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      專訪高通汽車業務總操盤手:AI上車元年,高通重寫汽車算

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      作者 |德新

      編輯 |王博


      2026年的北京車展,前臺上演的是車企的新車大戰,底層其實是模型與算力的PK

      端到端輔助駕駛開始走向VLA和世界模型架構,智能座艙開始從語音助手走向大模型智能體;要想要好的體驗,得拼芯片、算法、軟件棧以及應用生態。

      AI上車正將汽車芯片的價值進一步放大,對高通來說,這也是汽車業務的一次關鍵換擋,它不再滿足于做“座艙芯片供應商”,而是想成為AI汽車時代的底層計算平臺。

      在剛剛過去的北京車展上,高通全球汽車業務負責人Nakul Duggal以及高通公司產品市場高級總監艾和志,接受了包括HiEV在內的少數媒體采訪,有幾個關鍵信息值得關注:

      第一,驍龍汽車至尊版進入量產大年。理想用14個月實現驍龍8397量產,2026年還將有15家車企基于驍龍汽車至尊版推出新車型。

      第二,大模型正在從云端走向車端。高通透露,驍龍8797已經能夠運行300億參數的MoE混合專家模型,并正與斑馬智能、字節跳動、面壁智能等本土大模型廠商合作。

      第三,高通的輔助駕駛軟件Snapdragon Ride Pilot將與寶馬首次投入量產,正在全球市場泛化。

      在汽車行業的超級大年里,被問到這種繁榮是否會持續時,Nakul認為,只有親眼所見才能感受到今天中國市場的活力與潛力。

      他認為市場提供的車型極其多元,用戶可以根據自己需求選擇不同的產品。除了中國市場,還有廣闊的出口市場。今天汽車行業都意識到在中國市場取得成功是一場試煉,是檢驗產品是否具備將推向中國以外市場能力的關鍵關卡。

      一、300億參數模型上車,座艙算力進入新周期

      在前兩年,高通驍龍8295定義了上一代高端智能座艙。而驍龍汽車至尊版,包括驍龍8397和驍龍8797,在NPU算力上有12倍的提升,是一代AI座艙/跨域融合的平臺,內部稱為「Gen 5(第五代平臺)」。

      過去車機芯片比拼屏幕渲染、語音響應的流暢性;在新一輪競爭下,則是誰能更好地發揮大模型的性能,做出好的應用體驗。

      在至尊版上,高通透露在過去14個月快速與理想合作,實現了驍龍8397的量產;如今,零跑D19已經搭載驍龍8797上市,D99也將在今年上市。


      大模型上車帶來了座艙算力需求的大爆發,盡管今天主流的車載大模型主要還是運行在云端,高通已經和合作伙伴實現了300億參數的MoE模型上車

      Nakul認為CPU和GPU的迭代升級不一定非常快,但AI無疑會持續加速發展,因此高通要持續深化架構,以更高能效在邊緣側驅動AI。

      二、高通的硬仗,打進輔助駕駛

      在座艙市場,高通已經通過前幾代驍龍8155、8295建立了市場對其的強認知。但ADAS市場的競爭邏輯完全不同,但在ADAS領域面對的是英偉達、Mobileye、地平線、華為等一堆玩家。

      去年,高通在這個市場已經實現了破冰,驍龍8620、驍龍8650以及Flex SoC(8775)全線進入量產,而這代的驍龍8797將是更強的輔助駕駛計算平臺。


      同時,在軟件上,高通與寶馬合作的SnapDragon Ride Pilot也將首次量產,并展開全球泛化,Nakul告訴我們今明兩年還會有其他廠商宣布將量產Snap Dragon Ride Pilot。

      它意味著高通不只是把芯片賣進智駕域,而是開始把自研的輔助駕駛軟件能力推向全球量產。

      在中國市場,高通驍龍8797上,正與8家軟件供應商適配新一代的輔助駕駛大模型,包括輕舟智航、元戎啟行等。

      對車企來說,AI汽車時代的各個要素已經齊備,包括芯片、模型、電子電氣架構,但難在將這些先進技術進行集成和協同。

      高通驍龍汽車至尊版,正是這個系統復雜度快速上升的窗口期,想用用一套架構、一套平臺,把座艙、智駕、AI模型,以及生態開發者連接起來,幫助車企交付真正的AI汽車。

      以下是采訪的內容實錄,HiEV做了不改變原意的刪減:

