2026 年 4 月 27 日，在第四届中国汽车及零部件出海生态大会上，红帽副总裁兼边缘事业部和汽车操作系统总经理 Francis Chow 表示，人工智能将彻底改变汽车软件开发模式，未来操作系统必须同时具备云原生和 AI 原生能力。通过自身实践，他用 AI 工具仅五天完成了传统需要六到十二个月的驾驶员监控系统开发，证明 AI 能极大提升研发效率，有望将开发周期从 24 个月压缩至 12 个月。

Francis Chow 分享到，在推动 AI 赋能的同时，红帽特别关注安全合规问题，尤其是面向海外市场的功能安全和 AI 治理。红帽主张在操作系统层面构建 AI 安全防护机制，拦截危险指令，防止 AI 代理绕过应用层安全管控直接调用硬件。他提到，红帽提供经过安全认证的 Linux 系统、一体化开发工具链和开源生态支持，希望帮助车企快速落地 AI 定义汽车平台。

Francis Chow 丨红帽副总裁兼边缘事业部和汽车操作系统总经理

以下为演讲内容整理：

红帽是全球规模最大的开源软件企业，我们专为汽车行业打造经过安全认证的 Linux 操作系统以及配套的开发平台。当前，中国的发展速度远超全球其他地区。今天我将重点分享，我们如何凭借专业的软件工具与底层技术底座，助力中国产业进一步提速发展。

有数据显示，中国车企的研发落地效率约为海外的 2 倍，综合成本却仅为后者的 75%。以德国汽车厂商为例，德国主流整车厂从车型概念设计到量产落地，需 48 个月；而目前中国车企的研发周期仅需 24 个月，发展速度大幅领先。这一优势也直观体现在出口业绩上。2020 年至 2025 年，全球汽车整体出货量仅增长约 17%，德国汽车厂商的出口量增长了 20%，而中国车企的出口增幅超过 600%。

图源：演讲嘉宾素材

究其原因，核心在于中国整车厂商实现了软件研发的左移开发，将测试与验证环节前置，深度融入设计全流程。依托这套高效模式，大量测试与仿真工作可在虚拟环境中完成。企业能够借助云端，通宵开展海量整车仿真模拟、完成数百万公里级的虚拟路测，由此大幅压缩研发周期、实现整车开发提速。

中国主机厂的转型速度无疑远超全球其他地区。接下来，人工智能将彻底改变汽车研发设计模式，也会重塑众多行业的生产运作方式。在人工智能时代，单纯依靠传统的软件交付模式早已远远不够。

我认为，未来众多西方整车制造企业都将奋力追赶人工智能领域的发展浪潮。而发展人工智能，核心关键在于软件底层架构必须同时具备云原生与 AI 原生双重技术能力。这里提到的云原生是指，无论依托云端、虚拟平台还是实体硬件，企业都能在统一环境中完成软件的设计与部署，实现全场景环境一体化。基于此，企业无需反复开展测试。如今，软件迭代两三次已是常态。我们所说的 AI 原生，是指系统能够无缝适配、调用各类全新人工智能工具与能力，并且无需对系统进行改造重构，即可完成集成适配与灵活调整。因此，当下的核心关键，是探索未来汽车设计如何同时实现云原生与 AI 原生。

此外，几乎是在软件开发流程的每一个环节，AI 工具都具备极强的实用能力。从需求梳理、架构设计，再到代码编写、测试验证，AI 工具能够高效赋能全链路软件开发工作。而在车辆量产落地后的售后运维阶段，如何借助 AI 工具加速车载服务与应用的部署迭代，我们才刚刚开始探索与实践。

我之所以十分笃定人工智能将彻底变革汽车软件开发模式，源于我自己使用 AI 工具进行软件开发的亲身实操经历。大概在三个月前，我便亲自体验并落地了 AI 辅助软件开发的完整流程。我当时想要搭建一套驾驶员监控系统，这类系统会搭载车载摄像头，实时监测驾驶员状态，一旦驾驶员注意力不集中或是产生疲劳状态，系统便会及时发出预警，规避潜在行车风险。除此之外，我还计划在这套系统中集成 AI 聊天机器人功能。于是我决定从零开始自主开发这套方案。我曾咨询过美国一家汽车一级供应商的高管，问他从零打造这套系统大概需要多久？对方给出的答案是，预计需要六到十二个月。但最终，我只用了五天就全部完成，完完全全从零开发。整套系统的脚本、应用程序接口、代码等所有内容，全程由 AI 生成，没有任何人手写一行代码。顺带一提，我已经整整二十年没有写过代码了，上一次编程还是二十年前。但如今，我仅凭 AI 工具，短短五天就完成了整套系统的搭建，并完成硬件部署。

