--- title: "高通 Anshuman：Flex 已來，艙駕融合普及和端側大模型導入值得關注" type: "Topics" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/31384639.md" description: "​​芝能汽車出品  2025 年，中國汽車產業的智能化競爭進入深水區。L2+ 級別輔助駕駛正在快速普及，推動 “實用性” 與 “規模化” 成為新階段的關鍵詞。   以往聚焦在單點技術能力的競爭，正逐步轉向圍繞座艙與駕駛輔助的整體架構設計，特別是集中式電子電氣架構的落地速度，正在成為衡量一家車企智能化水準的標尺。  在 2025 年高通汽車技術與合作峯會上..." datetime: "2025-07-02T05:45:19.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/31384639.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/31384639.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/31384639.md) author: "[芝能-烟烟](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/11273666.md)" --- # 高通 Anshuman：Flex 已來，艙駕融合普及和端側大模型導入值得關注 ​​ 芝能汽車出品 2025 年，中國汽車產業的智能化競爭進入深水區。L2+ 級別輔助駕駛正在快速普及，推動 “實用性” 與 “規模化” 成為新階段的關鍵詞。 以往聚焦在單點技術能力的競爭，正逐步轉向圍繞座艙與駕駛輔助的整體架構設計，特別是集中式電子電氣架構的落地速度，正在成為衡量一家車企智能化水準的標尺。   在 2025 年高通汽車技術與合作峯會上，我們見到了高通正在推進的新一代平台：驍龍 Ride 與驍龍 Ride Flex。 它們試圖解決三個核心問題：   ◎ 一是在算力、能效與成本之間取得工程上的最優解，   ◎ 二是平台架構的可擴展性，   ◎ 三是實現真正意義上的艙駕融合，並在此基礎上構建軟硬件一體的系統協同。 與會期間我們還注意到，高通正加快其汽車業務的 “在地化” 步伐，不僅推動最新一代至尊版平台如驍龍 8397 和驍龍 8797 率先在中國車企中落地，還在生態和開發工具鏈層面做了更徹底的本地適配。這兩顆芯片，很可能會成為新一輪艙駕融合浪潮中的關鍵變量。   ![圖片](https://imageproxy.pbkrs.com/https://wx2.sinaimg.cn/mw1024/64f0c940ly4i2y86d9beej201q00w0ni.jpg) **Pa****rt 1** **輔助駕駛的核心命題：“落地”** 輔助駕駛普及的核心問題，不是技術能不能做，而是能不能在有限的算力、成本和開發資源下，做出真正可量產的系統架構。   這是過去幾年中，橫亙在幾乎所有車企和芯片廠商之間的一道共識性難題。高通近年來在中國市場的實踐，是以驍龍 Ride 和驍龍 Ride Flex 兩條產品線為基礎，圍繞 “低成本、高效率、強擴展性” 三要素，構建了一整套面向主流市場的輔助駕駛平台。   高通的方案是一個 “系統包”，而不僅是單點能力的堆砌。它為大多數車企提供了一種工程上更可控的路徑。   這種系統化打法，正在進入集中收穫期。根據高通公佈的數據，2025-2026 年將是其輔助駕駛項目的大規模量產窗口：全球範圍內已有超過 20 個 ADAS/AD 項目計劃在這兩年內落地，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 平台中的主力 SoC 芯片——驍龍 8650 為例，高通正在嘗試在單位成本內做更多事情。 8650 採用異構多核架構，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品都有明顯提升。 