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。
