龙8国际官方网站登录★◈★，龙8游戏官方进入★◈★，龙8龙国际long8龙8游戏★◈★，龙8国际★◈★。long8唯一官方网站登录★◈★，long8★◈★。从成本角度来看★◈★，传统的座舱域和智驾域由两个独立的ECU控制★◈★，硬件上需要两套单独的控制器壳体★◈★、散热系统以及独立的电子元器件★◈★，成本较高★◈★。舱驾一体将两个域集成至一个计算单元中★◈★，共用一套硬件★◈★，PCB板上的部分元器件也可复用★◈★，减少了控制器周边的线束以及连接器★◈★，从而大幅降低了物料成本★◈★。同时★◈★，舱驾融合后★◈★，两个域之间从板间通信变成SOC间通信★◈★，通过高带宽的数据连接龙8国际★◈★，可实现不同场景下的算力共享★◈★，提高了算力的利用效率★◈★。

　　从算力共享角度看★◈★，座舱和智驾系统对算力的需求在不同场景下存在显著差异★◈★。在日常驾驶场景中★◈★，智能驾驶系统需要实时处理大量传感器数据★◈★，对算力需求较高★◈★；而在停车休息或低速行驶时★◈★，座舱娱乐系统（如视频播放★◈★、游戏运行）则占用更多算力★◈★。舱驾一体基于虚拟化和容器技术★◈★，实现算力资源的动态调度与分配★◈★。例如★◈★，当车辆处于高速巡航的自动驾驶状态时★◈★，系统可将大部分算力优先分配给智驾系统★◈★，确保对道路环境的精准感知与快速决策★◈★；当车辆进入停车场景★◈★，算力则可转向座舱系统★◈★，支持高清视频播放★◈★、AR 导航等功能★◈★，使得整体算力利用率提升30%以上★◈★。舱驾一体的技术思路火龙骑士动画片★◈★，就是最大化利用特定时段闲置的算力★◈★，让这个算力不再闲置★◈★。

　　总结一句话★◈★，One Box★◈★，One Chip的舱驾一体域控制器的发展★◈★，完全依靠SOC芯片的发展★◈★。

　　1★◈★、英伟达DRIVE Thor★◈★：2022年推出★◈★，从设计上旨在将多个功能集成到单一SoC中火龙骑士动画片★◈★，能够提供高达 2000TOPS 的AI算力以及2000TFLOPS的浮点算力★◈★，将数字仪表盘★◈★、信息娱乐★◈★、自动驾驶和泊车等功能整合到一个系统中★◈★，通过多计算域隔离★◈★，将自动驾驶和车载信息娱乐等功能划分为不同的任务区间★◈★，同时运行★◈★，互不干扰★◈★。

　　Thor-Jetson★◈★：用于机器人和工业领域★◈★，算力是800TOPS★◈★，以太网接口带宽在100Gb龙8国际★◈★，估计价格在400-500美元之间★◈★。

　　2★◈★、高通骁龙Ride Flex SoC★◈★：2023 年 1 月推出★◈★，定位对标 DRIVE Thor★◈★，支持多个操作系统同时运行★◈★，可处理 ADAS 功能★◈★、数字仪表盘★◈★、信息娱乐系统★◈★、驾驶员监控系统和泊车辅助系统★◈★，综合算力最高可达 2000TOPS★◈★。

　　根据高通汽车业务总经理Nakul Duggal分享的内容★◈★，高通通过出售该芯片及相关许可协议从每辆车中获得的收入在205 - 300美元之间★◈★，其中每辆车的芯片许可协议能额外为高通带来5美元收入★◈★。所以可以推测骁龙比雷神便宜经济一些★◈★。

　　3★◈★、黑芝麻武当C1200系列★◈★：其中武当C1296是行业首颗支持多域融合的芯片★◈★。该芯片内置车规级高性能CPU★◈★、GPU★◈★、DSP和实时处理单元RT MCU等★◈★，并且精心设计了安全硬隔离 MPU+Hypervisor 相结合的跨域架构★◈★，可以全面支持智能座舱★◈★、智能驾驶★◈★、智能网关的跨域融合★◈★。

