在本电子书中，您将获悉当前推动这一变革的趋势，连同这些趋势在技术和制造方面所带来的挑战。另外，您还将了解到高级驾驶辅助系统（ ADAS ）和车载体验（ IVX ）的算力需求，以及应对这些需求的前沿技术。我们还将展示一些借助这些创新树立产品差异化的客户示例。
最后，我们将介绍一些最新技术，这些最新技术能够支持您未来设计中的功能安全和信息安全需求。
汽车行业的关键变化
汽车产业正经历巨大变革，从用户对车辆特性和功能的要求，到“如何定义汽车”，都发生了变化。
AI 已对汽车行业产生了重大影响，尤其是在 ADAS 方面。AI 可以助力实时处理传感器数据并激活安全操作，从车道保持到自动泊车和自动制动，以辅助驾驶员。
与此同时，全球电动汽车的增长，正从自动化与座舱两个方面彻底改变车辆设计。
在许多情况下，决定汽车销量的不再是发动机，而是车载体验、座舱和仪表盘提供的信息娱乐功能，以及已实施的 ADAS 安全功能。
汽车创新面临的集中挑战
这些趋势中的任何一种，都足以改变汽车行业，而它们的不断融合给汽车 OEM 厂商带来了严峻挑战。
对于下一代汽车而言，先进的信息娱乐功能以及驾驶员和乘客与车辆的交互方式，将成为品牌间的主要差异点；与此同时，车内传感器数量不断增加，不同类型传感器需要不同接口，系统需要在成本、尺寸和功耗受限的情况下完成集成。
除技术层面外，汽车行业还面临着监管严格、技术快速演进、开发生态复杂以及成本压力始终存在等制造挑战。
在法规和标准不断变化的背景下，定制 ASIC 等固定架构无法提供所需的灵活性，汽车 OEM 厂商需要能够支持软件和硬件更新的架构，以满足功能安全、信息安全和长期演进需求。
可编程逻辑与自适应 SoC 的灵活性优势
汽车 OEM 厂商需要既灵活、又不影响可靠性或安全性的底层技术，同时还需要具备高性能、紧凑和高能效的特性。
AMD FPGA 和自适应 SoC 产品组合将“硬化”核心与可编程逻辑相结合，能实现适合当前应用的优化定制设计。由于硬件和软件都是可编程的，这些器件可以适应不断演进的技术，而无需重新设计硬件。
此外，AMD 自适应 SoC 能在单个芯片上提供系统所需的全部功能，而且不必将操作从芯片发送到外部处理器，有助于降低系统占用空间、时延和功耗。
AI 是汽车行业未来发展的基石
AI 当今汽车行业的基础，未来将发挥更重要的作用。
任何需要实时响应的应用，都需要在本地完成部分甚至全部的 AI 处理工作。
下面几个例子反映了 AI 在汽车设计中日益重要的作用：
. 视觉处理：摄像头传感器需要能够分析视频、识别物体并及时对这些物体做出决策，以便 ADAS 采取行动。
. 驾驶员辅助：AI 可以让驾驶员与汽车之间的交互更加自然和友好。
. 智能座舱：驾驶员和乘客监控可以大大提高整体安全性。
随着车载体验的发展，AI 将成为连接安全、交互与个性化体验的重要纽带。
汽车行业已经进入一个蕴含巨大商机的时期。AI 技术的采用以及电动汽车和自动驾驶技术的扩张，为汽车行业提供了彻底重新设计车辆并重新构想驾驶员和乘客体验的契机。
AMD 致力于与汽车行业合作，共同打造下一代信息娱乐功能、ADAS 和自动驾驶技术。以第二代 AMD Versal AI Edge 系列自适应 SoC 为代表的下一代可编程逻辑技术让实现这一目标成为可能。
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