来源：市场资讯
（来源：汽车营造社）
高通技术公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理 Nakul Duggal
出品丨汽车营造社
作者丨李德辉
“随着响应式AI的持续升级，汽车可以主动为用户提供建议——去哪里、怎么规划路线。而这些变化，在短短三到五年前还大多停留在概念阶段，人们对其理解并不充分。如今，这些技术正逐步落地成为现实。”2026年6月5日，在高通汽车技术与合作峰会的主题演讲中，高通技术公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理Nakul Duggal回顾称，昔日的设想与规划正在一步步照进现实。
技术进步催生出的新交互方式已经成为用户关注与尝鲜的焦点。“今天任何关于AI的讨论都离不开Claw这一话题。”
具体到汽车领域，在此之前，“高通率先推动的舱驾融合架构演进，正在推动行业快速迈入智能体AI落地阶段。依托统一的底层平台，可以实现车内外各类传感器等硬件资源打通调用，让智能体AI框架更加直接、高效地运行。”
Nakul Duggal 强调：“更加值得关注的是——智能体框架与智能体操作系统。当下的核心是让AI智能体在获得用户授权的前提下，能够访问用户的个人知识图谱、车辆所运行的硬件平台以及云端的信息，并主动帮助用户解决各种问题。”
然而，上述方案的实现与稳定依赖三个不可或缺的前提条件，即安全、可扩展性、算力。
01
成为舱驾融合最强的基座
“由于汽车是安全为先的产品，这个产品设计之初就要内生地以功能安全为核心。我们必须时刻将安全边界纳入考量。” Nakul Duggal强调，安全是汽车设计的第一要义。
在此基础上，为应对现阶段AI技术发展和系统复杂性的需求，高通正在不遗余力的增加平台的可扩展性，既要满足不同客户开发不同等级辅助驾驶功能的需求，又要支撑不同区域客户在全球市场部署的能力，还要能够兼容传感器产品与技术进步带来的升级要求。
“大约三年前，我们就判断，以AI扩展的速度，将信息娱乐系统与ADAS系统分开是不合理的。”Nakul Duggal回顾称：“我们的做法是，从一开始就思考架构的未来演进方向，预先将架构定义为混合关键性系统。”
“我们做出了一个决定：对芯片进行超规格设计，打造业界能力领先的芯片。我们要打造先进的座舱平台，打造先进的ADAS平台，也要为希望将两者融合的客户提供充分的灵活性可基于同一颗芯片同时实现座舱和ADAS的卓越性能。这也正是我们将舱驾融合平台称为Flex（融合）的原因。” Nakul Duggal解释称，这个决定背后的考量与对新技术与新产品的兼容密不可分。
“归根结底，这些都需要接入车辆所采集的各类传感器数据，并通过AI进行处理。过去，这体现为计算机视觉和经典AI；如今，主要趋势主要是VLM（视觉语言模型）；将来它可能又会有新的承载体。但其本质都是让车辆能够通过AI感知周围环境，然后将信息传递给不同的需求方——无论是ADAS系统、座舱系统，抑或是二者的某种融合形态。”
同时，针对Snapdragon Ride Flex平台本身的升级，客户的开放工作与成果也能有很好的连续性。
“Flex融合架构兼顾两大领域的优势，能够使座舱功能与ADAS功能并行运行。更重要的是，它将软件开发、硬件开发、测试验证这一套工作整合起来，能够在骁龙的舱驾融合产品上构建和运行AI模型，并实现二进制兼容性，使其可以从一代芯片直接迁移至下一代芯片。” Nakul Duggal强调：“从根本上来说，这套架构能够加快技术发展与软件开发的进程，并带来极高灵活性，进而降低整体系统成本，同时将开发上一代系统的研发成果复用至下一代系统。这套混合关键级架构不受具体功能域的限制。凭借出色的灵活性，能够实现座舱系统与ADAS系统的共存。”
既能实现基于VLA的端到端驾驶辅助，也能运行智能体和各类Claw，相较以往，更大的算力成为绕不过去的门槛。
