高通連甩兩顆車芯王炸！智駕座艙全面AI化，理想賓士首批用

在智慧汽車時代，高通對於汽車的參與正越來越深。

高通公司正式釋出了兩大全新汽車晶片產品：驍龍座艙至尊版平臺和Snapdragon Ride至尊版平臺。

驍龍座艙至尊版平臺和Snapdragon Ride至尊版平臺都將在2025年出樣片。

據高通技術公司汽車、行業解決方案和雲事業群總經理Nakul Duggal介紹，跟前代產品相比，這兩款產品採用了統一的架構：高通專門為汽車定製的高通Oryon CPU，其速度相比前代提升至3倍；同時還配備了面向汽車應用設計的Adreno GPU，效能也提升了3倍；其面向多模態AI設計的專用神經網路處理器（NPU），效能比前代提升了12倍。

正因如此，車企還可以選擇在同一SoC上無縫執行數字座艙和智慧駕駛功能。

驍龍座艙至尊版平臺和Snapdragon Ride至尊版平臺帶來的最大提升則是對於AI的支援，無論是在座艙領域還是在智駕領域，高通都將AI作為了非常重要的一環來介紹。

在釋出會現場，高通還直接宣佈了一些合作專案。

目前高通正在和谷歌合作，雙方將利用驍龍數字底盤、安卓汽車OS和谷歌雲三者互為補充的技術，打造藉助生成式AI（GenAI）開發座艙解決方案的全新標準化參考平臺。

賓士和理想汽車將會在未來的產品中使用高通的驍龍座艙至尊版平臺。

長城汽車新任CTO吳會肖也在釋出會現場分享了長城汽車和高通的合作，目前長城汽車自主研發的座艙系統Coffee OS一直基於高通座艙晶片開發，目前長城旗下多款車型甚至最新推出的“靈魂”摩托都採用了Coffee OS，雙方的深度合作還在繼續。

另外非常值得注意的是，這次高通專門留了一天的時間為汽車業務舉辦產品釋出會，高通對於汽車業務的重視也可見一斑。

而這次釋出會，也幾乎全面展示了高通在汽車領域豐富的產品組合，既有SoC和工具，也有完整軟體棧，涵蓋了硬體、軟體（包括中介軟體和其他應用程式）、雲平臺、以及利用AI SDK打造完整的全棧。

在汽車行業的下一步競爭中，高通也將會扮演重要的角色。

一、最多支援16塊屏 車上可執行大語言模型

首先來看一下驍龍座艙至尊版平臺。

高通專為汽車定製的Oryon CPU具備靈活的架構，可以支援多個虛擬環境和多樣化的跨域應用，還實現了效能、能耗和便利性的進一步提升。

驍龍座艙至尊版平臺可以支援多個應用程式同時執行，不會有任何效能損失或者延遲，簡單來說，在全新平臺的加持下，使用者在車上使用智慧座艙的時候，可以同時開啟多個APP執行，車機絲毫不會卡頓。

這樣帶來的好處是，車輛的導航、娛樂系統和通訊系統都可以執行。

值得注意的是，高通驍龍座艙至尊版平臺的顯示處理單元（DPU）也非常強大，能夠支援至多16個4K畫素顯示屏。

同時，得益於專用的Adreno GPU，高通驍龍座艙至尊版平臺支援實時光追和沉浸式3D體驗，當使用者在車機上體驗遊戲的時候，會有更好的視覺效果和沉浸感。

而在日常使用過程中，還可以透過3D地圖和更加逼真的車型UI來增強對於環境的感知，讓駕駛變得更加輕鬆安全。

結合這些能力來看，如果車內有多塊螢幕的話，每個座位上的乘客都可以自由使用自己想要用的APP，並且可以享受非常高質量的畫面。

智慧座艙是一個綜合性的產品，除了在畫面上要有更好的體驗，音效也是很重要的一環。高通驍龍座艙至尊版平臺有專用的AI音訊處理器，提升了音訊的表現。

具體來看，AI增強的音訊可以在更加複雜的環境中進行喚醒詞檢測，也能夠對多種語言和方言進行準確識別；而分割槽音訊也不在話下，可以對車內各個位置的乘客的語音指令進行檢測，讓每位乘客都有屬於自己的專屬語音助手。

