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      物理AI時代,為什么需要一顆“艙駕融合”芯片?

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      星空芯片的發(fā)布,代表著艙駕融合真正走向成熟。

      作者 | 王瑞昊

      編輯 | 李雨晨

      當(dāng)前,智能汽車產(chǎn)業(yè)正逐步實現(xiàn)從數(shù)字智能向物理智能的轉(zhuǎn)型,底層的計算平臺正從分布式計算向中央集成計算的升級;上層的功能表現(xiàn)正從單一智駕與座艙分離向艙駕融合的跨越;市場層面,高階智能駕駛已進入規(guī)模化普及階段。

      這其中,芯片作為車載智能的基座,市場話語權(quán)持續(xù)提升。

      一個典型例子是地平線。經(jīng)過十年深耕,地平線已實現(xiàn)千萬級輔助駕駛系統(tǒng)量產(chǎn),ADAS市場市占率接近50%,城市NOA市場躋身行業(yè)前三。

      面向汽車逐步向智能體演進,余凱判斷智駕產(chǎn)業(yè)將從“控制輪子”進階為“整車智能體”。在這個時間點,地平線即將發(fā)布中國第一款艙駕融合智能體芯片——“星空”系列。

      “星空”不止是一個芯片那么簡單,它本質(zhì)是在試圖重寫智能汽車的底層分工,探討物理AI時代的解法。

      “星空”之所以能重寫底層分工,在于它終結(jié)了傳統(tǒng)汽車“一個功能一顆芯片”的分布式架構(gòu)。它將座艙、智駕等原本割裂的任務(wù)統(tǒng)一到一顆芯片上調(diào)度,讓感知、決策、執(zhí)行不再是各自為戰(zhàn)的孤島,而是像人類神經(jīng)系統(tǒng)一樣協(xié)同。

      在物理AI時代,智能體需要毫秒級理解并操控真實世界。星空提供了這種“原生實時”的硬件底座:數(shù)據(jù)像神經(jīng)信號般自由流動,算力按物理需求動態(tài)分配。它不是在芯片上跑軟件,而是讓汽車成為能像控制肢體一樣思考與行動的AI智能體。

      過去十年,中國智能汽車的標(biāo)桿企業(yè)無疑是華為,它強在軟硬一 體、 垂直整合 、體驗極致,同時聚焦高端市場,其發(fā)展模式與類似于移動互聯(lián)網(wǎng)時代的蘋果。

      面向下一個十年的物理AI時代,地平線想要構(gòu)建另一種成功路徑:用“艙駕一體+開放生態(tài)”,去復(fù)制一個AI時代的“安卓路徑”。

      PART 1

      下一個十年的物理AI時代,

      我們該做什么?

      地平線成立于2015年,如今正站在邁向下一個十年的起點。余凱曾說,“我們的事業(yè)不是一場熱鬧的 party,而是長期跋涉的journey。”

      在第一個十年里,地平線走過了業(yè)務(wù)探索的陣痛、完成了向車端AI的聚焦,在生存壓力中一路突圍,最終站上高端主流玩家的牌桌。

      這離不開余凱和與他一起奮斗的兄弟。一位投資人告訴雷峰網(wǎng)《新智駕》:“在2019年那個關(guān)乎生存的節(jié)點,余凱‘天才’級的融資和商業(yè)能力,為地平線爭取了關(guān)鍵的時間窗口;而團隊在技術(shù)與工程上的‘干苦活、累活’能力,構(gòu)成了另一半支撐。”


      地平線創(chuàng)始人余凱

      過去5、6年,地平線在L2 ADAS市場的擴張,接近50%的市占率,說明它已完成了走完了“農(nóng)村包圍城市”的戰(zhàn)略階段。這一過程幫助地平線建立了兩個能力——通過規(guī)模優(yōu)勢反哺技術(shù)迭代,逐步完成向高端市場滲透。

      征程5以及征程6的技術(shù)躍遷,為地平線提供了繼續(xù)向上走的支點。

      尤其是征程6系列,直接將算力拉升到560T的大算力賽道,讓地平線拿到了進入高階智駕競爭的“入場券”。這一變化,不只是算力的提升,更是身份的變化——從智能駕駛芯片供應(yīng)商,升級為智能駕駛普惠生態(tài)的核心構(gòu)建者。