行业必须思考如何将人工智能融入当下的汽车设计之中，因为 AI 赋能汽车的时代已然到来。

以下是来自极狐的相关统计数据。纵观软件开发的全流程，目前已有超半数企业在各个研发环节落地应用人工智能，且这一渗透率预计未来将突破 90%。各大企业预估，借助 AI 可实现工作效率 20% 至 50% 的提升。从长远来看，效率提升至少能达到一倍。这意味着，合理运用人工智能，汽车软件开发周期有望从 24 个月压缩至 12 个月。

我认为中国在这一方面具备显著优势：拥有年轻化的劳动力群体，天生适配数字化时代，且对汽车产品有着高度认知与使用基础。因此，国内主机厂落地应用人工智能，其实具备更大优势。

另外，我们需要重点关注技术迭代的速度。倘若我在去年开发这套系统，以当时的 AI 工具水平，根本无法实现；就算是六个月前，搭建这套系统大概也需要一周时间；三个月前完成开发，耗时需要五天；而如今依托最新的大模型，仅需三天就能完成搭建。由此可见，人工智能的迭代速度有多迅猛。正因如此，企业必须思考如何及时引入、应用最前沿的 AI 技术。

在大力推进 AI 赋能产业的同时，我们同样不能忽视安全问题。脱离安全约束的人工智能，反而会大幅增加系统风险。尤其对于中国汽车行业而言，若要进一步开拓欧洲及海外其他市场，安全合规将会是重中之重。以 ISO 26262 功能安全标准为例，出海车型必须满足该项合规要求。我注意到，国内市场正在推进相关规范，落地针对性的安全合规强制要求。

再催背景下，企业必须兼顾两大安全维度的建设，一是整车功能安全，二是人工智能安全与管控体系。

想要打造云原生 +AI 原生的车载操作系统，需要聚焦三大步骤、三大核心领域，以此为软件底层架构做出正确选型。第一，必须选用适配的操作系统，它是整套软件体系的核心基石。这套系统既要满足合规性安全法规要求，同时也要适配人工智能的安全规范。第二，不能只关注操作系统本身，还需要确保配套工具链与研发平台，能够支撑企业快速拥抱 AI、落地 AI 应用。第三，依托开源生态体系借力发展，以此进一步提升研发与迭代效率。中国行业早已拥抱开源生态，我们可以开展更多合作，助力大家加速发展。

接下来逐一详解这三大核心领域。

首先是操作系统，它是整个软件架构栈的基石。红帽之所以能够助力完善产业生态，核心原因在于，红帽已拥有经过安全认证的车载实时操作系统，完全符合各项国际标准，并且原生深度支持人工智能应用。纵观全球各类人工智能大模型，全部基于 Linux 系统完成训练，无一例外。所有模型的训练环境都依托开源体系，因此，Linux 天然适配人工智能场景。我们支持混合关键性部署，企业可在同一套操作系统上，同时运行安全类应用与非安全类应用，无需额外叠加复杂的隔离防护层。我们还全面兼容各类硬件平台，实现全硬件适配仍需一定周期，但我们的终极目标是打通所有硬件生态，让车企能够自由将软件迁移至任意自研或选型硬件平台。

第二大核心是研发工具链与开发平台。当下，多数企业往往使用碎片化的独立工具，分别完成系统开发、测试与部署工作。大家是否在落地持续集成与持续交付流程？我们认为，行业亟需一套统一工具，能够在同一平台上完成全流程操作。这正是红帽汽车套件所能提供的能力。借助这套一体化系统，企业可在同一环境下完成编码、构建、部署、测试，直至产品量产交付。同一套部署环境，既可用于桌面端研发与测试，也能适配车载设备、虚拟仿真平台以及真实硬件。如此一来，车企无需切换多款工具，即可完成整车软件全生命周期开发，并且该方案原生适配 AI 架构。

