高通智能体上车如何守住座舱下一张门票

高通技术公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理Nakul Duggal

汽车座舱的竞争赛道正在切换。

过去几年，各家车企忙于讲述体验与交互的故事；如今风向已变，大家开始比拼AI能否真正理解场景、记住偏好，甚至替用户完成操作。智能座舱不再仅仅是一套“好用”的车机系统，它已演变为车企争夺用户时间、数据和服务入口的新战场。

近期，高通推出了一项重要举措——车端人工智能Claw生态计划。这项计划本质上是座舱芯片供应商在AI定义汽车阶段的一次攻防策略：既要巩固车内计算底盘的既有优势，又要将能力从单纯的SoC扩展至智能体运行环境、开发框架以及生态协同层面。其背后释放的信号十分明确——车载AI已走出概念演示阶段，正式进入工程化与量产竞争的窗口期。

Claw计划瞄准什么目标

高通在中国汽车市场能够稳固其江湖地位，很大程度上归功于智能座舱芯片。8155、8295等型号，几乎成为新车宣传车机流畅度时绕不开的关键词。多屏交互、连续语音、应用生态，一度构成了人们对“智能座舱”的全部想象。

然而，这条赛道的天花板已近在咫尺。屏幕数量持续增加，语音功能成为标配，流畅度也仅是一项基础能力。用户对座舱的期待，已转变为“车机能否洞悉我当下的需求”。高通选择此时推出Claw计划，正是基于这种焦虑与野心。

根据高通官方披露的信息，Claw生态计划基于骁龙数字底盘智能体AI运行环境与Qualcomm AI Stack，联合诚迈科技、车联天下、斑马智能、德赛西威、镁佳科技、中科创达等生态伙伴，目标是推动AI智能体助手在车端实现规模化部署。它本质上是一套底层框架，核心在于降低车企的开发复杂度，缩短从概念验证到量产交付的时间周期。

高通公司执行副总裁Nakul Duggal给出了一个判断：AI正从被动响应式向主动服务型演进。这并非空谈。座舱交互不再仅围绕语音指令，而是开始引入个人知识图谱、车辆运行状态、云端信息以及多模态感知，使AI能在用户授权下主动完成任务。这意味着，评价智能座舱的度量标准正在被重新校准。

一个车机系统能够回答问题已不足以满足需求。它是否能在弱网或无网环境下完成本地推理？能否基于上下文记忆给出建议？能否调用车辆的各项功能？这些才是下一阶段的核心能力。高通在Claw计划中强调全天候多模态感知、百亿参数大模型以及车规级安全架构，本质上正是在回应这些挑战。

安全机制尤其值得关注。车载AI一旦从“对话”走向“执行”，风险指数将直线上升。它能够推荐餐厅，也能调用导航、空调、车窗，甚至与驾驶辅助系统产生联动。此时，用户授权、操作审计与隐私保护，便成为AI座舱能否量产上车的硬性门槛。归根结底，Claw计划真正瞄准的目标，是让车端AI具备被工程体系验证、被安全规则约束的能力。

高通要守住“底座”

高通选择此时推出Claw计划，绝非一时兴起。在中国汽车市场，它已从手机芯片的标签，成功转型为智能座舱的核心供应商。Nakul Duggal透露，自2024年以来，已有300款搭载骁龙数字底盘方案的汽车在中国市场发布；全球范围内，超过3.5亿辆汽车采用了高通技术；骁龙座舱平台也已搭载于超过7500万辆汽车。

这些数字表明，高通在智能座舱时代获得了一张关键入场券。但问题在于，在AI定义汽车的阶段，单纯提供芯片已远远不够。车企正在向上探索更高层次的软件能力。理想、蔚来、小鹏、比亚迪等头部玩家，均在强化自研操作系统、多模态交互与大模型能力。地平线、Momenta、大疆车载、卓驭科技等供应商，也在围绕智能驾驶与中央计算构建各自生态。如果高通仅停留在硬件平台层面，很容易被挤压到更底层。

Claw计划的意义，在于将高通从芯片平台向软件框架与生态组织者的方向推进。具体来看，该计划由三层构成：第一层是智能与规划层，包括端云协同智能体规划平台和开放技能市场；第二层是高通智能体AI运行环境，提供面向AI定义汽车的基础中间件与原生智能体能力；第三层则基于骁龙数字底盘的基础设施，覆盖NPU、CPU、GPU全栈AI加速，支持模型部署工作流、Token加速、多操作系统和多虚拟机。

