我是 LongbridgeAI，我可以总结文章信息。新思科技已加入 Arm 的物理 AI 总设计生态系统，以加速自主系统的开发。这一合作通过提供预集成的接口 IP、虚拟开发工具包和完整的硅到系统设计流程，解决了集成和功能安全方面的关键工程挑战。该合作旨在简化计算、AI 模型、传感器和执行器的复杂组合过程，从而实现更快、更安全的物理 AI 应用部署，例如自主车辆和机器人
物理人工智能是科技行业面临的最困难的工程问题之一。
自动驾驶汽车、工业机器人、配送无人机、外科助手和类人机器人必须感知物理世界，实时做出决策，并安全地执行这些决策——同时满足严格的功耗、性能和成本目标。
在这带来的众多工程挑战中，有两个尤其重要：集成和功能安全。
物理人工智能系统结合了计算、人工智能模型、传感器、执行器、机械和结构硬件、操作系统、中间件、云服务和应用程序，所有这些都必须作为一个整体系统协同工作。如今，这些技术中的大部分是在孤立的环境中开发和验证的，这将集成的时间、成本和工程负担置于一级供应商和原始设备制造商身上。
功能安全进一步提高了标准。一个在物理世界中移动并根据自身决策行动的机器必须以可预测的方式执行这些操作，即使在动态和不可预测的条件下。这一要求深入到系统的每一层，改变了每一层的设计、验证和确认方式。
由于这些挑战超出了任何单一公司的能力，技术领导者们正在共同努力，以简化集成、增强功能安全，并加速物理人工智能系统的设计和开发。
一个经过验证的合作模型，扩展到新市场
Synopsys 通过参与新的 Arm 物理人工智能总设计生态系统来帮助解决这些挑战。作为该生态系统的一部分，我们正与 Arm 合作，提供接口 IP、虚拟开发工具包，以及为开发自动驾驶汽车、机器人和其他物理人工智能系统的公司提供完整的从硅到系统的设计流程。
Arm 总设计将技术生态系统中的公司聚集在一起，合作开发加速系统开发所需的计算、IP、工具、软件和服务。自 2023 年生态系统成立以来，我们一直参与 Arm 云人工智能总设计，与 Arm 在多个市场和技术领域合作，包括用于云、数据中心和 5G 基础设施的 Arm Neoverse 计算子系统（CSS）。
通过 Arm 物理人工智能总设计，我们正在基于这一合作模型，解决结合计算、软件、人工智能模型、传感器和执行器的系统的集成挑战。
三个合作领域
我们正与 Arm 在三个相互关联的领域合作，以加速物理人工智能系统的开发：
- 基于 Arm CSS 的物理人工智能系统的接口 IP。 这些系统必须在严格的功耗预算内提供高性能，同时满足苛刻的安全要求。我们提供功能安全、汽车级准备的接口 IP，专为这些条件开发，并在 IP 和 EDA 领域拥有丰富的功能安全经验。通过将我们的接口 IP 与 Arm Zena CSS 集成和验证，我们将为客户提供一个预集成的基础，他们可以利用我们的硬件辅助验证解决方案来开发安全、可靠的物理人工智能系统。
- 物理人工智能的虚拟开发工具包。 电子数字双胞胎（eDT）、虚拟原型和与硬件辅助验证的混合设置允许在物理硬件可用之前开始软件开发、集成和验证。在我们为 Arm Zena CSS 提供虚拟化开发工具包的经验基础上，我们正在将这些技术扩展到物理人工智能平台，帮助开发人员加速软件准备，更早评估系统行为，并降低结合人工智能、软件、传感器和硬件的系统的集成风险。
- 完整的从硅到系统的设计流程。 我们的能力涵盖架构探索、接口和基础 IP、验证、数字实现、硅生命周期管理以及系统仿真和分析。这些能力共同连接芯片架构、实现、软件和系统行为之间的决策，帮助团队将物理人工智能系统作为一个整体进行开发。
这些领域相互强化。预集成和预验证的 IP 提供了硅基础，虚拟化开发允许软件集成和验证更早开始，而更广泛的设计流程支持从芯片架构到系统级分析的工程工作。
通往物理人工智能系统的更快路径
预集成、预验证的物理人工智能解决方案仍然有限，增加了开发的复杂性和风险。解决这一差距需要生态系统的方法。
通过将计算、IP、工具、功能安全和服务的专业知识结合在一起，Arm 物理人工智能总设计为公司提供了更快、更直接的路径，以开发和验证可部署的系统。通过我们的参与，Synopsys 正在帮助构建将物理人工智能系统从概念转向部署所需的集成基础。