隨著 L4 級自動駕駛出租車從試點階段邁向規模化量產，Arm 提供了實現端到端物理 AI 的計算基礎，助力其實現規模化部署。

在歷經多年自動駕駛試點與受控測試后，汽車行業正加速邁向 L4 級自動駕駛出租車 (Robotaxi) 的規模化量產部署階段。這不僅是自動駕駛發展的關鍵節點，也標志著人工智能 (AI) 的一次重要躍遷——從輔助人類決策，演進至賦予車輛自主感知并理解周邊環境的能力。當然，這一轉變也伴隨著技術需求的急劇攀升。

相較于當前主流的 L2++ 級先進駕駛輔助車型，L4 級自動駕駛系統通常需要更為豐富的傳感器配置，包括激光雷達、攝像頭和毫米波雷達等。這直接推動數據處理的大規模增長：車輛每小時需要處理的數據量，已從約 25GB 激增至最高可達 19TB。如此龐大的數據處理壓力正迫使行業重構物理 AI 底層計算架構。

在此需求背景下，聯想車計算推出了 L4 自動駕駛域控制器 AD1。該自動駕駛計算平臺搭載兩顆基于 Arm 架構的 NVIDIA DRIVE AGX Thor X 芯片，并已正式量產。文遠知行 (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 L4 級自動駕駛車輛。

探秘聯想 AD1

聯想 AD1 是 Robotaxi GXR 的“中央大腦”，統籌管理環境感知、行為預測、路徑規劃、實時運動控制及安全監控等核心功能。

聯想 AD1 是一款面向自動駕駛出租車及其他自動駕駛汽車的量產級 L4 自動駕駛計算平臺。該平臺可提供超過 2,000 TOPS 的 AI 算力，支持高密度感知、預測與規劃模型并行運行，助力車輛在實時道路環境中實現更快速、更精準的決策。

對于自動駕駛出租車而言，傳統的松散耦合電子控制單元 (ECU) 難以滿足 L4 自動駕駛對低延遲、高安全性與可擴展性的嚴苛要求，因此這類車型亟需高性能中央集成式計算平臺。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算機，將此前分散的駕駛、泊車、監控功能整合到單一計算域中。

效率、安全性及物理 AI 的基石

Arm 作為 NVIDIA DRIVE AGX Thor X 平臺的基礎計算架構，為聯想 AD1 平臺提供了先進的計算能力。

1.每瓦性能助力車隊運營降本增效：自動駕駛出租車需在復雜繁忙的城市環境中長時間運行，Arm 計算平臺可在高能效功耗范圍內提供服務器級算力，支持大規模 AI 計算負載的穩定運行，同時對車輛電池續航及熱管理設計不造成額外負擔 

2.安全就緒型架構：Arm 生態系統整合了功能安全就緒的技術、工具鏈和軟件解決方案，并擁有長期深耕汽車領域的合作伙伴，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準要求，這也是自動駕駛技術實現長期商業化部署的關鍵要素。

3.成熟、可擴展的軟件生態：由于 Arm 可在云端、邊緣側和物理環境中提供統一架構，開發者可借助現有的主流軟件工具和框架，高效完成 AI 模型的構建、優化與規模化部署。 

4.與未來 AI 工作負載適配的發展路線：隨著物理 AI 模型的規模和復雜度持續提升，計算效率與架構穩定性變得愈發重要。基于 Arm 架構進行開發，車企可獲得一套具備一致性的架構底座與清晰的長期技術路線圖，既能避免未來不必要的重復設計，又能在 AI 持續演進過程中保持計算戰略的穩定。

Arm 構筑自動駕駛之路

聯想 AD1 在文遠知行 Robotaxi GXR 上的部署，展現了物理 AI 在自動駕駛系統中的應用正突破封閉試點階段，邁向真實復雜的城市應用場景。隨著 L4 Robotaxi 及其他自動駕駛汽車的能力不斷提升，行業正愈發青睞采用中央化架構的平臺，從而同步實現高性能、高安全性與高能效。

Arm 正位于這一變革的核心，為聯想車計算、文遠知行等企業構筑起堅實技術基礎，使其能夠持續運行大規模 AI 工作負載、快速適配迭代升級的算法模型，并保障車隊長期穩定、可靠的運營。隨著自動駕駛出租車向更多城市及全球市場拓展，這款專為安全設計、且針對物理 AI 規模化落地需求優化的 Arm 計算平臺，正是未來自動駕駛之路的重要基石。