根據高通的數據，其 IPS（每秒推理次數）相較同類 SoC 產品提升 30%，DDR 帶寬最低至同類產品的 1/7，能效最高達同類產品的 2 倍。 這些參數優化，在對成本高度敏感的中國市場可以找到具體落點。例如起售價 11.98 萬元的零跑 C10 和 B10，正是在驍龍 8650 平台上實現了高速與城市 NOA 能力；而這些車型中搭載的另一顆芯片驍龍 8295，則承擔了 AI 座艙的主控。 整套系統，在低成本硬件基礎上覆蓋了駕駛輔助與數字座艙的完整功能集，推動高階輔助駕駛能力快速下探至 10 萬元級車型。 驍龍 Ride 平台不侷限在芯片，而是一套覆蓋從基礎輔助駕駛到城市 NOA 的多層級解決方案組合。   從主要用於高速 NOA 場景的驍龍 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，車企可以根據整車成本結構與目標市場，靈活選擇部署路徑。 驍龍 Ride Flex 平台的核心 SoC 芯片——驍龍 8775，設計目標是在一顆芯片上完成 ADAS 與座艙功能的並行運算，即解決 “艙駕一體” 的需求，同時支持最高 ASIL-D 級安全機制。其支持風冷和被動散熱，在整車熱管理和線束複雜度方面有明顯優化，特別適配 10-20 萬元主流車型。 負責 ADAS 業務的高通產品管理副總裁 Anshuman Saxena 在峯會主論壇表示：“多 ECU 域架構已經成為過去，集成多計算模塊的集中式分區控制器已經成為既定趨勢。以單顆通用 SoC 為核心的中央計算正在成為一種全新的現象，驍龍 Ride Flex SoC 正是能滿足中央計算新趨勢的 SoC。Flex 已來！”   另一個值得注意的變化是，近幾年來高通在座艙芯片上的技術部署也在與移動端 “拉齊”。   4 年前，驍龍座艙芯片的製程工藝，首次追平當年的旗艦手機芯片。而最新一代產品，驍龍座艙平台至尊版，即驍龍 8397，首次採用剛在移動端旗艦應用的高通自研 Oryon CPU，並面向汽車需求進行定製，性能實現代際級躍升。CPU 和 GPU 性能較前代提升 3 倍 NPU 算力是上代的 12 倍。 對於越來越依賴 AI 渲染與語音/圖像交互的智能座艙而言，這意味着真正具備了支撐 “大模型上車” 的底層硬件能力。 在軟件層面：   ◎ 高通與中國本土算法團隊深度融合——Momenta、元戎啓行等頭部方案商，均已在驍龍 Ride 平台上完成集成； ◎ 與此同時，高通構建了面向開發者的完整工具鏈，包括虛擬化開發環境和版本一致性遷移機制，能在多個代際產品之間保持算法兼容性，降低測試成本，顯著壓縮整車開發週期。 據不完全統計，目前已有超過 30 家中國車企與一級供應商，將驍龍 Ride 作為核心 ADAS 平台進行部署。 從幾萬元入門車型到 30 萬元以上的高端產品，驍龍 Ride 平台的適配能力和性能分佈，基本覆蓋了主流車型段的需求，兼顧架構層級、算力配置與成本控制的解決方案。   驍龍 Ride Flex 平台還進一步推動了 “軟件通用性” 的邊界。 藉助虛擬化架構與任務隔離機制，開發者可以在現有的驍龍座艙平台或驍龍 Ride 平台上完成算法移植和測試，再直接遷移至驍龍 Ride Flex 部署。   這不僅降低了堆棧碎片化風險，還避免了重複驗證帶來的週期與預算浪費。最關鍵的是，它採用虛擬化架構與隔離機制，可在同一芯片中部署多個操作系統及功能域，確保 ADAS 任務的安全性不會干擾座艙域的使用體驗，實現 “安全與體驗兼得”。 對此，Anshuman 表示：“驍龍座艙平台和驍龍 Ride 平台採用異構架構，在單顆 SoC 通過不同的技術模塊（比如 NPU、ISP、CPU 等）協同運行不同應用的工作負載，而非只依靠單個核心引擎；同時，這不會對性能和安全性造成影響。”   同時，他認為，安全性是驍龍 Ride Flex 最為重要的基石，並強調這些解決方案經過全球範圍的測試和驗證，包括北美、歐洲、德國還是中國的標準。   