在汽车产业向软件定义汽车（SDV）加速演进的背景下，传统分布式电子电气架构的局限性日益凸显，车企正面临着系统复杂度攀升、新功能集成缓慢与管控成本增加等多重挑战。对此，恩智浦半导体推出超高集成度处理器S32N7处理器，以“车辆中央计算单元”为核心定位，赋能车企差异化创新和释放AI驱动的新能力，为行业转型升级提供突破性解决方案。
近日，恩智浦半导体执行副总裁兼模拟与汽车嵌入式系统业务部总经理Jens Hinrichsen，就S32N7的技术创新亮点、底层架构升级和产业应用价值等关键议题，接受集微网等媒体专访，深入解读这款核心处理器如何赋能软件定义汽车时代，成为车企智能化转型的“数字引擎”。
多重创新优势打破核心瓶颈
“当汽车功能不断丰富，传统分布式架构下数十个ECU分散运行的模式，已成为制约车企高质量发展的核心瓶颈。”Jens Hinrichsen指出行业痛点，而恩智浦S32N7的核心价值的是重构车辆电子电气架构。该系列基于5纳米技术平台，在一颗芯片上实现动力总成、车辆动态控制、车身、网关和安全域，即将多个边缘ECU集成至单一中央计算单元，从根源上简化复杂度，实现全链条成本优化与效率提升。
首先，这种集成化架构的降本效应明显。Jens Hinrichsen对集微网表示，恩智浦对比两种架构成本后得出结论：采用S32N7的集中式架构，可助力车企降低总拥有成本（TCO）约20%，但该数据是大致的结算。“这是架构简化带来的全链条效应，”他阐释，ECU精简不仅降低硬件成本，更简化布线、减少软硬件适配工作量。“传统架构下单一功能迭代需调整10个以上ECU及50个软件模块，而S32N7可在中央单元高效完成，大幅提升研发与迭代效率。”
除了降本，架构的可复用性与可扩展性是S32N7另一核心竞争力。Jens Hinrichsen强调，车辆核心功能数字化后，S32N7可打破车型与品牌壁垒，实现跨平台复用。“高低端车型及不同品牌，均可基于该平台快速部署核心控制功能，无需为不同产品重复开发硬件。”他举例，车企通过调整软件算法，即可在同一硬件平台实现功能差异化创新，缩短研发周期与上市时间，从而能更灵活地应对市场需求变化。
另外，架构集中化带来的另一重优势，是数据能力的全面升级。“S32N7将成为车辆‘数据中枢’，实现数据集中管理与深度挖掘。”Jens Hinrichsen表示，这种模式为车载AI规模化落地奠定基础，可解决传统架构数据分散、难以统筹的困境，为AI算法提供充足支撑，推动其在核心功能中落地。
与此同时，S32N7搭载的PCI Express接口强化了扩展能力。Jens Hinrichsen介绍，该接口可实现与ADAS、IVI的无延迟接入，同时支持外接AI芯片灵活提升算力。“即便扩展AI功能，S32N7仍能保持超低功耗。”他强调，产品设计初期便考量车载能源承载能力，在提供算力的同时严控功耗，为核心功能AI赋能提供稳定硬件支撑。
赋能车企AI功能全面升级
在AI功能逐渐应用于智能汽车ADAS与IVI领域的当下，恩智浦将目光聚焦于车辆核心功能域AI赋能。Jens Hinrichsen指出，汽车的智能化除了用户可见的娱乐与驾驶辅助功能上，能源管理、故障预警等“隐形”功能同样需AI技术加持，而S32N7正是这一理念的重要载体。
“要让车辆变得智能化，前提首先是要实现数字化。”Jens Hinrichsen称，S32N7通过集中化的数据处理能力，为核心功能接入AI搭建了桥梁。他举例说明，在能源管理方面，可实时分析车辆行驶状态，智能关闭驾驶过程中无需运行的功能，在驾驶员无察觉的情况下降低能耗，延长车辆续航里程；在故障预警领域，AI能基于车辆各系统的实时数据，预测性发现潜在异常，在车辆抛锚和上路之前，就能提醒驾驶员及时处理相关问题。
这些AI功能的实现，离不开S32N7的硬件支撑。Jens Hinrichsen介绍，S32N7处理器内部集成了NPU，具备约2TOPS的算力。虽然单看这个数字可能不够厉害，但其实它足以赋能车辆核心中的AI功能。同时，为了满足更高算力场景的需求，S32N7通过PCI Express接口支持外接AI芯片，实现算力扩展。“我们曾做过具体的应用实例，将S32N7与4个Kinara芯片连接，每颗芯片是40TOPS，总AI算力可达160TOPS，更加接近车载娱乐和ADAS，最终可以实现整体的AI功能项。”
进一步来看，这种灵活的算力扩展模式，让S32N7既能满足基础AI需求，又能应对未来更复杂的智能场景。而在AI功能的落地过程中，“AI智能体”的编排与协同是关键。Jens Hinrichsen表示，S32N7作为中央编排智能体，相当于整个AI系统的“总导演”，能将核心功能与AI智能体有机整合，而这一切都依托于车辆架构中处理器的内嵌AI能力。
