當一輛汽車的性能不再由發動機排量決定，而是取決于車載芯片的算力與軟件的智能程度，這場由"軟件定義汽車"（SDV）引發的產業革命已勢不可擋。在2025年CES展會上，全球科技巨頭紛紛亮出面向未來十年的智能汽車解決方案，而在這場技術競速中，芯片架構的創新與人工智能的深度應用正在重塑整個汽車產業鏈。

在這個背景之下，EEPW與Imagination的高級產品總監Rob Fisher進行了深度的交流采訪，揭示了這場變革背后的技術邏輯與產業圖景。

Imagination 高級產品總監Rob Fisher

軟件定義汽車：從機械心臟到數字大腦的進化

傳統汽車工業百年發展史中，"馬力"始終是衡量車輛性能的核心指標。但如今，汽車的價值鏈正在發生根本性轉變。Rob Fisher指出："如今消費者購買車輛時，更關注的是車載系統的交互體驗、自動駕駛能力以及持續升級的可能性——這些都需要強大的計算平臺作為支撐。"

軟件定義汽車的本質，是讓車輛成為可動態進化的智能終端。要實現這一愿景，硬件必須突破傳統架構的桎梏：既要滿足當下海量數據處理需求，又要為未來未知的軟件形態預留空間。例如特斯拉HW4.0平臺采用14nm制程芯片，其神經網絡算力達到144TOPS，是上一代的3倍；而理想汽車最新發布的Mind GPT大模型，更需要車機系統具備實時處理多模態數據的能力。這種"算力先行"的設計理念，催生了新一代異構計算架構的崛起——通過GPU、NPU、CPU的協同工作，在保證低功耗的同時實現百倍級算力提升。

Imagination的應對策略頗具前瞻性：其最新DXS系列GPU不僅提供高達24TOPS的INT8算力，更通過分布式安全機制實現ASIL-B功能安全認證。這意味著在極端情況下，芯片能自主檢測并隔離故障模塊，確保自動駕駛系統不會因局部錯誤導致整體失效。這種"彈性算力+主動防護"的組合，正是軟件定義汽車時代硬件進化的縮影。

AI驅動下的感知革命：從輔助駕駛到全域智能

當L3級自動駕駛在中國多個城市開啟道路測試，行業正式進入"人機共駕"新階段。不同于L2系統僅提供車道保持、自適應巡航等基礎功能，L3意味著車輛能在特定場景下完全接管駕駛權——這對環境感知精度與決策速度提出了指數級要求。Rob Fisher以魚眼相機校正為例："傳統算法處理360度環視影像需要15毫秒，而基于GPU加速的方案可將延遲壓縮至3毫秒以內，這對避免碰撞至關重要。"這種性能飛躍的背后，是AI芯片架構的顛覆性創新。Imagination的GPU不僅承擔圖形渲染任務，更通過固件處理器實現與NPU的毫秒級協同：當NPU完成目標識別后，GPU立即對點云數據進行3D建模，同時CPU統籌路徑規劃。這種"感知-決策-執行"鏈路的無縫銜接，使得系統響應時間從秒級降至毫秒級。更值得關注的是，其NNA（神經網絡加速器）采用動態權重分配技術，能根據路況復雜度自動調整算力配比——在擁堵路段優先處理行人識別，在高速場景側重車道線追蹤。這種靈活性的價值在智能座艙領域同樣凸顯。最新車型中，單個SoC芯片需要同時驅動儀表盤、HUD、后排娛樂屏等超過10塊顯示屏，還要處理駕駛員狀態監測、手勢交互等AI任務。Imagination通過多核GPU架構實現"分時復用"：將80%算力用于3D導航渲染，20%用于眼球追蹤算法，當系統檢測到駕駛員分心時立即動態調整資源分配。這種"智能負載均衡"技術，使得芯片在5W功耗下即可實現4K 120Hz的超高清輸出。

