在2025第五屆未來汽車 AI 計算大會上，高通技術公司產品市場總監趙翊捷表示，“汽車正在成為一個能夠感知、決策和行動的天然移動智能體。生成式 AI 將在未來驅動汽車智能化，全面提升駕乘體驗。” 他強調，高通打造的驍龍數字底盤，正為整個行業的持續創新提供動力。自2023年以來，高通已支持眾多中國汽車品牌推出了210多款車型。
趙翊捷｜高通技術公司產品市場總監
談及未來趨勢，趙翊捷認為，“AI 正在成為新的用戶界面（UI），個性化數字助手將成為未來服務的入口。在軟件定義汽車的趨勢下，更多功能和應用程序將在云端研發，并在端側部署，實現持續創新。” 在用戶體驗層面，趙翊捷強調，主動式 AI 交互及其背后的應用服務，將是未來汽車的差異化價值體現。同時，創新式交互并非最終目的，貼心到位的服務才是最終需求。
高通在汽車領域已深耕二十余年，并與中國合作伙伴保持了超過 17 年的緊密協作。目前，全球已有超過 3.5 億輛汽車采用高通技術方案。趙翊捷指出，憑借高性能低功耗計算、AI和連接等技術優勢，高通正持續推動車載計算、車載智能等多方面發展。面向生成式AI上車帶來的產業機遇，高通正在通過多維的軟硬件技術能力，幫助客戶更快地將AI能力帶給更多客戶。
以下為演講實錄：
大家好，我叫趙翊捷，是高通的產品市場總監。今天很高興與大家分享高通在汽車領域的一些想法，特別是生成式AI在未來如何驅動汽車智能化，以及提升未來汽車的駕乘體驗。高通在汽車領域的產品主要包括驍龍數字底盤解決方案，我們看到這個平臺在未來將推動整個行業的創新。
高通在汽車領域已經耕耘多年，但我們的產品不僅限于汽車領域。高通的產品涵蓋智能手機、PC、XR、汽車以及工業物聯網等多個領域。我們更關注的是高性能、低功耗的計算能力，以及先進的連接技術。由于我們在不同領域都有產品研發和投入，因此我們具備跨領域的技術能力和行業合作伙伴生態系統。
憑借高性能和低功耗的計算能力、AI能力和連接能力這三方面的優勢，我們在車載計算和車載智能領域能夠推動多個方面的發展。無論是車載的大算力駕駛輔助系統和座艙系統，還是車云協同能力，以及車上AI能力的下一步發展方向，我們都具備較強的能力去推動。
高通在汽車領域已經耕耘了20多年，在國內與合作伙伴的合作歷史也超過了17年，最初在2002年，我們推出了第一顆車載網聯芯片，2014年，我們推出了第一顆車載系統級芯片（SOC），用于導航娛樂系統。2021年，我們的第三代座艙平臺已得到廣泛應用。從那時起，我們開始推進車對云服務的業務。2021年至2024年期間，我們發展了多代車載計算平臺。去年，我們還發布了車規級的汽車Wi-Fi芯片，其中Wi-Fi 7芯片處于業界先進地位。目前，全球已有超過3.5億輛汽車采用了高通的技術方案，高通汽車業務的總業務量超過450億美元。
所有這些技術，無論是座艙、駕駛輔助還是車載網聯，都包含在我們統一的驍龍數字底盤解決方案當中。驍龍數字底盤主要包括四大板塊：智能座艙、輔助駕駛、汽車智聯（包括藍牙、Wi-Fi、衛星通信、蜂窩通信以及PLC充電技術等）、車對云服務，其中包含了車內CPU、GPU、攝像頭、顯示和音頻輸入輸出技術的平臺等。驍龍數字底盤這一平臺為我們在車內為客戶提供生成式AI或多模態交互奠定了基礎。
未來，AI應用主要有兩個方向。一是AI成為新的用戶界面（UI），個性化數字助手將成為未來服務的入口，這將加速駕駛輔助系統的研發和實現，并在不同應用場景中為客戶提供更好的體驗。二是軟件定義汽車，未來將更多地在云端研發功能和應用程序，然后在端側部署，實現持續創新。
在用戶界面方面，過去主要依靠鍵盤、按鈕或觸摸屏。前兩年開始，車內語音指令功能逐漸成為標配。近一年來，語音指令只是輸入方式之一，我們正朝著多模態交互發展，包括語音、手勢，甚至未來可能通過駕乘人員的眼神與車輛交互。未來，除了輸入方式多樣化外，還將具備多輪連續對話能力、情景分析能力，以及基于用戶意圖理解的主動服務能力。所有這些部分，在最初階段可能無法完全研發完成。因此，車輛研發和創新不僅發生在車輛發布之前，還會貫穿車輛的整個生命周期。這可以幫助客戶在使用車輛過程中，不斷收集用戶需求，從而更好地提供服務。
從消費者角度來看，AI交互已成為未來消費的推動力。標準的交互式AI在未來將成為基本能力，就像在手機上詢問天氣會得到回應一樣。在汽車中，直接詢問車輛信息、外部信息，或要求車輛執行開窗、關窗、關門等簡單動作，已屬于基本能力。然而，主動式AI交互及其背后的應用服務，才是未來汽車的差異化因素，是汽車價值的體現。
最初，大家關注的是基于多種傳感器和車內環境提供車內情景感知。如今，這一方向已擴展到輔助駕駛系統，提供車輛路徑規劃，以改善駕駛環境和體驗。之所以提出這一方向，是因為生成式AI能力不斷增強，且提供了更強的支持。
最初，語音是基礎且自然的交流方式。但隨著大型多模態模型的出現及其在端側應用場景的能力體現，未來可能會有更多的能力提供給車內計算平臺，使其更好地理解世界。同時，車輛自身的呈現能力也在增強，能夠通過視頻、3D等形式為用戶提供更好的反饋，從而帶來更沉浸式的體驗。