      Nakul Duggal:五年前,當我們剛剛進入中國汽車市場時,我們主要聚焦在座艙領域。三年前,行業焦點轉向了“智能生活空間”。當時推出的驍龍8295是一款非常強大的芯片,被多家車企采用。

      但我們也逐漸意識到,汽車行業發展創新非常迅速,這要求我們必須在架構層面整合不同的能力,市場越來越需要一種架構層面的解決方案,支持車企能自由打造他們想要的豐富體驗。

      驍龍汽車平臺至尊版具備強大的AI能力,無論是驍龍8397,還是驍龍8797。我們預見到,市場對視覺語言模型(VLM)和視覺語言動作(VLA)模型的需求將日益增長。

      目前,我們已經與8家不同的ADAS軟件棧廠商合作,他們都采用了高通的平臺部署其解決方案。

      我們在座艙生態系統的部署也非常廣泛。例如在2025年初,我們與理想汽車基于驍龍8397開展合作,并在14個月內實現了量產。

      2026年,我們還會有15家不同的車企合作伙伴基于驍龍汽車平臺至尊版推出全新車型。

      Q:驍龍汽車平臺至尊版的NPU性能,與前代相比提升了12倍。那么,高通預計座艙所需的計算能力是否也會遵循類似的規模化定律,比如每年需要提升5倍或10倍?這種情況會持續一段時間嗎?

      Nakul Duggal:當前,大家對于在車內運行AI和大模型表現出濃厚興趣。

      隨著大模型變得越來越智能,大家愈發希望在車內部署AI模型。

      然而,在運行AI模型時,最終面臨的挑戰始終是內存或算力限制。同時,隨著模型越來越大,比如從70億參數增長至300億參數,最關鍵的一點在于,如何以最優化的方式將其部署到本地,從而獲得良好運行體驗所需的低時延。

      在我看來,這是大家最為關注的幾個問題。而解決這些問題的方式,不能以犧牲性能或增加成本為代價。

      至于其他方面,比如CPU和GPU,我們已經在這些芯片中集成了非常強大的處理器,我認為CPU和GPU的迭代升級不一定非要那么快,因為在這些領域我們已經具備了非常強大的能力。

      但AI的發展無疑會持續加速,因此我們需要打造相應的架構,使我們能提供差異化的能力,以更高能效在邊緣側驅動AI,這也是我們長期投入的領域。

      Q:您如何看待當前汽車行業對AI上車的需求?本屆車展,我們看到字節、阿里等的大模型已經上車,但目前車端算力仍然不足,這些模型基本上還是依賴云端運行。當前市場對AI上車的需求非常旺盛。

      Nakul Duggal:當技術以如此迅猛的速度發展時,必須充分考慮解決問題所面臨的各種約束條件。

      就汽車而言,可以選擇在云端運行模型;但問題在于,這需要依賴網絡連接,同時受限于時延,因此無法獲得獨特的體驗;另一種選擇是在邊緣側運行模型,要在邊緣側運行模型,就需要強大的AI算力作為支撐。

      提升AI算力的方式有兩種:

      一是使用專用的AI硬件提升處理速度;二是將AI硬件整合進SoC中,這正是我們在驍龍8797上所踐行的方式。

      因此,驍龍8797在當下成為了一款非常重要的產品;目前,我們已經能夠在驍龍8797上運行300億參數的MoE(混合專家)模型。

      我們正與中國生態系統伙伴緊密合作,確保這些來自中國的很多創新,能夠盡快地部署到我們的芯片當中,從而為用戶帶來全新體驗。這對所有人而言都是一個全新的領域,并非一個已經得到驗證的概念,無法僅憑已有經驗就實現部署。

