根據國家統計局及全國乘用車市場信息聯席會發布的數據，2026年1至3月汽車行業收入24128億元，同比降0.2%，成本21406億元，同比增長0.7%，利潤784億元，同比下降18%。
利潤被壓縮到這個程度，任何能降低物料成本的技術都會引起足夠重視，艙駕融合恰好站在了這個節點上。用一顆芯片同時處理智能座艙和智能駕駛的計算任務，共享同一片內存池，表面上是技術整合，實質上是成本壓力倒逼出來的架構重構。
過去一輛智能汽車至少需要兩套獨立的計算系統。智駕域控制器掛載專用的AI芯片，運行實時操作系統保障行車安全；座艙域控制器則使用高性能芯片，跑安卓系統，負責導航、娛樂和語音交互。兩套硬件各自搭配獨立的內存、存儲和散熱系統，之間通過有限的總線通信。
在這一架構下，各自有各自的芯片、內存和線束布局，不僅浪費硬件，系統之間的協同也不足。艙駕融合做的，就是把這兩個大腦合并成一個。
01
安全隔離這道坎怎么過？
功能安全等級的差異，是艙駕融合首先要解決的問題。
座艙系統和智駕系統對功能安全的要求不一樣，座艙屏幕偶爾卡頓、掉幀，最多影響用戶體驗，跟行車安全沒有直接關系；但智駕系統不一樣，車輛在高速上決策、避障，靠的就是這套系統。
按照ISO 26262標準，前者只需要達到QM或ASIL-B等級，后者必須滿足最高的ASIL-D等級，兩套要求放在同一顆芯片上，技術上要保證互不干擾，并不容易。
地平線在星空6系列上做了城堡（Fortress）安全物理隔離架構，其設計思路是將芯片內部的資源切割成獨立的區域，座艙和智駕各自在獨立的計算單元上運行。座艙側的安卓或QNX系統完全接觸不到智駕側的資源，即便座艙系統因為某個應用崩潰導致重啟，智駕系統也不會受到任何影響。
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這種硬隔離要動到底層架構，從總線、中斷控制器、內存分區到電源管理都得重新規劃，而不是將兩個現有設計拼起來那么簡單。此外，整車智駕域也可達到ASIL-D最高功能安全等級，座艙與智駕、儀表、車控四個功能域均可通過該架構實現硬件級隔離。
黑芝麻武當C1296芯片也通過了ISO 26262功能安全最高等級ASIL-D認證；高通驍龍8775方案則通過虛擬化技術和Gunyah hypervisor軟件，讓智能座艙與輔助駕駛跑在兩套獨立的操作系統上。
在整理這篇文章時，智駕最前沿發現行業里對艙駕融合的看法并不一致。有部分人認為，現階段多數所謂融合僅限數據互通，遠沒有實現真正意義上的單芯片承載雙高負載。當前的融合方案多依賴軟件隔離，缺乏物理硬隔離機制，存在座艙側故障影響智駕系統的風險。
有些芯片公司也認為艙駕融合在高端芯片上暫時難以實現，認為兩套系統對安全等級的要求差異太大，強行綁定反而會限制各自迭代的靈活性。
02
算力堆上去之后怎么辦？
智駕要跑大模型，座艙要支持越來越復雜的圖形渲染和AI應用，算力是艙駕融合離不開的話題。
芯擎科技副總裁蔣漢平在2026中國汽車論壇上指出，車載主流算力從三年前不足100TOPS漲到如今500至1000TOPS，芯片功耗逼近100瓦。
地平線星空6P采用5nm車規制程，BPU算力達到650TOPS，內存帶寬273GB/s；芯擎科技龍鷹二號采用5nm車規級工藝，集成12核CPU、10核GPU，AI算力達200TOPS，帶寬高達518GB/s，計劃于2027年第一季度啟動適配。
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算力往上走，功耗和良率的問題也跟著來了，蔣漢平在論壇上提醒，如果繼續無上限加碼算力，芯片功耗會暴漲，加重車輛熱管理負擔，影響新能源車續航。芯片良率也會隨算力提升明顯下滑，500TOPS級別芯片的量產良率只有40%到50%。先進的3nm及以下制程能否滿足嚴苛的車規老化與長期可靠性要求，目前還沒有定論。
其實車企對算力的態度也在發生變化，前兩年行業普遍追逐大參數模型，動輒要求搭載20B、30B的大模型，算力似乎越高越好。但進入2026年，成本壓力讓車企冷靜了不少，7B參數或者多顆小參數模型的組合，已經能覆蓋大多數用車場景。一味堆算力未必劃算，芯片功耗上去了，散熱成本跟著漲，續航還要受影響，產業鏈配套也很難跟得上。
03
軟件整合的復雜度被低估了？
對于艙駕融合來說，硬件層面的融合只是第一步，真正的難度在軟件。兩套體系的開發邏輯、迭代速度、安全標準都不一樣，智駕和座艙的開發邏輯其實從一開始就各走各路。
智駕通常采用交鑰匙方案，由供應商提供完整的軟硬件包，迭代周期長，任何改動都要經過大量驗證；座艙則偏向開放生態，安卓系統可以隨時更新應用，用戶也習慣了頻繁OTA帶來的新功能。兩套邏輯不同的體系現在要捏在一起，部門之間的協調就成了問題。車企內部管智駕和管座艙的團隊，各自負責各自的交付指標，艙駕融合之后權責怎么劃分，目前還沒有明確的做法。
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這種開發節奏上的沖突，在行業內已經被反復討論，有觀點指出，智駕需快思考，車輛在路上隨時要應對突發情況，系統反應必須足夠快；座艙處理的是慢思考，處理的是連續對話、復雜指令的語義理解，這類任務不需要瞬時響應但計算更復雜。
端到端艙駕融合模型如何同時兼顧這兩種模式，是目前技術突破的一個關鍵方向。
當然，艙駕融合也解決了傳統分立架構的一些問題，在傳統分立架構下，座艙和智駕各自為政，靠網關和線束跨域溝通。一個開始泊車的語音指令，要先經座艙系統識別再跨域傳給輔助駕駛系統，延遲少說幾百毫秒。
艙駕一體將兩套系統整合到單顆芯片，算力共享、數據直連、任務調度集中完成，從架構層面消除了跨域通信的延遲瓶頸。但這個優勢想要真正發揮出來，軟件層面的調度和管理必須跟上。
04
最后的話
單芯片搞定座艙和智駕，這事靠譜嗎？
從技術上看，物理隔離、算力提升、軟件調度這些環節都在推進，量產方案也已經落地，技術上沒有不可逾越的障礙。但大規模普及還面臨不少約束，功能安全硬隔離的工程復雜度、算力與功耗的平衡、軟件整合的成本，都不是短期能解決的。
智駕最前沿判斷，艙駕融合會先從成本敏感的中低端車型滲透，高端車型仍會維持獨立域控一段時間，雖然這條方向是確定的，但節奏應該是循序漸進的。
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