      2025年,地平線量產(chǎn)了一段式端到端輔助駕駛大模型HSD,盡管這一節(jié)點稍晚于新勢力,但毫無疑問余凱又一次精準(zhǔn)踩中了行業(yè)變奏的節(jié)點,既避開了早期技術(shù)路線尚未有定論的試錯成本,又在規(guī)模化落地前完成技術(shù)與產(chǎn)品閉環(huán)。


      正如一位內(nèi)部員工的評價:“從2019年的至暗時刻到國內(nèi)L2級ADAS份額第一,再到如今躋身高階賽道,凱哥有逆天改命的氣質(zhì),這源于他有穿越周期的能力和對行業(yè)演進的深刻理解。”

      未來3-5年,地平線的目標(biāo)是量產(chǎn)千萬套HSD,同時將城區(qū)MPI(百公里接管次數(shù))提升10倍。此前,地平線已完成了第一個“1000萬”——2025年8月,地平線實現(xiàn)了累計交付1000萬套輔助駕駛系統(tǒng),其中去年一年400萬套。

      余凱曾認為,未來三年內(nèi)(2025至2028年)可實現(xiàn)“脫手開”(hands-off),即駕駛員在特定場景下無需操控方向盤,僅需在緊急情況下接管,預(yù)計到2030年實現(xiàn)“脫眼開”。

      當(dāng)智能汽車朝著智能體演進時,地平線要如何抓住下一個十年的機會,這是“星空”芯片要回答的問題。

      下一個十年,智能汽車將從“出行工具”進化為“物理AI智能體”,相當(dāng)于物理世界的AI Agent,具備從“對話”到“決策”,再到“執(zhí)行”與“持續(xù)學(xué)習(xí)進化”的完整閉環(huán)能力。

      這對底層計算平臺提出了根本性的新要求:不再是功能堆疊,而是感知、決策、執(zhí)行的實時閉環(huán);不再是艙駕各自為戰(zhàn),而是像神經(jīng)系統(tǒng)一樣一體化協(xié)同;不再是算力競賽,而是確定性時延、安全隔離與系統(tǒng)軟件的高度融合。

      倒推到當(dāng)下,地平線給出的答案是“星空”芯片。

      物理AI的第一個需求是實時閉環(huán)。星空是一套原生支持端到端大模型、感知與決策一體化的硬件架構(gòu),讓AI模型像控制自己的肢體一樣控制汽車。

      物理AI的第二個需求是艙駕深度融合。過去“艙駕一體”喊了多年卻始終未成,很重要的原因是只有芯片拼合,沒有系統(tǒng)融合。星空從設(shè)計之初就“以終為始”,將艙和駕的軟件做到SOP水平,實現(xiàn)安全隔離下的算力共享與任務(wù)協(xié)同。


      物理AI的第三個需求是規(guī)模化的安全與普惠。星空承載的,正是地平線在千萬套量產(chǎn)經(jīng)驗所反哺出的規(guī)模化落地經(jīng)驗。

      所以,下一個十年該做什么?答案很清晰:為物理AI打造原生、實時、安全、可規(guī)模化的底層基礎(chǔ)設(shè)施。“星空”芯片智能體,就是地平線對這個問題的第一份答卷。

      PART 2

      星空芯片的本質(zhì),

      是做物理AI時代的基礎(chǔ)設(shè)施

      “星空”是地平線的艙駕融合智能體芯片。在智能汽車行業(yè),“艙駕融合”并不是一個新概念。過去幾年,從博世到高通再到英偉達,以及國產(chǎn)芯片廠商黑芝麻、芯馳,幾乎所有玩家都給出過各自的跨域方案。

      余凱曾表示,“考量任何一個戰(zhàn)略,至少也要以十年為基本單位。”但一個行業(yè)事實同樣“扎心”,真正意義上的單芯片艙駕融合,一直沒有規(guī)模化落地。

