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（来源：网易科技）
作者 |张马也
编辑 |德新
2024年10月在夏威夷的骁龙峰会上，高通曾经祭出了两款至尊版产品——骁龙8397和骁龙8797。前不久，6月底在苏州举办的高通汽车峰会上，高通进一步地披露了这一平台的更多细节。
作为高通第五代汽车平台产品，8x97具有160 - 320 Tops的AI算力；尤其是骁龙8797，瞄准了大算力和舱驾融合，以HiEV在现场的观感，无疑是有大量的汽车厂商对这一新玩家和新平台有强烈的兴趣。
图片来源：HiEV拍摄目前针对这一平台，最为重磅的商业进展当属零跑汽车宣布了将会首发量产。
零跑预计最快在2026年Q1的D系列车型上量产骁龙8797，并且一次就是用两片，一片做座舱、一片做辅助驾驶。
除此之外，上汽通用也明确表示正基于骁龙8397和8797展开规划，预计也会在2026年投入量产。
2025年以来，高通的辅助驾驶计算平台以骁龙8650为代表已经取得了量产突破。
零跑B10、一汽红旗天工05/06、五菱宝骏享境/云海都先后量产了；
骁龙8620也刚刚实现了量产，首发在奇瑞的风云A9L，接下来还有宝马新世代车型的量产项目；
骁龙8775，接下来也马上要进入量产。
随着骁龙8650/8620/8775这代平台获得验证，也意味着明年，以8x97为代表的下一代平台，将带着高通进入汽车大年。
在苏州的峰会上，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表示，骁龙8797是高通迄今为止最强大的汽车平台。
高通第五代汽车平台包含了骁龙8397、骁龙8797等多款产品。
8797的AI算力高达320 Tops，由于高通标称采用的是稠密算力，所以相当于大家通常认知的640 Tops（稀疏）算力。
如果跟这代的骁龙8650（100 Tops）对比，8797提升了3倍多，而且不仅在AI算力上，其在内存带宽上也有显著提升。一位来自Tier 1的专家表示，“这代不是渐进式，而是指数级的提升。”
跟骁龙8650这代的产品主要用于10 - 15万元级的主流车型市场不同，前述Tier 1的专家透露，8797这代产品瞄准的是“30万元及以上”的高端车型市场。
图片来源：HiEV拍摄骁龙8797集成了高通自研的Oryon CPU，CPU算力达到560K DMIPS；GPU算力最高达到8.1 TFLOPS；基于异构算力以及强大AI性能，8797能够支持舱驾融合应用，以及前沿的VLA（视觉-语言-动作模型）上车。
在苏州的汽车峰会，我们现场也看到了有Tier 1 分别将14B和7B的大语言模型部署到了骁龙8797上。
关于8797的定位，高通高管Nakul Duggal在会后接受我们采访时表示，8797这代产品能满足3类不同的客户需求：
Nakul也提到了未来也会推出更多的解决方案。
由于8650到8797的产品跨度很大，HiEV听闻，除了8797这样高歌猛进的产品外，同代际还会有在性能和成本上有所取舍的产品，可能命名为8787。
零跑在这一代Leap 3.5的架构上，已经采用了舱驾一体的中央域控设计，其中央计算单元集成了一颗骁龙8650、一颗骁龙8295以及一颗恩智浦的S32K，从而实现座舱、辅助驾驶、车身的多域合一。
多域合一的好处是节省线束，减小控制器的体积，降低车重，并且有可能降低全链路的能耗。这样的架构，今年被多个汽车厂商开始采用，包括在小米最新的YU7上。
图片来源：HiEV拍摄高通技术公司产品管理副总裁Anshuman Saxena在峰会上提到，多ECU域架构已成过去时，集成多计算模块的集中式分区控制器是目前的既定状态，而如今的趋势是，以单颗通用SoC为核心的中央计算，而且中国市场在这场变革中，尤其处于领先地位。
高通在2023年发布了骁龙Flex SoC，也就是俗称的骁龙8775，8775的目标是将座舱和辅助驾驶集成到一颗SoC中。
比如典型的8775的版本，有72 Tops的AI算力，性能大致相当于“骁龙8155 + 8620”。
骁龙8775已经确定被上汽通用别克定点，HiEV获悉别克将在子品牌“至境”的车型上首发骁龙8775，新车将会是一台增程轿车。
图片来源：HiEV拍摄而骁龙8797从算力上会比8775更进一步。
目前除了零跑确定采用外，上汽通用也在规划采用8397和8797；
理想汽车也与高通签署了骁龙8797的合作授权；
小鹏汽车的CEO何小鹏在G7上市后的采访问答上也谈到了这款芯片，侧面反应了骁龙8797的受欢迎程度：“明年高通就会出一个芯片，既有CPU、GPU还有NPU，中国有不少车厂会用。”
除此之外，还有一大业界巨头，宝马也有较高的概率往下将会采用，目前宝马已经官宣了明年推出的新世代车型将会搭载高通的辅助驾驶芯片。
随着AI在汽车上的应用越来越深入，汽车芯片的算力也越来越大，英伟达Drive Thor X单片最高算力为1000 TOPS。
对此，Nakul Duggal表示，端到端AI架构其实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数据的收集，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。
Nakul Duggal还表示，在中国，高速NOA和城市NOA将会在很长一段时间内成为标配。这一阶段的驾驶辅助能力需要消费者逐步适应、政府和相关法规同样需要适应。未来若要进一步提升自动化水平，必须非常谨慎地推进，确保有完善的安全保障机制。
换句话说，高通更偏向广覆盖、可量产的战略，强调从入门至高端车型全链覆盖。
相对而言，英伟达则作为高端自动驾驶和座舱融合的旗舰选手，以性能取胜。
在智能汽车芯片市场，除了高通、英伟达等芯片厂商积极布局，还有车企自研芯片。但即便如此，大部分厂商依然离不开高通芯片的支持，甚至在舱驾融合趋势下，依然选择与高通合作——这其中的关键在于经验。
车载信息娱乐系统本质上与智能手机生态系统有着共通之处，需要整合消费电子、软件、内容、信息与多媒体等多种要素。高通从一开始就基于为智能手机、平板电脑打造的平台，逐步扩展并构建出适用于汽车业务的产品组合。
这意味着高通可以将大量在消费电子领域投入的研发成本（如CPU、GPU、NPU等核心IP的设计、制造工艺的优化、软件架构的搭建等）进行技术复用，并将其扩展至汽车领域，形成规模效应。
高通在全球范围内拥有广泛的合作伙伴，也让其芯片能得到快速应用。高通与全球几乎所有汽车厂商、Tier 1、Tier 2厂商拥有合作关系。
在中国市场，Momenta、卓驭、元戎等头部的辅助驾驶供应商都在开发基于骁龙平台的软件算法。
尤其Momenta几乎采用了高通全系的平台，包括骁龙8620、8650、8775以及8797。
还有一点至关重要，那就是高通在全球市场的经验。
Anshuman Saxena表示，高通的解决方案，均经过全球范围的测试和验证，无论是北美、欧洲、德国还是中国的标准，这些产品都已准备就绪，并可随时部署到符合汽车安全标准ASIL-D的系统当中。高通在全球有超过20个ADAS合作项目，包括北美日本、韩国、印度等国家和地区。
这对于致力于全球化的中国车企来说，是很大的诱惑。