NE时代

集中式电子电气架构早已不是新名词。但从进展上来看，各功能模块进度差异较大。

其中辅助驾驶、智能座舱依靠大算力SoC芯片已经实现集中式控制，但包括底盘、动力、车身为代表的整车控制单元依然是分布式架构，即各功能彼此独立，控制执行在边缘侧本地进行。

究其原因，一方面是由于上述系统已经拥有成熟的技术生态体系，并且各供应企业相对分散。另一方面，考虑到安全、实时性要求，包括通信、芯片在内的现有技术手段尚未能够支持中央集中式架构的实现。

尤其是芯片，相比辅助驾驶、智能座舱所采用的SoC芯片，车控芯片大多以MCU为主，性能远远不足。为此，恩智浦推出S32N系列来破解这一难题。对于S32N系列对整车架构的作用，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告诉NE时代，S32N7系列处理器可将多达八个功能域整合到安全的硬件分区中。这也就意味着包括底盘、动力、车身等在内的所有功能控制都可以在一颗S32N7中运行，实现车控单元中的“一芯多能”，即终极形态的集中式架构。

值得一提的是，恩智浦一直集中式架构的积极推动者。其2020年推出的S32G系列车载芯片已经被包括零跑、蔚来、理想、东风等在内的众多整车企业采用，应用在最新一代的整车控制器中。

01.

AI+20%降本，集中式架构趋势不可逆

Jens Hinrichsen之所以坚定看好集中式架构的未来。一方面是出于对AI功能的支持，另一方面则是架构降本的需要。

对于AI的需求，Jens Hinrichsen列举了两个案例，能源管理和风险预测。在能源管理方面，可以根据当前的路况信息智能调节能量输出，寻求最优节能方式。而在风险预测方面，尤其对于动力电池而言，可以根据电流、温度等信号提前预判热失控风险。

而这些功能为什么在分布式架构中难以实现？其中最关键的原因是数据来源单一，单个控制器无法获取到完整的整车数据。而集中式架构实现之后，对应的中央控制器可以获取到所有的整车数据，挖掘新的AI应用。

据悉，S32N7自带2TOPS的AI算力，基本可以满足整车控制单元的AI需求。此外，S32N7还配置有PCIe接口，可以通过接入额外的AI计算单元，实现算力的拓展。在应用案例中，单个S32N7可以连接4颗Kinara芯片。每颗芯片算力是40TOPS，对应总算力便是160 TOPS的AI算力，已经与辅助驾驶或者智能座舱的算力相当。（Kinara是业界高性能、高能效独立神经处理单元(DNPU)的领导企业之一，2025年10月被恩智浦收购）。

对于成本而言，Jens Hinrichsen表示，诚然如果只是单个芯片而言，S32N7价格要远远高于当前MCU产品。但本质上，两者不能混为一谈，因为S32N7的目的是推动整个架构的进步，因此其成本对比也需要从整个架构层面来考量。

经过大致测算，Jens Hinrichsen认为采用S32N7之后的全新一代架构，系统成本能够降低20%。

最直接的降低是边缘节点控制器的硬件数量下降和软件复用性提升。把控制功能全部上移之后，边缘节点控制器的功能将会被弱化，甚至只需保留执行职能即可。软件复用性的提升，则可以快速实现跨平台、跨车型的部署，降低开发成本，提升开发效率。

同时，集中控制之后也会降低后续软件管理和更新的难度，在全生命周期内实现成本降低，缩短开发周期。

02.

5nm工艺，20+内核，S32N7刷新性能天花板

以上这些都离不开S32N7的支持。作为恩智浦S32汽车家族的重要一员，S32N系列定位汽车超高集成度处理器。超高集成度是指将可扩展实时应用处理功能和硬件隔离与虚拟化技术相结合，支持车载中央计算应用中不同车载电子控制单元的整合工作，其定义范围已经远超传统的MCU。

目前恩智浦在S32N系列中已经推出两款产品，S32N5和S32N7。两者均采用台积电5nm工艺制程，在性能上有所区分。

S32N5拥有16个分核锁Arm® Cortex®-R52内核，总的运行频率高达1.2GHz。

S32N7在此基础上进一步加强。内核方面，拥有8个分核锁Arm® Cortex®-A78AE内核，运行频率高达1.8GHz，以及12个分核锁Arm® Cortex®-R52内核，运行频率高达1.4GHz。值得一提的是，Arm® Cortex®-A78AE最初是一款面向自动驾驶芯片所应用的内核，英伟达Orin系列便采用了此内核。国内大算力芯片企业如地平线J6P、辉義智能光至R1通用也采用了Arm® Cortex®-A78AE。

系统管理器采用的是锁步Arm® Cortex®-M7；新增辅助CPU，内核同样为Arm® Cortex®-M7。通信模块采用的Arm® Cortex®-R52内核。

此外，S32N7引入了RISC-V加速器，适用于网络、数学及数据密集型工作负载。同时配置eIQ® Neutron神经处理单元(NPU)，用于车辆核心的NeuroNetwork加速。

内存方面，S32N7拥有两个LPDDR4X/5/5X DRAM接口；36MB平台SRAM，；两通道NVM接口，支持串行、四线和八线NOR存储器；1个UFS 3.1接口；支持eMMC 5.1 NAND闪存和SD卡/SDIO闪存。

通信协议方面，恩智浦在传统的CAN、LIN、车载以太网协议之外，新增10M以太网、PCIe接口。

03.

