高通Anshuman：Flex已來(lái)，艙駕融合普及和端側(cè)大模型導(dǎo)入值得關(guān)注

芝能汽車出品

2025年，中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)的智能化競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入深水區(qū)。L2+級(jí)別輔助駕駛正在快速普及，推動(dòng)“實(shí)用性”與“規(guī)?；背蔀樾码A段的關(guān)鍵詞。

以往聚焦在單點(diǎn)技術(shù)能力的競(jìng)爭(zhēng)，正逐步轉(zhuǎn)向圍繞座艙與駕駛輔助的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)，特別是集中式電子電氣架構(gòu)的落地速度，正在成為衡量一家車企智能化水準(zhǔn)的標(biāo)尺。

在2025年高通汽車技術(shù)與合作峰會(huì)上，我們見(jiàn)到了高通正在推進(jìn)的新一代平臺(tái)：驍龍Ride與驍龍Ride Flex。

它們?cè)噲D解決三個(gè)核心問(wèn)題：

◎?一是在算力、能效與成本之間取得工程上的最優(yōu)解，

◎?二是平臺(tái)架構(gòu)的可擴(kuò)展性，

◎?三是實(shí)現(xiàn)真正意義上的艙駕融合，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建軟硬件一體的系統(tǒng)協(xié)同。

與會(huì)期間我們還注意到，高通正加快其汽車業(yè)務(wù)的“在地化”步伐，不僅推動(dòng)最新一代至尊版平臺(tái)如驍龍8397和驍龍8797率先在中國(guó)車企中落地，還在生態(tài)和開(kāi)發(fā)工具鏈層面做了更徹底的本地適配。這兩顆芯片，很可能會(huì)成為新一輪艙駕融合浪潮中的關(guān)鍵變量。

Part 1

輔助駕駛的核心命題：“落地”

輔助駕駛普及的核心問(wèn)題，不是技術(shù)能不能做，而是能不能在有限的算力、成本和開(kāi)發(fā)資源下，做出真正可量產(chǎn)的系統(tǒng)架構(gòu)。

這是過(guò)去幾年中，橫亙?cè)趲缀跛熊嚻蠛托酒瑥S商之間的一道共識(shí)性難題。高通近年來(lái)在中國(guó)市場(chǎng)的實(shí)踐，是以驍龍Ride和驍龍Ride Flex兩條產(chǎn)品線為基礎(chǔ)，圍繞“低成本、高效率、強(qiáng)擴(kuò)展性”三要素，構(gòu)建了一整套面向主流市場(chǎng)的輔助駕駛平臺(tái)。

高通的方案是一個(gè)“系統(tǒng)包”，而不僅是單點(diǎn)能力的堆砌。它為大多數(shù)車企提供了一種工程上更可控的路徑。

這種系統(tǒng)化打法，正在進(jìn)入集中收獲期。根據(jù)高通公布的數(shù)據(jù)，2025-2026年將是其輔助駕駛項(xiàng)目的大規(guī)模量產(chǎn)窗口：全球范圍內(nèi)已有超過(guò)20個(gè)ADAS/AD項(xiàng)目計(jì)劃在這兩年內(nèi)落地，合作車企覆蓋大眾、吉利、北汽、奇瑞、通用、本田、奔馳、寶馬等中外品牌。

以驍龍Ride平臺(tái)中的主力SoC芯片——驍龍8650為例，高通正在嘗試在單位成本內(nèi)做更多事情。

8650采用異構(gòu)多核架構(gòu)，集成高性能CPU、GPU、NPU與ISP，在推理效率、能效比和帶寬利用等維度相較前代和同類產(chǎn)品都有明顯提升。

根據(jù)高通的數(shù)據(jù)，其IPS（每秒推理次數(shù)）相較同類SoC產(chǎn)品提升30%，DDR帶寬最低至同類產(chǎn)品的1/7，能效最高達(dá)同類產(chǎn)品的2倍。

