单芯片搞定座舱和智驾，这事靠谱吗？

[首发于智驾最前沿微信公众号]根据国家统计局及全国乘用车市场信息联席会发布的数据，2026年1至3月汽车行业收入24128亿元，同比降0.2%，成本21406亿元，同比增长0.7%，利润784亿元，同比下降18%。

利润被压缩到这个程度，任何能降低物料成本的技术都会引起足够重视，舱驾融合恰好站在了这个节点上。用一颗芯片同时处理智能座舱和智能驾驶的计算任务，共享同一片内存池，表面上是技术整合，实质上是成本压力倒逼出来的架构重构。

过去一辆智能汽车至少需要两套独立的计算系统。智驾域控制器挂载专用的AI芯片，运行实时操作系统保障行车安全；座舱域控制器则使用高性能芯片，跑安卓系统，负责导航、娱乐和语音交互。两套硬件各自搭配独立的内存、存储和散热系统，之间通过有限的总线通信。

在这一架构下，各自有各自的芯片、内存和线束布局，不仅浪费硬件，系统之间的协同也不足。舱驾融合做的，就是把这两个大脑合并成一个。

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安全隔离这道坎怎么过？

功能安全等级的差异，是舱驾融合首先要解决的问题。

座舱系统和智驾系统对功能安全的要求不一样，座舱屏幕偶尔卡顿、掉帧，最多影响用户体验，跟行车安全没有直接关系；但智驾系统不一样，车辆在高速上决策、避障，靠的就是这套系统。

按照ISO 26262标准，前者只需要达到QM或ASIL-B等级，后者必须满足最高的ASIL-D等级，两套要求放在同一颗芯片上，技术上要保证互不干扰，并不容易。

地平线在星空6系列上做了城堡（Fortress）安全物理隔离架构，其设计思路是将芯片内部的资源切割成独立的区域，座舱和智驾各自在独立的计算单元上运行。座舱侧的安卓或QNX系统完全接触不到智驾侧的资源，即便座舱系统因为某个应用崩溃导致重启，智驾系统也不会受到任何影响。

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这种硬隔离要动到底层架构，从总线、中断控制器、内存分区到电源管理都得重新规划，而不是将两个现有设计拼起来那么简单。此外，整车智驾域也可达到ASIL-D最高功能安全等级，座舱与智驾、仪表、车控四个功能域均可通过该架构实现硬件级隔离。

黑芝麻（参数丨图片）武当C1296芯片也通过了ISO 26262功能安全最高等级ASIL-D认证；高通骁龙8775方案则通过虚拟化技术和Gunyah hypervisor软件，让智能座舱与辅助驾驶跑在两套独立的操作系统上。

在整理这篇文章时，智驾最前沿发现行业里对舱驾融合的看法并不一致。有部分人认为，现阶段多数所谓融合仅限数据互通，远没有实现真正意义上的单芯片承载双高负载。当前的融合方案多依赖软件隔离，缺乏物理硬隔离机制，存在座舱侧故障影响智驾系统的风险。

有些芯片公司也认为舱驾融合在高端芯片上暂时难以实现，认为两套系统对安全等级的要求差异太大，强行绑定反而会限制各自迭代的灵活性。

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算力堆上去之后怎么办？

智驾要跑大模型，座舱要支持越来越复杂的图形渲染和AI应用，算力是舱驾融合离不开的话题。

芯擎科技副总裁蒋汉平在2026中国汽车论坛上指出，车载主流算力从三年前不足100TOPS涨到如今500至1000TOPS，芯片功耗逼近100瓦。

地平线星空6P采用5nm车规制程，BPU算力达到650TOPS，内存带宽273GB/s；芯擎科技龙鹰二号采用5nm车规级工艺，集成12核CPU、10核GPU，AI算力达200TOPS，带宽高达518GB/s，计划于2027年第一季度启动适配。

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算力往上走，功耗和良率的问题也跟着来了，蒋汉平在论坛上提醒，如果继续无上限加码算力，芯片功耗会暴涨，加重车辆热管理负担，影响新能源车续航。芯片良率也会随算力提升明显下滑，500TOPS级别芯片的量产良率只有40%到50%。先进的3nm及以下制程能否满足严苛的车规老化与长期可靠性要求，目前还没有定论。

其实车企对算力的态度也在发生变化，前两年行业普遍追逐大参数模型，动辄要求搭载20B、30B的大模型，算力似乎越高越好。但进入2026年，成本压力让车企冷静了不少，7B参数或者多颗小参数模型的组合，已经能覆盖大多数用车场景。一味堆算力未必划算，芯片功耗上去了，散热成本跟着涨，续航还要受影响，产业链配套也很难跟得上。

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软件整合的复杂度被低估了？

对于舱驾融合来说，硬件层面的融合只是第一步，真正的难度在软件。两套体系的开发逻辑、迭代速度、安全标准都不一样，智驾和座舱的开发逻辑其实从一开始就各走各路。

智驾通常采用交钥匙方案，由供应商提供完整的软硬件包，迭代周期长，任何改动都要经过大量验证；座舱则偏向开放生态，安卓系统可以随时更新应用，用户也习惯了频繁OTA带来的新功能。两套逻辑不同的体系现在要捏在一起，部门之间的协调就成了问题。车企内部管智驾和管座舱的团队，各自负责各自的交付指标，舱驾融合之后权责怎么划分，目前还没有明确的做法。

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这种开发节奏上的冲突，在行业内已经被反复讨论，有观点指出，智驾需快思考，车辆在路上随时要应对突发情况，系统反应必须足够快；座舱处理的是慢思考，处理的是连续对话、复杂指令的语义理解，这类任务不需要瞬时响应但计算更复杂。

端到端舱驾融合模型如何同时兼顾这两种模式，是目前技术突破的一个关键方向。

当然，舱驾融合也解决了传统分立架构的一些问题，在传统分立架构下，座舱和智驾各自为政，靠网关和线束跨域沟通。一个开始泊车的语音指令，要先经座舱系统识别再跨域传给辅助驾驶系统，延迟少说几百毫秒。

舱驾一体将两套系统整合到单颗芯片，算力共享、数据直连、任务调度集中完成，从架构层面消除了跨域通信的延迟瓶颈。但这个优势想要真正发挥出来，软件层面的调度和管理必须跟上。

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最后的话

单芯片搞定座舱和智驾，这事靠谱吗？

从技术上看，物理隔离、算力提升、软件调度这些环节都在推进，量产方案也已经落地，技术上没有不可逾越的障碍。但大规模普及还面临不少约束，功能安全硬隔离的工程复杂度、算力与功耗的平衡、软件整合的成本，都不是短期能解决的。

智驾最前沿判断，舱驾融合会先从成本敏感的中低端车型渗透，高端车型仍会维持独立域控一段时间，虽然这条方向是确定的，但节奏应该是循序渐进的。