汽车行业正迅速向软件定义车辆转型，将核心功能从物理硬件迁移至数字系统。虽然信息娱乐系统和高性能计算系统常采用云原生方法开发，但许多关键微芯片和控制模块仍采用硬连线方式。这造成了显著瓶颈，使得制造后的更新与扩展变得困难，并将昂贵的缺陷修复工作推至开发周期的末端。Google 通过与 RemotiveLabs 等合作伙伴合作及其 Horizon 平台，旨在解决这些效率低下问题。Android Automotive OS（AAOS）已利用基于 Arm 的 Google Cloud 实例上的 Cuttlefish 等虚拟测试环境，实现座舱软件的无缝开发。RemotiveTopology 将该虚拟模型扩展至整车电气与电子（E/E）架构。通过将车辆网络转化为“车辆即代码”，RemotiveTopology 构建了一个完整的模拟 E/E 架构，连接 AAOS 与其他车辆系统。这使得开发者能够按需启动完整的虚拟车辆，实现持续的信号与跨域可见性。该系统基于标准 Linux 工具构建，可在多种平台上运行，从笔记本电脑到 Google Cloud。这种方法促进了所有车载系统在虚拟环境中尽早而非晚期的集成，在涉及物理硬件之前完成。关键的跨域交互（例如 ADAS 事件出现在信息娱乐集群中）可从一开始就持续测试。这种早期集成显著降低了在开发后期发现缺陷的可能性和成本。最终目标是实现可扩展的软件开发，即使针对最小的车辆组件，从而弥合通往完全软件定义车辆的差距。Google Cloud 基于 Arm 的基础设施（包括 Axion 的裸金属 C4A 实例）确保了云端开发软件与实际车辆控制模块之间的对等性。这一整体系统首次实现了整车系统的云端开发与集成测试，并可直接迁移至物理车辆。其优势十分显著，据早期客户参与情况衡量，集成周期可加快超过 10 倍。虚拟系统对于跟上 AI 辅助工作流至关重要，后者能够快速生成、测试和完善车辆软件。RemotiveTopology 使该架构易于访问，在 GitHub 上提供开源的简化车辆模型，可立即使用而无需新的第三方工具。制造商可以利用现有工具链，轻松将 RemotiveTopology 集成到基于 Arm 的 Google Cloud 环境中。对于那些目前仅将虚拟开发局限于座舱的厂商，是时候通过这一创新方法将云端虚拟开发扩展至整车了。