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當前，智能汽車產(chǎn)業(yè)正逐步實現(xiàn)從數(shù)字智能向物理智能的轉型，底層的計算平臺正從分布式計算向中央集成計算的升級；上層的功能表現(xiàn)正從單一智駕與座艙分離向艙駕融合的跨越；市場層面，高階智能駕駛已進入規(guī)模化普及階段。
這其中，芯片作為車載智能的基座，市場話語權持續(xù)提升。
一個典型例子是地平線。經(jīng)過十年深耕，地平線已實現(xiàn)千萬級輔助駕駛系統(tǒng)量產(chǎn)，ADAS市場市占率接近50%，城市NOA市場躋身行業(yè)前三。
面向汽車逐步向智能體演進，余凱判斷智駕產(chǎn)業(yè)將從“控制輪子”進階為“整車智能體”。在這個時間點，地平線即將發(fā)布中國第一款艙駕融合智能體芯片——“星空”系列。
“星空”不止是一個芯片那么簡單，它本質是在試圖重寫智能汽車的底層分工，探討物理AI時代的解法。
“星空”之所以能重寫底層分工，在于它終結了傳統(tǒng)汽車“一個功能一顆芯片”的分布式架構。它將座艙、智駕等原本割裂的任務統(tǒng)一到一顆芯片上調度，讓感知、決策、執(zhí)行不再是各自為戰(zhàn)的孤島，而是像人類神經(jīng)系統(tǒng)一樣協(xié)同。
在物理AI時代，智能體需要毫秒級理解并操控真實世界。星空提供了這種“原生實時”的硬件底座：數(shù)據(jù)像神經(jīng)信號般自由流動，算力按物理需求動態(tài)分配。它不是在芯片上跑軟件，而是讓汽車成為能像控制肢體一樣思考與行動的AI智能體。
過去十年，中國智能汽車的標桿企業(yè)無疑是華為，它強在軟硬一體、垂直整合、體驗極致，同時聚焦高端市場，其發(fā)展模式與類似于移動互聯(lián)網(wǎng)時代的蘋果。面向下一個十年的物理AI時代，地平線想要構建另一種成功路徑：用“艙駕一體+開放生態(tài)”，去復制一個AI時代的“安卓路徑”。
下一個十年的物理AI時代，我們該做什么？
地平線成立于2015年，如今正站在邁向下一個十年的起點。余凱曾說，“我們的事業(yè)不是一場熱鬧的 party，而是長期跋涉的journey。”在第一個十年里，地平線走過了業(yè)務探索的陣痛、完成了向車端AI的聚焦，在生存壓力中一路突圍，最終站上高端主流玩家的牌桌。這離不開余凱和與他一起奮斗的兄弟。一位投資人告訴雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))《新智駕》：“在2019年那個關乎生存的節(jié)點，余凱‘天才’級的融資和商業(yè)能力，為地平線爭取了關鍵的時間窗口；而團隊在技術與工程上的‘干苦活、累活’能力，構成了另一半支撐。”
過去5、6年，地平線在L2 ADAS市場的擴張，接近50%的市占率，說明它已完成了走完了“農(nóng)村包圍城市”的戰(zhàn)略階段。這一過程幫助地平線建立了兩個能力——通過規(guī)模優(yōu)勢反哺技術迭代，逐步完成向高端市場滲透。
征程5以及征程6的技術躍遷，為地平線提供了繼續(xù)向上走的支點。
尤其是征程6系列，直接將算力拉升到560T的大算力賽道，讓地平線拿到了進入高階智駕競爭的“入場券”。這一變化，不只是算力的提升，更是身份的變化——從智能駕駛芯片供應商，升級為智能駕駛普惠生態(tài)的核心構建者。
2025年，地平線量產(chǎn)了一段式端到端輔助駕駛大模型HSD，盡管這一節(jié)點稍晚于新勢力，但毫無疑問余凱又一次精準踩中了行業(yè)變奏的節(jié)點，既避開了早期技術路線尚未有定論的試錯成本，又在規(guī)?；涞厍巴瓿杉夹g與產(chǎn)品閉環(huán)。
正如一位內部員工的評價：“從2019年的至暗時刻到國內L2級ADAS份額第一，再到如今躋身高階賽道，凱哥有逆天改命的氣質，這源于他有穿越周期的能力和對行業(yè)演進的深刻理解?！?/p>