由于基于推理能力的大模型不斷涌現，未來個人助理將能夠自主幫助客戶完成多個任務，并支持任務目標的實現。因此，在這個前提下，系統能力的表現，如更長的上下文推理能力、對不同用戶的多層細分市場或領域的模型適應能力，以及圖像圖形處理能力的增強，都變得更加重要。這也是我們看到生成式AI在未來階段將有爆發性發展的原因。
如今在數字生活里，車只是生活的一個媒介，更多地是與其他部分綜合使用。比如，現在人們通過手機、手表或電腦向車發送指令，已成常見做法。人們會把工作生活安排在日歷里，到出發時間點，在家里告訴車“我要出發了”，車就會自動從停車位開到門口接人。上車后，車會根據天氣情況或使用習慣做出相應動作，如開窗或放音樂等。在前往目的地途中，車可能會根據目的地周圍環境和停車場情況，選擇是直接開到目的地還是停好車讓用戶自行前往。
在行車過程中，車可以自行管控行車相關事務，如輔助駕駛路線規劃或駕駛行為調整等。整個過程實際上涉及車云協同、車云感知與處理，以及任務編排等功能的實現。而要實現這種體驗，背后需要AI即UI（人工智能圖形用戶界面）的理念支持，通過系統級研發來實現整體功能。AI即UI大家可能較為熟悉，涉及多種輸入、不同數據信息源，通過不同模型分解，最終將用戶意圖轉化為不同的智能體反饋。但這個過程本身并非關鍵。對用戶而言，多一個對話框并無太多實際意義。真正的意義在于幫助用戶完成任務，通過簡單交互實現車內復雜高級應用的調用。這種創新式交互并非最終目的，貼心到位的服務才是最終需求。
因此，這個過程雖重要，但最終目的是讓用戶能便捷使用車內眾多功能。這需要行業合作伙伴深入合作。在我們看來，汽車是能深刻理解用戶體驗并發揮到極致、帶來美好生活的良好載體。汽車是一個能夠感知、決策和行動的天然移動智能體。在其活動過程中，無論是對環境的自然感知、視覺環境理解，還是最終的決策邏輯，以及安全保證和車輛控制等內容，所有環節都可以分段與不同行業伙伴合作共創。
在這種環境下，端到端的推理能力至關重要。隱私和個性化需求導致大部分數據需要本地處理。成本和能耗要求推動更多操作在本地執行。可靠性要求使得系統必須在弱網或無網情況下正常工作。高通的異構計算架構和AI引擎針對車內應用環境進行了優化，確保在弱網或無網情況下核心功能仍能工作，同時提高車內實時性和安全性。
從最初的車內座艙平臺開始，驍龍座艙平臺正逐漸演進成為泛化計算平臺，目前已歷經四代。2021年，第三代驍龍座艙平臺開始加入更多智能功能，而不僅僅是簡單顯示和音頻處理。到第四代驍龍座艙平臺，如驍龍8295平臺，已有客戶基于該平臺上線大語言模型產品。下一代產品將具備更強的大語言模型能力和框架融合架構，以及更多系統內部資源和能力。高通在能力上是多維的，除了CPU能力外，在GPU和AI部分也有顯著改進，同時提供音頻和視頻復雜拓撲能力以及先進駕駛輔助功能，幫助客戶在新平臺上基于未來車載計算平臺有更好的表現。
未來，NPU需求隨時間發展而變化。2015年，僅需簡單語音處理和基本結論。2022年，Transformer網絡開始出現，參數量逐漸上升。2023年，基于大模型的個人助手和多模態生成式網絡開始產生。針對這種快速發展方向，高通對產品進行了更多迭代和提升。
除了硬件能力，軟件的統一和擴展也非常重要。鑒于用戶和市場的分散程度，高通提供統一軟件框架，實現在統一架構下有更好的擴展性。對于不同車型或同一品牌不同車的定位，都可以在同一個框架上進行不同產品配置，幫助客戶在產品多樣化、快速移植和穩定維護之間取得平衡。
除了軟件部分，架構方面也將有更多發展。從過去的分布式ECU架構，到現在的集中式區域控制，再到最新的集中式中央計算平臺，這種發展趨勢不可阻擋。在這個框架下，我們看到更多以單顆SOC作為中央計算平臺的呼聲漸高。高通提供了Flex SOC，能夠以單顆SOC完成所有內部計算，確保中央計算框架和軟件定義汽車的軟件架構。在這個框架上，不僅完成了整體平臺多種域計算的融合，還針對如艙駕融合等應用環境進行了優化。
對于一個典型的艙駕融合應用，或車內高端生成式AI驅動的車內智能應用方向，我們通過單芯片方案可取消片間或卡間通信，增加視頻特別是攝像頭的高速大容量信號在ADAS或座艙域的可用性，減少延遲。同時，可幫助客戶使用統一的大語言模型網絡，減少DDR占用，實現從客戶語音或多模態輸入到中間環境感知、輔助駕駛算法調整，再到信息回饋的整體閉環。這種應用在未來將成為最常用的典型應用，我們也可實現從高端到主流平臺的優化。
要實現智能化和軟件定義汽車框架，高通還提供了不少工具和SDK。我們相信，在這些平臺開發上，已有許多客戶與我們合作完成了新AI功能的提供。自2023年以來，我們已支持眾多中國汽車品牌推出了210多款車型。通過我們的AI整體工具鏈和SDK，幫助客戶更快地將AI能力提供給更多用戶。