十年前，一臺主流車型所需的代碼量可能只有1000萬行，而如今，一輛高端汽車可能包含多達五億行代碼。放眼未來，L5級自動駕駛車輛所需的代碼量有望提高到十億行。
不難看出，“軟件定義汽車”催生出更多創新產品的同時，也于無形中增加了整車系統的復雜性。某種程度上，這亦成為車企向智能化更進一步的阻力。
比如，當車企采用傳統方案進行新車設計時，往往會遇到資源不足、后續開發及維護成本難以負擔的窘況。歸根究底，新增一項智能化功能，即意味著要加入更多的程序代碼，投入更多的人力成本。
另外，東風汽車技術中心智能軟件中心總監趙寧早前也表示，在汽車智能化轉型的過程中，軟件面臨的挑戰越來越多。包括但不限于，更復雜的系統架構和模塊化設計需求，不斷縮短的開發和迭代周期，更高的安全性和可靠性，以及要解決不同供應商產品的兼容性問題等。
因此隨著大算力芯片逐漸普及，汽車電子電氣架構得到了快速發展。以現階段的域控/區域式架構來看，大量的ECU通過軟、硬件剝離，將分散的功能集成在幾個域或者區域控制器里，從而實現更簡化的系統設計。
但考慮到自動駕駛汽車需要更快速的反饋機制，此類架構無法滿足更高效率的通訊需求，中央計算架構由此就成了解決問題的關鍵所在。繼續往下發展，便是車云協同階段，大部分計算會遷移至云端。
而無論是硬件升級，還是架構變革，都亟需一套標準化的軟件對車輛進行控制。Arm 推出的SOAFEE 正是在這一背景下誕生的。
“SOAFEE可以兼容現有的車企架構，Arm目前正在開發相應的工具，將以‘容器化’的形式來協助兩者之間的轉移與兼容。”Arm汽車事業部亞太區高級市場總監鄧志偉稱。舉例來說，車企有一系列軟件跑在原來的系統上，在應用了SOAFEE后，無需修改代碼即可將這些軟件放置在一個“容器”里。
這個“容器”相當于一個軟件執行環境，可以把應用程序和作業系統相抽離。同時“容器”會把其中的軟件進行標準化處理，如此一來，“容器”的概念便可持續往下拆解，將原有架構系統拆分成各種功能，得到一個個小的容器程序，進而被反復利用。
要知道，在軟件定義汽車的趨勢下，軟件不僅需要具備可移植性，還需基于云端構建與升級，以使開發和維護成本能夠降到最低。再者，智能汽車除了對實時性、安全性提出了更高要求，也對開放性有著新的追求。
博世中國創新與軟件開發中心總經理王志煌舉過一個關于ESP的例子:處于云端協同階段的智能汽車，可以真正實現“信息共享”。例如，當一輛車發現前方路段是冰面，這個信息被上傳到云端后，相鄰的所有車都會接收到警告信息。即便有的車沒有ESP裝置，也能獲得相似的功能效果。
這也解釋了基于軟件定義下的ESP功能。而SOAFEE大致是一樣的道理。
據了解，SOAFEE是一個基于開放、標準化原則的供軟件定義汽車使用的架構，可將現代的軟件開發技術導入車用市場。更重要的是，基于這個架構，整個行業可以分享彼此的專業知識、技術與產品，加速推動軟件定義汽車的到來。
只有開放、標準式的架構才能創造更強大的生態系統，這顯然是智能汽車時代所需要的。
SOAFEE推出的第一年，重點著力于對架構規范和定義的商討與制定，確保所有參與成員達成一致的共識和目標，而后便開始展開實際的工作交付，包括參考設計、軟件開發等產出成果。去年，SOAFEE已成功交付首個開源參考實現，并通過設立實驗室，以及擴大開源合作關系等途徑，持續加速SOAFEE的實際交付。
而這個過程里，Arm 也將提供預驗證，幫助車企將原有系統無縫轉換到SOAFEE中。此外，Arm還提供了一種新的可能——通過虛擬硬件，開發者可以在硬件尚未就緒的情況下開始軟件開發工作，從而縮短開發時間。
截至目前，已有100多家行業伙伴加入SOAFEE，包括芯片廠、一級供應商、軟件公司等等，預計規模將持續擴增。
SOAFEE 現已擁有107名成員；圖源:Arm
軟件定義汽車究竟會帶來哪些巨變，仍待觀察，但這一趨勢的發展已經得到行業的一致認可。
羅蘭貝格在2023年發布的報告中指出，到2023年，單車軟件價值將從當前的8,000~16,000元增長至16,000~32,000元，其價值占整車BOM的比重預計將從當前的4~9%增加至2030年的8~12%。值得一提的是，自動駕駛系統單車軟件價值到2030年將占據整車軟件價值約43%。軟件將逐漸成為車企成長的新引擎。
就像OEM積極推進中央計算架構、自動駕駛技術，上游產業鏈企業積極開發更靈活的IP、更高算力的芯片、更趨標準化的軟件架構一樣，只有充分準備，才能更好迎接這場變革，挖掘出更大的增長空間。
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