗余校验模块可实时检测运算错误；在工具链层面，提供符合ISO 26262标准的自动验证工具，将安全认证周期缩短50%；在开发生态层面，与MathWorks等企业共建模型库，使80%的ADAS算法能通过模块化拼接完成。这种"铁三角"体系正在改写游戏规则：某新势力车企采用该方案后，成功将自动驾驶系统的OTA更新频率从季度提升至周度。
重新定义移动出行的DNA
站在2025年的时间节点回望，汽车电子的进化轨迹清晰可见：从ECU分布式架构到域控制器集中式架构，再向"中央计算+区域控制"的神经形态演进。在这个过程中，算力不再是冰冷的参数，而是转化为"可感知的智能"——它能读懂驾驶员的情绪波动，能预判百米外突然出现的儿童，甚至能在电池耗尽前自主规划充电路线。
Imagination等技术领跑者的实践表明，这场变革的核心逻辑在于"以架构创新释放软件潜力"。当车载芯片具备自我进化能力，当软件开发摆脱硬件束缚，汽车将真正成为"四个轮子上的超级计算机"。而在这场算力革命的下半场，胜利必将属于那些既能驾驭硅基芯片的物理极限，又能理解人类出行本质需求的创新者。