未來3-5年，地平線的目標是量產(chǎn)千萬套HSD，同時將城區(qū)MPI（百公里接管次數(shù)）提升10倍。此前，地平線已完成了第一個“1000萬”——2025年8月，地平線實現(xiàn)了累計交付1000萬套輔助駕駛系統(tǒng)，其中去年一年400萬套。
余凱曾認為，未來三年內（2025至2028年）可實現(xiàn)“脫手開”（hands-off），即駕駛員在特定場景下無需操控方向盤，僅需在緊急情況下接管，預計到2030年實現(xiàn)“脫眼開”。
當智能汽車朝著智能體演進時，地平線要如何抓住下一個十年的機會，這是“星空”芯片要回答的問題。
下一個十年，智能汽車將從“出行工具”進化為“物理AI智能體”，相當于物理世界的AI Agent，具備從“對話”到“決策”，再到“執(zhí)行”與“持續(xù)學習進化”的完整閉環(huán)能力。
這對底層計算平臺提出了根本性的新要求：不再是功能堆疊，而是感知、決策、執(zhí)行的實時閉環(huán)；不再是艙駕各自為戰(zhàn)，而是像神經(jīng)系統(tǒng)一樣一體化協(xié)同；不再是算力競賽，而是確定性時延、安全隔離與系統(tǒng)軟件的高度融合。
倒推到當下，地平線給出的答案是“星空”芯片。
物理AI的第一個需求是實時閉環(huán)。星空是一套原生支持端到端大模型、感知與決策一體化的硬件架構，讓AI模型像控制自己的肢體一樣控制汽車。
物理AI的第二個需求是艙駕深度融合。過去“艙駕一體”喊了多年卻始終未成，很重要的原因是只有芯片拼合，沒有系統(tǒng)融合。星空從設計之初就“以終為始”，將艙和駕的軟件做到SOP水平，實現(xiàn)安全隔離下的算力共享與任務協(xié)同。
物理AI的第三個需求是規(guī)模化的安全與普惠。星空承載的，正是地平線在千萬套量產(chǎn)經(jīng)驗所反哺出的規(guī)?；涞亟?jīng)驗。
所以，下一個十年該做什么？答案很清晰：為物理AI打造原生、實時、安全、可規(guī)?；牡讓踊A設施?！靶强铡毙酒悄荏w，就是地平線對這個問題的第一份答卷。
“星空”是地平線的艙駕融合智能體芯片。在智能汽車行業(yè)，“艙駕融合”并不是一個新概念。過去幾年，從博世到高通再到英偉達，以及國產(chǎn)芯片廠商黑芝麻、芯馳，幾乎所有玩家都給出過各自的跨域方案。
余凱曾表示，“考量任何一個戰(zhàn)略，至少也要以十年為基本單位?！钡粋€行業(yè)事實同樣“扎心”，真正意義上的單芯片艙駕融合，一直沒有規(guī)模化落地。
問題是多元而復雜的。
曾有芯片行業(yè)人士向新智駕表示，開發(fā)跨域芯片比單獨的智駕芯片復雜很多，除了基本的智駕功能，還需要增加娛樂、儀表顯示等能力，相當于原來只有一個功能，現(xiàn)在要做三個功能，而且都得達到車規(guī)要求。
智能駕駛強調感知、規(guī)劃和決策，對NPU算力要求高，而座艙芯片需要處理大量圖像內容，并運行大型3D游戲等應用，對GPU能力有更高的要求?？缬蛐酒托枰C合考慮這些能力，對整體架構進行調整。
此外，座艙芯片對資源的占用是一個動態(tài)變化的過程。如果只是開車聽個音樂，占用的資源很少。但如果同時還開啟了車機上的多個應用，就會占用較多的資源。智能駕駛則不同，它的邏輯是只有開啟和退出兩種狀態(tài)，一旦開啟就會大量占用資源。因此，智駕芯片追求的是穩(wěn)定性和確定性。
因此，要平衡不同域對芯片的不同需求，在做跨域融合芯片時，還要考慮如何整合不同的架構。此外，座艙芯片和智駕芯片對安全等級的要求也不同。座艙功能如果在使用中出現(xiàn)問題關系不大。黑屏最多就是不看片，不聽音樂，導航?jīng)]了用手機也行。但智駕功能如果在行駛中出錯則可能威脅到生命。
因此，智駕芯片通常要求達到ASIL-D的功能安全等級，座艙則只需做到ASIL-B即可。當兩者被壓縮到同一顆芯片上，系統(tǒng)就要整體滿足更高安全等級，這不僅意味著成本的上升，更意味著架構復雜度的指數(shù)級增加——隔離、冗余、驗證，每一項都是硬骨頭。這也是為什么很多廠商寧愿維持“物理集成”，也不愿輕易走向“邏輯融合”。