這些參數(shù)優(yōu)化，在對(duì)成本高度敏感的中國(guó)市場(chǎng)可以找到具體落點(diǎn)。例如起售價(jià)11.98萬(wàn)元的零跑C10和B10，正是在驍龍8650平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了高速與城市NOA能力；而這些車型中搭載的另一顆芯片驍龍8295，則承擔(dān)了AI座艙的主控。

整套系統(tǒng)，在低成本硬件基礎(chǔ)上覆蓋了駕駛輔助與數(shù)字座艙的完整功能集，推動(dòng)高階輔助駕駛能力快速下探至10萬(wàn)元級(jí)車型。

驍龍Ride平臺(tái)不局限在芯片，而是一套覆蓋從基礎(chǔ)輔助駕駛到城市NOA的多層級(jí)解決方案組合。

從主要用于高速NOA場(chǎng)景的驍龍8620，到適配城市NOA的驍龍8650，再到面向艙駕融合驍龍8775，以及性能大躍級(jí)的至尊版驍龍8797，配合通用的加速器與軟件棧，車企可以根據(jù)整車成本結(jié)構(gòu)與目標(biāo)市場(chǎng)，靈活選擇部署路徑。

驍龍Ride Flex平臺(tái)的核心SoC芯片——驍龍8775，設(shè)計(jì)目標(biāo)是在一顆芯片上完成ADAS與座艙功能的并行運(yùn)算，即解決“艙駕一體”的需求，同時(shí)支持最高ASIL-D級(jí)安全機(jī)制。其支持風(fēng)冷和被動(dòng)散熱，在整車熱管理和線束復(fù)雜度方面有明顯優(yōu)化，特別適配10-20萬(wàn)元主流車型。

負(fù)責(zé)ADAS業(yè)務(wù)的高通產(chǎn)品管理副總裁Anshuman Saxena在峰會(huì)主論壇表示：“多ECU域架構(gòu)已經(jīng)成為過(guò)去，集成多計(jì)算模塊的集中式分區(qū)控制器已經(jīng)成為既定趨勢(shì)。以單顆通用SoC為核心的中央計(jì)算正在成為一種全新的現(xiàn)象，驍龍Ride Flex SoC正是能滿足中央計(jì)算新趨勢(shì)的SoC。Flex已來(lái)！”

另一個(gè)值得注意的變化是，近幾年來(lái)高通在座艙芯片上的技術(shù)部署也在與移動(dòng)端“拉齊”。

4年前，驍龍座艙芯片的制程工藝，首次追平當(dāng)年的旗艦手機(jī)芯片。而最新一代產(chǎn)品，驍龍座艙平臺(tái)至尊版，即驍龍8397，首次采用剛在移動(dòng)端旗艦應(yīng)用的高通自研Oryon CPU，并面向汽車需求進(jìn)行定制，性能實(shí)現(xiàn)代際級(jí)躍升。CPU和GPU性能較前代提升3倍NPU算力是上代的12倍。

對(duì)于越來(lái)越依賴AI渲染與語(yǔ)音/圖像交互的智能座艙而言，這意味著真正具備了支撐“大模型上車”的底層硬件能力。

在軟件層面：

◎?高通與中國(guó)本土算法團(tuán)隊(duì)深度融合——Momenta、元戎啟行等頭部方案商，均已在驍龍Ride平臺(tái)上完成集成；

◎?與此同時(shí)，高通構(gòu)建了面向開(kāi)發(fā)者的完整工具鏈，包括虛擬化開(kāi)發(fā)環(huán)境和版本一致性遷移機(jī)制，能在多個(gè)代際產(chǎn)品之間保持算法兼容性，降低測(cè)試成本，顯著壓縮整車開(kāi)發(fā)周期。

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，目前已有超過(guò)30家中國(guó)車企與一級(jí)供應(yīng)商，將驍龍Ride作為核心ADAS平臺(tái)進(jìn)行部署。

