艙駕融合：智能汽車架構的下一場必答題

長期以來，一輛車的智能座艙和智能駕駛是兩套獨立的系統，各有自己的芯片、感知模塊與操作系統。一輛車里，兩套“大腦”，各自運行，互不通氣。這并非某個品牌的個案，而是過去幾年智能汽車行業的常態。如今，這種"域間物理隔離"正在被打破。地平線正式發布中國首款艙駕融合整車智能體芯片"星空"及整車智能體操作系統KaKaClaw；華為則發布乾崑智駕ADS 5與鴻蒙座艙HarmonySpace 6，以乾崑OS與靈衢總線打通艙駕鏈路。兩家頭部玩家幾乎同步出手，將艙駕融合從技術前瞻推向應用拐點。

編輯：黃忻惟

艙駕融合能帶來什么體驗？

艙駕融合的真正價值在于三個場景：從信息打通，到主動預判，再到認知統一。傳統架構不是做不到類似功能，而是做不到"同時、實時、零延遲"的協同。

智駕與座艙的感知可共享，在同一時刻"看到"同一件事，并進行實時響應。例如，用戶使用自然語言對車機下達指令，即可調度智駕執行變道、座艙也會同時更新導航與HUD顯示。在傳統的分布式架構下，鏈路延遲超過200ms，融合后可壓縮至30ms以內，從略有卡頓變為順暢體驗。

艙駕融合還能夠對全場景進行主動預判和決策。華為鴻蒙座艙HarmonySpace 6的小藝智能體基于MoLA 2.0架構，實現全場景跨域交互——智駕判斷即將進入隧道，座艙提前調暗屏幕、切換導航視圖、降低音樂音量。這不是駕駛員手動操作后才響應，而是智駕的決策信號直接驅動座艙的行為。華為AMS多模態感知系統甚至能感知后排乘客的呼吸與胸腔起伏，在事故場景下監測乘員生命體征。

大模型成為同時理解路況、調度智駕、控制座艙的智能體。地平線KaKaClaw被定義為"整車智能體操作系統"，核心不是更聰明的語音助手，而是"任務即服務"的交互范式：物理Agent控制車輛行為，數字Agent處理信息與交互，端云大模型提供認知能力，三者同步響應。用戶零代碼創建專屬技能，技能在安全沙箱中運行，與車輛控制系統物理隔斷。

“融合”是剛需，不是選擇題

車企的迭代節奏被物理架構與成本拖慢。采用艙駕融合方案后，地平線評估研發交付周期從18個月縮短至8個月，單車綜合成本降低1500—4000元，器件與空間占用減少近半。無論從體驗演進還是成本結構來看，艙駕融合都成為必然的發展趨勢。

根據艙駕融合目前已量產或明確發布的方案，可以歸納為三條路線。

第一條路徑，是用單芯片同時跑座艙和智駕。艙駕分離的歷史原因在于兩個域對芯片的能力要求差異懸殊——智駕需要極高的實時AI推理算力，座艙需要高保真的3D渲染能力，很長一段時間里沒有一顆芯片能同時兼顧。隨著硬件迭代，高通Snapdragon Ride Flex、地平線征程6系列等跨域芯片已能同時勝任兩端需求。地平線"星空"在此基礎上走得更遠。5nm制程、650 TOPS算力，單芯片將智駕、座艙、儀表、車控四域納入同一計算架構，并配合KaKaClaw整車智能體操作系統，打通從硬件到應用層的全鏈路。關鍵的工程突破在于"城堡"安全物理隔離架構——智駕域達ASIL-D最高安全等級，座艙重啟不影響智駕功能，真正實現了合而不混。

第二條路徑，是在維持獨立硬件的前提下，打通域間通信。華為的乾崑OS與靈衢總線走的是這條路。乾崑ADS和鴻蒙座艙本身就在同一軟件生態內運行，底層共享華為自研昇騰芯片的算力池；靈衢總線則實現數據零拷貝傳輸，將車內信號時延降低30%。與"一塊芯片統一兩域"的思路不同，華為的邏輯更像是"讓兩個已經配合默契的大腦進一步共享感知結果"——不強求住一間房，但走廊要足夠寬、足夠快。優勢是架構靈活，對既有硬件方案的替換成本更低；代價是對軟件架構的協同要求極高。

此外還有一條補充路線，即云端協同。通過車端小模型與云端大模型的配合，在網絡側實現意圖理解與執行鏈路的打通。但受限于網絡延遲與算力調度穩定性，全功能量產仍需時間。這條路目前更接近于增強方案，而非獨立路線。

三條路徑的最終指向是一致的：讓車從一個"裝著多臺獨立計算機的移動終端"，變成一臺"有統一感知的智能體"。不僅體驗與安全會提升，也將直接反映在BOM成本上。

技術突破≠規模落地

從時間線看，2026年是艙駕融合的"發布年"。地平線已有10余家車企與博世、電裝等Tier 1的意向量產合作，iCAR將率先落地星空方案。華為乾崑智駕累計輔助駕駛里程突破100億公里，合作車型超過50款。數字可觀，但發布與量產之間，仍有三道門檻尚未完全跨過。

第一是功能安全等級的匹配問題。智駕對ASIL-D級安全的要求極為嚴格，座艙域的功能安全等級通常低得多。二者運行在同一芯片上時，如何確保一條座艙應用線程不會干擾智駕的關鍵計算，是工程上真實存在的硬骨頭。地平線的"城堡"物理隔離架構提供了一種解法，華為的全維冗余架構是另一種思路，但極端情況下的兜底能力仍需實車大規模驗證。

第二是單點故障的現實顧慮。萬一融合芯片出問題，座艙和智駕同時黑屏——這種"一鍋端"風險讓不少車企不敢一步到位。域間物理隔離雖然帶來了協同缺失，卻也在客觀上提供了故障隔離能力——一個域出問題，另一個域還能運行。目前多數車企選擇"過渡方案"：物理合板，邏輯分跑——芯片焊在同一塊板上，軟件還是各跑各的，以此換取推進節奏上的保守余地。

第三是上車節奏的現實約束。即便平臺已就緒，車企從預研、適配到量產裝車通常以月或年來計數。真正的規模化應用，仍需時日。

技術層面的路已經逐漸清晰。但艙駕融合，真正的問題不在于技術攻關與突破，而是在于，用戶什么時候能清晰的感知到這種變化。當一輛車不再需要告訴它“要做什么”，而是能在用戶開口之前，同時看清路況、理解用戶意圖，并做出安全且恰當的綜合判斷時，這場融合才算真正完成了它的使命。

牟經理

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