舱驾融合（一体），窗口期已逐步打开。

「驾舱融合，并非是零基础，所以我认为这次的变革速度会比以往更快。过去可能花五年时间，接下来就三年左右时间，座舱Tier1和智驾Tier1一定会有一波整合和洗牌。」

6月27日，由芯擎科技总冠名的2024高工智能汽车开发者大会举办，高工智能汽车研究院在会议上释放预测。

事实上，一些供应链正联合车企「打样」。典型案例，比如车联天下、高通、哪吒联合，全球首发Snapdragon Ride Flex（SA8775P）舱驾一体平台，2025年二季度正式量产上车。

27日下午，车联天下在活动中，分享舱驾融合相关进展，「SA8775平台域控处于B样阶段（预计8月底B样完成），基于当前基线，已完成基础座舱应用、AI端侧大模型、DMS&OMS、AVM功能部署」。

黑芝麻智能的C1200系列，作为本土芯片厂商阵营，是跨域的另一重要力量。同时，区域控制、操作系统厂商，亦在探索破局，这背后，比如大陆、风河等。

「座舱玩家是一定会抢跑舱驾一体。目前来讲，座舱的玩家只需要差不多三年时间，可以完成从零到10个亿、20个亿，甚至30亿的营收增长。但智驾过去五年时间，能做到1个亿-3个亿左右的企业，其实屈指可数。」高工智能汽车研究院判断。

抢跑者，比如博世。「接下来要做的，就是舱驾融合，这是在近期不同场合一直在推广的产品」，根据当天下午博世方面分享的信息，其意图凭借完整的舱、驾产品线，「引领跨域融合创新产品方向」，并给出了基于8775的系统架构设计提案，和推荐传感器组合，。

整体来看，27日下午，在“域见，从地方到中央”专场和 “跨域融合，从基础软件开始”专场中，来自博世、亿咖通科技、长安汽车、黑芝麻智能、车凌科技、埃斯顿、大陆集团、车联天下、知迪科技、风河等企业高层，发表精彩演讲。

具体来看，博世中国智能驾驶与控制事业部专家罗艳龙发表《智驾及座舱跨域融合趋势下的博世产品规划》主题演讲。

博世中国智能驾驶与控制事业部专家 罗艳龙

罗艳龙表示，博世基于座舱和智驾域开发经验，率先推出跨域融合产品。尤其采用灵活的合作模式方面，分为四种：其一，纯硬件（设计开发及生产）；其二，硬件+底软；其三，硬件+底软+ADAS应用；其四，交钥匙工程。

那么，一旦迈入跨域阶段，此前智驾（初创公司居多）、座舱赛道的单产品线玩家，是否还有机会？

「我们也一直在思考这个问题，要不要做全栈、要不要引入第三方，我认为第三方是有机会的」，罗艳龙认为，主机厂经过前面的探索，尤其进入跨域阶段，会逐渐明晰其需要一个能力更为强大的集成商，主机厂自身则聚焦于控制上层应用需求和交互需求。

单产品线Tier1此前或许可以推进较快，后续头部综合Tier1有更多机会。同时，类似主机厂在全栈上遇到的现实问题，头部Tier1某种程度上也无法聚焦全部的细分能力，这也是第三方的机会。

亿咖通科技产品高级总监龚思颖发表《人机交互的智能化未来：智舱智驾与大模型的融合》主题演讲。

亿咖通科技 产品高级总监 龚思颖

大模型上车，核心难点在哪儿？

龚思颖认为，核心分为三大类：其一，全车数据收集难度大，主流SoC很难满足大模型的高内存运行条件；其二，大模型对算力需求高，当前车端SoC方案其实无法支持，部分只能勉强支持一些端侧的小模型，后者与大模型的性能表现相距甚远；

其三，数据传输的难点，大模型上车要求计算数据传输效率非常高，当前EE架构数据需要在多个SoC进行传输，本身就有延迟，且大模型计算有些是需要实时计算，这对于功耗、散热等挑战巨大。

基于此，龚思颖认为，「中央计算是大模型落地的最终土壤，也是汽车智能化的终局。因此我们做了一个舱驾一体的大模型架构，除本身支持舱驾一体，同时支持多语言、全球的生态服务，且本身是端云协同的大模型架构」。