從幾萬(wàn)元入門車型到30萬(wàn)元以上的高端產(chǎn)品，驍龍Ride平臺(tái)的適配能力和性能分布，基本覆蓋了主流車型段的需求，兼顧架構(gòu)層級(jí)、算力配置與成本控制的解決方案。

驍龍Ride Flex平臺(tái)還進(jìn)一步推動(dòng)了“軟件通用性”的邊界。

借助虛擬化架構(gòu)與任務(wù)隔離機(jī)制，開(kāi)發(fā)者可以在現(xiàn)有的驍龍座艙平臺(tái)或驍龍Ride平臺(tái)上完成算法移植和測(cè)試，再直接遷移至驍龍Ride Flex部署。

這不僅降低了堆棧碎片化風(fēng)險(xiǎn)，還避免了重復(fù)驗(yàn)證帶來(lái)的周期與預(yù)算浪費(fèi)。最關(guān)鍵的是，它采用虛擬化架構(gòu)與隔離機(jī)制，可在同一芯片中部署多個(gè)操作系統(tǒng)及功能域，確保ADAS任務(wù)的安全性不會(huì)干擾座艙域的使用體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)“安全與體驗(yàn)兼得”。

對(duì)此，Anshuman 表示：“驍龍座艙平臺(tái)和驍龍Ride平臺(tái)采用異構(gòu)架構(gòu)，在單顆SoC通過(guò)不同的技術(shù)模塊（比如NPU、ISP、CPU等）協(xié)同運(yùn)行不同應(yīng)用的工作負(fù)載，而非只依靠單個(gè)核心引擎；同時(shí)，這不會(huì)對(duì)性能和安全性造成影響?！?/p>

同時(shí)，他認(rèn)為，安全性是驍龍Ride Flex最為重要的基石，并強(qiáng)調(diào)這些解決方案經(jīng)過(guò)全球范圍的測(cè)試和驗(yàn)證，包括北美、歐洲、德國(guó)還是中國(guó)的標(biāo)準(zhǔn)。

驍龍Ride平臺(tái)的特點(diǎn)是系統(tǒng)效率、架構(gòu)靈活性，驍龍Ride Flex則凸顯了高通在艙駕融合與中央計(jì)算上的部署能力。在中國(guó)駕駛輔助進(jìn)入“規(guī)模交付”階段的當(dāng)下，這套路徑具備一定前瞻性。

總結(jié)來(lái)看，高通在駕駛輔助市場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)為三點(diǎn)：

◎?性能-能效比的平衡：在控制功耗與成本的前提下，提供高階功能所需的計(jì)算支撐；

◎?架構(gòu)的高度可擴(kuò)展性：統(tǒng)一平臺(tái)覆蓋從入門到高端車型，減少資源浪費(fèi)；

◎?生態(tài)協(xié)同能力：從SoC、算法到整車開(kāi)發(fā)工具鏈，形成閉環(huán)式支持體系。

這三項(xiàng)能力的組合，正在決定一項(xiàng)智能化技術(shù)能否真正進(jìn)入主流車型量產(chǎn)周期。

Part 2

高通的新變量：端側(cè)大模型

中國(guó)新能源車市場(chǎng)依然是全球智能化迭代速度最快的戰(zhàn)場(chǎng)。沒(méi)有傳統(tǒng)動(dòng)力總成包袱，中國(guó)車企在電子電氣架構(gòu)和交互層的躍遷上擁有更高的自由度。高通正是押注于這一窗口期。

據(jù)Anshuman Saxena介紹，僅在2025年上海車展后就新增至少4家中國(guó)車企合作伙伴，均計(jì)劃基于驍龍Ride平臺(tái)打造車型。