      我們采取的方法是,一旦這些技術趨于穩定,我們便會從平臺層面,針對成本、散熱及性能等多個維度對其展開全面優化。

      艾和志:我完全贊同。

      此前車企和軟件棧合作伙伴無法在車端運行更大規模的大語言模型,主要原因是SoC端的算力不足。

      隨著驍龍8797的推出,我們已經與斑馬智行、字節跳動、面壁智能等本土的大模型廠商合作,希望能夠將這些算法運行在我們的芯片和平臺上。特別是驍龍8797支持大帶寬與強大的AI算力,同時在CPU、GPU等方面也具備出色的性能。

      Q:高通在智能座艙市場已經取得了亮眼成果,那么在ADAS領域的情況如何?我們看到,去年有很多基于驍龍8620、驍龍8650的車型推出。

      Nakul Duggal:我們在ADAS領域采取的策略是:首先,我們希望確保每一家在中國開發新一代軟件棧的供應商,都能將其軟件棧部署在高通的芯片平臺上。

      驍龍8650和驍龍8620是我們在ADAS領域推出的前一代解決方案;而最新一代,則以驍龍8797為起點,并將繼續沿用相同的策略推進。

      對我們來說至關重要的是,隨著各類軟件棧的性能不斷提升、功能愈發先進,我們需要確保這些軟件棧能夠以最優化的方式部署在我們的系統級芯片(SoC)上。對車企而言,他們最關注的就是如何以合理的成本實現強大的性能以及良好的散熱。

      我們很榮幸與眾多不同的軟件棧廠商合作,比如卓馭科技、Momenta、文遠知行、輕舟智航、元戎啟行、小馬智行等,同時我們也支持許多車企自主研發的軟件棧。這為我們積累了極其豐富的經驗,使我們的芯片平臺具備廣泛兼容各種ADAS軟件棧的能力。目前業內很少有公司能像我們這樣,在多個層級的芯片產品上,同時支持如此多樣化的軟件棧生態。

      Q:我們關注的另一項進展是,即將量產的Snapdragon Ride Pilot,高通已經與寶馬開展合作,在ADAS軟件方面,高通未來有何規劃,是否也會向其他車企提供這項服務?

      Nakul Duggal:我們與寶馬的合作進展非常順利。對于寶馬而言,這是一款表現非常出色的平臺,是迄今為止最成功的平臺之一,也是全新的架構。

      我們與寶馬自去年9月開始合作部署Snapdragon Ride Pilot,并持續向全球擴展,預計到2026年底將覆蓋超過100個國家和地區。

      我們開展ADAS軟件棧業務的時間并不長,對我們而言這是一個全新的領域,但令我們引以為豪的是,我們已經實現了在全球范圍內的規模化部署。

      此外,還有多家車企將有望在2026年和2027年,陸續宣布相關合作。

      Q:類似地,高通是否有計劃涉足座艙軟件或大語言模型(LLM)領域?

      Nakul Duggal:關于軟件業務問題,高通通常不自行開發軟件,因為我們主要立足于建立強大的合作伙伴關系,無論在中國還是全球。

      在中國,我們與多家公司建立合作伙伴關系,包括中科創達、鎂佳科技、誠邁科技等;同時,我們也與斑馬智能、通義千問等模型提供商開展了深入合作。

      我們充分意識到客戶希望擁有多樣化的選擇。

      對我們而言,確保為客戶提供他們所需的服務,尤其是在他們希望實現差異化的領域,這一點非常重要。因此,我們專注于提供自身技術,將其視為“基礎設施”,確保我們的平臺能夠滿足客戶的需求。

      Q:您如何看待今年L3級駕駛輔助的發展情況?部分廠商(例如華為),計劃面向中國消費者推出相關系統,驍龍汽車平臺至尊版是否支持L3級ADAS?

      Nakul Duggal:驍龍8797,毫無疑問能夠支持L3級和L4級駕駛輔助。

      目前,我們已經開始與部分軟件棧廠商基于驍龍8797開展合作。

      元戎啟行基于驍龍8797打造的ADAS解決方案現已面向量產項目出貨,并將在中國即將推出的旗艦智能網聯汽車中首次亮相。

      可以看出,高通的策略具有高度連貫性:我們推出具備行業領先性能的芯片,聚焦面向智能座艙與ADAS領域的新一代特性;我們與生態系統伙伴合作,為其帶來出色功能;我們為非常廣泛的合作伙伴提供支持,并持續推動技術演進。

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