撰文 | 孙 玥
编辑 | 张 南
设计 | 甄尤美
汽车芯片短缺曾经让全球汽车产业意识到，一颗小小的芯片，足以影响整条产业链的运转。随着汽车向智能化演进，芯片的重要性有增无减，同时产业竞争的焦点也发生了变化。
智能座舱、辅助驾驶、整车控制，以及越来越复杂的人工智能任务，都在推高汽车对计算能力的需求。如何把芯片、软件与整车系统结合起来，让计算能力真正转化为汽车产品的竞争力？这个问题决定了汽车计算产业的价值边界。
亿咖通科技与 Arm 的合作，正是这一变化的切口。
2026 年 11 月 2 日，亿咖通科技与 Arm 宣布签署备忘录，将合作范围延伸至系统级架构定义、性能调优、软件适配、功能安全、工具链和网络安全验证，并针对中国和全球市场打磨定制化解决方案。双方还将探索人工智能终端等跨行业应用场景。
双方面向物理 AI 的下一代计算平台开发，背后是汽车计算产业竞争的升级。
如何将已有的量产经验，转化为面向全球市场的系统级计算能力，并在汽车之外找到新的应用空间，将成为观察亿咖通科技下一阶段发展的重要线索。
一家汽车科技公司，如何延伸计算能力
汽车智能化早期，智能座舱是最容易被用户感知的技术入口。车载导航、语音交互、影音娱乐和多屏显示不断升级，主机厂开始寻找能够同时提供硬件、软件和系统集成服务的超级合作伙伴。
相比单独采购零部件，平台化方案能够帮助车企更快实现产品开发，也为跨车型拓展应用积累了技术经验。
亿咖通科技凭借整车智能化方案，成为了主机厂青睐的合作伙伴，其业务涉及链条中的多个环节，从芯片模组、中央计算平台，到智能座舱、辅助驾驶、云端连接和定制化整车软件，横跨底层硬件与整车应用。
公司在 2026 年 9 月披露，搭载其技术的车辆累计超过 1200 万辆；其全球业务覆盖 18 家整车制造商、28 个汽车品牌。
大规模业务积累意味着亿咖通科技成熟的工程能力与灵活的应用能力，为其进入更深层次的计算系统竞争提供了基础。面对不同车企的产品开发体系，芯片业务是其中一个关键环节。
亿咖通科技通过芯擎科技与 Arm 开展合作，双方的合作已经延续多年。2023 年 3 月开始量产的 7 纳米车规级智能座舱芯片「龍鹰一号」，累计出货量超过百万级，已实现规模化应用； 5 纳米车规级人工智能舱驾融合芯片「龍鹰二号」的开发落地也在推进中。
2026 年 11 月 2 日，亿咖通科技与 Arm 签署合作备忘录，新的合作则将系统架构、软件和安全验证纳入协同范围。
从车规级芯片到系统级协同，此次合作，正与汽车产业链中计算需求的升级相对应。
舱驾融合与人工智能计算，正在对芯片性能、系统架构、软件适配和安全能力提出新要求，下一代汽车计算的竞争，还需要更深层的系统协同能力。
亿咖通科技与 Arm 合作所指向的，其实是一项更具长期性的工作——把处理器架构的能力与汽车行业的系统工程经验结合起来，让计算平台从硬件资源的集合，进一步成为可以被开发、验证、迭代和复用的技术体系。
汽车计算走向系统竞争
亿咖通与 Arm 要做什么
理解双方合作，需要区分处理器架构与汽车计算平台的不同角色。
Arm 的核心能力是处理器架构及相关技术领域。处理器架构规定了计算系统执行指令、组织运算资源的基础方式，并通过技术授权和生态合作，支撑大量芯片产品及软件开发。
亿咖通科技则更接近汽车应用的一侧。它需要把芯片的计算能力转化为能够在具体车型上运行的系统，处理硬件适配、软件部署、功能集成和整车验证等工作。
二者的能力具有互补性。Arm 的架构及技术生态，可以为计算平台提供底层基础；亿咖通科技的汽车技术积累，则有助于把这些底层能力与车辆的功能需求、开发流程和安全要求连接起来。
此次双方的合作方向，正是围绕这些连接环节展开。
本次合作的研发方向，指向汽车计算平台的一项重要变化，座舱与驾驶辅助功能开始共享计算资源。
两类任务对计算能力、响应速度和运行环境有不同要求，座舱需要处理多屏显示、语音交互和生成式人工智能等任务，驾驶辅助则对实时性、稳定性和安全性有更严格的要求。
