舱驾一体方案与架构设计
涵盖架构演进、芯片平台、软件分层、安全隔离、量产落地情况（截至 2026 年中）
1. 为什么要舱驾一体
传统分离架构 (2020–2024) 舱驾一体架构 (2025–)
┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌─────────────────────────┐
│ 座舱域控 │ │ 智驾域控 │ │ 舱驾一体中央计算平台 │
│ (8155/8295)│ │ (Orin-X) │ │ (8775 / Thor / 星空) │
│ Android │ │ Linux/QNX │ │ Android + QNX + Linux │
│ 座舱 SoC │ │ 智驾 SoC │ │ 单芯片 / 单板 │
└─────┬──┬──┘ └──┬──┬─────┘ └──────────┬──────────────┘
│ │ │ │ │
以太网/CAN 互联 内部总线直连
| 维度 |
分离架构 |
舱驾一体 |
| BOM 成本 |
两套 SoC + PCB + 散热 + 线束 |
单板降本 20-30% |
| 算力利用率 |
<30%（各域独占） |
>70%（动态共享） |
| 跨域延迟 |
毫秒级（以太网/CAN） |
微秒级（片内总线） |
| 数据融合 |
座舱/智驾数据需跨域传输 |
共享内存直接访问 |
| 供应链 |
两家供应商，两次集成 |
一套系统，一次集成 |
| 目标车型价位 |
各价位独立配置 |
主攻 10-20万 主流市场 |
2. 架构演进路径
时间 →
2020 2022 2024 2025 2027+
│ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼
分布式 域集中 跨域融合 舱驾一体 中央计算
(多ECU) (域控制器) (One Board) (One Chip) (Vehicle Computer)
┌─────┐ ┌─────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ECU 1│ │座舱域│ │座舱SoC │ │ │ │ │
│ECU 2│ │控制器│ │ + │ │ 单芯片 │ │ 中央 │
│ECU 3│ │ │ │智驾SoC │ │ 舱驾一体 │ │ 计算机 │
│ECU 4│ │智驾域│ │ (单板) │ │ │ │ 全域融合 │
│... │ │控制器│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
└─────┘ └─────┘
三种集成形态对比
| 形态 |
说明 |
代表方案 |
状态 |
| Multi Board (多板多芯) |
座舱/智驾各一块板，以太网互联 |
蔚来 ADAM (8295 + 4×Orin-X) |
已量产 |
| One Board (单板多芯) |
一块 PCB 上放座舱+智驾 SoC，PCIe 互联 |
亿咖通”单板双芯”(龍鹰+Orin) |
2024量产 |
| One Chip (单芯片) |
单颗 SoC 同时跑座舱+智驾 |
高通 8775 / 英伟达 Thor |
2025量产 |
3. 芯片平台对比
3.1 主流芯片一览
| 芯片 |
厂商 |
工艺 |
AI算力 |
GPU |
CPU |
定位 |
量产时间 |
| SA8775P |
高通 |
5nm |
60 TOPS |
Adreno 740 |
8核 Kryo |
舱驾一体(主流) |
2025Q4 |
| SA8797P |
高通 |
3nm |
~100 TOPS |
— |
— |
舱驾融合(高端) |
2026H2 |
| DRIVE Thor |
英伟达 |
5nm |
2000 TOPS |
Blackwell |
12核 ARM |
舱驾一体(旗舰) |
2025H2 |
| 星空 Starry |
地平线 |
5nm |
— |
— |
— |
四域融合(国产) |
2026 |
| 武当 C1296 |
黑芝麻 |
7nm |
— |
— |
— |
中端舱驾一体 |
2025 |
| 龍鹰一号 |
芯擎科技 |
7nm |
8 TOPS |
— |
— |
舱泊一体(经济) |
已量产 |
3.2 三大阵营路线
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 舱驾一体芯片三大阵营 │
├─────────────────────┬───────────────────────┬───────────────────────────┤
│ │ │ │
│ 高通阵营 │ 英伟达阵营 │ 国产阵营 │
│ (跨域协同) │ (大算力) │ (性价比) │
│ │ │ │
│ 8295 → 8775 → 8797│ Orin → Thor │ 龍鹰一号 (芯擎) │
│ │ │ 星空 Starry (地平线) │
│ 主攻: 10-25万 │ 主攻: 25万+旗舰 │ 武当 C1296 (黑芝麻) │
│ 份额: ~70%+ │ 份额: ~15% │ X10 (芯驰) │
│ │ │ A8880 (紫光展锐) │
│ 纯座舱: QNX+Android│ 绑定: Linux+Android │ │
│ 舱驾一体: │ +QNX(安全域) │ │