长安汽车芯片开发总工程师李长青发表《超级数字平台SDA赋能汽车智能化》主题演讲。

长安汽车 芯片开发总工程师 李长青

据李长青介绍，SDA架构为软件定义汽车的长安架构（落地时间方面，搭载SDA架构的长安启源E07将于今年10月前后上市）。具体来看，其具有“中央计算、分层+分域、基于服务、端云互控”典型特征。

李长青表示，SDA智能驾驶持续跟进智驾算法发展，采取“精兵”策略，从分段式专家路线演进到端到端大模型，提升智能驾驶效果，「端到端的一些路径，大家都在陆续的上车或者推出Demo，我们也会在年底有端到端的效果Demo，量产最快在明年」。

尤为值得注意的是，舱驾一体存在路线之争，是从上往下渗透，还是从下往上渗透？

李长青认为，舱驾一体更加适合稍微相对平价、入门级的车型，其智驾功能和算法不复杂，已经相对具象化、固定化（高阶智驾的算法仍在诉迭代），不需要再做太多算法更新迭代，座舱则提供类高通8155的功能即可。

黑芝麻智能高级产品市场总监王治中发表《跨域融合计算芯片推动智能汽车产业加速转型升级》主题演讲。

黑芝麻智能 高级产品市场总监 王治中

针对跨域从上往下，还是从下往上渗透，王治中结合市场的两个趋势来分析：其一，高端车型为性能导向，跨域虽可带来成本降低，但与高端车型的定位某种程度上相悖，而性能体验目前仍在快速迭代，短期做融合并不太适合。

其二，性价比导向，智能化每年有大量的优质应用被筛选出来，然后逐步向平价车型渗透并被消费者接受，比如前向一体机、8155座舱，某种程度上正成为标准化配置，其进行跨域融合、整体降本，也更为符合平价车型的性价比定位。

产品层面，黑芝麻智能已推出黑芝麻智能武当®️系列跨域计算芯片，包括武当C1296（行业首颗支持多域融合的芯片平台）、武当C1236（本土首颗单芯片支持NOA的芯片平台）。

其中，C1296方面，其单芯片可支持CMS 、信息娱乐、舱内感知、自动泊车、L2++行车、整车数据计算、安全信息、智能大灯等。

车凌科技副总裁闫凯发表《舱驾跨域与生态运营共筑智慧出行生态圈》主题演讲。

车凌科技 副总裁 闫凯

据介绍，作为行业领先的汽车软件生态公司，车凌科技基于车云平台、AI座舱、大模型与数据商业化、整车/座舱集成测试等多项解决方案，可提供车辆全生命周期（规划、研发、生产、销售、用车、ESG）的全栈服务。

其中，在云平台的产品矩阵方面，公司以云为纽带，1+3多维服务，其中包括车云数据基座（边缘侧引擎、边缘侧数据库、云端EMQ、云端算法引擎、云端编译工具）、TSP应用、座舱应用、大数据应用，最终实现让体验流转于人、车、生活。

埃斯顿汽车行业总经理李玉龙发表《智能制造在新能源汽车产业链的应用》主题演讲。

埃斯顿 汽车行业总经理 李玉龙

据李玉龙介绍，埃斯顿自动化集团作为1993年成立于中国南京的企业，2015年登陆中国深圳交易所实现上市，为全球领先的智能制造品牌，公司核心业务包括自动化核心部件及运动控制、机器人及智能制造系统、数字化产品及解决方案

在汽车整车智能化方案方面，其拥有供应链自主可控、轻量化、柔性化等特征，在汽车行业中的应用包括冲压、点焊、弧焊、涂胶、装配、搬运等，同时其提供汽车零部件智能化方案（轻量化、模块化）和汽车电子部件智能化方案等。

大陆集团车联网与架构事业群ZCU中国区报价组技术负责人 高爽发表《未来车载电气架构的基石：区域架构及控制器(ZCU)》主题演讲。

大陆集团 车联网与架构事业群ZCU中国区报价组技术负责人 高爽

高爽认为，伴随迈向软件定义汽车之路，整车功能及架构复杂度大幅升级带来挑战，区域控制器(ZCU) 为未来整车架构中的必备模块，主要功能包括网络通讯、I/O 控制、智能电源分配等，核心优势包括x-Domain方法支持的降低E/E架构复杂性、智能配电与电源分配优化、支持软硬件分离/通用软件架构的OEM策略等。

