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【央视新闻客户端

为什么几万块的车，都开始有先进辅助驾驶了？

属于汽车的一切都在重构
，以往通过马力和轴距构筑的森严等级正在松动，技术破解了品牌迷信 ，也正在建立新的平权 。ADAS 芯片正在汽车辅助驾驶领域重写类似于电脑和手机芯片曾有过的技术史诗
，从实验室的庞然大物，到少数产品的高高在上 ，再迅速地完成算力增长 、价格降低的进化
，最终普惠所有人，这就是为什么几年前高阶辅助驾驶属于数十万上百万的豪车 ，如今门槛骤降的原因
。在这背后
，ADAS 的行业故事围绕着「技术普惠」和「架构简化」这两大主线展开，在交汇点之处 ，一些具备移动计算时代深厚积淀的技术力量正在快速崛起
，书写新的市场格局。

整整 100 年前的 1925 年，一辆名叫「American Wonder」的汽车行驶在纽约曼哈顿的百老汇大街上 ，这辆汽车开得踉踉跄跄，几乎多次要撞上其他车辆
，以至于最后惊动了警察来护送这辆车，但最终这辆车还是撞上了另一辆载着电影摄像师的汽车 。

《时代》杂志记录了这辆意义非凡的汽车 ，并用「流浪汉」来形容它
，因为它实在开得太烂了。

「American Wonder」史上留名是因为它被认为是人类自动驾驶的开端，这辆车由发明家弗朗西斯·P·胡迪纳发明 ，后车发出的无线电波来控制车上的电机组
，进而控制车上的方向盘
、离合器和刹车
。

整整 100 年过去了，人类的自动驾驶进程 ，到哪里了？

按照国际汽车工程师学会对自动驾驶的分级（SAE J3016 标准）
，L0（完全由人类驾驶）–L5（完全由机器驾驶） 的 6 级划分法，当下的阶段是 L2 辅助驾驶 ，也就是系统能持续同时执行横向和纵向控制（如车道居中保持+自适应巡航）。驾驶员必须全程监控环境
，手不离方向盘（或需保持触碰），随时准备接管 。

这个阶段 ，驾驶的责任主体是驾驶员，但基本的驾驶行为可以交给机器了
。

真是路漫漫其修远兮
，自动驾驶百年向前，看起来至今还行不过半。

但历史的速度从来都不是均匀的 ，就像人类这一个世纪来创造的财富和产值
，远远大于之前历史的总和一样，自动驾驶技术的速度也只会越来越快 。

2023 年下半年 ，小鹏 G6 上市
，把城区 NOA （自动辅助导航驾驶）车型的价格打到了 23 万，高速 NOA 车型的价格打到了 21 万 ，这个价格在当时足够引发行业震动
，因为此前想要一辆能够城区 NOA 的车型，基本上都得花 30 万元以上
。

还没过两年的时间 ，ADAS（Advanced Driver Assistance System
，先进驾驶辅助系统）的平民化和普惠化就已经超过了当时人们的乐观估计。

今年 1 季度预售的零跑 B10，在 12 万元的级别上用到了一颗高通的骁龙 8650 ADAS 芯片 ，一颗前向激光雷达，这样的硬件搭配
，加上端到端 ADAS 大模型，足够支撑这款车型实现高速领航智能辅助驾驶 ，城区通勤智能辅助驾驶和停车场记忆泊车 。

当然
，零跑 B10 用到了不止一颗高通骁龙汽车芯片，在智能座舱上 ，零跑也选用了当下旗舰级别的骁龙 8295 来帮助这个入门款不到 10 万元的车型打造主流乃至高端车型才有的座舱影音和 AI 智能体验
。

市场调研机构 Canalys 预计
，2025年中国市场 L2 级辅助驾驶及以上功能渗透率将达 62%，高速 NOA 与城市 NOA 分别达到 10.8%和 9.9%。

