从“一芯多屏”到“跨域融合”，“智能座舱+自动驾驶”的组合逐渐成为各大新能源汽车品牌最重要的竞争力和卖点。随着超过1000TOPS算力的座舱芯片逐渐商用，座舱的应用和生态将产生跳跃式的发展。

　　座舱的四大阶段

　　从技术路径来看，智能座舱的发展大致经历四个阶段：

　　第一个阶段是传统架构

　　采用分布式结构，芯片算力要求较低，主要用MCU来进行控制，比如NXP的i.MX6系列。

　　第二个阶段是域控制架构

　　信息娱乐系统和汽车仪表通过虚拟层实现一机多屏，达到更丰富的娱乐和整车控制体验。这个时候芯片的算力要求进一步提高，从MCU控制转为采用SOC控制。其代表为TI的Jacinto 6或Intel的A3900 series。

　　第三个阶段则是域融合架构

　　仍然采用域控制器架构，但支持多个域融合的一体化解决方案，并支持神经网络运算。将座舱、智能驾驶、网联等多种应用体验合二为一。这个阶段出现了将泊车功能融合到座舱域即舱泊一体的方案。泊车功能会涉及到一些人机交互的设计，把泊车功能融入到座舱，座舱域控制器会得到更多的泊车信号，进而能够更好地去做泊车场景下的人机交互设计；把低速泊车功能融合到座舱，可以把原来泊车的控制器省掉，能够节省一定的成本。

　　某主机厂智能驾驶系统设计负责人认为，低速泊车融入到座舱也有功能集成化趋势的因素。早期的360环视都有单独的控制器，需要接入4个鱼眼摄像头；后来，360环视和自动泊车辅助APA进行融合，升级到融合泊车功能，控制器的性能也需要再次升级，并且需要接入4个鱼眼摄像头+12个超声波雷达；

　　再往后发展，随着座舱的智能化升级，座舱SOC具备了更强的CPU算力和AI算力，也能够支持更多的传感器接口，比如高通已量产的座舱芯片S A 8155中嵌入了AI加速计算，算力达8TOPS，最多可支持6个摄像头。座舱具备了集成泊车功能的内外条件，于是，便有了把泊车功能融合到座舱的技术需求出现。

　　这个阶段对于SOC的算力要求进一步提升，其代表就是高通的snapdragon 8155以及英伟达 的Orin X。

　　第四个阶段进阶架构

　　这个时候智能驾驶域域整个座舱域实现融合，形成更高性能的舱驾一体HPC。座舱域和自驾域融合会带来软件复杂度的高速增长，会用到多系统、虚拟机以及各类中间件，其中系统层面将非实时的操作系统和实时的操作系统融合到一起，整个软件系统复杂程度大幅提升，带动软件在整个产业链中的价值进一步提升。同时对于主控SOC的算力要求呈现倍数的增长（GPU算力超过320TOPS）。这里的芯片代表就是NVIDIA的Drive Thor和高通的Snapdragon Rideflex，GPU算力均超过2000TOPS。均通过单芯片支持自动驾驶和智能座舱服务，而凭借自己的通信技术，高通还支持车联网的解决方案。目前，吉利极氪品牌官宣将是NVIDIA Drive Thor的首个量产合作客户。预计未来30万左右的新能源汽车将成为单芯片方案的主要客户。

　　如何布局“舱驾一体”产品？

　　从上述四个阶段来看，汽车智能化经历过“行泊一体”、“舱泊一体”后，接下来将进入“舱驾一体”时代。一颗性能强大的芯片或芯片组，组成的中央计算中心将取代过去的分布式计算。面对这一集中化趋势，包括博世、大陆集团、德赛西威、安波福在内的多家一线Tier1厂商都在积极布局，调整自己的产品方案。目前国内多个自主品牌（包括理想、小鹏、埃安、路特斯等）都在开发全新一代中央计算E/E架构核心技术与车型产品，以进一步提升整车的智能化集成水平。

　　2022年4月，德赛西威全球首发其第一代智能计算平台（Intelligent computing platform，ICP）产品“Aurora”。该公司称，这一平台实现了从“域控”到“中央计算”的跨越式技术落地，是当前行业内首款可量产的车载智能计算平台。作为智能化汽车大脑，该平台在硬件上融合了目前主流的大算力芯片，例如Orin、SA8295、A1000等，使总算力达到2000TOPS以上，同时将CPU、GPU、AI等进行了硬件原子化封装，更利于算力共享；软件上则集成了智能座舱、智能驾驶、网联服务等核心功能域，实现了跨域融合，满足未来电子电气架构在高计算性能、高功能安全性、硬件持续升级能力等多层级需求。