　　芯片的价格会受到多种因素的影响火龙骑士动画片★◈★，如采购数量★◈★、市场供需关系★◈★、与车企的合作模式等★◈★。该芯片于2025年进入量产阶段★◈★，前期主要侧重于与车企等合作伙伴进行项目合作和方案推广★◈★，所以公开的价格信息较少★◈★。

　　4★◈★、蔚来神玑NX9031★◈★：采用 5nm 车规工艺制程★◈★，有超过 500 亿颗晶体管★◈★，其一颗自研芯片能实现四颗业界旗舰智能驾驶芯片（Orin）的性能★◈★。

　　该芯片的算力与英伟达Thor-X满血版相当★◈★。此前蔚来智能驾驶系统采用4颗英伟达 Orin X芯片★◈★，整体算力在 1000+TOPS★◈★，而一颗神玑NX9031可以实现目前业界四颗旗舰智能驾驶芯片的性能★◈★，所以单颗神玑NX9031芯片的算力推测也在1000+TOPS★◈★。蔚来ET9豪华车型搭载两颗神玑 NX9031★◈★，总算力应该达到八颗英伟达Orin X水平★◈★。

　　5★◈★、小鹏“图灵AI芯片”★◈★：具备 40 核处理器★◈★，AI 算力相当于三颗英伟达 Orin X 芯片★◈★，综合算力或超过 750Tops★◈★，最高可运行30B参数大模型★◈★，支持 2个独立 ISP★◈★，黑夜★◈★、下雨天★◈★、逆光都清晰★◈★，1颗可实现 L3 + 高阶智驾体验★◈★，2颗实现L4自动驾驶体验★◈★。

　　6★◈★、芯擎科技“星辰一号”★◈★：“星辰一号”是由吉利控股的公司亿咖通出资打造硬件开发公司芯擎科技直接推出的★◈★，采用 7nm 制程工艺★◈★，具备卓越的计算能力★◈★，CPU算力达到250K DMIPS★◈★，单颗 NPU 算力高达512 TOPS★◈★，在多芯片协同工作时★◈★，最高算力可达2048 TOPS★◈★。计划于2025年实现量产★◈★，并在2026年广泛应用于旗下高端车型★◈★。

　　7★◈★、Intel（SDV）SoC★◈★：在 2025年上海车展上★◈★，芯片界的老牌贵族英特尔发布了第二代英特尔AI增强软件定义汽车（SDV）SoC★◈★，并与黑芝麻智能签署合作备忘录★◈★，共同打造集安全辅助驾驶★◈★、沉浸式座舱体验为一体的舱驾融合平台★◈★。

　　第二代英特尔AI增强SDV SoC率先在汽车行业推出基于芯粒架构的设计★◈★。相比前一代★◈★，新产品的 AI 性能提升了10倍★◈★，每瓦CPU的性能提升了61%★◈★，音频性能提升了两倍★◈★，支持10GB TSN以太网★◈★，还支12个摄像头通道★◈★，提升了摄像头输入和图像处理能力★◈★。

　　和黑芝麻智能合作的舱驾融合平台整合了英特尔AI增强SDV SoC以及黑芝麻智能华山A2000和武当C1200家族芯片★◈★，具有远超单芯片方案的强大算力★◈★，可充分满足汽车厂商从 L2 + 到 L4的驾驶需求★◈★，以及对增强交互式座舱体验的需求★◈★。平台具有开放★◈★、灵活且高度可扩展的平台化设计★◈★，能实现一次设计适配不同车型★◈★，简化开发流程★◈★，为用户带来更丰富多元的智能体验★◈★。英特尔和黑芝麻智能计划于2025年第二季度发布舱驾融合平台参考设计★◈★，并为其做量产准备★◈★。

　　典型舱驾一体域控与芯片的对应从上海车展现场看★◈★，基于高通骁龙的舱驾合一方案是最多的★◈★，虽然高通没有现场展台★◈★，却可以称为无冕之王★◈★。

　　以下列举的舱驾一体域控有些是直接出现在2025上海车展★◈★，有些是随车出现没有单独展示实物★◈★，有些是近期其他消息来源★◈★。但由于都有一定重要性★◈★，本文就都列举出来★◈★。

