红帽：开源助力，AI驱动智能汽车的技术发展

在汽车产业从软件定义汽车向AI定义汽车演进的过程中，开源操作系统、云原生架构和AI原生工具链正在成为重塑研发、验证、部署与运营的重要基础设施。红帽作为全球领先的企业级开源解决方案提供商，正将Linux、容器、DevOps与AI能力延伸到汽车全生命周期，帮助产业在安全合规前提下释放创新效率。

2026年09月17日，在2026第四届AI定义汽车论坛上，红帽大中华区汽车事业部首席代表姜垚发表演讲，围绕开源如何助力AI驱动智能汽车技术发展分享红帽的实践与判断。

姜垚指出，AI定义汽车的关键并非单一功能叠加，而是以经安全认证的开源操作系统为底座，实现软硬件解耦、云端到车端一致开发部署，并借助开源生态与AI工具链提升研发效率。红帽希望以功能安全认证Linux、混合关键性支持和全球开源生态，帮助车企在合规与创新之间取得平衡，加速智能汽车从中国速度走向全球卓越。

姜垚丨红帽大中华区 汽车事业部 首席代表

以下为演讲内容整理：

开源操作系统成为AI汽车时代的公共底座

红帽年营收约67亿美元，全球员工超过22000人，设有105个以上办公室，业务覆盖40多个国家，财富500强中超过90%使用红帽产品与解决方案。2019年被IBM收购后，红帽仍独立运营，持续提供Red Hat Enterprise Linux、OpenShift及AI相关企业级方案。2021年至2022年，红帽开启汽车业务，推出Red Hat In-Vehicle OS，面向座舱、智驾和域控制器等场景。其技术路径源自Linux Kernel、Fedora、CentOS Stream到Red Hat Enterprise Linux，并衍生出面向汽车的AutoSD社区与RHIVOS产品，从企业级Linux中选取400多个软件包，再结合汽车专用工具集成。

目前红帽已在欧洲、日本等地获得定点合作，并与大众集团旗下TRATON商用车、通用汽车等展开合作。90%的公共云基础设施已运行在Linux上，Linux支持x86/x64、ARM、RISC-V等多种架构，为SDV提供跨行业标准化硬件抽象，并成为托管AI模型的主操作系统和AI云平台的重要基础。

安全认证决定智能汽车规模化落地

红帽在开发敏捷性上坚持云原生、AI原生和自动化测试、持续验证；在系统架构上，Red Hat In-Vehicle OS达到ASIL-B功能安全等级，并持续进行功能安全认证。

由于开源社区不断引入新代码，功能安全测试必须持续进行，相关投入已达数亿美元。红帽所有代码100%回馈开源社区，客户和伙伴可在AutoSD社区中测试和验证。

混合关键性支持是红帽的关键能力，通过容器方式将FuSa安全域与QM非安全域隔离，实现快速更新迭代和灵活部署。

红帽在数据中心、电信、金融、工业、航空航天等行业积累了丰富软件定义经验。面对中国安全监管趋严，ADAS相关GB要求、GB 44495信息安全要求以及ISO 26262一致性，使操作系统成为合规性决策的一部分。红帽的ASIL-B认证可满足出海市场对功能安全与信息安全的基础要求，帮助客户降低重复认证风险。

软硬件解耦让一次构建随处部署

智能汽车正从硬件集成走向软硬解耦，从软件定义走向AI定义，这需要一个稳定底座，使上层软件能够灵活搭配，并部署到不同硬件平台而无需反复适配验证。红帽结合云原生与AI原生技术，推动软硬件完全解耦。大众集团的虚拟化测试、宝马的自动驾驶平台均基于Red Hat Enterprise Linux和OpenShift AI搭建基础。红帽提供从云端到车端的统一开发、测试和生产平台，并与工业伙伴开展验证，形成车内onboard与车外offboard、工厂端联动的全链路能力。

图源：演讲嘉宾素材

基于容器和统一运营平台，红帽实现“一次构建、随处部署”，让车内验证可在车外进行，车外结果可返回车内，提升技能延续性，并面向未来多云架构。红帽还在SoC生态上与高通、英伟达、NXP等合作，后续将携手国产芯片伙伴推进软硬件一体功能安全认证，把BSP开源到社区并整合进产品，共同服务出海。

开源生态与AI工具链重塑研发效率

在AI驱动下，软件开发周期正在缩短，需求规划、设计架构、编码重构、测试验证等环节都可借助AI提效。从PwC的分析报告显示，AI与中国汽车行业高度匹配，在测试、编码、监测、部署、安全扫描等场景可带来20%至50%的生产力提升。GitHub数据表明，测试、编码、代码审查、监控、安全扫描、文档和部署等环节中，AI当前使用率已达48%至60%，计划使用率仍在上升。高绩效企业在全公司范围应用AI的可能性是其他企业的两倍。

图源：演讲嘉宾素材

红帽通过可扩展工具链终结碎片化税负，将AI助手、CI管道和开发者流程贯穿Code、Build、Deploy、Test、Ship全生命周期，并在Cloud Instances、Virtual ECUs和Target Hardware上保持同样工具、同样结果。

图源：演讲嘉宾素材

开源生态方面，TOP500超级计算机100%运行Linux，90%公有云工作负载用于AI部署的Linux，78.5%开发者采用Linux进行AI开发；2025年排名前十的开源项目中有60%专注AI，仓库规模达395M、贡献达1.12B；74%的组织将开源视为AI成功基石，82%视为通往AI未来的关键要素。红帽积极参与CentOS、SOAFEE、ELISA、COVESA、Eclipse SDV等开源汽车生态，并作为理事会成员推动Linux功能安全。

OS级治理守护AI汽车安全底线

随着AI智能体进入安全攸关场景，治理机制必须内置于平台。Linux内核目前会不加区分地执行AI指令，无论其可信还是“幻觉”生成。应用层护栏可能被AI绕过，系统崩溃后难以运行，审计能力也有限；而OS级强制执行可避免绕过，在系统崩溃后仍能运行，并实现可审计。红帽的路径是在内核级运行包络执行器，形成指令的加密审计追踪，并与经认证的安全控制器相辅相成。

在ADAS示例中，若AI试图驶入对向车道，OS可实施车速相关转向角限制；若AI试图禁用驾驶员监控功能，OS可拒绝针对DMS设备的写入访问权限；若AI加速撞上前车，OS可强制执行油门安全包线限制。这对汽车行业意味着OS治理、安全控制器和硬件底层共同构成防护体系。红帽提供功能安全认证Linux ASIL-B、云原生开发平台、安全资源和工具、全球合作伙伴生态支持，以及长期生命周期支持和灵活性，帮助客户顺利完成AI、软件定义和汽车转型旅程。

（以上内容来自红帽大中华区 汽车事业部 首席代表姜垚女士于2026年09月17日于2026第四届AI定义汽车论坛发表的题为《开源助力，AI驱动智能汽车的技术发展》的演讲。）