舱驾一体加速落地，高通给出版本答案。

作者 |  颐圣

编辑 |  志豪

在汽车产业经历百年未有之大变革之际，智能辅助驾驶正成为重构未来技术路径、汽车形态和行业格局的核心。

车东西 7 月 1 日消息，日前，高通汽车技术与合作峰会在苏州举行，在本次峰会中，高通展现了对于舱驾融合、驾驶辅助的技术思考和产品布局，并带来了骁龙数字底盘的最新量产成绩单。

▲高通在骁龙数字底盘的布局

特别是骁龙汽车平台至尊版，零跑科技创始人、董事长、CEO 朱江明在峰会官宣零跑 D 系列将采用该平台，并于 2026 年第一季度量产。

同时，采用至尊版平台的车企阵容，已经囊括了理想汽车、蔚来、岚图、极氪、梅赛德斯 - 奔驰等领先品牌。

在峰会期间，高通技术公司汽车、工业及嵌入式物联网事业群总经理 Nakul Duggal 接受了包括车东西在内的小范围媒体采访，透露了高通在汽车业务布局的等关键信息。

" 我们已经与数十家车企合作，涉及数百个不同的项目。当我们为车企提供解决方案时，我们能够提前预想到他们的需求和痛点。我们不是只做一款芯片，而是以代际为单位推进整个芯片家族的支持。" 在谈及高通为何能在舱驾融合中占据优势，Nakul 强调高通的产品策略是系统性的，不是单点突破，而是通过五代车载计算产品的持续迭代，构建出完整的解决方案体系。

不难看出，高通凭借其骁龙数字底盘的系统化解决方案，通过持续迭代，正在为智能化的 " 下半场 " 提供一种务实答案。

数据显示，全球已有超过 3.5 亿辆汽车采用骁龙数字底盘解决方案，自 2023 年以来这些解决方案在中国市场已支持超过 210 款智能化车型落地。

此次，骁龙汽车平台至尊版更是作为这一系列产品组合的重磅选手，帮助行业率先迈向高性能中央计算架构的演进，加速 ADAS 及舱驾一体的普及。

01.

性能跃级 + 中央计算

骁龙汽车平台至尊版官宣上车

过去，智能汽车芯片的竞争主要围绕算力、性能等 " 硬指标 " 展开。随着驾驶辅助系统复杂度提升，车企越来越关注平台的可扩展性、软件生态和系统协同能力。

中国汽车工业协会的调研显示，2024 年国内乘用车智能座舱渗透率超过 70%，预计 2025 年将达到 76%。

在这一过程中，基础智能化 2025 年将进入全面覆盖阶段，高阶智能化也呈现快速增长。

随着芯片算力的飙升，舱驾融合一直是行业热词，但真正实现量产落地的方案却寥寥无几。

此外，在算力焦虑下，" 堆算力 " 模式导致硬件成本攀升，难以控制。

这在一定程度上也导致了硬件厂商、软件开发商与主机厂之间缺乏统一的技术生态协同，无形中提升了研发门槛。

去年 10 月骁龙峰会，高通针对行业痛点，拿出了他们在汽车芯片领域的王炸产品——骁龙汽车平台至尊版（包括骁龙 8397 与 8797），不仅在骁龙 Ride Flex（骁龙 8775）基础上进一步加深在舱驾融合领域的产品布局，而且实现了车载计算和 AI 性能的大跃级。

▲德赛西威针对骁龙 8x97 所研发的域控制器

从具体应用来看，骁龙 8397 更专注座舱体验，骁龙 8797 则面向舱驾融合。

该架构采用高通专为汽车定制的 Oryon CPU 架构，在性能上实现了跨代飞跃。与前代高通顶级平台相比，CPU 和 GPU 速度提升至 3 倍，AI 性能提升至最高 12 倍。

骁龙 8397 专注于座舱体验，支持更高分辨率的图形渲染、多模态交互与沉浸式娱乐系统。

骁龙 8797 则进一步面向高阶 ADAS 场景，支持运行大型端到端 Transformer 等算法，具备实时处理复杂感知数据并做出 L3/L4 级驾驶决策的能力。

与此同时，该平台配备了强大且高效的摄像头系统，支持超过 40 个摄像头与多模态传感器，实现基于 AI 的端到端传感器融合，生成高度精确和可靠的 360 度全方位车外覆盖视图。

结合这样的产品优势，某头部 Tier-1 基于骁龙 8797 打造的端侧 AI 解决方案，首次实现了 14B 级别大模型的本地推理，支持对车外异常行为（如划车、踹车、拉门把手等）进行语义识别与语言生成，不仅大大提升了异常行为识别的准确性，而且 " 图生文 " 的应用还让用户能更便捷地了解具体情况，增强的哨兵模式这一应用场景有望为用户带来具有真正价值的差异化智能体验。