万象更新的变革时代 ，很多事情都看似矛盾
，并且反直觉，但仔细一想又很合理 。

关于辅助驾驶的宣传甚嚣尘上 ，但与 3100 多万辆的国内汽车销量相比
，像高速 NOA 和城市 NOA 的渗透率其实比很多人的想象还是偏低的，未来升级空间巨大
。

可以预见的是 ，后续几万块的车有高速 NOA，10 万左右的车配高速 NOA 和城区通勤 NOA
，不到 15 万的车来个全场景的 NOA 会是车圈常态。

这就是当下 ADAS 的第一条主线：它会在很短时间里变得更便宜，更普及 。

至于第二条主线 ，则要更隐秘一点。汽车
，早已从单纯的机械工业品，变成了机械和电子交织的复杂工业品 ，在这个过程中
，汽车的电子控制单元（ECU）越来越多，从传统的引擎控制系统、安全气囊 、防抱死系统、电动助力转向
、车身电子稳定系统；再到智能仪表、娱乐影音系统 、辅助驾驶系统；还有电动汽车上的电驱控制
、电池管理系统、车载充电系统 ，以及蓬勃发展的车载网关 、T-BOX 和驾驶辅助系统等等
。

如此多的电子系统盘踞在看似硕大的车身里
，弊端逐渐显现：算力分散无法高效利用，每个控制器芯片算力都有冗余 ，但各自为政效率低下；而 ECU 多意味着线束多
，有的车辆里甚至可达 2000 米长，20-30 公斤重的程度；汽车总线负载大 ，容易信号丢帧……

于是这几年汽车的电子电气架构变革也在悄然进行，正在从复杂且脆弱的分布式架构往功能域控制器架构演进
，按照现在的主流划分，域控制器主要有五种：动力域（Power Train）
、底盘域（Chassis）、车身域（Body/Comfort） 、座舱域（Cockpit/Infotainment）
、驾驶辅助域（ADAS）。

也有汽车企业会进一步集中域控制器 ，整合成「车控域控制器（VDC
，Vehicle Domain Controller）、驾驶辅助域控制器（ADC，ADAS\AD Domain Controller） 、智能座舱域控制器（CDC ，Cockpit Domain Controller）」的三域架构 。

「舱驾一体」的概念正在兴起
，行业寄希望于一颗 SoC 芯片，就能完成 ADAS 和智能座舱的控制
。

在 2023 年CES发布的 Snapdragon Ride Flex 平台（包括高通骁龙 8775）就能以单颗 SoC 同时支持智能座舱和 ADAS 功能。上海车展现场 ，北汽与高通合作带来了全球首款舱驾融合AI平台 。目前已经有多个基于骁龙 8775 舱驾一体 SoC 芯片的项目正在路试当中
，预计不久之后我们就能看到舱驾一体方案的正式车型落地
。

前面说到的零跑 B10 在 ADAS 和智能座舱上采用双骁龙芯片的 One-box 方案，这种方案的优势就是高集成度和低系统成本 ，舱驾一体的 One-chip 方案则会更进一步地降低汽车硬件成本
，降低系统延迟，以及提升数据协同能力。

鉴于目前高通骁龙座舱平台在行业内的地位 ，以及 ADAS 芯片快速起量的状态，加上高通 Snapdragon Ride Flex 平台支持通用硬件架构上同时运行ADAS 和座舱软件功能
，这样过往厂商在骁龙座舱平台和骁龙 ADAS 平台上研发的算法，都可以无缝迁移到新的舱驾一体平台 ，大大减少了开发成本 。

在 2024 年10月的高通骁龙峰会上
，高通发布了新的 ADAS 平台——Snapdragon Ride 平台至尊版（Snapdragon Ride Elite，其 SoC 包括骁龙 8797） ，支持超过 40 个摄像头和多模态传感器
，实现基于 AI 的端到端传感器融合，能生成高度精确和可靠的 360 度全方位车外覆盖视图；还支持运行大型端到端 Transformer 等算法 ，能够处理数据并支撑做出 L3 和 L4 级驾驶辅助的实时决策
。

