采埃孚与英飞凌携手 AI驱动汽车软件与基础软件开发的新篇章

随着汽车行业向智能化、网联化、电动化方向飞速发展，软件在车辆中的价值占比不断提升，人工智能（AI）正成为汽车软件开发和控制的核心驱动力。全球领先的汽车零部件供应商采埃孚（ZF）与半导体巨头英飞凌（Infineon）近日宣布共同开发并实施面向汽车软件开发和控制的人工智能技术，尤其聚焦于人工智能基础软件的开发。这一合作标志着汽车产业在AI底层技术领域迈出了关键一步。

一、合作背景：软件定义汽车时代的挑战

现代汽车已不再是单纯的机械产品，而是集成了数百个电子控制单元（ECU）和数亿行代码的移动计算平台。传统的嵌入式软件开发模式难以满足日益增长的自动驾驶、智能座舱、动力总成优化等场景对实时性、安全性和自学习能力的需求。采埃孚在车辆系统集成、底盘控制、传动与悬架技术方面拥有深厚积累，而英飞凌在汽车微控制器、功率半导体及安全芯片领域占据领先地位。双方意识到，要使AI真正在车辆中高效、安全地运行，必须从基础软件层面进行协同创新。

二、共同开发的核心方向

1. AI基础软件框架：双方合作开发了一套轻量级、可移植的AI基础软件栈，支持在英飞凌AURIX™系列微控制器及下一代汽车级处理器上部署深度学习推理与控制系统。该框架包含优化的数学库、神经网络编译器及运行时环境，能够在资源受限的嵌入式平台上实现低延迟、高能效的AI计算。

1. 安全与实时性保障：针对汽车功能安全（ISO 26262）和信息安全（ISO/SAE 21434）要求，联合开发的软件支持确定性执行、内存保护、错误检测与恢复机制，确保AI算法在多核异构环境下的可靠运行。

1. 控制与感知融合：采埃孚将其在车辆动力学控制、自动驾驶域控制器中的算法经验与英飞凌的硬件安全岛及AI加速单元相结合，共同优化了从传感器融合到路径规划、底盘执行的全链路AI控制软件。

1. 工具链与生态建设：双方还致力于构建开放的开发工具链，包括模型训练、量化、部署和验证工具，以缩短车企及Tier 1供应商的AI应用开发周期。

三、人工智能基础软件开发的关键突破

此次合作在人工智能基础软件层面取得了多项突破：

• 硬件感知的AI编译优化：针对英飞凌芯片架构（如并行处理单元、锁步核）进行指令级优化，使常见目标检测和轨迹预测模型推理速度提升40%以上，功耗降低30%。
• 混合临界 AI调度：在同一SoC上同时运行安全关键型（如制动控制）和非安全关键型（如舒适性预测）AI任务，通过虚拟化及资源隔离技术保障实时性。
• 自适应学习能力：基础软件支持车辆全生命周期内的持续学习与OTA更新，并通过数字孪生进行安全验证，避免灾难性遗忘。
• 标准化接口：基于AUTOSAR Adaptive平台定义AI服务接口，便于不同供应商的算法模块即插即用。

四、应用场景与行业影响

该联合成果已率先应用于采埃孚的下一代自动驾驶域控制器和智能底盘系统。例如，在城市NOA（领航辅助驾驶）场景中，AI基础软件协调英飞凌芯片实时处理激光雷达与摄像头数据，并动态调整车辆横纵向控制。在商用车领域，AI软件通过预测性巡航控制显著降低能耗。

从行业角度看，采埃孚与英飞凌的合作模式为“芯片+系统+基础软件”的垂直协同树立了典范。过去，AI算法与车载硬件割裂导致开发效率低、移植困难；如今，基础软件的标准化与优化让车企能够更专注于上层应用创新，加速软件定义汽车的落地。

五、未来展望

双方计划进一步扩展合作，将AI基础软件移植到英飞凌的新一代RISC-V汽车处理器及采埃孚中央计算平台，并探索生成式AI在车载人机交互、代码自动生成等领域的应用。随着人工智能基础软件的成熟，汽车将真正成为可进化、自优化的智能移动终端，而采埃孚与英飞凌正在为这一未来奠定坚实的技术基石。