F5 ADSP赋能智能汽车释放AI潜能
AI技术重构汽车产业生态，推动汽车向智能化转型，行业加速迈入“软件定义、数据驱动”新阶段。与此同时，数据与算力优化、跨场景安全合规、业务连续性保障以及跨区域的运维管理等问题也随之而来，成为当前汽车产业数字化变革的核心挑战。
F5在应对AI时代混合多云架构挑战方面独具优势，全新推出的应用交付与安全平台（ADSP），能够为企业带来跨越式突破，助力降低架构复杂性，全面释放AI潜能。
1月12日，F5中国区新行业解决方案总监、资深架构师谢乾屹在采访中介绍，ADSP凭借高性能负载均衡、智能流量调度及API（应用程序接口）和AI安全防护能力，可提供定制化智能出行解决方案。
■AI驱动汽车数字化需求
“软件定义汽车”已成为2026年智能汽车数字化转型的核心引擎，颠覆了传统硬件主导的产业格局，软件在汽车整体价值中的占比已攀升至60%。
为顺应这一变革，车企纷纷加大软件研发投入，组建专业软件团队，软件订阅、功能付费等新型商业模式逐步落地普及。针对车企软件研发迭代与安全需求，F5提供全生命周期自动化解决方案，通过简化研发流程、提升迭代效率，同时强化全链路安全防护能力，为软件定义汽车转型保驾护航。
自动驾驶常态化与全模态大模型上车两大趋势并行，直接驱动汽车行业数据与算力需求爆发式增长。目前，L3级自动驾驶已在国内多个城市开启道路试点，覆盖高速巡航、城市快速路通行等核心场景，单车日均可产生4至10TB的传感器、摄像头及雷达数据。这些数据需经实时传输、存储、清洗、训练等全流程处理，推动训练数据规模从TB级快速迈向PB级，模型迭代周期也从月级压缩至周级甚至天级。全模态大模型上车要求交互延迟低于200ms，F5以TBLB智能推理网关、VELOS高性能硬件为核心，构建高效数据传输与算力调度体系，搭配车联网解决方案，保障OTA升级流畅性及数据传输安全。
车路一体化建设加速落地，作为智能汽车规模化应用的重要支撑，其核心目标是实现车与路、车与车的高效协同联动。这一模式对V2X协同感知通信延迟提出严苛要求，需严格控制在20ms以内，倒逼车路协同基础设施升级，同时推动数据传输的实时性、稳定性持续优化。车路一体化与自动驾驶、全模态大模型上车形成互补协同效应，共同构建智能、安全、高效的汽车运行生态，为后续技术规模化落地奠定坚实基础。
推理应用大爆发这一跨行业趋势，正深度赋能汽车AI技术落地，也是迈向刚刚CES展上英伟达黄仁勋所言2026年物理AI元年的关键一步。
此前行业焦点集中于算力比拼、模型参数竞争与训练能力较量，2026年则全面进入模型落地应用的关键阶段。这一转变推动汽车行业AI技术从单纯的训练模型层面，逐步转化为可落地的实用功能，持续提升汽车智能化水平。同时，AI技术迭代也催生提示词注入等新型诱导性安全威胁，这类威胁区别于传统逻辑性攻击，给汽车行业AI应用的安全防护带来全新挑战。
F5的技术方案支撑全球数亿辆汽车的制造与连接，其平台化能力契合智能汽车对“软件定义”和AI算力的需求，助力车企应对多云管理、车联网安全及OTA可靠性等挑战。
中国智能网联汽车渗透率已经超过80%，未来会更高，F5通过本地创新将中国车企在智能座舱、智能驾驶领域的技术推向全球，巩固其作为“数字化引擎”的赋能者角色。
■ADSP落地赋能AI智能汽车
针对数字化转型中的海量数据吞吐瓶颈、AI时代新型安全威胁、多云混合环境部署困境，F5全新推出的ADSP平台，集成负载均衡、流量管理和API安全功能，支持统一部署于公有云、边缘或本地环境，帮助车企实现从“单云依赖”到“多云多活”的转型，提升业务连续性，避免车辆失联或座舱死机等业务中断产生的风险。
