软件定义汽车，正在重新构建新的供应链体系。从互联 科技巨头、操作系统及软件开发商、一级汽车零部件供应商以及汽车制造商都在加速推动软件战略。
不过，芯片厂商似乎具备得天独厚的优势。
一直以来，从车载芯片、底层驱动、操作系统到上层应用软件开发，是一条紧耦合的产业链。过去芯片厂商不直接与汽车制造商合作，整个产业价值链被不同环节的企业所分割。
随着近年来芯片厂商越来越多参与到软件层面的模块开发，核心诉求之一就是帮助下游客户快速适配新的计算平台，同时减少基础、共性的软件开发，从而达到降本增效的目的。
现在，作为目前大部分车载SoC的IP核和芯片架构方案提供商——Arm正在寻求重新定义整个汽车软件堆栈。这背后是，汽车行业正处于一个转折点，供应链关系正在发生剧变。
一、
近日，Arm宣布，与大众集团旗下软件子公司Cariad、大陆集团、Green Hills、Marvell、红帽、丰田旗下软件子公司Woven Planet等汽车行业主要玩家合作，为行业提供一个新的软件架构和参考实现，嵌入式边缘可扩展开放架构（SOAFEE）以及两个新的参考硬件平台。
出发点很简单，标准化+效率。
随着当下汽车电子架构和芯片性能的快速迭代，包括驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶、车载信息娱乐系统（IVI）、电驱动系统、车内外通信等系统的代码复杂度不断增加，给开发人员带来了巨大挑战。
为了满足这些不断变化的需求，计算必须变得更加集中化，而软件在实现这一点上越来越关键。软件开发、部署和管理方式的变化，意味着在IT行业已经成为主流的云原生开发模式对于汽车行业也同样适用。
这背后，是因为数据和面向新应用的开发是云原生时代的的两个重要要素。而这两个要素现在同样是汽车行业软件开发和迭代的关键环节。
在Arm看来，为了快速无缝地解决汽车软件定义不断增加的需求，必须提供一个标准化框架，以增强已被IT行业验证的云原生技术，并大规模与汽车应用所需的实时性和安全功能相配合。
而所谓的云原生（Cloud+Native），其中Cloud表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的运行环境，原生为云而设计。
Pivotal公司的Matt Stine于2013年首次提出云原生（CloudNative）的概念，后来逐步演化为模块化、可观察、可部署、可测试、可替换、可处理六个特征，结果就是：构建应用简便快捷，部署应用轻松自如、运行应用按需伸缩。
AWS全球汽车业务发展总监Bill Foy表示，“通过与Arm以及AWS基于Arm的AWS Graviton2实例的合作，我们可以显著节省成本，并使应用程序在云和汽车边缘的相同架构上运行，从而简化开发人员的工作流程。”
而同时，通过与ADLink的合作，Arm提供了一个基于Arm Neoverse N1架构的Ampere Altra 80核的计算密集型开发平台，基于Arm的IP核使用SOAFEE参考软件堆栈进行快速开发，用于座舱、ADAS、动力系统和自动驾驶等应用。
“这包括实现软件跨不同硬件平台的可移植性，以及构建云本地软件基础设施，以确保在云上开发的应用程序无缝部署到异构边缘平台。”大众集团旗下Cariad的高级副总裁Riclef Schmidt-Clausen表示，作为首批加入的两家汽车制造商之一，公司正在与Arm合作加速平台落地。
这套Cloud+Native的开发模式移植到汽车行业的目的，就是将软件与硬件开发解耦。这意味着，软件开发商、一级供应商以及OEM可以轻松地将系统开发部署到不同的硬件上，而不需要重新构建适配不同硬件平台的底层软件。
同时，Soafee（嵌入式边缘可扩展开放架构）为OEM、系统集成商、半导体、软件和云技术公司共同为软件定义汽车打造一个基于开放标准的开源架构，支持类似容器编排这样的云开发模式。
Arm汽车业务副总裁Chet Babla表示，目前汽车行业面临的挑战是在汽车的整个生命周期和许多不同车型上开发、测试和管理所有软件。而和硬件相比，软件的变化速度更快，这意味着的传统的专用软件已经变得不合时宜。
与此同时，向更集中的电子架构升级，意味着过去需要独立MCU的功能现在可以在独立的软件容器中运行。从基于微控制器的分布式ECU升级到更高性能的异构处理器，并加上I/O端口、内存和AI加速器，这意味着软件越来越重要。
此外，新的软件工具支持管理程序的功能，具有ASIL-B等级的次要功能程序可以与具有高优先级的ASIL-D系统在同一处理器内独立运行，互不干扰。同时，软件的标准化，意味着后续整车硬件升级的可能性，比如，增加CPU或者AI加速器。