▲骁龙汽车平台至尊版主要能力

同时，至尊版平台功能布局的背后，不难看出高通对中央计算架构的前瞻性布局。

数据显示，到 2025 年，采用中央集成式 EEA 架构的智能电动车占比将突破 60%，这样的数据也证实了中央计算架构的发展潜力。

具体来看，骁龙汽车平台至尊版具备独特的灵活架构，支持在同一 SoC 上无缝运行数字座舱与 ADAS 功能，实现功能隔离、安全保障与资源共享的三重平衡。

正如 Nakul Duggal 所言：" 我们构建的是一个高度模块化、可扩展的架构，既能满足高端座舱体验，也能支持 L2+ 级别的高速与城市 NOA，还能将座舱功能和 ADAS 功能集成至同一平台。"

在智能座舱领域，从 820A 到 8295，骁龙平台几乎成为智能座舱芯片的代名词。高通不仅提供芯片，更提供完整的软硬件生态。

而在舱驾融合领域，高通正在复制这一成功路径。

随着智能化渗透率持续提升，车企在智能化下半场竞争的深入，他们的需求也在发生变化。

主机厂目前对于智能化硬件的定位也不再是单点突破和性能堆叠，而是系统协同与体验整合，两个趋势叠加也为高通扩展车载计算赛道带来了前所未有的机遇。

毕竟，在舱驾融合的竞争中，经验与系统能力成为决定胜负的关键，且高通提供的是一个完整的系统级解决方案，而不仅仅是一颗芯片。

而这也是为什么，即便一些车企拥有自研能力或采用通用 GPU 方案，仍然选择在座舱领域继续使用高通芯片。

在这种 " 既要又要 " 的需求驱动下，高通的中央计算平台显得尤为关键。

从量产成绩来看，零跑汽车采用双骁龙 8797 方案，正是这一架构能力的最佳注脚：一颗芯片支持座舱，另一颗支持 ADAS，协同运行，成本与性能兼顾。

骁龙 8797 在 AI 算力、内存带宽、传感器支持等方面的提升，不仅满足高阶 ADAS 需求，也支持多模态 AI 模型（如 VLA、VLM）在车端落地。

这意味着，未来的汽车不只是 " 能跑 "，更要 " 能懂 "。从视觉 - 语言 - 动作的感知融合，到端到端 AI 的实时推理，高通正在帮助智能汽车构建 " 感知 - 理解 - 决策 " 的完整闭环。

02.

系统效率＞猛堆算力

骁龙 Ride 聚焦长尾场景与端到端 AI

行业研究显示，中国汽车 " 新四化 "（电动化、智能化、网联化、共享化）正成为车载半导体行业快速增长的核心驱动力。

不同于此前堆算力、堆硬件简单粗暴追求 " 爆表 " 性能，在驾驶辅助快速演进的当下，车企更看重 " 系统效率 " 和 " 部署灵活性 "。

乘联会数据显示，2025 年 1-4 月，新能源乘用车 L2 级及以上的辅助驾驶功能装车率达到 77.8%，16 万以下市场驾驶辅助装车率进一步增长。

骁龙汽车平台的技术路线与中国汽车智能化 " 科技平权 " 的发展趋势高度契合。

▲骁龙 Ride 产品路线图

针对这一领域，高通推出的骁龙 Ride 和骁龙 Ride Flex 平台，正是为应对这一趋势而生。

骁龙 Ride 平台（包括骁龙 8650 与 8620）主打高性能与高能效的平衡，分别面向城区 NOA 与高速 NOA 场景。其异构计算架构、低功耗设计和高性价比，使其成为 L2+ 级别 ADAS 普及化的关键推手。

未来，车企对中央计算架构的量产需求激增，这与高通的骁龙 Ride Flex 通过单芯片支持多域功能的技术路线高度契合。

▲骁龙 Ride Flex 平台

骁龙 Ride Flex 平台（代表 SoC 为骁龙 8775）则是汽车行业首个支持舱驾融合的可扩展平台，支持在同一 SoC 上运行座舱与 ADAS 功能，助力车企加速向中央计算架构演进。

在此次活动的展区中，有超过十项 Demo 基于骁龙 Ride Flex SoC（骁龙 8775），涵盖从舱驾一体域控、记忆泊车、高速 NOA，到多模态交互与生成式 HMI 等应用场景。

包括博世、德赛西威、法雷奥、伟世通等合作伙伴展示了基于骁龙 Ride Flex 平台的量产级解决方案，验证了其在单芯片双域架构、功能安全（ASIL-D）与大模型部署能力方面的成熟度。

通过上述布局，以及在至尊版平台的高性能产品布局，高通正式构建起从大众市场到高阶驾驶辅助的完整解决方案矩阵。

这共同构成了高通在 ADAS 与舱驾融合领域的 " 创新引擎 "，满足不同车企在不同车型、不同价位段的差异化需求。

Nakul Duggal 强调："面向端到端 AI 架构，重点并不在于你拥有多少 TOPS，而在于当拥有合适的类型数据后，对网络进行蒸馏优化的能力如何。真正的挑战在于长尾场景——对那些罕见但关键的边角案例数据的收集。拥有这些数据，并能够面向这些边角案例进行训练，就能够打造出非常有竞争力的解决方案。"