据介绍，大陆集团区域控制器本土研发及生产基地，包括重庆研发中心（车身应用软件开发,底层软件开发BSW, 系统测试和自动化,CI/CT,ARXML集成ARXML integration等）、大陆中国系统及软件中心、上海研发中心、长春工厂。

车联天下副总裁李志刚发表《舱驾融合&计算单元发展之路》主题演讲。

车联天下 副总裁 李志刚

2024年开始，主机厂陆续落地跨域融合及“HPC+ZONE”的架构方案，并逐步迭代至中央计算平台。在跨域融合过程中，“舱驾融合”与“舱驾+其它域”将整车算力集中，贴近于中央计算平台，是跨域融合主流方向。

“舱驾融合之前，是单座舱、单行泊，目前距离真正的行泊大批量产业化还没有多久，包括基于BEV+Transformer的行泊域控发展时间也不长，但已经有一部分企业开始研发跨域融合，行业卷的速度真的非常快。”李志刚在会上表示。

紧跟市场趋势，车联天下选用高通8775 Snapdragon Ride Flex，打造了不同的方案。一是8775（+RH850U2A8）舱驾融合：采用7V1R12USS，实现高速NOA和记忆行车，座舱大于8155能力；二是8775（+RH850U2A16）舱驾融合+信号型网关：除舱驾融合外，可集成基础网关功能，实现信号转发；三是8775（+S32G）舱驾融合+网关：除舱驾融合外，可集成SOA网关、OTA Master等。

今年5月，车联天下与卓驭科技基于SA8775P达成合作，降低了车企量产高阶驾舱融合的开发门槛，同步缩短了开发周期。目前，车联天下的新一代方案已获得业界广泛关注。

知迪科技COO尹晓航发表《生成式AI为智能驾驶的闭环数据提供助力》主题演讲。

知迪科技 COO 尹晓航

从智驾来看，数据采集、生产的变化和痛点越来越明显。一方面，真实路采数据的成本很高，且高质量场景数据比例低，难以覆盖corner case；另外，现实复杂的环境交通状况，全仿真数据真实性差、场景有效性低，仅通过语义信息定义的内容建模仿真，很难还原真实场景。

而在生成式AI大模型的加持下，实车采集、虚拟仿真两种场景构建方式发生了实质性改变。一是实车采集的数据，可以使用更精准的数字孪生构建场景库；二是AI自然语言生成/泛化场景模型，比如通过BEV+Transformer模型，把生成的仿真数据泛化成不同工况下的相关场景数据，包括夜晚、不同天气等。

据尹晓航介绍，迈向AI时代，知迪科技创新仿真测试未来式，提供虚拟现实数据全流程生产解决方案，包括真值数采、场景生成、场景泛化、注入与测试等，包括软件和硬件解决方案、设备的集成与测试服务等。

风河中国区汽车业务负责人付俊峰发表《跨域基础软件，打造整车操作系统》主题演讲。

风河 中国区汽车业务负责人 付俊峰

“包括域集成在内的各种集成，都离不开硬件能力的增长，计算平台走向统一化；而硬件集成化之后，软件也需要做相应配合；什么样的软件架构适合域控或者跨域融合架构，从不同行业的经验来看，云原生的架构是面向未来的软件架构选择之一。”付俊峰表示。

在云原生技术的加持下，数以百万计的车辆软件开发、部署和运营的数字化平台，不仅能简化软件开发流程，减少软件质量问题，还可以最大化软件投资，解锁数据价值链，数据驱动持续创新。

基于Wind River Studio数字化开发环境，以及Wind River Edge“软件定义汽车”基座平台，风河打造了业内首个端到端、云原生解决方案，以合理成本使能“软件定义汽车”。

通过一体化生命周期管理，在云端快速、安全的开发和测试软件，容器化软件模块无缝、安全的部署，车辆运行数据在云端构建数字孪生，通过数据反馈驱动软件持续优化。

具体而言，其搭建的平台化能力，可配合高通、瑞萨、英伟达等不同厂商的芯片，利用统一的基线、统一的工具链，帮助Tier 1构建公共软件技术平台，再通过云原生的开发理念，支持座舱、智驾、车身网关、OTA等的开发和服务。