      問題是多元而復(fù)雜的。

      曾有芯片行業(yè)人士向新智駕表示,開發(fā)跨域芯片比單獨的智駕芯片復(fù)雜很多,除了基本的智駕功能,還需要增加娛樂、儀表顯示等能力,相當(dāng)于原來只有一個功能,現(xiàn)在要做三個功能,而且都得達到車規(guī)要求。

      智能駕駛強調(diào)感知、規(guī)劃和決策,對NPU算力要求高,而座艙芯片需要處理大量圖像內(nèi)容,并運行大型3D游戲等應(yīng)用,對GPU能力有更高的要求。跨域芯片就需要綜合考慮這些能力,對整體架構(gòu)進行調(diào)整。

      此外,座艙芯片對資源的占用是一個動態(tài)變化的過程。如果只是開車聽個音樂,占用的資源很少。但如果同時還開啟了車機上的多個應(yīng)用,就會占用較多的資源。智能駕駛則不同,它的邏輯是只有開啟和退出兩種狀態(tài),一旦開啟就會大量占用資源。因此,智駕芯片追求的是穩(wěn)定性和確定性。

      因此,要平衡不同域?qū)π酒牟煌枨螅谧隹缬蛉诤闲酒瑫r,還要考慮如何整合不同的架構(gòu)。此外,座艙芯片和智駕芯片對安全等級的要求也不同。座艙功能如果在使用中出現(xiàn)問題關(guān)系不大。黑屏最多就是不看片,不聽音樂,導(dǎo)航?jīng)]了用手機也行。但智駕功能如果在行駛中出錯則可能威脅到生命。

      因此,智駕芯片通常要求達到ASIL-D的功能安全等級,座艙則只需做到ASIL-B即可。當(dāng)兩者被壓縮到同一顆芯片上,系統(tǒng)就要整體滿足更高安全等級,這不僅意味著成本的上升,更意味著架構(gòu)復(fù)雜度的指數(shù)級增加——隔離、冗余、驗證,每一項都是硬骨頭。這也是為什么很多廠商寧愿維持“物理集成”,也不愿輕易走向“邏輯融合”。

      再往下,是被低估的工程問題:功耗與散熱。原本分散的兩套系統(tǒng),一旦集中在單芯片上,熱設(shè)計難度會被放大。尤其是在智能駕駛長期滿負載運行的前提下,疊加座艙的峰值算力需求。做不好功耗與散熱,將會直接影響到整車可靠性。

      另外,長期阻礙“艙駕融合”的是一個更大的“人性”問題。

      在多數(shù)車企內(nèi)部,智能駕駛與智能座艙長期屬于兩個體系:兩套團隊、兩套預(yù)算、兩套KPI。當(dāng)技術(shù)開始要求“合二為一”時,首先遇到的不是工程挑戰(zhàn),而是權(quán)力邊界——誰來主導(dǎo)?誰對結(jié)果負責(zé)?

      這也是為什么,理想、小鵬等車企已經(jīng)將智駕和智艙整合為一個團隊。

      理想在2026年1月將智能駕駛和智能座艙部門進行合并,由原智能空間(智能座艙)副總裁勾曉菲統(tǒng)籌,統(tǒng)管智能座艙(MindGPT)與智能駕駛的全棧軟件研發(fā),實現(xiàn)艙駕融合、一體化決策與體驗。小鵬劉先明的title也從智駕負責(zé)人變成了通用智能中心負責(zé)人。


      其背后的核心考量是:電子電氣架構(gòu)向中央計算發(fā)展已經(jīng)是確定的趨勢,組織架構(gòu)應(yīng)該配合技術(shù)與產(chǎn)品的演進方向。

      總結(jié)來看,過去幾年艙駕融合之所以推進緩慢,并不是行業(yè)不認同,而是芯片能力、軟件架構(gòu)、工程約束與組織體系,沒有在同一時間成熟。

      那么,為什么地平線又要在這個時間提出“艙駕融合”?為什么地平線能做?