　　8月，德赛西威与长安汽车签署战略合作协议，双方将基于各自优势资源，在域控制器领域深入合作，共同打造行业领先的中央计算机产品，推进中央计算机相关关键零部件的研发及产品量产落地。

　　2022年9月，安波福宣布，已成功开发行业首款整车中央计算平台（Central Vehicle Controller）并在中国市场率先应用。这款集成ADAS、车身功能、网关及VCU功能的整车中央计算平台是下一代智能汽车架构的核心系统之一。同时，在基础软件部分， 安波福通过先后参股TTTech、收购Wind River，从而进一步强化SVA平台的软件能力。原因是，智能操作系统+中间件的技术能力将是后续全域电子架构的关键竞争力。

　　同年9月，哪吒汽车也官宣将在已经开发的哪咤XPC中央计算平台上导入Drive Thor芯片的强大运算性能以及舱驾一体先进架构。

　　2023年1月的CES展上，博世也展示了自己的最新智能座舱域控制器，将座舱域和泊车、环视等驾驶域功能融为一体。不过博世依然是采用两套芯片做到一个模组里，比如自动驾驶芯片使用英伟达产品，座舱芯片采用高通的产品。在这个方面博世的选择仍然偏保守。

　　点评

　　“舱驾一体”时代

　　供应链哪些环节将受到影响？

　　随着2022年自动驾驶产业步入寒冬，自动驾驶与座舱的主动融合可能会成为2023年新能源汽车的新的增长点。

　　在这个过程中，芯片企业的机会和挑战也在增加。智能座舱芯片领域的霸主高通，以及自动驾驶领域的领导者Nvidia将在“舱驾一体”的融合市场狭路相逢。谁将一统智能座舱和自动驾驶两大江湖？

　　这里的竞争逻辑与座舱芯片的竞争逻辑有所不同。高通可以对瑞萨、恩智浦、德州仪器等传统座舱玩家实现降维打击，但面对Nvidia，这一套不灵了。

　　笔者认为，在L2到L3级别的自动驾驶阶段是重要的时间窗口，高通是否能在这个时间段继续延续8155在座舱的强势地位，将决定最终的胜负结果。

　　除此之外，各大芯片商纷纷通过开源软件和提供工具包SDK和中间件来赋能客户，让客户更容易的开发相关应用。

　　另一个将会受到影响的是Tier1。域架构融合产品的量产，对传统Tier1企业带来更大冲击。随着电子电气架构的升级变革，硬件逐渐的标准化，软件从硬件中剥离出来，软件和硬件实现解耦，软件定义汽车成为未来方向。在这一过程中，汽车主机厂开始逐渐掌握主动权，开始由自己来定义座舱方案。而Tier1为了不丢掉主导权，则纷纷进行垂直整合，打造软硬件全栈的研发能力，由系统集成商向系统方案解决商转型。所以我们会发现以往只做座舱的Tier1，现在也要开始做泊车方案，包括自动驾驶方案。

　　汽车主机厂当然也会收到影响。在以往，主机厂的研发部门智驾和座舱是两个独立的部门。智驾内部又分行车和泊车两个不同的团队，再往下可能会分多个不同专业——感知、规控、定位等专业小组；座舱部门会分为HUD、仪表和中控等不同团队。另外，还有专门负责车型的部门，车型部门会围绕车型的EE架构以及系统的一些技术，包括需求定义等开展工作。当车型的功能定义好之后，车型部门相关负责人会找具体的部门来协作。

　　如何做舱驾融合方案，则由哪个部门主导来进行开发则可能需要重新调整组织架构。笔者认为，主要取决于自动驾驶的不同阶段，在L2级别或以下的时候，座舱的功能和团队更加复杂，相对来说泊车团队较小，因此可以座舱部门主导。但随着L3级别以上发展，自动驾驶的方案复杂度会直线上升，这个时候可能就需要自动驾驶部门来主导了。

　　最后一个将受到直接影响的可能很多人想不到，笔者认为是消费电子产业。目前特斯拉的座舱芯片采用X86架构的AMD主控，其性能已经达到游戏主机的水平。未来汽车的计算中心的算力将超过PC达到服务器级别。其中过剩的算力除了用于座舱控制、自动驾驶控制以外，将会产生更大的想象空间。有可能汽车将成为消费者最强大的移动计算中心和数据存储中心。而我们的手机、PC和可穿戴产品则可通过云服务调取自己汽车的算力。有一句话叫，毁灭你，与你无关。这一变化或将深刻的改变消费电子产业。

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