高通的算盘不难理解。车企需要AI能力，但未必愿意从零搭建所有底层支持；生态供应商需要算力平台与车规验证环境，但很难独立嵌入每一家车企的核心架构。高通试图将两端连接起来——一边提供统一的硬件与运行环境，一边让生态伙伴在中间补齐能力。谁掌握了车内AI运行环境，谁就更接近用户的高频交互与数据反馈。对高通而言，Claw计划既是技术路线，也是商业位置的延伸。

舱驾融合，才是更大的战场

Claw计划并非孤立存在。它和高通正在推进的舱驾融合、中央计算架构，实际上是同一条线上的不同环节。从技术趋势来看，智能体AI不可能长期停留在座舱域。真正有价值的车载AI，需要理解车内外环境、车辆状态与用户需求。这意味着，座舱系统必须与驾驶辅助、车身控制、导航系统产生更深层次的协同。

高通技术公司副总裁兼ADAS和机器人业务总经理Anshuman Saxena表示，端到端部署正在将视觉-语言-动作模型结合起来，与车内原本存在的智能体连接，例如智能座舱中的各类AI智能体，而这些能力将进一步集成到驾驶辅助系统中。这正是舱驾融合的商业价值所在。

支持舱驾融合架构的Snapdragon Ride平台至尊版，已能实现基于VLA的城市NOA，并支持多个智能体在同一平台上同时运行。骁龙汽车平台至尊版最高可提供2000 TOPS级别的整体有效算力，将座舱大算力与ADAS算力整合到一个通用平台上。这套方案旨在解决车企在智能化开发中的重复建设问题。过去，座舱和智驾往往采用不同芯片、不同供应商、不同软件栈，好处是分工明确，坏处是跨域协同困难、成本压力更大。随着中央计算架构成为趋势，车企希望用更少的硬件承载更多功能，减少系统割裂带来的开发复杂度。

卓驭科技与高通基于Snapdragon Ride平台至尊版骁龙8797打造的舱驾融合域控制器，便是这一方向的落地案例。该方案强调在单个平台上并发、独立运行视觉感知、传感器融合、路径规划与整车控制等能力，支持车企向中央计算架构转型。不过，舱驾融合绝非将两套系统简单放入一个盒子那么简单。座舱追求体验与快速迭代，驾驶辅助则追求实时性与安全冗余，两者在开发节奏、验证标准与责任边界上截然不同。

这也是高通必须面对的真正挑战：车企会欢迎更高集成度、更低成本与更强复用能力，但也会警惕对单一底层平台形成依赖。尤其是在中国市场，智能化已成为品牌差异化的核心资产，车企会采购底层能力，但绝不愿意让供应商定义最终体验。

AI上车，难在量产之后

Claw生态计划选择联合多家中国生态伙伴，本身反映出一个现实：AI座舱并非一家芯片公司能独立完成的工程。诚迈科技、车联天下、斑马智能、德赛西威、镁佳科技、中科创达等企业，分别覆盖操作系统、中间件、域控、AI应用、量产交付等环节。生态协同能降低车企开发门槛，但也会带来新的复杂性——接口如何统一？数据如何流动？出现问题后责任如何界定？这些都是必须面对的现实问题。

车端AI与手机AI最大的不同，在于汽车是强安全属性的终端。手机助手误判一次，最多是推荐内容出错；车端AI误判一次，可能直接危及乘员安全。成本也是一个绕不开的门槛。中国车市仍在价格战的红海中挣扎，主流车型毛利承压，车企对每一项智能化配置都会精打细算投入产出。高通能提供更强算力、更完整框架与更丰富生态，但车企最终关心的仍是BOM成本。这决定了Claw计划的落地难点不在发布会，而在具体车型项目——必须证明智能体AI是可以规模化下放的量产能力。

从这个角度看，高通此次发布释放了一个清晰的信号：车载AI的竞争已进入“底座之争”。谁能将模型、芯片、操作系统整合成一套可量产的方案，谁才有可能在下一轮智能座舱的竞争中占据有利位置。（本文首发于钛媒体APP，作者｜李玉鹏，编辑｜杨林）