關(guān)于大模型上車，他提出了一種智能化演進(jìn)的方向：“大家都在關(guān)注統(tǒng)一的AI體驗(yàn)，大語(yǔ)言模型（LLM）、視覺(jué)語(yǔ)言模型（VLM）等。為什么不能將座艙中的部分用戶交互輸入數(shù)據(jù)與ADAS系統(tǒng)打通，從而避免同時(shí)基于相同的AI、LLM或VLM運(yùn)行多個(gè)不同實(shí)例為系統(tǒng)帶來(lái)的負(fù)擔(dān)？這正是驍龍Ride Flex的擅長(zhǎng)之處，我們正在基于這款平臺(tái)實(shí)現(xiàn)這些體驗(yàn)?！?/p>

根據(jù)高通官方數(shù)據(jù)，超過(guò)10家中國(guó)車企和Tier-1伙伴正采用驍龍汽車平至尊版（包括驍龍8797和驍龍8397）打造駕駛輔助和智能座艙解決方案。

以零跑為例，其即將在2026年一季度上市的D系列旗艦車型將首發(fā)搭載雙驍龍8797：一顆8797負(fù)責(zé)駕駛輔助任務(wù)，另一顆用于AI座艙。

高通方案對(duì)于支持汽車行業(yè)推動(dòng)端側(cè)大模型“上車”的路徑也逐步清晰：以驍龍汽車平臺(tái)至尊版為基礎(chǔ)，通過(guò)模型輕量化與調(diào)度優(yōu)化，當(dāng)前高通已攜手Tier-1廠商實(shí)現(xiàn)在本地端側(cè)流暢運(yùn)行140億參數(shù)（14B）大模型，集成70億參數(shù)（7B）端側(cè)模型的方案——包括需要隱私保護(hù)（如車內(nèi)對(duì)話）和低延遲響應(yīng)的場(chǎng)景（如實(shí)時(shí)車控）。

從性能指標(biāo)看：

◎?14B模型推理可實(shí)現(xiàn)40 FPS以上幀率，優(yōu)化后提升至 50-60FPS；

◎?7B模型則幀率在60–72 FPS，滿足實(shí)時(shí)交互需求，比如理解用戶的語(yǔ)音和語(yǔ)義、構(gòu)建用戶畫像等。

本地部署的意義不僅在于響應(yīng)速度的提升（從云端的1–2秒縮短至端側(cè)0.2秒），更關(guān)鍵的是隱私保護(hù)和連接穩(wěn)定性的增強(qiáng)。

例如，哨兵模式現(xiàn)在可通過(guò)大模型識(shí)別異常行為（如拉門把手、車輛被刮擦），自動(dòng)生成事件摘要與高光片段，替代傳統(tǒng)的3分鐘段視頻方式，大幅壓縮冗余數(shù)據(jù)。

高通常說(shuō)的一個(gè)觀點(diǎn)值得關(guān)注——“AI就是新UI”，這一變化正在重構(gòu)智能座艙的底層邏輯：從“人適應(yīng)機(jī)器”轉(zhuǎn)向“機(jī)器理解人”。人機(jī)交互不再以菜單點(diǎn)擊為中心，而是通過(guò)語(yǔ)義理解和多模態(tài)感知完成更自然的命令執(zhí)行。

小結(jié)

從芯片到系統(tǒng)，平臺(tái)化正在成為決定智能技術(shù)量產(chǎn)節(jié)奏的核心變量

回到本質(zhì)問(wèn)題：不是誰(shuí)的算力更強(qiáng)、模型參數(shù)更大，而是誰(shuí)能用最少的開(kāi)發(fā)成本，把“AI能力”穩(wěn)定、快速、規(guī)?；芈湓诹慨a(chǎn)車型上。

高通提供的答案，是以驍龍Ride與驍龍Ride Flex為代表的“平臺(tái)化思維”：用可擴(kuò)展架構(gòu)、通用軟件棧與強(qiáng)生態(tài)適配力，降低車企在從L2+到艙駕融合、再到AI交互的每一次躍遷門檻。

芯片只是起點(diǎn)，真正有價(jià)值的是工程路徑。AI在車端的落地，正在從“能不能做”進(jìn)入“怎么做得穩(wěn)”的階段，而這恰恰是平臺(tái)型玩家的主場(chǎng)。