至此
，ADAS 的两条主线就有了明显路线图和交汇处：

以不久之后就会落地上市的高通骁龙 8775 为例，行业估算 ，相比于主流的中端座舱芯片骁龙 8155 搭配高性价比 ADAS 芯片骁龙 8620 的组合
，单颗骁龙 8775 方案的系统整体成本降幅至少为 20%。

可以看到，ADAS 的普惠化 ，恰好可以因为舱驾一体的技术演进而进一步达成，高通 Snapdragon Ride 平台恰好就在道路的归一处 。

技术演进和商业落地的双螺旋
，需要一个连接点

虽然人类有了自动驾驶的想法可以追溯到 1925 年，「American Wonder」这辆车代表了人类对未来驾驶形态的憧憬 ，但实际上
，现在 ADAS 基础的技术路线（依靠计算机视觉和机器学习）要到上个世纪七八十年代才有雏形：日本筑波机械工程实验室和美国卡耐基梅隆大学的研究分别引入了摄像头和神经网络人工智能技术
。

▲ 上世纪八十年代卡耐基梅隆大学 NAVLAB 项目的 ADAS 实验车

可以看到，光是从构想 ，到走上正确的道路
，都花了半个世纪的时间，而有了正确的技术路线 ，到走出实验室
，与每个人相关，又花了快半个世纪。

这段漫长路线确立之后 ，从实验室技术普及的发展往往会经历「Tick-Tock」的节奏
，一段时间里，技术需要性能为王 ，留足性能冗余；在另一段时间里，技术又要优化性能
，让每一份性能都物尽其用 。

辅助驾驶领域也是如此，前两年我们看到了不少车辆不计成本地往车里塞顶级算力芯片 ，然后
，用不上……

ADAS 领域的技术发展「Tick-Tock」节奏，到了物尽其用 ，降低成本的阶段。

比如说基于 Snapdragon Ride 平台（骁龙 8650）
，ADAS 方案提供商卓驭科技推出的具有 NOA 功能的基础版 ADAS 方案，硬件成本约 7000 元 ，在行业内极具性价比
。

到了 2025 年这个节点
，高速 NOA 与城市 NOA 渗透从小众往大众发展的阶段，车企
、方案商和消费者开始关心的是 ，在合理算力和功耗下
，谁能提供更高的系统效率、更强的生态适配能力，以及更具性价比的交付路径 ，而不是那个算力数字。

有趣的是，对舱驾一体方案更有兴趣的
，反而是主流价位段的汽车产品，对于 10-20 万价位段产品而言 ，体验和成本的拉锯战最为激烈
，「既要又要还要」是产品定义上的日常，所以 ，既要智能座舱
，又要 ADAS，还要成本降低的舱驾一体 One-chip 方案就成了必由之路 。

其实也不难理解 ，ADAS 方案的发展
，和电车电池与续航的发展路径颇有相似，以往电车想要追求长续航 ，第一时间想到的是塞一块能量密度高 、容量大的电池
，最好就是 100 度电的三元锂电池，但这样成本和重量都不好控制 ，于是后面诸多车厂就开始从降低风阻，车身减重
，电池、电机和电控三电管理，以及热管理层面层层优化 ，也能让 70 度电的磷酸铁锂电池提供不错的续航成绩
。

做 ADAS
，直接上算力最高的芯片肯定是最简单粗暴的做法，但一看成本 ，单颗芯片价格就差不多上万元
，芯片满载功耗也到了 280 瓦，大众车型和燃油车型肯定是指望不上了。

所以 ，类似于骁龙 8650 和骁龙 8620 这样的产品
，处在性能
、能效和成本的平衡点上，同时还要全能、易于开发 ，可以更好地承担起 ADAS 普及普惠的任务 。

