我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。新思科技已加入 Arm 的物理 AI 總設計生態系統，以加速自主系統的開發。這一合作通過提供預集成的接口 IP、虛擬開發工具包和完整的硅到系統設計流程，解決了集成和功能安全方面的關鍵工程挑戰。該合作旨在簡化計算、AI 模型、傳感器和執行器的複雜組合過程，從而實現更快、更安全的物理 AI 應用部署，例如自主車輛和機器人
物理人工智能是科技行業面臨的最困難的工程問題之一。
自動駕駛汽車、工業機器人、配送無人機、外科助手和類人機器人必須感知物理世界，實時做出決策，並安全地執行這些決策——同時滿足嚴格的功耗、性能和成本目標。
在這帶來的眾多工程挑戰中，有兩個尤其重要：集成和功能安全。
物理人工智能系統結合了計算、人工智能模型、傳感器、執行器、機械和結構硬件、操作系統、中間件、雲服務和應用程序，所有這些都必須作為一個整體系統協同工作。如今，這些技術中的大部分是在孤立的環境中開發和驗證的，這將集成的時間、成本和工程負擔置於一級供應商和原始設備製造商身上。
功能安全進一步提高了標準。一個在物理世界中移動並根據自身決策行動的機器必須以可預測的方式執行這些操作，即使在動態和不可預測的條件下。這一要求深入到系統的每一層，改變了每一層的設計、驗證和確認方式。
由於這些挑戰超出了任何單一公司的能力，技術領導者們正在共同努力，以簡化集成、增強功能安全，並加速物理人工智能系統的設計和開發。
一個經過驗證的合作模型，擴展到新市場
Synopsys 通過參與新的 Arm 物理人工智能總設計生態系統來幫助解決這些挑戰。作為該生態系統的一部分，我們正與 Arm 合作，提供接口 IP、虛擬開發工具包，以及為開發自動駕駛汽車、機器人和其他物理人工智能系統的公司提供完整的從硅到系統的設計流程。
Arm 總設計將技術生態系統中的公司聚集在一起，合作開發加速系統開發所需的計算、IP、工具、軟件和服務。自 2023 年生態系統成立以來，我們一直參與 Arm 雲人工智能總設計，與 Arm 在多個市場和技術領域合作，包括用於雲、數據中心和 5G 基礎設施的 Arm Neoverse 計算子系統（CSS）。
通過 Arm 物理人工智能總設計，我們正在基於這一合作模型，解決結合計算、軟件、人工智能模型、傳感器和執行器的系統的集成挑戰。
三個合作領域
我們正與 Arm 在三個相互關聯的領域合作，以加速物理人工智能系統的開發：
- 基於 Arm CSS 的物理人工智能系統的接口 IP。 這些系統必須在嚴格的功耗預算內提供高性能，同時滿足苛刻的安全要求。我們提供功能安全、汽車級準備的接口 IP，專為這些條件開發，並在 IP 和 EDA 領域擁有豐富的功能安全經驗。通過將我們的接口 IP 與 Arm Zena CSS 集成和驗證，我們將為客户提供一個預集成的基礎，他們可以利用我們的硬件輔助驗證解決方案來開發安全、可靠的物理人工智能系統。
- 物理人工智能的虛擬開發工具包。 電子數字雙胞胎（eDT）、虛擬原型和與硬件輔助驗證的混合設置允許在物理硬件可用之前開始軟件開發、集成和驗證。在我們為 Arm Zena CSS 提供虛擬化開發工具包的經驗基礎上，我們正在將這些技術擴展到物理人工智能平台，幫助開發人員加速軟件準備，更早評估系統行為，並降低結合人工智能、軟件、傳感器和硬件的系統的集成風險。
- 完整的從硅到系統的設計流程。 我們的能力涵蓋架構探索、接口和基礎 IP、驗證、數字實現、硅生命週期管理以及系統仿真和分析。這些能力共同連接芯片架構、實現、軟件和系統行為之間的決策，幫助團隊將物理人工智能系統作為一個整體進行開發。
這些領域相互強化。預集成和預驗證的 IP 提供了硅基礎，虛擬化開發允許軟件集成和驗證更早開始，而更廣泛的設計流程支持從芯片架構到系統級分析的工程工作。
通往物理人工智能系統的更快路徑
預集成、預驗證的物理人工智能解決方案仍然有限，增加了開發的複雜性和風險。解決這一差距需要生態系統的方法。
通過將計算、IP、工具、功能安全和服務的專業知識結合在一起，Arm 物理人工智能總設計為公司提供了更快、更直接的路徑，以開發和驗證可部署的系統。通過我們的參與，Synopsys 正在幫助構建將物理人工智能系統從概念轉向部署所需的集成基礎。