“众所周知，Arm是藏在芯片后面的 IP供应商，目前Arm在全球已经有超过1500项的IP授权，基于Arm架构的芯片出货量达1250亿片，仅2017年基于Arm架构的芯片出货量超过210亿片。”一开场，舒杰便用一组数据凸显了Arm生态系统的巨大体量，“授权合作伙伴包含行业领袖、初创公司、芯片公司及OEM厂商超过500家。另外有16家顶级汽车芯片厂商授权了Arm的IP。”

1996年，Arm正式进入汽车领域，从刹车控制芯片的IP开始，到如今已发展了20多年。目前在IVI领域，85%的处理器采用Arm架构；在ADAS领域，超过65%的应用处理器采用的是Arm架构。从传统的动力系统控制、底盘控制和车身控制，到现在ADAS/IVI，都有控制芯片在采用Arm的架构。所有电子器件采用通用的架构，辅以领先工具生态系统的大力支持，汽车制造商和供应商便能对硬件与软件进行快速创新。这些创新将革新安全性、降低能耗，同时提升驾车体验。

Arm做IP的研发，需要针对行业应用有更长远的考虑，所以现在也在部署更高级别的自动驾驶计算平台需要的IP，为自动驾驶提供更好的芯片支持。Arm在研发IP的过程中，需要梳理和响应更多的业内需求，才能开发出合理的IP满足市场需求、舒杰表示：“目前，Arm与芯片厂商、操作系统供应商、应用软件开发商等合作伙伴一起协同合作，已经搭建出基于Arm的完整生态，这样才能很好地服务一级供应商和车厂。”

汽车行业多年来一直在谈论对于ECU（汽车电子控制单元，又称“行车电脑”、“车载电脑”等）整合的需求。但讨论通常都集中在物理空间、硬件成本、ECU的重量，以及将它们连接在一起所需的接线长度。从广义上讲，整合是由成本、灵活性、能源效率，以及不断发展的网络架构所驱动的。将功能整合到更少的ECU中，简化了车辆中的控制器网络，有助于不同系统之间的通信。目前汽车上装配了100个以上的ECU——每一个都有处理器，它们通过分布式传感器和处理器实现智能控制。到2020年，一辆车中的传感器可能会超过200个。

舒杰指出，从自动驾驶的发展趋势看，2019年之前的自动驾驶等级大部分是L1、L2，最多到L3。目前一些公司正在做L3+的样机，预计第一批L3+量产车型在2025年上市。L3+的真正大规模的部署需要计算平台具备服务器的计算性能，台式机的功率要求，以及笔记本的散热特性，它不能是位于后备箱的服务器。在自动驾驶场景中，从传感，感知，决策到执行，所要求的算力需求越来越大。汽车已经运行在了代码之上，波音787梦幻客机大约1400万行代码，而L5级别的自动驾驶可能要10亿+行代码。

同时，自动驾驶汽车所具备的各项相关功能，需要许多控制单元对其进行控制，而控制单元对各个地方的算力需求是不一样的。座舱仪表的控制算力要到50K DMIPS，而底盘控制的算力需要15K DMIPS，半自动驾驶算力要求大约是350K DMIPS，所以车里面不同控制单元对算力的要求是不一样的，总体上是上升的趋势。如果到更高等级自动驾驶，算力要求会更高。

因此，针对汽车行业未来的发展，Arm不仅希望提高算力，也希望能从芯片IP层面就充分考虑到功能安全，帮助合作伙伴或芯片设计商为后续工作减少时间和成本。Arm的Safety Ready“安全就绪”计划，让客户在安全方面具备先发优势，Arm所提供的安全包包含领先的安全特性和技术，认证过的软件组件和工具，以及鲁棒的方法论和认证支持。

2018年9月，Arm推出首款集成功能安全的自动驾驶级处理器 Cortex-A76AE，专为汽车行业设计。该芯片搭载分核-锁步（Split-Lock）技术，是一款具有颠覆性的安全创新，并首次在应用处理器中得以实现。其中AE代表“汽车增强型”，任何带有AE标志的Arm IP都将包含满足车载应用的特定功能。

不过就自动驾驶而言，采集与需要处理的实时数据量要比ADAS多很多，因此2018年12月，Arm再推出针对高数据吞吐计算的IP——Cortex-A65AE，面向汽车电子市场，主要针对7nm优化，其最大特点就是支持了SMT多线程，性能吞吐率比前代高3.5倍，预计2020年上市。据舒杰透露，目前已经有客户购买了Arm的该IP芯片，主要针对需要高数据吞吐计算能力的应用。

不仅如此，从感知到决策，Arm旗下Cortex-A、Cortex-R与Cortex-M不同的处理器系列在自动驾驶中都将各自负责不同的区域，Cotex-A负责ADAS、部分中控台、GPS、DCM，是强调运算的高性能处理器；而Cortex-R则是嵌入式产品，车辆中的EPS、ABS、动力输出、电池管理等需要高稳定性的皆由Cortex-R负责；安全气囊、GPS、EPS等装置则需要Cortex-M处理器进行协助，是小型低功耗的产品。