今年上海车展上
，ADAS 方案提供商 Momenta CEO 曹旭东就回忆了他们之前和高通合作的一个小细节：

我们在全球是首发了骁龙 8620 方案，当时高通对于骁龙 8620 的产品规划还没有出来 ，就跟我们一起来讨论，我们说中国的市场的需求是什么 、成本的需求是什么
，然后高通一听完之后就觉得，哎 ，这个非常正确
，然后全力支持，到我们第二次开会的时候 ，高通就把骁龙 8620 芯片以及能够支持被动散热 Demo 就拿出来了
，非常地迅速，当时我们就非常震惊 ，就觉得速度非常快
，特别中国速度
。

细究其中的潜台词，一是 Momenta 与高通联合研发节奏相当快 ，高通对于客户需求响应速度非常迅速；二是许多 Momenta 的车企客户对成本和散热非常敏感。这是因为如今不少燃油车型也有 ADAS 的需求
，但自身先天架构对硬件能效比和热管理成本敏感，所以需要便宜且能效比又高的 ADAS 芯片 。

▲?博世基于高通骁龙 8775 推出跨域融合解决方案 ，量产车型今年下半年投产

已经上市的零跑 B10，亦或是基于高通 Snapdragon Ride 芯片做 ADAS 整体解决方案的 Momenta
、卓驭等等
，还有基于高通 Snapdragon Ride Flex 平台做舱驾一体方案的车联天下博世、德赛西威等等，都证明了在 ADAS 上存在一种技术演进和商业落地的双螺旋 ，这个双螺旋的连接点
，就是算力够 、成本低
、会进化、开发简单的 ADAS 芯片平台
。

根据高通官方的数据，自 2016 年以来 ，Snapdragon Ride 平台已在全球 60 多个国家和地区完成验证
，并持续进行研发与优化。目前，超过 20 家车企已宣布推出或正在开发基于 Snapdragon Ride 平台的具备 ADAS 功能的车型 。其中包括宝马集团 、通用汽车
、雷诺集团、Stellantis 集团和大众集团等全球车企 ，以及北汽集团 、北京现代
、奇瑞、一汽集团 、零跑汽车、上汽通用和上汽大众等多家中国车企
。

高通也讲到了他们对于舱驾一体芯片平台如何减少了整体的 BOM 成本并简化计算工作流的看法
，及其对于降低系统时延
、提升数据吞吐量的影响；还提到了对过去的兼容，以及对未来的支持：

集成与部署工具简化了新系统与现有汽车技术的融合过程。它们支持 CAN、LIN 和以太网等关键通信协议 。

Snapdragon Ride 还利用生成式 AI ，根据驾驶员的行为和偏好实现个性化设置
，从而提升驾驶体验。生成式 AI 还可基于过往行为模式预测驾驶员操作，使系统能够预判并降低潜在风险
。

Snapdragon Ride 平台可提供真实数据与仿真测试工具 ，构建可控的测试环境，支持严苛的测试 、验证及迭代优化。

从卡耐基梅隆大学的实验室
，到 Google 的ADAS商业探索，再到国内各大汽车厂商在各个层级
、各个技术路线和各个价位段上进行的商业落地 ，以及逐渐收敛且清晰的技术路线
，二者之间的连接点，自然少不了技术普惠和技术结构简化 。

人类历史上最成功的消费电子市场分别是 PC 和智能手机 ，由此诞生了硬件生意、软件生态乃至成为时代经济增长的主要动力
，半导体的进展在这两次变革里居功至伟
。

作为房地产外人类最大的单一品类市场，汽车很久以来都没有把半导体放在优先位置 ，而这一次则不一样了。

100 年前在曼哈顿街头乱撞的那辆汽车和发明者猜到了结局
，但碍于时代局限，不会知晓这个过程当中 ，半导体会成为实现驾驶辅助的核心要素
，以及当时作为上流社会象征的汽车，成为了工业化的明珠 ，也成为多数人负担得起的产品，而这个产品
，已经迎来了一场全面的 ADAS 变革 。

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