2026 年，汽车行业最拥挤的赛道不再是 " 大模型上车 "，而是 "AI Agent 上车 "。从理想汽车将整车智能体作为下一个十年核心战略，到长城魏牌发布归元 S 平台，再到斑马智能推出行业首个全模态端侧大模型 AutoOmni，智能体正在成为车企智能化竞争的新焦点。

而在这场竞赛背后，一个更深刻的技术变革正在发生—— AI Agent 的 " 跨域 " 特性，正在以前所未有的速度倒逼舱驾一体芯片从技术方向变为量产刚需。

车企智能化再进化，各阵营争先入局

过去两年，智能座舱的竞争焦点是 "AI 大模型上车 " ——让车机能够像人一样聊天、写诗、画画。然而，2026 年的市场释放了明确的信号：行业已从 " 会聊天 " 的 AI 大模型，全面升级为 " 能干活 " 的端侧智能体。数字人只能被动应答，而 AI Agent 能够主动感知、自主思考并执行复杂任务，实现从 " 被动响应 " 到 " 主动服务 " 的跃迁。

在这样的智能化趋势下，各阵营的智能体布局已全面铺开：

车企阵营中，理想汽车将 " 具身智能 " 作为下一个十年最重要的技术战略，其整车智能体通过跨域调度与认知记忆，让车真正 " 认识你、理解你并且主动服务你 "。小鹏集团副总裁余鹏表示 " 物理 AI 时代已经到来 "，汽车上验证过的 AI 底盘技术正在向机器人迁移。长城汽车发布归元 S 平台，行业首搭双 VLA 大模型，推动智能体主动服务能力落地。吉利联合阶跃星辰打造超级 Eva 整车智能体，首发搭载于极氪 8X。

AI 与互联网厂商以 " 一个 AI 大脑深度联动整车 " 为目标，打通车控、导航、智驾等关键功能域。火山引擎发布基于 Agentic AI 架构的新一代汽车 AI 解决方案，通过座舱豆包大模型理解用户意图，将其提炼后传递给智驾系统的司机 Agent，实现 " 感知—推理—执行—记忆—学习 " 一体化闭环。斑马智能推出全模态端侧大模型 AutoOmni，具备从 3B 到 30B 不同参数的产品矩阵。商汤绝影发布座舱自主智能体，推出 SageBox 端侧方案，宣称可实现 "Token 零成本 "。

Tier 1 供应商同样密集布局。博泰车联推出车载 AI 大模型，以 Agentic 自主驱动架构为核心，构建 " 感知 - 推理 - 执行 - 学习 " 全链路闭环智能体系，已拿下国内头部车企与造车新势力项目定点，预计 2026 年逐步量产。东软智行基于骁龙 8397 平台的端侧 AI 智能座舱域控产品已获多家头部车企定点。

芯片企业阵营，地平线在发布 " 星空 " 舱驾融合芯片的同时，同步推出了中国首个整车智能体操作系统 "KaKaClaw 咖咖虾™ "。高通联合诚迈科技、车联天下、斑马智能、德赛西威、镁佳科技、中科创达等生态企业，正式发起 " 车端人工智能 Claw 生态计划 "，将骁龙数字底盘与高通智能体 AI 运行环境深度结合，目标是解决车载 AI 开发碎片化的行业痛点。

四大阵营竞逐 "AI Agent 上车 " 布局一览

从数字人到智能体，汽车智能化正在经历一次从 " 被动响应 " 到 " 主动服务 " 的本质跃迁。车企、Tier 1、AI 厂商、芯片企业全产业链已全面转向 AI Agent 方向，竞争焦点从 " 有没有 AI" 转向 "AI 能否真正跨域调度、主动服务 " ——这为舱驾一体化加速落地提供了最直接的需求牵引。

