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。

图源：演讲嘉宾素材

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。

图源：演讲嘉宾素材

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。）