Arm計(jì)算平臺加持，聯(lián)想車計(jì)算推動(dòng)L4級自動(dòng)駕駛出租車規(guī)模化落地

　　隨著 L4 級自動(dòng)駕駛出租車從試點(diǎn)階段邁向規(guī)?；慨a(chǎn)，Arm 提供了實(shí)現(xiàn)端到端物理 AI 的計(jì)算基礎(chǔ)，助力其實(shí)現(xiàn)規(guī)?；渴?。

　　在歷經(jīng)多年自動(dòng)駕駛試點(diǎn)與受控測試后，汽車行業(yè)正加速邁向 L4 級自動(dòng)駕駛出租車 (Robotaxi) 的規(guī)?；慨a(chǎn)部署階段。這不僅是自動(dòng)駕駛發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，也標(biāo)志著人工智能 (AI) 的一次重要躍遷——從輔助人類決策，演進(jìn)至賦予車輛自主感知并理解周邊環(huán)境的能力。當(dāng)然，這一轉(zhuǎn)變也伴隨著技術(shù)需求的急劇攀升。

　　相較于當(dāng)前主流的 L2++ 級先進(jìn)駕駛輔助車型，L4 級自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通常需要更為豐富的傳感器配置，包括激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)等。這直接推動(dòng)數(shù)據(jù)處理的大規(guī)模增長：車輛每小時(shí)需要處理的數(shù)據(jù)量，已從約 25GB 激增至最高可達(dá) 19TB。如此龐大的數(shù)據(jù)處理壓力正迫使行業(yè)重構(gòu)物理 AI 底層計(jì)算架構(gòu)。

　　在此需求背景下，聯(lián)想車計(jì)算推出了 L4 自動(dòng)駕駛域控制器 AD1。該自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺搭載兩顆基于 Arm 架構(gòu)的 NVIDIA DRIVE AGX Thor X芯片，并已正式量產(chǎn)。文遠(yuǎn)知行 (WeRide) 已將該平臺部署于其 Robotaxi GXR 中，該車也由此成為全球首款搭載 NVIDIA DRIVE AGX Thor X 芯片的量產(chǎn) L4 級自動(dòng)駕駛車輛。

　　探秘聯(lián)想 AD1

　　聯(lián)想 AD1 是 Robotaxi GXR 的“中央大腦”，統(tǒng)籌管理環(huán)境感知、行為預(yù)測、路徑規(guī)劃、實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)控制及安全監(jiān)控等核心功能。

　　聯(lián)想 AD1 是一款面向自動(dòng)駕駛出租車及其他自動(dòng)駕駛汽車的量產(chǎn)級 L4 自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺。該平臺可提供超過 2,000 TOPS 的 AI 算力，支持高密度感知、預(yù)測與規(guī)劃模型并行運(yùn)行，助力車輛在實(shí)時(shí)道路環(huán)境中實(shí)現(xiàn)更快速、更精準(zhǔn)的決策。

　　對于自動(dòng)駕駛出租車而言，傳統(tǒng)的松散耦合電子控制單元 (ECU) 難以滿足 L4 自動(dòng)駕駛對低延遲、高安全性與可擴(kuò)展性的嚴(yán)苛要求，因此這類車型亟需高性能中央集成式計(jì)算平臺。為此，AD1 搭載了 NVIDIA DRIVE AGX Thor X，成為一款基于 Arm Neoverse V3AE CPU 的中央集成式車載計(jì)算機(jī)，將此前分散的駕駛、泊車、監(jiān)控功能整合到單一計(jì)算域中。

　　效率、安全性及物理 AI 的基石

　　Arm 作為 NVIDIA DRIVE AGX Thor X 平臺的基礎(chǔ)計(jì)算架構(gòu)，為聯(lián)想 AD1 平臺提供了先進(jìn)的計(jì)算能力。

　　1. 每瓦性能助力車隊(duì)運(yùn)營降本增效：自動(dòng)駕駛出租車需在復(fù)雜繁忙的城市環(huán)境中長時(shí)間運(yùn)行，Arm 計(jì)算平臺可在高能效功耗范圍內(nèi)提供服務(wù)器級算力，支持大規(guī)模 AI 計(jì)算負(fù)載的穩(wěn)定運(yùn)行，同時(shí)對車輛電池續(xù)航及熱管理設(shè)計(jì)不造成額外負(fù)擔(dān)。

　　2. 安全就緒型架構(gòu)：Arm 生態(tài)系統(tǒng)整合了功能安全就緒的技術(shù)、工具鏈和軟件解決方案，并擁有長期深耕汽車領(lǐng)域的合作伙伴，可為平臺提供全方位支撐，助力其滿足 ASIL-D 等級及其他全球安全標(biāo)準(zhǔn)要求，這也是自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)長期商業(yè)化部署的關(guān)鍵要素。

　　3. 成熟、可擴(kuò)展的軟件生態(tài)：由于 Arm 可在云端、邊緣側(cè)和物理環(huán)境中提供統(tǒng)一架構(gòu)，開發(fā)者可借助現(xiàn)有的主流軟件工具和框架，高效完成 AI 模型的構(gòu)建、優(yōu)化與規(guī)模化部署。

　　4. 與未來 AI 工作負(fù)載適配的發(fā)展路線：隨著物理 AI 模型的規(guī)模和復(fù)雜度持續(xù)提升，計(jì)算效率與架構(gòu)穩(wěn)定性變得愈發(fā)重要。基于 Arm 架構(gòu)進(jìn)行開發(fā)，車企可獲得一套具備一致性的架構(gòu)底座與清晰的長期技術(shù)路線圖，既能避免未來不必要的重復(fù)設(shè)計(jì)，又能在 AI 持續(xù)演進(jìn)過程中保持計(jì)算戰(zhàn)略的穩(wěn)定。

　　Arm 構(gòu)筑自動(dòng)駕駛之路

　　聯(lián)想 AD1 在文遠(yuǎn)知行 Robotaxi GXR 上的部署，展現(xiàn)了物理 AI 在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用正突破封閉試點(diǎn)階段，邁向真實(shí)復(fù)雜的城市應(yīng)用場景。隨著 L4 Robotaxi 及其他自動(dòng)駕駛汽車的能力不斷提升，行業(yè)正愈發(fā)青睞采用中央化架構(gòu)的平臺，從而同步實(shí)現(xiàn)高性能、高安全性與高能效。

　　Arm 正位于這一變革的核心，為聯(lián)想車計(jì)算、文遠(yuǎn)知行等企業(yè)構(gòu)筑起堅(jiān)實(shí)技術(shù)基礎(chǔ)，使其能夠持續(xù)運(yùn)行大規(guī)模 AI 工作負(fù)載、快速適配迭代升級的算法模型，并保障車隊(duì)長期穩(wěn)定、可靠的運(yùn)營。隨著自動(dòng)駕駛出租車向更多城市及全球市場拓展，這款專為安全設(shè)計(jì)、且針對物理 AI 規(guī)模化落地需求優(yōu)化的 Arm 計(jì)算平臺，正是未來自動(dòng)駕駛之路的重要基石。