再往下，是被低估的工程問題：功耗與散熱。原本分散的兩套系統(tǒng)，一旦集中在單芯片上，熱設計難度會被放大。尤其是在智能駕駛長期滿負載運行的前提下，疊加座艙的峰值算力需求。做不好功耗與散熱，將會直接影響到整車可靠性。
另外，長期阻礙“艙駕融合”的是一個更大的“人性”問題。
在多數(shù)車企內部，智能駕駛與智能座艙長期屬于兩個體系：兩套團隊、兩套預算、兩套KPI。當技術開始要求“合二為一”時，首先遇到的不是工程挑戰(zhàn)，而是權力邊界——誰來主導？誰對結果負責？
這也是為什么，理想、小鵬等車企已經(jīng)將智駕和智艙整合為一個團隊。
理想在2026年1月將智能駕駛和智能座艙部門進行合并，由原智能空間（智能座艙）副總裁勾曉菲統(tǒng)籌，統(tǒng)管智能座艙（MindGPT）與智能駕駛的全棧軟件研發(fā)，實現(xiàn)艙駕融合、一體化決策與體驗。小鵬劉先明的title也從智駕負責人變成了通用智能中心負責人。
其背后的核心考量是：電子電氣架構向中央計算發(fā)展已經(jīng)是確定的趨勢，組織架構應該配合技術與產(chǎn)品的演進方向。
總結來看，過去幾年艙駕融合之所以推進緩慢，并不是行業(yè)不認同，而是芯片能力、軟件架構、工程約束與組織體系，沒有在同一時間成熟。
那么，為什么地平線又要在這個時間提出“艙駕融合”？為什么地平線能做？
首先，時間點對了。高工智能汽車研究院數(shù)據(jù)顯示，2025年中國乘用車前裝標配艙駕一體計算單元交付156.36萬輛，同比增長近50%。僅1-9月，新車交付已接近百萬輛規(guī)模。而到2030年，機構預計艙駕一體滲透率將突破30%，其中單芯片方案將在10萬—20萬元區(qū)間成為主流配置。
其次，需求和技術成熟度第一次形成真正的匹配。
此前幾年“艙駕一體”之所以遲遲無法規(guī)模落地，在于過去智能駕駛還不是剛需，用戶的需求點主要在智能座艙，車企自然缺乏將兩者融合的動力。
但當下的情況已發(fā)生變化，艙和駕都已成為剛需配置，且都是高算力需求。這意味著，從需求側看，艙駕融合的條件已經(jīng)成熟。
然而，現(xiàn)實情況是當前很少有艙駕一體芯片能同時滿足軟件、功能和安全要求，多數(shù)都為未完備狀態(tài)。
相比其它芯片玩家，地平線的內核是一家軟件公司，這讓它在艙駕融合上具備天然優(yōu)勢。即將發(fā)布的“星空”系列，除了提供完備、安全的高性能芯片之外，更重要的是把艙和駕的軟件都已經(jīng)做到了SOP的水平。從一開始就為融合解決了此前困擾行業(yè)多年的工程化難題。
因此，“星空”芯片的發(fā)布，也被外界視為艙駕一體走向成熟的重要節(jié)點。
地平線副總裁、戰(zhàn)略部&智駕產(chǎn)品規(guī)劃與市場部負責人呂鵬，在今年的智能電動汽車發(fā)展高層論壇發(fā)表了一次演講。
他認為，物理AI有四個非常嚴格的門檻，更像是鐵人三項賽：第一，需要有很強的軟硬協(xié)同的能力，物理AI算力、帶寬、算法、高效計算都有非常高的要求。如果對于未來的軟件沒有足夠多的know-how，很難設計一個高效的計算平臺底座。
第二，真正的開放而不鎖定。未來的物理AI有各種應用，從四足機器人到汽車會有各種不同的垂類場景。核心的共性在于計算的底座和基座模型能力，但它是一種賦能，而不是一種替代。
第三，走向物理AI離不開跨場景的規(guī)?；炞C。物理AI的可靠性和數(shù)字AI有很大的區(qū)別，數(shù)字AI基于互聯(lián)網(wǎng)信息構建，可靠性是物理AI非常與眾不同的一點。汽車是第一個大規(guī)模商業(yè)化部署，并且有高可靠性安全性要求的物理AI載體。
四是跨域延伸的能力，整個核心框架需要能夠延展到機器人、工業(yè)機器人等不同的領域，讓整個物理AI進行規(guī)模化落地。