　　苏州畅行智驾发布的RazorDCX Tarkine单SOC舱驾融合域控解决方案★◈★，是基于高通 Snapdragon Ride Flex平台的全新车规级芯片★◈★。该方案支持贯穿式8K分辨率长屏★◈★，可实现 360 环视★◈★、驾驶员监测★◈★、游戏影音娱乐★◈★、互联等座舱功能龙8国际★◈★，同时还可支持自动泊车★◈★、L2++ 高速及城区智能驾驶功能★◈★。

　　1.1高通骁龙Ride Flex SoC系列中的SA8775P★◈★：德赛西威基于高通SA8775P打造出行业首个面向中阶辅助驾驶领域的舱驾一体方案★◈★，在保证多屏交互★◈★、AR导航等座舱功能外★◈★，还支持高速领航辅助驾驶★◈★、城区记忆领航辅助驾驶★◈★、跨楼层记忆泊车等中阶辅助驾驶功能火龙骑士动画片★◈★。

　　航盛墨子2.0平台采用的高通SA8775P打造了墨子2.0单芯片级跨域融合平台★◈★，是全球首创的单芯片级舱驾融合解决方案★◈★。该平台采用智能资源调度引擎实现算力毫秒级动态分配★◈★，通过芯片级深度整合使硬件成本直降35%★◈★，通信延迟压减至5ms以内★◈★，创新散热体系实现油电平权设计龙8国际★◈★，综合功耗降低25%★◈★。

　　1.1.3 还有高通★◈★、车联天下全球首发Snapdragon Ride Flex（SA8775P）舱驾融合平台★◈★。该平台可通过单颗SoC同时支持数字座舱和智能驾驶功能★◈★，结合哪吒汽车自研的多屏交互★◈★、多模态交互等功能★◈★，为用户带来全新的驾乘体验★◈★。

　　黑芝麻智能以武当C1200家族跨域融合芯片为核心★◈★，推出 “安全智能底座” 方案★◈★，为主机厂提供 “安全为基★◈★、算力可拓★◈★、全域覆盖” 的跨域融合平台★◈★，助力车企打造从入门到旗舰车型的智能座舱★◈★、辅助驾驶等功能无缝升级的舱驾一体应用★◈★。

　　联想车计算宣布将基于新一代NVIDIA DRIVE Thor中央计算平台★◈★，打造最新一代智能驾驶 / 舱驾一体域控平台★◈★，相关产品预计于2025年初量产★◈★。该架构将用于驱动汽车高级驾驶辅助系统（ADAS）★◈★、车内座舱系统★◈★、车辆动力学逻辑和车身及舒适性软件堆栈★◈★。

　　蔚来汽车将其应用于自家车辆的舱驾一体域控中★◈★，实现智能座舱与智能驾驶的融合★◈★，凭借其强大的算力支持★◈★，可提升车辆的智能驾驶能力和座舱交互体验★◈★，但具体的域控方案细节尚未完全公开★◈★。

　　小鹏汽车自研的图灵AI芯片★◈★，据报道1颗实现L3 +高阶智驾体验★◈★，2颗实现L4自动驾驶体验★◈★，可用于小鹏汽车后续车型的舱驾一体域控中★◈★，以实现更高级别的智能驾驶和座舱功能的深度融合★◈★。

　　计划于2025年实现量产★◈★，并在2026年广泛应用于吉利旗下高端车型的舱驾一体域控中龙8国际★◈★，以其卓越的计算能力★◈★，为车辆的智能驾驶和座舱系统提供强大的算力支持★◈★，助力实现更高级别的智能座舱交互和智能驾驶功能★◈★。

　　英特尔第二代（SDV）SoC 采用基于芯粒架构的设计★◈★，允许汽车厂商根据自身需求定制计算★◈★、图形和 AI 功能★◈★，降低开发成本★◈★，缩短上市时间★◈★。相比上代★◈★，生成式和多模态 AI 性能最高可提升 10 倍★◈★，图形性能最高可提升 3 倍★◈★，可带来更丰富的人机界面（HMI）体验★◈★，支持 12 个摄像头通道★◈★，提升了摄像头输入和图像处理能力★◈★。

　　舱驾一体融合方式★◈★：英特尔认为其芯粒架构让不同芯片厂商的设计有了融合的可能★◈★。以与黑芝麻智能的合作为例★◈★，虽然目前是独立的两家公司★◈★、两颗芯片★◈★，但未来有可能做到用芯粒集成为一颗大芯片★◈★，将智驾芯片和座舱芯片的

