中國汽車，正在反向定義高通

如果把時間撥回十年前，恐怕很少有人會想到，有一天高通會把汽車業務路線圖建立在中國市場之上。

在智能手機時代，高通是規則制定者。高通定義技術方向，各家終端廠商只能跟進。

但到了智能汽車時代，情況正在發生變化。

最新數據顯示，全球范圍內采用驍龍數字底盤解決方案的汽車已經超過 3.5 億輛，其中 7500 萬輛搭載驍龍座艙平臺；僅在中國市場，從 2021 年至今，已有超過 300 款智能網聯汽車基于驍龍數字底盤打造。

當高通越來越深地參與中國汽車產業鏈，它同樣越來越多地受到中國汽車產業的影響。

在 2026 高通汽車技術與合作峰會上，高通技術公司執行副總裁兼汽車、工業及嵌入式物聯網與機器人事業群總經理 Nakul Duggal 反復提到一個詞：中國速度。

這句話不僅僅在說中國車企走在了智能化的最前沿，它還促使更多的海外車企，以相同的速度向前發展。

在智能汽車爆發增長的幾年時間里，高通所做的大概有這樣幾件事：

• 讓 8155、8295 等座艙芯片成為智能車的標配，下至十萬，上至百萬都是一顆芯。

• 在輔助駕駛的高端市場被英偉達、華為等廠商幾乎完全吃掉的情況下，用 8620、8650 芯片走上了性價比路線。

• 當 AI Agent 時代來臨，高通用 8397、8787、8797 等芯片，可將大模型部署在本地，同時還實現了艙駕融合。在高通最新的芯片序列里，已經沒有只面向座艙或輔助駕駛的芯片，全部都能實現艙駕融合。

可以發現，高通的產品迭代，必須要快于智能汽車的進化。這也就意味著，智能汽車的快速迭代，是一項需要車企、供應商，以及高通共同完成的工作。也正是因為自主品牌的智能汽車走在行業最前，如今正在成為高通汽車路線圖的塑造者。

在 2026 高通汽車技術與合作峰會期間，42 號車庫等多家媒體共同采訪了高通技術公司執行副總裁兼汽車、工業及嵌入式物聯網與機器人事業群總經理 Nakul Duggal，高通技術公司副總裁兼 ADAS 和機器人業務總經理 Anshuman Saxena，他們對艙駕融合、AI 落地，以及中國市場價格競爭等話題進行了一一回應。

「中國速度」塑造高通的汽車路線圖

在過去幾年時間里，高通的汽車業務經歷了高速增長與全面轉型，而中國市場無疑是其最大的創新場。

Nakul 在演講中坦言了一個時間節點：2023 年 7 月他與團隊來到中國時，正值 ADAS 在中國發展的早期爆發階段。「我聽到他們在談論記憶行車、5V5R、高速 NOA 和城市 NOA。當時，我們還沒有與中國生態伙伴在 ADAS 領域進行合作。」

但在幾年后的今天，高通已經通過不斷演進的 Snapdragon Ride 平臺，讓近 40 家中國汽車品牌和一級供應商選擇了其駕駛輔助和艙駕融合解決方案。這種速度的背后，是中國車企極度苛刻的落地周期要求。Nakul 特別提到了一個真實案例：零跑汽車在拿到 Snapdragon Ride 至尊版平臺后，僅用時約六個月便完成了落地量產。

為了適應這種中國速度，高通不得不重構其芯片研發的底層邏輯。Nakul 透露，大約在三年前，高通就做出了一個關鍵預判：「以 AI 擴展的速度，將信息娛樂系統與 ADAS 系統分開是不合理的。」因為兩者都需要接入傳感器數據并由 AI 處理。

基于這個預判，高通打造了艙駕融合平臺 Flex，實現了在一顆芯片上并行運行座艙與 ADAS 功能，并且做到了二進制兼容，讓車企前一代的軟件研發成果可以直接遷移至下一代芯片。

可以看出，正是中國市場對極致效率、快速量產和成本控制的渴望，倒逼高通快速布局中央計算與艙駕融合。

做平臺，但不做軟件

在競爭激烈的汽車算力賽道上，各家有各家的打法。有的巨頭憑借深厚的算法壁壘橫掃高階智駕，有的本土廠商則通過提供高度定制的軟硬結合服務占據半壁江山。相比之下，高通的選擇顯得更為克制且清晰：堅守底層基建。

Nakul 透露：「就中國市場而言，我們不會為中國市場開發和提供任何 ADAS 軟件棧，因此我們實現 ADAS 能力的主要途徑是依靠合作伙伴的力量。」

在硬件打磨上，Nakul 強調，三年前高通就決定「對芯片進行超規格設計」。為了保證汽車作為安全為先的產品的特性，高通將功能安全內生地融入產品設計之初，為 NPU 提供專用加速，并讓其運行在 Oryon CPU 之上。

而在生態構建上，高通的姿態則是更為開放。Nakul 用了三個詞來形容：開放、傾聽、謙遜。

已經上市的極狐阿爾法 S5，就搭載了驍龍 8775（Flex 平臺）芯片，并成為 8775 首個量產車型。在這個項目中，高通提供底座，車聯天下和卓馭科技作為多年的合作伙伴，各自發揮優勢，最終為北汽實現了快速部署。

押注 AI

如果說過去幾年是汽車網聯化和算力堆砌的階段，那么站在 2026 年這個節點上，行業正在從軟件定義汽車迅速邁（參數丨圖片）向「AI 定義汽車」。高通的下一個十年布局，已經在這場峰會上和盤托出。

首先，是 AI 從「響應式」向「智能體（Agent）」全面躍升。隨著視覺語言模型（VLM）能力的驚人提升，汽車開始「想象」并預測周圍環境。Nakul 認為，當下的核心是讓 AI 智能體在獲得授權的前提下，訪問用戶的個人知識圖譜、車輛硬件和云端信息，主動為用戶解決問題。

為了搶占這一賽道，高通聯合誠邁科技、車聯天下、斑馬智能等多家中國企業共同宣布了「車端人工智能 Claw 生態計劃」。同時，高通還與斑馬智能深入合作，積極探索將千問等先進大模型覆蓋至車載移動體驗的新用例中，探索云端與邊緣的協同。

其次，AI 的應用邊界正在大幅拓展。在車內應用 AI 的價值已經遠超座艙體驗本身，延伸到了車輛全生命周期的各類場景中。例如，通過在車內部署的機器學習運維平臺 Edge Impulse，汽車可以在本地運行模型，實時提供洞察，從而優化預測性維護、降低保修成本。

最后，高通并未忽視衛星通信等前沿連接技術，視其為在信號不佳環境中讓汽車實現聯網的必要手段，并持續推動車載連接模塊的發展。

五年前，當高通開始思考中國智能網聯汽車產業生態時，還是一步一步摸索的過程。而今天，中國汽車產業長期聚焦電動化、智能化、AI 演進所匯聚的巨大能量，已經與高通的底層算力發生了深度的化學反應。中國汽車正在用自己的速度與野望，反向定義著高通的未來航向；而高通，也正在用這套持續進化的算力底座，承載起汽車智能化狂飆的下一個十年。