目前，骁龙 Ride 平台（包括 8650、8620、8775）已被广泛应用于城市 NOA 与高速 NOA 场景，配合 Momenta、卓驭科技等本土软件栈合作伙伴，形成了从芯片到算法的闭环生态。

▲基于骁龙 8775 和骁龙 8255 的全域智能化展示

例如，车企可在骁龙的座舱或者 ADAS 平台上开发的算法，直接迁移至 Ride Flex 平台，实现跨域部署与 OTA 一致性。这种灵活性，正是高通 " 平台力 " 的体现。

为进一步降低开发门槛、加快量产节奏，高通还为骁龙 Ride 平台配套提供了基于云端的仿真与开发工具链。

通过 " 云工作台 "，开发者可进行数据采集、标注、生成式 AI 增强、虚拟开发与再处理，大幅提升开发效率与验证精度。

此外，骁龙 Ride 平台还内置了丰富的安全机制，包括 ASIL-D 级 MCU、故障隔离、实时监控与安全启动流程，确保在满足 ISO 26262、IEC 61508 等国际标准的同时，实现系统级的稳定性与可靠性。

03.

对话高通汽车业务负责人

基于五代产品和 20 年经验践行中国速度

峰会后，车东西与高通技术公司汽车、工业及嵌入式物联网事业群总经理 Nakul Duggal 等人进行了深度对话，围绕骁龙 Ride 平台的战略布局、芯片产品的技术优势以及中国市场的快速迭代展开交流。

▲高通技术公司汽车、工业及嵌入式物联网事业群总经理 Nakul Duggal

通过这场采访，我们得以一窥高通如何以平台化思维、生态协同和前瞻技术，重塑智能汽车的未来格局。

Nakul Duggal 是这样分析的，" 经验对于高通在汽车领域的成功至关重要。汽车这个平台是一个工业化平台的组合，既需要运行面向消费者的软件，也要运行面向汽车的软件。只有在与庞大的生态系统广泛合作的基础上，才能掌握这些能力和技能。我们将产品做到汽车级别的品质，同时也要在特有的技术模块层面针对汽车相关的需求进行调整。此外还需要构建虚拟化与容器化架构，确保在同一平台上运行多个彼此独立、互不干扰的应用程序和工作负载 "。他还提到，基于五代产品的积累和迭代，高通掌握了如何通过产品组合来帮助车企解决需求和痛点。

简而言之，骁龙 Ride 平台的成功不仅源于算力本身，更在于其系统效率、多代积累与生态适配能力的综合优势。

以骁龙 8650 为例，骁龙 8650 每秒推理次数（IPS）相较友商竞品 SoC 高 30%，DDR 带宽占用低至竞品的 1/7，能效高达竞品的 2 倍，在综合性能方面的突出表现，使其成为实现城区 NOA 功能的优选方案。而骁龙 8620 则面向高速 NOA 场景，能够基于实际应用支持多达 11 个摄像头，支持最高 4K 120FPS 解码和 4K 60FPS 编码。

更重要的是，骁龙 Ride 平台具备高度可扩展架构，支持从入门级 L2 到高阶 L3/L4 的多层级部署，同时实现算法复用与软件栈迁移。这种 " 平台力 " 正在成为车企评估芯片方案的关键指标。

此外，Nakul 尤其重视支持中国车企和生态伙伴的加速创新和落地，他表示：" 我们深入了解合作伙伴希望为消费者打造怎样的产品，了解对于消费者而言什么样的产品能够改变他们的生活，提升安全性，符合本地生态的需求以及监管要求。我们把研发和工程力量聚焦在如何以‘中国速度’实现这些目标。"

他还在采访中透露：" 目前，我们与中国汽车客户生态系统以及与 Tier 1 供应商生态系统的协作速度，甚至快于我们在全球生态中的推进速度。" 据了解，之前零跑汽车与高通合作的骁龙 8650 项目，是 2024 年 9 月启动，2025 年 4 月份正式量产，从定点到量产约 6 个月。

目前，高通已与超过 30 家中国车企和 Tier-1 供应商建立合作，推动骁龙 Ride 平台在高速 NOA、城市 NOA 以及舱驾融合场景中的落地。其中包括北汽、奇瑞、一汽红旗、现代汽车、零跑汽车、上汽通用、上汽大众、车联天下、元戎启行、德赛西威、华阳集团、航盛电子、镁佳科技、Momenta、畅行智驾和卓驭科技等。

骁龙 Ride 平台已获得多个定点和量产项目，涵盖从几万元到几十万元的车型级别，显示出其广泛的市场适配能力。

04.

汽车智能化下半场

高通进一步释放汽车计算潜能

在汽车智能化的下半场，行业对 " 可扩展、平台级、高安全 " 能力的需求更加迫切，驾驶辅助技术的大规模普及与电子电气架构的集成化是技术演进的必然方向。

高通正通过其领先的骁龙 Ride 平台，特别是集大成之作的骁龙 Ride 平台至尊版，持续夯实其在汽车计算领域的布局，为汽车行业提供赋能平台，为释放功能创新和体验变革的巨大潜能奠定底层基础。