“骁龙汽车平台至尊版可提供高达2000 TOPS级别整体有效算力，这代表了中国2026年汽车芯片平台部署的极高水准，全球生态系统也将快速采用这类方案。” 高通技术公司副总裁兼ADAS和机器人业务总经理Anshuman Saxena表示，高通不仅考虑到了算力需求的上限，而且也从兼容性和普适性的角度，尽量降低平台部署的最低要求。
“我们正在努力把这些能力下沉到单颗骁龙8797上，包括对于Flex舱驾融合架构的支持，也就是——在相同的硬件开发基础上，开发工作减半；已有的软件开发成果也可以融合在一起，而不需要投入大量额外的工作。我们从产品设计之初，就考虑到了将解决方案设计为能够同时支持座舱与ADAS功能的需求。为了补齐更低层级市场的能力覆盖，我们也为骁龙汽车平台至尊版产品家族引入新产品，未来会把这些能力带入骁龙8787。”
Anshuman Saxena 致力于实现的目标是：“当中国汽车品牌走向其他市场时，舱驾融合架构的优势也得以显现。同一套硬件解决方案，可以适配不同市场的驾驶辅助软件栈，从而支持全球化部署。”
02
在竞争中寻找机遇
在中国市场，垂直一体化被视为提高竞争能力和竞争效率的方式，比如地平线既做芯片，也做方案，以及蔚来、小鹏、理想等整车企业也纷纷自研芯片。
对此，Nakul Duggal表示，在中国市场，高通不会开发和提供任何ADAS软件栈。“我们的策略一直都非常清晰直观：我们致力于为我们的客户、合作伙伴以及整个生态系统提供尽可能广泛且多元的选择，我认为这是一项非常好的策略。”
面对市场激烈的价格竞争，Anshuman Saxena指出，换个角度思考，这反而是有利于高通的市场环境。“当市场面临价格压力时，车企反而会有更强的意愿去部署新功能、提升车内体验。这恰恰为高通创造了契机——通过向车企提供高性能解决方案，我们能够帮助车企创造更大的价值，这也是我们赋能整个汽车行业的重要方式。”
基于此，凭借合作客户的数量和多元化，Anshuman Saxena认为：“这与许多车企自行研发的策略形成了差异：他们解决的是纵向、单一的问题，而我们服务于多家不同车企，这使我们的产品具备显著的差异化优势。此外，我们在安全方面的技术积累——这也需要车载算力的支持。我们在汽车安全领域多年的积累，成为了我们在汽车领域的又一项差异化优势。”
“AI智能体跨越这些设备，以一种‘计算连续体’的形式提供持续服务，这就需要AI后台持续运行，随时感知、调度资源、做出响应。在这个过程中，真正自然、实时、个性化、可信赖的AI体验，需要在云端、边缘和终端之间协同完成。云端提供强大的知识和模型能力，边缘提供更低时延、更高效率的服务，而终端和汽车则最贴近用户、最贴近场景，也最能够在真实世界中感知、理解并作出响应。” 高通公司中国区董事长孟樸强调，这也是高通的独特优势。
“高通持续推动业务的多元化，我们已经将智能融入到各品类终端之中。如今，面向AI智能体时代，高通拥有构建跨层级系统的能力，覆盖从功耗两毫瓦以下的耳机，一直到需要千瓦级的数据中心。”正是基于以上基础能力，“这样的能力跨度，意味着AI可以真正无缝进入人们随身携带的设备，进入汽车、机器人和更广泛的物理世界，让智能无处不在、触手可及。”
如今，高通已经在布局了高通跃龙IQ10系列机器人解决方案。但是，从辅助智能驾驶到具身智能，两者之间并非可以简单的进行底层技术复制。
Anshuman Saxena认为：“机器人与汽车之间既有共性，也存在着差异。”
共性方面，从当前各类具身智能在物理世界中的交互与应用来看，汽车无疑是最典型的用例之一。随着各类视觉-语言-动作（VLA）模型的引入，驾驶辅助技术被部署于汽车领域。可以说，打造一辆具备驾驶辅助功能汽车的技术路径，与机器人领域的构建逻辑高度相似。我们在长期积累中形成的一系列核心资产——包括如何部署VLA模型和大语言模型、如何训练模型、如何进行数据采集与标注，以及AI飞轮，这些在机器人领域同样具有价值。
两者之间存在一个无法跨越的显著差异：“机器人的自由度远高于汽车，且其运行环境比汽车复杂得多。从汽车领域的具身智能向完整的机器人应用跨越，仍需克服巨大的技术挑战并开展大量的实质性工作。”
热门跟贴