两种舱驾一体芯片底座路径

为满足舱驾一体化从 " 量产元年 " 迈入规模化放量，市面推出了两种不同的芯片底座方案。

车企自研方面，情况较为复杂。理想马赫 M100 虽在宣传中常被关联 " 舱驾融合 "，但其本质定位是 " 全球首款动态数据流 AI 芯片 "，面向 AI 大模型与具身智能设计的通用端侧推理芯片，而非传统意义上的舱驾一体芯片。在 L9 Livis 量产方案中，马赫 M100 负责智驾与 AI 推理，座舱交互仍由高通骁龙 8797 独立承担，实际采用了 " 马赫 M100+ 骁龙 8797" 的混合架构，并非单芯片舱驾融合。

比亚迪璇玑 A3（4nm，3 颗协同超 2100 TOPS）官方定位为智驾专用芯片，其 " 舱驾融合 " 指融入支持舱驾协同的璇玑架构 2.0 系统，并非芯片本身同时处理座舱与智驾，座舱部分仍需独立芯片方案支撑。

小鹏图灵（5nm，Ultra 版 3 颗 2250 TOPS）同样采用智驾 3 颗 + 座舱 1 颗专属芯片的分域部署，实现了全自研覆盖，但并非单芯片同时处理两大任务，智能座舱仍需搭配高通 SA8295 专属座舱芯片。

蔚来神玑 NX9031（5nm，1000+ TOPS）则聚焦高阶智驾领域，官方明确定位为智驾专用芯片，座舱交互同样依赖高通等独立方案。

上述车企自研芯片方案，本质上属于多芯片分域或分离部署，并非单芯片舱驾一体。其共同逻辑是：智驾部分自研掌控核心技术，座舱部分借助外部成熟方案保障生态兼容性。

舱驾一体方案主要芯片底座全景对比

第三方芯片方案商则主打单芯片舱驾一体集成，智驾与座舱在同一颗芯片上共享内存池，数据以纳秒级延迟、每秒数百 GB 的带宽自由流动，计算资源成为可被统一调度的池子——这才是行业公认的 " 真舱驾一体 "。

高通凭借骁龙 8775（4nm，200 TOPS）和 8797（4nm，单颗 640 TOPS）从座舱霸主向智驾延伸，已覆盖极狐、别克、日产等 6 款车型及全品类，是目前量产落地最快的舱驾一体方案。地平线从智驾优势向座舱渗透，星空 6P（5nm，650 TOPS）以城堡安全物理隔离架构（智驾域 ASIL-D）和 KaKaClaw 整车智能体操作系统主打全栈交付，强调高性价比。黑芝麻智能的武当 C1296（7nm，四域融合）成为首个本土舱驾一体量产芯片，已由东风奕派 007 率先搭载。吉利旗下的芯擎科技龍鹰二号（SE2000）核心设计目标是通过单芯片同时承载智能座舱与智能驾驶（ADAS）的工作负载，已确认于 2027 年 Q1 启动适配。英伟达 Thor 虽具备舱驾一体理论能力，但目前量产车型（领克 900、极氪007 等）均仅作为智驾专用芯片使用，座舱部分仍需外挂高通芯片，尚未实现单芯片舱驾一体量产。

两者相比，第三方芯片方案商从设计之初就为 " 单芯片融合 " 而生，目标是降低成本、简化架构、提升算力效率；而车企自研芯片当前阶段主要聚焦智驾核心技术自主，座舱生态仍依赖外部成熟方案。这反映了两条不同的技术主权路径——自研派追求 " 核心在手 "，平台派追求 " 一步到位 "。

舱驾芯片一体化有望加速落地

上述产业链对 AI Agent 的集体押注并非偶然，而是由 AI Agent 的本质特征来决定。AI Agent 必须实时跨域调用座舱和智驾两个域的数据与执行能力，这成为倒逼底层计算架构变革的核心力量。

以最简单的场景为例：当用户说 " 我累了 "，AI Agent 不能仅仅播放一首提神音乐（座舱域），而需要同步理解这一意图、主动调节空调与座椅（座舱域）、建议进入最近的服务区并规划导航路线（智驾域）。