F5 ADSP平台六大核心价值精准适配汽车场景：一体化整合交付与安全防护，简化跨部门管理；全形态灵活部署，适配车端、云端、边缘端需求；跨环境统一管理，提升全球化运维效率；深度分析赋能性能与安全优化；可编程数据平面支撑业务快速迭代；全生命周期自动化解放团队精力，聚焦创新突破。简言之，ADSP采用API驱动架构，保障跨环境策略一致性，整合分散解决方案，覆盖负载均衡、多云连接、安全防护及AI网关核心需求。
谢乾屹举例，国内某大型车企AI智算中心采用ADSP搭载的TBLB技术，搭配F5 R系列硬件及“N+M”架构，首token响应时间（TTFT）降低95.61%，GPU利用率提升至90%以上，大幅降低硬件投入与运维成本。他提到，在推理应用大爆发时代，F5 BIG-IP Next for Kubernetes（BNK）部署在英伟达DPU上，能够为多租户集群提供高性能的入口/出口网络和安全性。通过将密集的网络任务卸载到BlueField-3 DPU，该架构实现了到租户工作负载的低延迟、高吞吐量数据流，同时在数据源就近执行高级安全策略。
F5汽车行业解决方案聚焦在车联网、多云多活、智算中心和出海四大场景。
F5通过车联网增强网关为MQTT协议提供双向认证和协议优化，支持MQTT Over QUIC技术保障车云连接稳定性，尤其在网络波动场景优势显著；同时利用内容分发网络（CDN）解决方案缓解OTA升级中的网络拥塞，降低车辆意外停驶风险，并通过WAF应用安全防火墙保护升级过程免受攻击。混合多云多活更是能够降低上述风险的必然,ADSP平台能够助力多云统一管理、无缝跨云迁移,提高业务连续性。此外,ADSP平台还能赋能AI,保障车企出海的业务安全。
此外,F5还推动AI与物理安全融合，结合生成式AI与物理AI发展趋势，F5通过多模态数据处理和数据引力优化提升自动驾驶训练效率，并强化端到端安全防护，防范提示注入和数据泄露威胁。
■F5继续加码汽车行业布局
过去一年，F5在汽车领域收获颇丰，不仅精准对接行业需求推出一系列创新产品，更实现了业务的高速增长，2025年其在华汽车业务规模增幅超100%，客户群体覆盖国内头部车企及新势力车企。
在被问及2026年发展规划时，谢乾屹向记者表示，F5将持续加大汽车行业资源投入，作为同行中首家为汽车行业单独组建专项团队的企业，这一组织优势将为业务拓展筑牢根基。
目前F5已在全球范围内组建汽车虚拟团队，中国团队凭借深厚的本地场景积累，成为该全球团队的核心输入来源之一，形成“本地经验反哺全球”的独特格局。
F5 2026年将重点推进AI技术在智能驾驶领域的落地赋能。此前F5已助力某车企客户在美国成功落地AI应用场景，接下来将与国内车企深度对接，依托ADSP平台，结合TBLB智能推理网关、VELOS高性能硬件等核心技术，探讨AI解决方案在智驾领域的深度应用，助力本土车企实现技术突破与效能升级，这一领域年内将会取得实质性进展。
谢乾屹表示，F5还将逐步把汽车业务延伸至具身智能等前沿领域，依托中国在该领域的全球领先优势，开展前瞻性探索与深度研究。凭借国内积累的场景经验与技术沉淀，F5中国团队将向美国、日本等全球市场反向输出成果，依托国内车企领先优势实现技术出海。
F5作为智能汽车的“超级网关”，优化并保护智能汽车的数据交互过程，加速汽车行业智能网联、智能座舱、智能驾驶训练和AI应用保护等新一代数字化引擎落地。2026年F5在华汽车业务将聚焦扩大资源投入、推进AI技术规模化应用、深耕前沿技术研发，巩固“数字化引擎”赋能者角色。