      首先,時間點對了。高工智能汽車研究院數(shù)據(jù)顯示,2025年中國乘用車前裝標(biāo)配艙駕一體計算單元交付156.36萬輛,同比增長近50%。僅1-9月,新車交付已接近百萬輛規(guī)模。而到2030年,機構(gòu)預(yù)計艙駕一體滲透率將突破30%,其中單芯片方案將在10萬—20萬元區(qū)間成為主流配置。

      其次,需求和技術(shù)成熟度第一次形成真正的匹配。

      此前幾年“艙駕一體”之所以遲遲無法規(guī)模落地,在于過去智能駕駛還不是剛需,用戶的需求點主要在智能座艙,車企自然缺乏將兩者融合的動力。

      但當(dāng)下的情況已發(fā)生變化,艙和駕都已成為剛需配置,且都是高算力需求。這意味著,從需求側(cè)看,艙駕融合的條件已經(jīng)成熟。

      然而,現(xiàn)實情況是當(dāng)前很少有艙駕一體芯片能同時滿足軟件、功能和安全要求,多數(shù)都為未完備狀態(tài)。

      相比其它芯片玩家,地平線的內(nèi)核是一家軟件公司,這讓它在艙駕融合上具備天然優(yōu)勢。即將發(fā)布的“星空”系列,除了提供完備、安全的高性能芯片之外,更重要的是把艙和駕的軟件都已經(jīng)做到了SOP的水平。從一開始就為融合解決了此前困擾行業(yè)多年的工程化難題。

      因此,“星空”芯片的發(fā)布,也被外界視為艙駕一體走向成熟的重要節(jié)點。

      地平線副總裁、戰(zhàn)略部&智駕產(chǎn)品規(guī)劃與市場部負責(zé)人呂鵬,在今年的智能電動汽車發(fā)展高層論壇發(fā)表了一次演講。

      他認為,物理AI有四個非常嚴格的門檻,更像是鐵人三項賽:

      第一,需要有很強的軟硬協(xié)同的能力,物理AI算力、帶寬、算法、高效計算都有非常高的要求。如果對于未來的軟件沒有足夠多的know-how,很難設(shè)計一個高效的計算平臺底座。

      第二,真正的開放而不鎖定。未來的物理AI有各種應(yīng)用,從四足機器人到汽車會有各種不同的垂類場景。核心的共性在于計算的底座和基座模型能力,但它是一種賦能,而不是一種替代。

      第三,走向物理AI離不開跨場景的規(guī)模化驗證。物理AI的可靠性和數(shù)字AI有很大的區(qū)別,數(shù)字AI基于互聯(lián)網(wǎng)信息構(gòu)建,可靠性是物理AI非常與眾不同的一點。汽車是第一個大規(guī)模商業(yè)化部署,并且有高可靠性安全性要求的物理AI載體。

      四是跨域延伸的能力,整個核心框架需要能夠延展到機器人、工業(yè)機器人等不同的領(lǐng)域,讓整個物理AI進行規(guī)模化落地。

      “星空”芯片的核心破局點,在于從底層架構(gòu)做一體化設(shè)計。單顆大算力芯片承載艙駕全棧運算,共用一套內(nèi)存、散熱與線束,直接砍掉冗余硬件,單車BOM成本可降1500-4000元,同時釋放車內(nèi)布局空間。配合全局算力動態(tài)調(diào)度,算力利用率從不足40%提升至60%以上,把 “堆算力” 變成 “用算力”。


      更關(guān)鍵的是,“星空”芯片的發(fā)布,使地平線的能力邊界覆蓋到全部四大象限——橫向的自動駕駛x座艙,縱向的芯片x軟件。

      這也是“星空”芯片被稱為智能體芯片的主要原因,它在地平線芯片能力與HSD端到端智駕模型的基礎(chǔ)上,進一步整合艙駕一體計算架構(gòu)與車端智能體軟件系統(tǒng),將感知、決策與執(zhí)行能力統(tǒng)一到同一計算平臺中,使車輛從單一功能系統(tǒng)演進為具備持續(xù)理解與任務(wù)執(zhí)行能力的整車智能體。