芯片工藝的破局者：Chiplet如何重構汽車電子生態

面對汽車電子"性能焦慮"與"成本困局"的雙重挑戰，Chiplet（芯粒）技術正在打開新的可能性。傳統單芯片方案在制程升級至5nm后，良品率已跌破70%，導致車規級芯片成本飆升。而Chiplet通過將大芯片拆解為多個功能模塊，既能采用14nm成熟工藝制造I/O控制器，又能在關鍵計算單元使用3nm先進制程，整體成本可降低40%。更革命性的是，這種"樂高式"設計允許車企混合搭配不同供應商的芯粒——例如采用Imagination的GPU芯粒搭配RISC-V CPU芯粒。Imagination的"chiplet-ready"GPU IP正推動這一愿景落地。其最新架構支持超低延遲互連總線，使得多個GPU芯粒能像單個芯片般協同工作。在實測中，4個DXS芯粒組成的計算模組實現了96TOPS算力，功耗卻比傳統方案降低30%。這種可擴展性對車企極具吸引力：經濟型車型可搭載單個芯粒實現基礎ADAS功能，而豪華車型通過疊加芯粒獲得L4級自動駕駛能力。更深遠的影響在于，當IMEC主導的通用芯粒接口標準確立后，汽車電子將進入"模塊化創新"時代——主機廠能像組裝PC一樣定制車載計算平臺。

開放生態之戰：RISC-V與軟件棧的合縱連橫

在汽車電子"軟硬解耦"的大趨勢下，RISC-V開源指令集正快速崛起。與ARM架構相比，RISC-V不僅免授權費，其模塊化設計更適應車載系統的定制化需求。SHD集團預測，到2031年將有31%的汽車SoC集成RISC-V IP。Imagination顯然嗅到了這一機遇：其GPU已實現與多家RISC-V廠商的深度優化，通過共享內存管理單元，使得AI推理任務的數據搬運能耗降低60%。但硬件兼容只是第一步，軟件生態才是決勝關鍵。特斯拉的FSD芯片雖性能強悍，但其封閉的軟件體系導致第三方開發者難以接入。為此，Imagination聯合UXL基金會推動oneAPI開放標準，試圖建立跨架構的統一編程接口。開發者只需編寫一次代碼，即可在Imagination GPU、RISC-V CPU及其他AI加速器上無縫運行。這種"硬件異構，軟件同構"的生態，將大幅降低車企的軟件適配成本——據測算，主流車企每年可節省2.4億美元的軟件開發費用。

未來之戰：軟件成本與功能安全的終極平衡

當汽車電子進入"千TOPS算力"時代，一個悖論愈發凸顯：軟件復雜度呈指數級增長，但功能安全要求卻愈加嚴苛。Rob Fisher透露，某豪華品牌最新車型的代碼量已突破2億行，超過F-35戰斗機的3倍。如何在海量代碼中確保"零缺陷"，成為行業最大痛點。Imagination的破局之道體現在三方面：在硬件層面，其GPU內置的冗余校驗模塊可實時檢測運算錯誤；在工具鏈層面，提供符合ISO 26262標準的自動驗證工具，將安全認證周期縮短50%；在開發生態層面，與MathWorks等企業共建模型庫，使80%的ADAS算法能通過模塊化拼接完成。這種"鐵三角"體系正在改寫游戲規則：某新勢力車企采用該方案后，成功將自動駕駛系統的OTA更新頻率從季度提升至周度。

重新定義移動出行的DNA

站在2025年的時間節點回望，汽車電子的進化軌跡清晰可見：從ECU分布式架構到域控制器集中式架構，再向"中央計算+區域控制"的神經形態演進。在這個過程中，算力不再是冰冷的參數，而是轉化為"可感知的智能"——它能讀懂駕駛員的情緒波動，能預判百米外突然出現的兒童，甚至能在電池耗盡前自主規劃充電路線。Imagination等技術領跑者的實踐表明，這場變革的核心邏輯在于"以架構創新釋放軟件潛力"。當車載芯片具備自我進化能力，當軟件開發擺脫硬件束縛，汽車將真正成為"四個輪子上的超級計算機"。而在這場算力革命的下半場，勝利必將屬于那些既能駕馭硅基芯片的物理極限，又能理解人類出行本質需求的創新者。