计算平台需要在满足各类任务性能需求的同时，控制功耗、散热和系统成本，并保证不同功能之间的资源分配与运行隔离。
因此，舱驾融合不仅仅需要更强性能的芯片作核心，也需要更稳定、高效的系统级协同作支持。不断提升芯片的计算能力与集成设计的同时，亿咖通科技与 Arm 开展的新一轮合作，进一步延伸至芯片之上的系统级工作，包括架构设计、性能调优、软件适配、功能安全和网络安全验证，让不同任务能够在同一平台上稳定、高效地运行。
全球市场的差异化需求，也决定了计算平台需要具备定制化能力。
高端车型可能需要更强的多任务处理和人工智能能力，大规模量产车型则需要兼顾性能、成本与能耗；不同市场的法规要求、软件生态和整车开发体系，也会影响平台配置和适配方式。
针对中国及全球市场，双方也将打磨定制化解决方案。亿咖通科技的全球客户和车型项目积累，为技术方案的差异化适配提供了应用基础。通过模块化设计和软件复用，可以在保留客户差异化需求的同时，提高不同车型之间的技术复用程度，减少重复开发，降低跨市场部署的工程成本。
不止于芯片，亿咖通科技的技术布局也与计算平台的业务布局相衔接，形成更完整的开发链条。
平台层面，通过安托拉、Zenith 等不同技术路线整合计算资源，适应不同车型的功能和性能需求。
从技术到生态，双方的合作进一步将链条延伸，指向" AI 定义汽车"时代的计算需求，为更广泛的应用场景创造可能。
AI 定义汽车，高性能计算还能走向哪里
人工智能的发展，让计算系统从执行固定任务逐步走向感知、推理、决策和执行的协同，技术应用对象可以包括智能汽车、机器人以及其他需要与物理环境交互的设备。
此次亿咖通科技与 Arm 的合作，提出将探索出行、人工智能终端等物理人工智能相关场景。对亿咖通科技而言，这意味着汽车计算平台所积累的系统工程经验，有机会被带入汽车以外的领域。
车载计算平台长期面对高低温、振动、复杂电磁环境和长时间运行等条件，对硬件长期可靠性、软件稳定性、功能安全、系统协同、环境适应能力以及技术验证流程都有较高要求。这些经验对于其他需要长期稳定运行的智能设备具有参考价值。
但人工智能终端在稳定、安全的基础上更重视功耗、体积、交互体验和快速迭代。它们都需要计算能力，却并不意味着可以直接使用同一套硬件和软件方案。
真正能够复用的，更多是亿咖通科技的底层能力，例如系统架构设计、软硬件协同优化、开发工具、软件适配经验以及安全验证流程。将这些能力带入新场景，仍需围绕具体设备的需求重新适配和验证。
一方面，计算平台需要持续提升性能和集成程度，以适应更复杂的人工智能任务。
另一方面，平台必须控制成本、功耗和系统复杂度，避免为了追求性能而增加产品开发负担。
Arm 的架构及软件生态，有助于终端厂商在统一架构基础上组合不同算力模块，缩短开发周期、降低适配成本。
未来，汽车产品形态会越来越像一个持续演进的计算系统。真正有价值的业务合作伙伴，将不仅能够提供计算资源，还能够帮助企业把计算能力转化为产品竞争力。
长期看来，计算平台可能成为连接芯片、软件、数据和设备生态的基础设施。跨行业探索对亿咖通科技的意义，在于为已有技术积累寻找新的应用空间。
汽车领域形成的车规级硬件开发、软硬件协同和系统验证经验，可以为机器人、人工智能终端等设备提供技术参考；不同领域对计算性能、能效、可靠性和系统集成的需求，也有机会推动计算平台形成更多产品组合，拓展其应用边界。
在更广泛的物理 AI 应用领域，高性能人工智能计算平台的系统级计算能力、软件适配能力，有望为数据中心的高密度计算部署、算力中心的异构算力调度提供支持，将技术积累从车规级场景，向更大规模的算力基础设施延伸。
从车规级芯片到系统级计算平台，再到人工智能终端等新场景，对亿咖通科技而言，全球客户基础、系统级技术协同和跨行业应用探索，共同构成其向更广泛计算领域延伸的布局基础。
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