      具體到用戶體驗層面,在中央集成大模型的加持下,星空系列賦予了車輛個性(Soul)、技能(Skill)、記憶(Memory)三大核心能力,能夠運行類似“小龍蝦智能體”的全新車載OS,讓座艙交互發(fā)生質(zhì)變。車輛不再只是“你說一句它做一步”的工具,而是“司機+助手”的集合體,也就是座艙具備了執(zhí)行能力:例如可幫用戶預(yù)訂餐館、辦理交付、預(yù)訂電影院及選座。


      行駛途中,可預(yù)訂停車位并完成交費,還能提供長時序的服務(wù),比如現(xiàn)在沒有到目的地,當(dāng)?shù)搅四康牡氐臅r候提醒你做什么。

      余凱表示:“在星空芯片上,大家將會有完全不一樣的體驗。我們相信,這顆順應(yīng)物理AI時代趨勢的芯片將推動新一代車載OS的發(fā)展。”

      在功能安全上,“星空”芯片按ASIL-D設(shè)計,硬件冗余與安全島內(nèi)置,單芯片完成雙域安全協(xié)同,補齊高階智駕的合規(guī)與可靠性短板。依托征程系列千萬級量產(chǎn)驗證,這套方案成熟度足以支撐車企快速落地。

      PART 3

      AI時代的分水嶺:

      智能汽車會走向“蘋果+安卓”格局嗎?

      這樣看來,“英偉達是數(shù)字AI時代的基礎(chǔ)設(shè)施,地平線是物理AI時代的基礎(chǔ)設(shè)施”這句話的含義就變得清晰許多了——英偉達更多是在支撐數(shù)據(jù)中心里的AI,比如大模型訓(xùn)練、云端推理,它主要服務(wù)的是虛擬世界的AI運算。

      而地平線押注的,是AI進入真實世界后的落地能力,以“星空”芯片為核心,讓AI真正進入汽車、設(shè)備甚至機器人這些需要感知、決策和行動的物理場景里。

      “星空”芯片不僅是一顆芯片的迭代,更是中國車載芯片從專用域控走向中央計算的關(guān)鍵一步。

      從更大層面看,“星空”芯片對地平線與行業(yè)的意義在于:對地平線,完善“芯片+軟件”全棧布局,實現(xiàn)四大象限全覆蓋,推動其從“智駕芯片供應(yīng)商”向“物理AI時代超級平臺”轉(zhuǎn)型。


      于行業(yè)而言,將加速艙駕融合與中央集成計算落地,降低高階智能汽車研發(fā)制造成本,實現(xiàn)智駕普惠和更高級別的智能。

      行業(yè)通常將華為視為移動互聯(lián)網(wǎng)時代的蘋果,華為采用“芯片+軟件+終端”垂直整合模式,自研芯片、座艙與智駕系統(tǒng),僅適配自身終端或少數(shù)深度合作車企,掌控產(chǎn)業(yè)鏈上的核心技術(shù),類似蘋果“硬件+iOS”的閉環(huán)管控。

      其優(yōu)勢在于軟硬件協(xié)同性強、體驗極致,聚焦高端市場,品牌溢價高,但局限于垂直整合、適配范圍窄,難以實現(xiàn)規(guī)模化普惠。

      從“星空”芯片的邏輯看,地平線走的是AI時代安卓的開放邏輯,以“芯片+基礎(chǔ)軟件+工具鏈”為核心,開放賦能全產(chǎn)業(yè)鏈,例如其95%以上收入通過合作伙伴實現(xiàn),類似安卓“開放授權(quán)、廣泛適配”模式。


      這種模式的優(yōu)勢在于適配性強、覆蓋廣,有利于實現(xiàn)推動智駕平權(quán),同時聯(lián)動全產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建多元生態(tài),將技術(shù)延伸至機器人等領(lǐng)域,覆蓋低中高端全市場,走“廣而全”的平臺化路線。

      2026年是智能汽車邁向智能體的關(guān)鍵拐點,幾乎所有你能看到的智駕公司都在走向物理AI的道路上。那么,誰能幫他們鋪好一條路、搭好物理AI時代的通用計算的基座,誰就將率先抓住下一個十年的機遇。





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      2026-05-13 15:45:04
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