第三大核心领域是生态体系。开源生态能够让企业近乎零成本，接入全球规模最大、迭代速度最快的研发资源体系。因此拥抱开源，尤为适合操作系统、中间件这类基础底层架构。这些底层模块并非车企的核心差异化竞争力。整车厂真正的核心差异化优势，应当聚焦于上层应用层面。我们可以借助开源能力助力企业提速发展，无需投入大量自研人力去从零搭建操作系统。目前，开源技术已在全球众多行业中得到广泛落地。

汽车产业或许是全球最晚大规模拥抱开源代码的行业。放眼全球私有云、公有云领域，几乎所有云服务器均基于 Linux 运行。即便在汽车领域，如今也涌现出众多开源社区，通过共建协作，共同打造可适配车载场景的完整系统方案。

最后聊聊人工智能安全这一话题。AI 与传统软件有着本质区别。传统软件在完成全部测试与调试后，其运行逻辑是完全确定的，因此我们能够充分保障其安全性。但人工智能，尤其是大语言模型，会在运行时自主决策行为逻辑。这也就意味着，我们无法预判模型在实际执行过程中会做出何种操作，这是当下面临的核心挑战。

该问题并非 Linux 系统独有，几乎所有操作系统都存在同类隐患，各类主流系统无一例外。常规操作系统的运行逻辑是，只要应用层发起指令，系统就会直接执行。即便是部署在应用层的智能 AI 代理，也存在极大风险与安全隐患。一旦操作系统无限制执行上层指令、直接调用硬件资源，极易引发高危行车场景。目前，行业对于 AI 安全的讨论，大多局限于模型层面与应用层面。但这类防护存在明显短板：AI 智能代理完全有能力绕过上层应用的安全管控与边界约束。

倘若系统发生崩溃，仅依靠应用层的安全防护机制无法完成自愈恢复；但如果将安全防护下沉至操作系统层级，即便出现程序崩溃，安全策略依然可以持续生效，AI 智能代理也无法绕过底层管控。因此我们认为，在人工智能时代，将 AI 安全防护机制部署于操作系统层面具备极强的现实意义。操作系统是所有应用访问硬件资源前的最后一道防线。

目前，红帽正着手落地产品化方案，计划在内核与操作系统层级构建专属的 AI 安全隔离防护机制，同时完整留存审计追踪日志，方便第三方机构核验，确保所有 AI 智能代理的运行行为合规可控。我们所倡导的，是为人工智能增设一层专属安全防护体系。

现阶段，行业所有的功能安全设计，都仅聚焦于硬件物理层面。现阶段的安全控制器、以及 ISO 26262 等主流安全标准，核心关注点都集中在安全控制器层面。我们认为，现有这套安全体系应当保留，但必须新增一层人工智能治理防护架构。这也正是我们计划在 Linux 操作系统中落地实现的核心方案。

依托这套 AI 治理能力，可实现全面管控。未来任何应用程序、AI 智能代理在运行过程中，一旦发起危险操作，都会在操作系统层级被实时拦截、拒绝执行，从而杜绝 AI 代理的危险指令向下调用底层硬件，从根源规避安全风险。

举个例子，当前高级智能辅助驾驶并非由 AI 代理驱动，但未来这类系统完全有可能交由 AI 代理运行。任何智能系统想要执行操作，在调用硬件之前，其指令都必须先在操作系统中完成解析与转换。比如当系统需要调整转向角度时，该指令会先在操作系统内部完成寄存器指令转换，再向下下发至硬件执行。

如果有人试图关闭行车监测系统，该操作指令会先在操作系统中转换为寄存器指令。即便前方有车辆，如果 AI 执意要求加速行驶，该行为也会转化为 Linux 或其他操作系统的系统调用。因此，只要在操作系统底层部署完善的安全防护机制，就能约束 AI 行为，确保其合规、安全运行。

最后做个总结。过去数年，红帽持续深耕汽车行业领域。去年，我们旗下的 Linux 产品已正式取得功能安全认证。我们已做好充分准备，全面对接中国本土产业生态，助力车企大幅缩短研发周期、加速产品落地。我们是业内唯一一家同时具备 Linux 开源技术、汽车安全认证、一体化开发工具链三大核心能力的企业。我们希望助力中国汽车产业，实现超越现有发展节奏的高效升级。

（以上内容来自红帽副总裁兼边缘事业部和汽车操作系统总经理 Francis Chow 于 2026 年 4 月 26 日 -27 日在第四届中国汽车及零部件出海生态大会发表的《超越中国速度：通过安全认证的 AI 定义汽车（AIDV）重塑全球卓越标准》主题演讲。）