目前，恩智浦已经与东软睿驰在真实汽车平台中实现了AI智能体的部署，并通过结合云端算力优化AI模型，让核心功能的智能化更强大。Jens Hinrichsen透露，未来还将进一步探索更多AI在核心域的应用场景，如电池管理领域的热失控或电池着火预警，AI可及时、预测性的监测电池温度变化，在热能消耗异常时及时触发防故障模式，规避安全风险。
与ADAS共生并直面关键课题
随着ADAS与IVI领域的SoC逐渐集成功能“安全岛”，并开始涉足部分车辆控制功能，外界难免担忧S32N7的市场定位会受到冲击。对此，Jens Hinrichsen有着清晰的判断：短期内，这一趋势确实存在，但长期来看，核心控制与ADAS功能分离部署是保障安全与效率的必然选择。
他分析称，这种分离的背后，是功能安全、实时性与能耗优化的重要需求。ADAS处理器需要专注于数据处理与驾驶辅助决策，同时承担部分核心功能的控制任务，因而出现部分车企的ADAS旁边配置了独立的高级别功能安全区域。Jens Hinrichsen指出，S32N7的定位是“功能安全与信息安全的支撑者”，而非ADAS的替代者，即通过为ADAS供补充支持，让ADAS处理器专注于自身核心功能。“两者是相互支持陪伴的关系，一方面可以实现核心的车辆功能、数据安全、信息安全，另一方面进行数据的处理，包括SoC的ADAS相关功能。
针对如何满足L3级自动驾驶的更高要求，Jens Hinrichsen强调，S32N系列可以帮助ADAS实现功能安全，以及在操作过程当中的最高级别信息安全。其内置的12个Arm®Cortex®-R52实时内核与8个Arm®Cortex®-A78AE应用内核，可独立运行、互不干扰，进而实现了真正的零延迟和高水平的功能安全。恩智浦半导体大中华区资深市场经理余军苗补充道，L3级需更高安全冗余与数据记录能力，S32N7的PCI Express接口可连接第二个ADAS系统，且具备事故前通过PCIe进行数据中央存储的能力，能更加适用于L3这样的系统。
不过，在客户迁移方面，如何说服车企将成熟的动力、底盘等控制生态从分布式架构转移到集中式平台，将是恩智浦面临的关键课题。Jens Hinrichsen坦言，这确实是车企当前的核心痛点，每个部件都有独立的硬件与软件生态，兼容性问题在分布式架构下如同“噩梦”。但如果能对车辆进行数字化、集中化、中央化，就不再需要一个动力总成的生态。
他进一步表示，计算机行业、服务器、手机行业也经历过类似的集成过程，但是汽车更复杂，所以需要的时间也会更久。“不同于我们的竞争对手，恩智浦的优势在于提供了完整的解决方案，而非单一芯片。我们不仅有S32N7这样的中央车辆计算单元，还有微控制器、区域控制器等产品，搭配统一的软件平台，能帮助客户完成这些迁移目标。”
实时处理器“杰作”蓄势待发
作为一款面向软件定义汽车的超高集成度核心处理器，S32N7的技术壁垒体现在多个维度，包括在SoC上集成应用与实时计算、高性能网络、硬件隔离、AI与数据加速功能，同时满足车辆核心对时序、功能安全和信息安全的严格要求。
Jens Hinrichsen强调道，S32N7作为非常稳健、实时的处理器，拥有20个独立的内嵌计算引擎，每个内核都能独立运行，确保核心功能实现和零延迟响应。“这是完全不同于独立管理不同数据的应用处理器，可以说是实时处理器当中的一项‘杰作’”。
“在强大的引擎上，S32N7搭载适配AI的NPU及高规格内存，全面支持以太网、时间敏感型TSN，兼容FlexRay®等协议并配备PCIe接口，覆盖网络数据管理与控制接口全需求。同时，硬件层面构建高等级信息安全防护体系，从底层抵御入侵风险”。Jens Hinrichsen称，S32N7针对车辆核心功能具有最高级别的稳健性和功能安全性，并具有实时能力，而非普普通通的SoC。
据了解，S32N7系列供可扩展的产品组合，包含32个兼容型号，其中旗舰型号S32N79现已开始向客户提供样品。Jens Hinrichsen表示，S32N7相关硬件样品已就绪，正处于最终开发敲定阶段，硬件发布在即。S32N7简化版预计2027年底至2028年初面市，后续将快速推出标准版。目前，多家车企、Tier1及生态伙伴已开始使用恩智浦相关芯片进行前期研发。
值得一提的是，博世是首家在其车辆集成平台中部署S32N7的厂商。恩智浦与博世紧密合作，共同开发了参考设计、安全框架、硬件集成方案以及专家赋能计划，以加速系统部署，并减轻早期采用者的集成工作量。博世方面指出，其与恩智浦在S32N7处理器系列上的深度合作，展示了如何将领先的半导体技术与深厚的系统专业知识以及最高标准的功能安全及信息安全相结合，将为客户赢取了开发先机，确保下一代车载计算机的快速实施和稳健性能。
此外，在高度评价中国车企同时，Jens Hinrichsen称中国汽车厂商对恩智浦S32N7兴趣浓厚，“一方面是因车企需丰富车型、提升产品可扩展性并助力国际业务拓展，另一方面是亟需AI平台将AI功能融入车辆核心功能，而中国车企在AI落地实现方面的积极性最为活跃。”