从内核到引脚的安全保障

在分布式架构中，ECU是单独存在的，因此单个ECU失效极少会对其他ECU产生影响。但在集中式架构中，所有的功能会集中在单个ECU中，甚至是单个芯片上，因此集中式架构中对芯片的要求更高，尤其是实时性和安全性方面。

当前保障安全性的常见手段是通过隔离技术来实现。即在同一多核芯片中，采用硬件隔离或者虚拟化技术，让不同功能运行时互不干扰，提升安全性。尤其是虚拟化技术在大算力芯片中较为常见，如在智能座舱中，高通+QNX+安卓组成的铁三角组合，就采用虚拟化技术用作隔离，实现芯片资源的高效利用。

相比于大算力的SOC，S32N7为代表的汽车芯片不仅拥有CPU还拥有存储器、加速器、外设和I/O口，这也就意味着隔离功能运行时必须确保不仅要合理分配CPU资源，还需要确保存储、加速器、外设、I/O口资源的分配，从而彻底隔离不同功能。同时还需要保证相应时间。

为此，恩智浦采用的是从核心到引脚（Core-to-Pin）的虚拟硬件隔离技术。该技术由硬件强制执行，在启动时，芯片资源以应用软件无法更改的方式分配给功能，确保各子系统之间彼此独立。同时，恩智浦S32N7支持完全片上硬件隔离和虚拟化技术，意味着可以隔离不同功能安全等级的应用。

具体表现方面，在功能安全方面，S32N7符合ASIL D的等级要求。除严格按照ISO 26262 ASIL D功能安全认证流程开发，S32N7采用独立系统管理器处理所有SoC分区的功能安全，同时硬件为共享资源提供抗干扰能力和虚拟化服务质量（QoS）机制，即通过本地反应将故障影响控制在集成ECU级别；运行时工作模式、安全停止和复位均由每个集成ECU单独控制，减少了导致SoC复位的故障数量。

在信息安全方面，S32N7拥有两个非对称加密加速器，以支持安全通信与安全的OTA更新，以及两个对称加密加速器，用于保障车载通信安全。通过ISO/SAE 21434和UN R155认证的网络安全流程开发，同时还将通过SESIP 2级认证。不仅如此，S32N7集成式HSE2安全引擎可以提供面向未来的高级信息安全功能和高性能，支持后量子硬件信任根、快速安全启动、安全调试和安全升级；同时支持实时高速消息签名、身份验证和加密，确保通信安全。

在通信方面，每个I/O口支持在线加密，并且具有MACsec加速功能。

04.

博世、东软睿驰已合作，2028年初推向市场

Jens Hinrichsen透露，S32N7目前已经进入联合开发阶段，已有两家企业宣布合作，分别是博世和东软睿驰。预计将于2027年底到2028年初正式推向市场。

东软睿驰的合作是基于AI来展开的。将NeuSAR OS与NXP S32N7的高性能异构计算架构深度融合，共同打造面向汽车量产级的车规Agentic AI技术环境，并围绕系统架构验证、软件深度集成以及产业生态协同等方面持续推进方案成熟落地，构建可长期演进的整车级AI创新基础平台。

基于这一平台，双方提供统一的AI Agent 开发与运行框架覆盖模型、数据与算力的端到端AI编排能力、支持跨域协同的多Agent协作机制面向车端的本地推理能力，并具备云原生扩展接口、NeuSAR OS与NXP eIQ® Auto工具链无缝集成，助力车企将 AI 模型高效部署至S32N7平台。

博世则是首家在其车辆集成平台中部署S32N7的厂商，面向未来集中式架构应用来开发。双方紧密合作，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。

Jens Hinrichsen提到，由于涉及到全新整车架构的实现，后续也需要依赖整车企业的推动。关于S32N7整车企业的合作方还处于保密状态，后续将会陆续披露。

总结

集中式架构的实现并非一朝一夕的事情，但作为未来明确的发展方向，集中式架构终将会在产业各方努力下去实现。作为其中的一员，恩智浦S32N系列的出现，为“一芯多能”集中式架构的实现提供了新的基础，势必会加速这一进程。