　　算力共享★◈★，在特定场景下一起计算★◈★，实现舱驾融合★◈★。所谓芯粒架构是一种将大芯片拆分为小芯粒进行生产并集成封装的架构★◈★，所以可以把不同芯粒装到同一芯片上★◈★，所以技术上完全可能把Intel和黑芝麻的不同芯粒组装成一颗大芯片★◈★。

　　英特尔与黑芝麻智能联合打造舱驾融合平台★◈★。该平台整合了英特尔 AI 增强 SDV SoC 以及黑芝麻智能华山 A2000 和武当 C1200 家族芯片★◈★，以远超单芯片方案的强大算力★◈★，充分满足汽车厂商从L2+到L4的驾驶需求,以及对增强交互式座舱体验的需求★◈★。双方计划于 2025 年第二季度发布舱驾融合平台参考设计★◈★，并为其做量产准备★◈★。

　　根据QYResearch的统计及预测★◈★，2024年全球舱驾一体域控制器市场销售额已达到 5.75亿美元★◈★，预计到2031年将飙升至18.87亿美元★◈★，年复合增长率（CAGR）高达 18.5%（2025 - 2031）★◈★，市场发展潜力巨大★◈★。

　　作为汽车的单一“智慧大脑”★◈★，舱驾一体域控制器需要具备更强大的AI算力★◈★，通常超过数百TOPS★◈★，以同时高效执行传感器融合★◈★、路径规划★◈★、自动控制等ADAS功能以及管理多屏界面★◈★、语音交互★◈★、AR-HUD 可视化等座舱功能★◈★。

　　为了降低成本★◈★、节省空间并提高系统可靠性★◈★，舱驾一体域控制器将朝着集成化和小型化的方向发展★◈★。通过采用先进的封装技术和集成化设计★◈★，将更多的功能集成到一个芯片或模块中★◈★，减少硬件组件的数量和体积和重量★◈★，也减少线束的数量和布线复杂度★◈★。

　　这样的场景很容易想象★◈★，比如辅助驾驶在路况比较好的时候接管车辆行驶★◈★，而无所事事的司乘人员开始在座舱玩3A游戏大作（华为乾崑的座舱展示区可以现场试玩）★◈★，这时座舱域和辅助驾驶域算力同时吃紧★◈★，无论怎样调度都不够同时用★◈★，只好要么牺牲驾驶安全性（这个是使不得的）★◈★，要么损失游戏流畅程度和体验★◈★。

　　1★◈★、技术复杂度很高★◈★，舱驾一体域控将座舱和驾驶两个复杂的系统集成在一起★◈★，涉及到多种不同类型的传感器★◈★、执行器以及复杂的软件算法★◈★，这使得系统的整体架构和技术实现变得很复杂★◈★。开发过程中需要协调多个专业领域的知识和技术★◈★，增加了研发的难度和成本★◈★，也延长了开发周期★◈★。

　　2★◈★、可靠性挑战比较大★◈★，由于舱驾一体域控系统高度集成★◈★，任何一个小的部件或软件模块出现故障★◈★，都可能影响到两个域的正常运行★◈★，甚至可能导致车辆失去控制或座舱功能全部失效★◈★，严重影响行车安全★◈★。原来座舱于出问题★◈★，至少行车安全影响不大★◈★，现在是“牵一发而动全身”★◈★。为了确保系统的可靠性★◈★，需要采用大量的冗余设计和容错机制★◈★，这又会进一步增加系统的成本和复杂度★◈★。

　　3★◈★、散热管理困难★◈★，舱驾一体域控系统中集成了多个高性能的芯片和电子元件★◈★，这些元件在工作时会产生大量的热量★◈★。如果散热问题得不到有效解决★◈★，会导致芯片性能下降★◈★、寿命缩短★◈★，甚至可能引发系统故障★◈★。由于车辆内部空间有限★◈★，散热设计的难度较大火龙骑士动画片★◈★，需要采用高效的散热技术和合理的布局方案★◈★。

　　而且★◈★，不同汽车厂商的舱驾一体域控系统往往具有较高的定制化程度★◈★，目前行业还没有达成统一的标准和规范★◈★，这也给市场宣传★◈★、用户正确使用和售后服务带来了一定的困难★◈★。