“星空”芯片的核心破局點，在于從底層架構做一體化設計。單顆大算力芯片承載艙駕全棧運算，共用一套內存、散熱與線束，直接砍掉冗余硬件，單車BOM成本可降1500-4000元，同時釋放車內布局空間。配合全局算力動態(tài)調度，算力利用率從不足40%提升至60%以上，把 “堆算力” 變成 “用算力”。
更關鍵的是，“星空”芯片的發(fā)布，使地平線的能力邊界覆蓋到全部四大象限——橫向的自動駕駛x座艙，縱向的芯片x軟件。
這也是“星空”芯片被稱為智能體芯片的主要原因，它在地平線芯片能力與HSD端到端智駕模型的基礎上，進一步整合艙駕一體計算架構與車端智能體軟件系統(tǒng)，將感知、決策與執(zhí)行能力統(tǒng)一到同一計算平臺中，使車輛從單一功能系統(tǒng)演進為具備持續(xù)理解與任務執(zhí)行能力的整車智能體。
具體到用戶體驗層面，在中央集成大模型的加持下，星空系列賦予了車輛個性（Soul）、技能（Skill）、記憶（Memory）三大核心能力，能夠運行類似“小龍蝦智能體”的全新車載OS，讓座艙交互發(fā)生質變。車輛不再只是“你說一句它做一步”的工具，而是“司機+助手”的集合體，也就是座艙具備了執(zhí)行能力：例如可幫用戶預訂餐館、辦理交付、預訂電影院及選座。
行駛途中，可預訂停車位并完成交費，還能提供長時序的服務，比如現(xiàn)在沒有到目的地，當?shù)搅四康牡氐臅r候提醒你做什么。
余凱表示：“在星空芯片上，大家將會有完全不一樣的體驗。我們相信，這顆順應物理AI時代趨勢的芯片將推動新一代車載OS的發(fā)展?！?/p>
在功能安全上，“星空”芯片按ASIL-D設計，硬件冗余與安全島內置，單芯片完成雙域安全協(xié)同，補齊高階智駕的合規(guī)與可靠性短板。依托征程系列千萬級量產(chǎn)驗證，這套方案成熟度足以支撐車企快速落地。
這樣看來，“英偉達是數(shù)字AI時代的基礎設施，地平線是物理AI時代的基礎設施”這句話的含義就變得清晰許多了——英偉達更多是在支撐數(shù)據(jù)中心里的AI，比如大模型訓練、云端推理，它主要服務的是虛擬世界的AI運算。而地平線押注的，是AI進入真實世界后的落地能力，以“星空”芯片為核心，讓AI真正進入汽車、設備甚至機器人這些需要感知、決策和行動的物理場景里?！靶强铡毙酒粌H是一顆芯片的迭代，更是中國車載芯片從專用域控走向中央計算的關鍵一步。從更大層面看，“星空”芯片對地平線與行業(yè)的意義在于：對地平線，完善“芯片+軟件”全棧布局，實現(xiàn)四大象限全覆蓋，推動其從“智駕芯片供應商”向“物理AI時代超級平臺”轉型。
于行業(yè)而言，將加速艙駕融合與中央集成計算落地，降低高階智能汽車研發(fā)制造成本，實現(xiàn)智駕普惠和更高級別的智能。
行業(yè)通常將華為視為移動互聯(lián)網(wǎng)時代的蘋果，華為采用“芯片+軟件+終端”垂直整合模式，自研芯片、座艙與智駕系統(tǒng)，僅適配自身終端或少數(shù)深度合作車企，掌控產(chǎn)業(yè)鏈上的核心技術，類似蘋果“硬件+iOS”的閉環(huán)管控。
其優(yōu)勢在于軟硬件協(xié)同性強、體驗極致，聚焦高端市場，品牌溢價高，但局限于垂直整合、適配范圍窄，難以實現(xiàn)規(guī)模化普惠。
從“星空”芯片的邏輯看，地平線走的是AI時代安卓的開放邏輯，以“芯片+基礎軟件+工具鏈”為核心，開放賦能全產(chǎn)業(yè)鏈，例如其95%以上收入通過合作伙伴實現(xiàn)，類似安卓“開放授權、廣泛適配”模式。
這種模式的優(yōu)勢在于適配性強、覆蓋廣，有利于實現(xiàn)推動智駕平權，同時聯(lián)動全產(chǎn)業(yè)鏈構建多元生態(tài)，將技術延伸至機器人等領域，覆蓋低中高端全市場，走“廣而全”的平臺化路線。
2026年是智能汽車邁向智能體的關鍵拐點，幾乎所有你能看到的智駕公司都在走向物理AI的道路上。那么，誰能幫他們鋪好一條路、搭好物理AI時代的通用計算的基座，誰就將率先抓住下一個十年的機遇。
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