艙駕融合重新成為當前智能電動汽車行業的新趨勢。

　　4-5年前，車企及汽車供應商如高通等就在推動艙駕融合；去年7月，馬斯克在X（推特）上宣佈，自研的多模態大模型Grok即將登陸特斯拉。此後，國內汽車企業也在迅速跟進大模型上車。

　　前者更強調硬件層面即芯片的艙駕融合，而後者則更強調數據和模型層面的艙駕融合。特斯拉跟進後，國內車企也在陸續跟進，如理想汽車、小鵬汽車、吉利汽車等。

　　不止車企在跟進，供應商也在跟進這一浪潮。4月，千里科技也推出了首個艙駕融合的大模型；4月22日，地平線將亮相旗下首個艙駕融合的芯片。

　　對於芯片企業來說，外界常有種聲音稱，艙駕融合芯片將更適用於搭載於中低端車型上，因為算力需求相對較低，高端的比如幾百萬TOPS、上千TOPS的芯片並不適合用於艙駕一體。

　　在4月11日，智能電動汽車高層論壇會後的媒體群訪上，愛芯元智創始人董事長仇肖莘也大致同意了這一觀點。她認為，要做艙駕融合這件事有兩個難點，落地的複雜性是首個要面對的難點。

　　這和過去車企的組織架構有關。過去車企做智能駕艙的團隊和做智能駕駛的團隊屬於兩個不同的團隊，仇肖莘認為，兩個不同團隊要在單顆艙駕芯片上打造一個優秀產品，難度很大。

　　「因為座艙的軟件和智駕的軟件訴求完全不同，他們在同一顆芯片上實現的時候必然會遇到各種資源的競爭，比如帶寬怎麼分配，比如NPU的核到底誰的優先級高。另外，這兩個應用安全等級也不一樣。這個情況下，艙駕一體實現複雜度很高。」

　　不少車企已經意識到這一點。今年1月，理想汽車率先合併智能駕駛、智能座艙團隊，2月小鵬也成立了通用智能中心，合併智能駕駛、智能座艙部門。

　　但也不是完全沒有解決的方案。仇肖莘指出，如果把智駕、座艙放在同一顆單芯片上，Go-to-market（面向市場量產）的時間就會很長，前期需要做很多的設計工作。但可以讓這智駕、座艙一起共同發展，讓它同版不同芯，即智駕、座艙分別由不同部分單獨控制，把他們放在同一個版上，把外圍的這些元器件能省的都省掉，這樣更有助於節省車企Go-to-market的時間，去打造新的產品。

　　「雖然行業內有多款艙駕一體芯片推出，但受限於車企組織架構和軟硬件解耦的複雜度，目前全行業真正實現大規模量產落地的案例依然較少。」仇肖莘補充道。

　　同時她也認為，目前艙駕融合這一趨勢更適用於中低端產品，因為高端產品的座艙芯片、智駕芯片獨立地快速迭代。「要綁在一起的話，迭代速度很慢，這就跟高端手機芯片如Apple的芯片，AP和基帶分開是一個道理。」

　　愛芯元智，成立於2019年，專注於端側AI推理芯片的研發，在2026年2月已經在港交所主板掛牌上市，是首家在港股上市的邊緣計算AI芯片企業。目前產品矩陣覆蓋視覺終端計算、智能汽車、邊緣AI推理三大領域。視覺終端SoC廣泛應用於智能交通、智慧城市等場景；智能汽車SoC已實現從L2到L2+級ADAS應用的量產落地；邊緣AI推理芯片則服務於智能製造、智慧家居等新興分佈式智能場景。

　　其中對於智能汽車行業來說，愛芯元智是後來者，2023年6月才實現了第一顆車端AI芯片8850系列上車，自那之後，芯片的出貨量就在快速增長，2024年超過10萬顆；截至2025年9月30日，智能汽車SoC累計出貨量已超51萬顆，並已獲得多家頭部車企及Tier 1的定點項目。

　　在汽車行業，AI推理芯片是大多數新勢力車企自研芯片的方向。如何看待車企自研芯片，仇肖莘表示，在汽車智能化的發展過程中，會逐漸出現三種不同的商業模式：

　　*垂直整合的模式，代表是Mobileye，從算法到芯片都進行了垂直整合；

　　*車企自研芯片，極少數車企選擇自研；

　　*行業分工模式，即還是迴歸到工業化的狀態，芯片公司提供芯片、算法由車企自研或採用供應商。

　　仇肖莘稱，第三類模式最普遍，這是因為工業化的精髓是行業分工，她表示，行業分工帶來的最大好處就是術業有專攻、鏈條上每個環節的參與者都會有自己清晰的定位、清晰的邊界，這樣一來合作就會變得簡單。

　　2025年底，愛芯已經實現了上車100萬輛。單從出貨量來看，已經是國內智駕芯片公司裏出貨量第二名。「在這個過程中，我們發展得益於Tier1的支持，Tier1為什麼會支持我們？就是因為我們把自己的邊界畫得很清晰，把主動權交給了Tier1和車廠。」仇肖莘補充道。

（文章來源：南方財經網）