2026年3月19日，加特蘭受邀前往德國(guó)法蘭克福，出席由談思實(shí)驗(yàn)室、談思汽車主辦的AutoSec Europe 2026(第二屆歐洲汽車網(wǎng)絡(luò)安全及數(shù)據(jù)安全峰會(huì))與SDV & AIDV Europe 2026(歐洲軟件定義汽車AI定義汽車技術(shù)峰會(huì))。作為毫米波雷達(dá)芯片開發(fā)與設(shè)計(jì)的領(lǐng)導(dǎo)者及超寬帶芯片的創(chuàng)新引領(lǐng)者，加特蘭向全球業(yè)界分享網(wǎng)絡(luò)安全在汽車?yán)走_(dá)SoC芯片領(lǐng)域的落地實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn)，及軟件定義汽車時(shí)代下的AI驅(qū)動(dòng)開發(fā)平臺(tái)——加特蘭RadarCloud Lab。

1安全為基：《ISO 21434在汽車SoC芯片的落地實(shí)踐》

在AutoSec Europe 2026上，加特蘭網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)師章赟杰詳解了加特蘭如何將網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)ISO 21434應(yīng)用于汽車?yán)走_(dá)SoC芯片的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。自2023年建立網(wǎng)絡(luò)安全管理體系(CSMS)并獲得ISO 21434認(rèn)證以來，加特蘭已將安全流程深度融入芯片設(shè)計(jì)、開發(fā)、生產(chǎn)全鏈條，具備支持Tier-1和OEM滿足ISO 21434和WP.29 R155的能力，保護(hù)汽車網(wǎng)絡(luò)安全。

章赟杰表示，ISO 21434強(qiáng)調(diào)從系統(tǒng)層面向下分解安全需求。加特蘭采用“系統(tǒng)到組件”思路，先識(shí)別整車電子電氣架構(gòu)中的關(guān)鍵資產(chǎn)(配置數(shù)據(jù)、固件、密鑰、通信流等)，再定義芯片層面的安全策略。通過對(duì)雷達(dá)系統(tǒng)的威脅分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估(TARA)，明確芯片必須集成的強(qiáng)制性安全功能，包括安全啟動(dòng)、固件加密與安全更新、密鑰硬件隔離、調(diào)試接口保護(hù)、側(cè)信道攻擊防護(hù)，以及用于加解密的硬件加速引擎(支持對(duì)稱/非對(duì)稱加密算法、Hash算法、RNG隨機(jī)數(shù)生成算法等)。

從安全目標(biāo)、系統(tǒng)限制、性能指標(biāo)及國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)(如FIPS 140-2/3、SP 800-90、GM/T0005等)多個(gè)維度出發(fā)，加特蘭系統(tǒng)化定義了雷達(dá)SoC芯片網(wǎng)絡(luò)安全子系統(tǒng)的需求，并基于此開發(fā)安全子系統(tǒng)IP，滿足全球汽車行業(yè)OEM和Tier-1的合規(guī)需求。為確保產(chǎn)品的“持續(xù)安全”(Continual Security)，公司建立了持續(xù)的漏洞分析與監(jiān)控機(jī)制，與客戶協(xié)同響應(yīng)潛在安全事件，助力雷達(dá)感知系統(tǒng)抵御新興的網(wǎng)絡(luò)攻擊，保障智能輔助駕駛決策的準(zhǔn)確性與安全性。

創(chuàng)新為擎：《AI驅(qū)動(dòng)、以芯片為核心的DevOps：加特蘭Radar Cloud Lab賦能無邊界的毫米波創(chuàng)新》

2在同期舉辦的SDV & AIDV Europe 2026上，加特蘭軟件總監(jiān)鄭珉楠在演講中指出：“現(xiàn)代汽車?yán)走_(dá)芯片的生命周期包含兩個(gè)緊密耦合的DevOps循環(huán)：定義循環(huán)和交付循環(huán)*。傳統(tǒng)模式下，兩個(gè)循環(huán)面臨四大障礙：需求不確定性、硬件資源稀缺分散、時(shí)區(qū)與組織壁壘、調(diào)試?yán)щy與知識(shí)孤島?！?/p>

*定義循環(huán)：Definition Loop，約9–12個(gè)月，芯片廠商與Tier-1、OEM共同設(shè)計(jì)芯片。

*交付循環(huán)：Delivery Loop，約18個(gè)月，從流片到量產(chǎn)SOP。

鄭珉楠介紹道，為解決這些問題，加特蘭創(chuàng)新性地推出了Radar Cloud
Lab——一個(gè)以芯片為核心、AI驅(qū)動(dòng)的毫米波雷達(dá)DevOps平臺(tái)，即貫穿芯片全生命周期的AI云實(shí)驗(yàn)室。其核心架構(gòu)包括：

實(shí)驗(yàn)室虛擬層：將FPGA、HIL測(cè)試臺(tái)架、暗室、評(píng)估板等物理資源注冊(cè)為云資源，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)度。

DevOps核心層：管理軟件版本和測(cè)試場(chǎng)景，維護(hù)從需求到測(cè)試、缺陷、安全證據(jù)的ASPICE可追溯性。

三層AI服務(wù)棧：AI資源調(diào)度器智能匹配任務(wù)與資源;AI實(shí)時(shí)調(diào)試器分析遙測(cè)數(shù)據(jù)，檢測(cè)異常并推薦可能原因;AI生成式知識(shí)庫(kù)構(gòu)建雷達(dá)專用知識(shí)圖譜，支持自然語言問答。

加特蘭Radar Cloud Lab的價(jià)值在實(shí)踐中得到驗(yàn)證：

加速芯片驗(yàn)證流程：在定義循環(huán)中，OEM與Tier-1無需等待芯片硬件，可提前使用云端FPGA驗(yàn)證;并且融合AI技術(shù)將“文本需求”轉(zhuǎn)化為“可執(zhí)行的測(cè)試場(chǎng)景”，同時(shí)智能資源調(diào)度器可實(shí)現(xiàn)多團(tuán)隊(duì)高效共享稀缺FPGA資源，大幅提升并行研發(fā)與迭代靈活性。

促進(jìn)全球高效協(xié)作：在交付循環(huán)中，AI實(shí)時(shí)調(diào)試器可統(tǒng)一協(xié)調(diào)全球硬件資源，有效消除閑置與排隊(duì);依托AI知識(shí)庫(kù)，支持跨時(shí)區(qū)遠(yuǎn)程調(diào)試，高效處理測(cè)試異常，顯著縮短交付周期。

自2014年成立，加特蘭致力于成為全球領(lǐng)先的車規(guī)級(jí)無線感知和通信芯片企業(yè)。截至2025年底，加特蘭與30余家OEM車企達(dá)成合作，賦能300余款車型，累計(jì)芯片出貨量超2,000萬片。這一規(guī)模不僅驗(yàn)證了加特蘭產(chǎn)品的高可靠性，也體現(xiàn)了安全領(lǐng)域的深厚積淀和創(chuàng)新開發(fā)平臺(tái)的落地成效。

在全球汽車智能化浪潮中，加特蘭正以扎實(shí)的技術(shù)積累和開放的協(xié)作姿態(tài)，為智能出行構(gòu)建可信的硬件根基與高效的開發(fā)協(xié)作環(huán)境，與產(chǎn)業(yè)伙伴共同推動(dòng)智能汽車技術(shù)的演進(jìn)。