这一完整链路天然跨越座舱与智驾两大功能域。在传统分离式架构下，两颗芯片之间的跨域通信延迟高达百毫秒级，无法支撑智能体所需的无缝体验。智能体要真正发挥作用，座舱与智驾必须共享数据、统一调度，而这在物理层面要求两颗芯片合二为一。

三重力量叠加，加速了这一进程：

第一，成本压力。2026 年全球内存溢价周期加剧，两颗 SoC 各配一套内存的分离架构，BOM 成本被进一步放大。地平线 CEO 余凯算了一笔具体账：基于星空 6P 单芯片方案，仅 DDR 内存成本一项就可节省 2000-3000 元，整车综合成本节省达 1500-4000 元。

第二，算力效率。传统架构中，智驾芯片在泊车等场景常处于闲置状态，座舱芯片却可能满载。通过统一内存与动态调度，舱驾一体可将整车算力利用率从不足 30% 提升至 70% 以上。地平线星空系列采用 ACE 自适应计算引擎，行车时算力优先保障智驾，驻车时释放给座舱，实现了资源的最优配置。

第三，物理 AI 的统一架构需求。行业正从单一场景的自动驾驶迈向通用物理 AI ——汽车、机器人、无人机共享同一套计算架构。小鹏已明确表示 " 汽车上验证过的 AI 底盘技术正在向机器人迁移 "。舱驾融合芯片不只是服务汽车，而是物理 AI 在端侧落地的基础设施原型。

综上，AI Agent 的 " 跨域 " 特性对芯片架构提出了 " 数据必须共享、调度必须统一 " 的刚性要求，而内存涨价带来的成本压力、算力效率的行业焦虑，以及物理 AI 的架构统一需求，三重力量叠加，共同将舱驾一体芯片从 " 技术方向 " 推向了 " 量产刚需 "。正如高通中国区董事长孟樸所言，2026 年是 " 智能体之年 "，而智能体的规模化落地，恰恰需要舱驾一体芯片提供底层算力支撑。

然而，舱驾一体芯片的普及并非坦途，非高通方案仍面临多重现实困境。座舱生态 " 代差 " 最为突出——高通凭借安卓生态兼容性和成熟工具链，构建了极高的切换成本，非高通方案在应用丰富度上短期内难以企及。

功能安全与软件复杂度同样棘手，智驾域需 ASIL-D 等级，座舱域追求开放生态，两者在同一芯片上 " 安全共处 " 需要复杂的虚拟化和调度机制，对本土厂商的操作系统能力和安全认证积累构成严峻考验。车厂对单芯片故障导致全车失能的 " 单点风险 " 心存顾虑，从双芯片冗余转向单芯片融合，验证周期漫长。

量产验证的缺失也制约了成本优势的兑现——非高通方案在定点数量和市场占有率上仍处追赶阶段，缺乏大规模数据优化功耗与良率。

这些困境注定了舱驾一体芯片的竞争远未到终局，高通虽占先机，但非高通阵营正在生态共建和平台化交付上奋起直追，这场关于 " 下一代汽车计算架构定义权 " 的持久战才刚拉开帷幕。

结语

AI Agent 正在从 " 功能叠加 " 变为 " 系统内核 "。它不再满足于被动响应指令，而是要主动理解用户意图并跨域调度整车资源。这个看似简单的进化，倒逼汽车计算架构从 " 两颗芯片各管一摊 " 走向 " 一颗芯片统摄全局 "。

舱驾融合之争，表面是路线抉择，底层是下一代汽车计算架构的定义权之争，以及对 " 什么是真正的舱驾一体 " 的话语权之争。高通赌的是平台即标准，地平线走的是软硬一体极致路线，英伟达选择了算力天花板方案。而车企则在这场竞合中重新思考一个根本问题：技术主权与量产效率的边界，究竟划在哪里？

这条路还很长，但方向已经清晰。正如地平线余凯所言：" 真正的车载智能化的方向一定是智能体。只有真正成为智能体的车，才会赋予它灵魂。" 而承载这个 " 灵魂 " 的，终将归结到舱驾融合方案上。

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