不過，上面的產品還是相對比較傳統的創新，高通驍龍座艙至尊版平臺真正厲害的地方在於對於AI能力的支援。

驍龍座艙至尊版平臺整合的最新NPU則是專用的AI加速器，相比前代座艙晶片，其效能提升了12倍，可以處理高達幾十億引數的大語言模型。

這意味著在車上執行大語言模型將會變得非常輕鬆，而在當下大語言模型競相上車的環境下，這樣的效能優勢不言而喻。

驍龍座艙至尊版平臺搭載的基礎模型，可以透過檢索增強生成技術來呼叫車輛維修助手，模型可以根據車輛維修手冊進行訓練。一旦車輛螢幕上顯示出了警報，AI助手會立刻檢索並且確認出警報原因，非常實用。

當然，車載AI助手也可以解答使用者的問題，還可以根據使用者的偏好來不斷學習和進化，隨著時間的推移，AI助手甚至可以主動為車主提供建議並採取操作。

到那時，車輛就不單單是一輛交通工具了，而是真正的智慧助手。

二、支援端到端智駕 能滿足40多個感測器需求

座艙方面一直是高通的強項，而智慧駕駛方面則是高通目前重點佈局的方向之一。

在本次釋出會上，Snapdragon Ride至尊版平臺則全面展示了高通在智慧駕駛方面的能力。

首先從架構上來看，高通的NPU是支援多模態的AI處理器，甚至專為智慧駕駛進行了增強，該NPU支援端到端的網路架構，並提供浮點數運算與整數運算的混合精度實現，支援INT4運算。

也就是說，在高通Snapdragon Ride至尊版平臺上，車企可以輕鬆佈局端到端大模型。這也符合目前智慧駕駛領域的最新技術進展。

在目前的智慧駕駛領域，關於感測器的最終方案仍然還沒有統一意見，鐳射雷達+視覺和純視覺方案之間的競爭還在繼續。

為了能更好的滿足不同車企的需求，高通選擇了做加法，可以將多個攝像頭和多模態感測器與SoC相連線。

那究竟能支援多少個感測器呢？

高通給出的答案是超過40個，要知道，目前幾乎沒有車企將感測器堆加到40個以上。更重要的是，高通可以支援車外搭載多個1600萬畫素的攝像頭，車內360度全景紅外攝像頭。而如此高質量的感測器，目前還沒有到規模上車的階段。

換言之，高通Snapdragon Ride至尊版平臺在未來很多年內都能保持足夠的競爭力。

如何處理這些高質量的資料？高通選擇利用神經網路實現跨多個感測器的低階別融合，從而對物體和軌跡進行穩定性檢測、分類和預測。

而多模態感測器的資料流，也可以提升系統在不同條件之下的影象效果，無論是過亮還是過暗的環境下，都可以做到準確識別，這對於智慧駕駛的安全性提升非常重要。

車內360度全景紅外攝像頭也很重要，可以檢測駕駛員的駕駛行為，不斷迭代完善，提供更符合駕駛者需求的駕乘體驗。

上面的介紹，主要集中在視覺感測器方面，對於雷達和鐳射雷達，高通也做了考慮，專門配備了專用處理器，可以處理雷達和鐳射雷達的點雲資料或更低階別的資料，同時可以和同一SoC上其他感測器的低階別融合。

同時，Snapdragon Ride至尊版平臺採用的異構架構和專用處理器，支援所有感測器的並行處理資料，不會將資料集中在單個核心中進行高負載處理，在資料安全上做足了準備。

結語：AI定義汽車正成為現實

從去年開始，AI成為了科技圈非常火熱的名詞，而從今年一開始，AI也在切實改變日常生活。

而在汽車領域，AI上車也成為了行業玩家共同的選擇，高通此次也將AI能力作為了重要的一環，不難發現，無論是在座艙領域還是在智慧駕駛領域，對AI的支援都是高通此次最大的變化之一。

而隨著這些產品的逐步上車，AI在汽車行業的作用也會進一步增加，到那時，AI定義汽車將會成為現實。