驍龍 Ride 平台的特點是系統效率、架構靈活性，驍龍 Ride Flex 則凸顯了高通在艙駕融合與中央計算上的部署能力。在中國駕駛輔助進入 “規模交付” 階段的當下，這套路徑具備一定前瞻性。 總結來看，高通在駕駛輔助市場的優勢主要體現為三點：   ◎ 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算支撐；   ◎ 架構的高度可擴展性：統一平台覆蓋從入門到高端車型，減少資源浪費；   ◎ 生態協同能力：從 SoC、算法到整車開發工具鏈，形成閉環式支持體系。   這三項能力的組合，正在決定一項智能化技術能否真正進入主流車型量產週期。   ![圖片](https://imageproxy.pbkrs.com/https://wx1.sinaimg.cn/mw1024/64f0c940ly4i2y86dd9jqj201d00u0m3.jpg) **Part 2** **高通的新變量：端側大模型**   中國新能源車市場依然是全球智能化迭代速度最快的戰場。沒有傳統動力總成包袱，中國車企在電子電氣架構和交互層的躍遷上擁有更高的自由度。高通正是押注於這一窗口期。   據 Anshuman Saxena 介紹，僅在 2025 年上海車展後就新增至少 4 家中國車企合作伙伴，均計劃基於驍龍 Ride 平台打造車型。   關於大模型上車，他提出了一種智能化演進的方向：“大家都在關注統一的 AI 體驗，大語言模型（LLM）、視覺語言模型（VLM）等。為什麼不能將座艙中的部分用户交互輸入數據與 ADAS 系統打通，從而避免同時基於相同的 AI、LLM 或 VLM 運行多個不同實例為系統帶來的負擔？這正是驍龍 Ride Flex 的擅長之處，我們正在基於這款平台實現這些體驗。”   根據高通官方數據，超過 10 家中國車企和 Tier-1 夥伴正採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搭載雙驍龍 8797：一顆 8797 負責駕駛輔助任務，另一顆用於 AI 座艙。   高通方案對於支持汽車行業推動端側大模型 “上車” 的路徑也逐步清晰：以驍龍汽車平台至尊版為基礎，通過模型輕量化與調度優化，當前高通已攜手 Tier-1 廠商實現在本地端側流暢運行 140 億參數（14B）大模型，集成 70 億參數（7B）端側模型的方案——包括需要隱私保護（如車內對話）和低延遲響應的場景（如實時車控）。 從性能指標看：   ◎ 14B 模型推理可實現 40 FPS 以上幀率，優化後提升至 50-60FPS；   ◎ 7B 模型則幀率在 60–72 FPS，滿足實時交互需求，比如理解用户的語音和語義、構建用户畫像等。 本地部署的意義不僅在於響應速度的提升（從雲端的 1–2 秒縮短至端側 0.2 秒），更關鍵的是隱私保護和連接穩定性的增強。   例如，哨兵模式現在可通過大模型識別異常行為（如拉門把手、車輛被刮擦），自動生成事件摘要與高光片段，替代傳統的 3 分鐘段視頻方式，大幅壓縮冗餘數據。 高通常説的一個觀點值得關注——“AI 就是新 UI”，這一變化正在重構智能座艙的底層邏輯：從 “人適應機器” 轉向 “機器理解人”。人機交互不再以菜單點擊為中心，而是通過語義理解和多模態感知完成更自然的命令執行。   **小結** 從芯片到系統，平台化正在成為決定智能技術量產節奏的核心變量 回到本質問題：不是誰的算力更強、模型參數更大，而是誰能用最少的開發成本，把 “AI 能力” 穩定、快速、規模化地落在量產車型上。 高通提供的答案，是以驍龍 Ride 與驍龍 Ride Flex 為代表的 “平台化思維”：用可擴展架構、通用軟件棧與強生態適配力，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，真正有價值的是工程路徑。AI 在車端的落地，正在從 “能不能做” 進入 “怎麼做得穩” 的階段，而這恰恰是平台型玩家的主場。​​​​ ### 相關股票 - 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