这意味着，对于芯片厂商来说，软件开发和架构的标准化，未来增量空间不仅仅是每年的新车，还包括具备整车OTA能力的存量车，潜在市场空间将被打开。
二、
过去，芯片厂商更多是为下游直接客户提供硬件开发参考设计，以帮助其快速为汽车制造商提供硬件解决方案。但如今，软件正在成为新的准入门槛。
而类似的软件开发架构及参考设计、工具包，已经在汽车芯片行业开始成为主流趋势。过去几年，包括英伟达、地平线、芯驰科技等芯片公司已经搭建各自的开放软硬件及生态体系。
比如，英伟达推出的NVIDIA DRIVE? 开源软件堆栈，可以帮助开发者高效构建和部署各种应用程序，包括感知、定位和映射、计划和控制、驾驶员监控和自然语言处理。
此外，英伟达还提供了相应的模块化配置，包括用于传感器输入处理的NvMedia、用于实现高效并行计算的NVIDIA CUDA? 库、用于实时AI推理的NVIDIA TensorRT?，以及可访问硬件引擎的其他开发者工具和模块。
而地平线推出的天工开物?，则是基于自研AI芯片打造的AI全生命周期开发平台，包括模型仓库、AI芯片工具链和AI应用开发中间件三大功能模块，为芯片合作伙伴提供丰富的算法资源、灵活高效的开发工具和简单易用的开发框架。
瞄准的用户痛点，包括屏蔽硬件细节，统一的算法和应用开发框架，封装基础组件，降低开发门槛；灵活适配业界流行算法框架，开放灵活自定义应用开发流程；以及开箱即用的产品算法，基础算法和产品参考算法。
这背后，正是因为软件开发和交付已经成为汽车系统开发商、汽车制造商的一大痛点。
“我们需要进一步简化客户的硬件设计工作，减少功能安全验证要求，并降低应用程序的功耗。”瑞萨电子数字产品营销事业部副总裁吉田直树表示。
近日，瑞萨电子也宣布推出R-Car软件开发工具包（SDK），作为一款采用单个软件包的完整软件平台，能够更快、更轻松地为乘用车、商用车和越野车中使用的智能摄像头与自动驾驶应用进行软件开发及验证。
重塑汽车应用软件开发，被瑞萨电子视为未来市场竞争的焦点。“今天大多数深度学习解决方案均基于消费或服务器应用，而在功能安全、实时响应，和低功耗等层面缺乏车载场景中所必须的严格限制。”
资料显示，全新R-Car SDK为车规级计算机视觉和AI功能而打造，且经过优化，可与瑞萨R-Car V3H和R-Car V3M片上系统（SoC）共同使用。其中的仿真平台同时提供AI和传统硬件加速器，以实现高度精确的实时仿真，并将得到瑞萨的持续强化。
此外，基于PC全套开发工具同时面向Windows和Linux，R-Car SDK还包含多个软件库，囊括了对深度学习、计算机视觉、视频编解码和3D图形等功能支持，并且支持多个符合ASIL-D标准的操作系统，包括QNX?、eMCOS?和INTEGRITY?。
同时，借助自动安装程序，所有软件库和开发环境均可在开发工作站快速启动。在PC端开发、设计的应用程序可无缝移植到嵌入式开发环境。比如，瑞萨提供的e2 studio开放式开发环境，可以简化计算机视觉和深度学习算法的软件开发。
这些芯片厂商在软件层面的布局，初衷也很简单：帮助客户降本。而早在两年前，Arm就牵头成立了自动驾驶车辆计算联盟，首批成员企业包括通用汽车、英伟达、电装、丰田、博世、大陆集团和恩智浦。
在Arm汽车与嵌入式产品高级副总裁Dipti Vachani看来，通过横向协作，我们可以开始解决一些行业关键共性问题。比如，什么是公共操作系统？使用什么公共软件平台？常见的硬件是什么？这是自动驾驶行业走向成熟的一个标志，因为每一个独立的平台开发成本太高。
“我们不是定义专用硬件，而是试图解决自动驾驶汽车的整个系统级解决方案。包括软件以及如何分配工作负载等。”Dipti Vachani表示，这和各家主机厂寻求打造自己的定制平台并不冲突。
自动驾驶是一个软件/硬件的组合。软件驱动着硬件需要做的事情，从软件开发中我们知道，如果可以优化这些指令，我们将得到更低的功耗和成本，这将是一个更优的解决方案，也是规模化量产最关注的问题。
“除了特斯拉，其他汽车制造商都意识到，要让这项技术真正强大并得到广泛应用，需要的时间比他们想象的要长，”一些行业人士坦言，开发成本高，短期回 率低于预期，更关键的是整个行业都陷入了盈利能力下滑、依靠内部重组节约成本的境地。
但不管是何种形式，这些巨头目的只有一个：建立一个行业的通用标准。一流的企业做标准，二流的企业做品牌，三流的企业做产品，这就是市场竞争的游戏规则。
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