│ QNX+Android+Linux │ │ │
│ 客户: 奇瑞/北汽/ │ 客户: 极氪/蔚来/ │ 客户: 吉利/奇瑞/ │
│ 别克/日产 │ 奔驰/理想 │ 比亚迪/长安 │
│ │ │ │
│ 德赛西威/车联天下 │ 德赛西威/知行科技 │ 亿咖通/经纬恒润 │
│ (Tier1) │ (Tier1) │ (Tier1) │
└─────────────────────┴───────────────────────┴───────────────────────────┘
4. 软件架构设计
4.1 分层架构总览
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 应用层 (Applications) │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 导航/音乐 │ │ 语音助手 │ │ 仪表渲染 │ │ ADAS HMI │ │
│ │ 视频/应用 │ │ 车控面板 │ │ (安全域) │ │ 驾驶视图 │ │
│ │ (Android)│ │ (Android)│ │ (QNX) │ │ (Linux) │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 中间件层 (Middleware / SOA) │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ SOA 服务框架 (SOME/IP + DDS) │ │
│ │ ├── 跨域服务发现与通信 │ │
│ │ ├── 共享内存数据通道 (座舱↔智驾 零拷贝) │ │
│ │ ├── 传感器数据分发 (摄像头/雷达 → 智驾感知 + 座舱环视) │ │
│ │ └── 生命周期管理 / 服务降级策略 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 操作系统层 (Guest OS) │
│ │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Android (VM1) │ │ QNX (VM2) │ │ Linux (VM3) │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ 座舱娱乐 │ │ 仪表+车控 │ │ 智驾感知/ │ │
│ │ 交互/生态 │ │ 功能安全 │ │ 规划/控制 │ │
│ │ │ │ ASIL-D │ │ │ │
│ │ VIRTIO 驱动 │ │ 原生驱动 │ │ VIRTIO 驱动 │ │
│ └───────┬───────┘ └───────┬──────┘ └───────┬──────┘ │
│ │ │ │ │
├──────────┼──────────────────┼──────────────────┼────────────────────────┤
│ ▼ ▼ ▼ │
│ Hypervisor (Type-1) │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ QNX Hypervisor / 鸿蒙微内核 / ACRN / Xen │ │
│ │ ├── CPU 核分配: 座舱4核 / 智驾4核 / 安全1核 │ │
│ │ ├── 内存隔离: 各 VM 独立地址空间，MMU 硬件隔离 │ │
│ │ ├── GPU/NPU 分区: 硬件级 partition 或时分复用 │ │
│ │ ├── 中断路由: 直通 (passthrough) 或虚拟化 │ │
│ │ └── 看门狗: 独立监控各 VM 健康状态 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 硬件层 (SoC + 外设) │
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ CPU Cluster GPU NPU/DSP ISP Video Codec PCIe │ │
│ │ (8-12核 ARM) (渲染) (AI推理) (摄像头) (编解码) (扩展) │ │
│ │ │ │
│ │ DDR (LPDDR5) eMMC/UFS Ethernet CAN-FD USB I2C/SPI │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
4.2 Hypervisor 核心作用
Hypervisor 资源分配示例 (8775)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ CPU (8核 Kryo) GPU (Adreno 740) NPU (60 TOPS) │
│ ┌───┬───┬───┬───┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │C0 │C1 │C2 │C3 │ │ 40% 座舱渲染 │ │ 80% 智驾推理 │ │
│ │ Android │ │ 30% 仪表渲染 │ │ 10% 座舱 AI │ │
│ ├───┼───┼───┼───┤ │ 30% 智驾可视 │ │ 10% 预留 │ │
│ │C4 │C5 │C6 │C7 │ └─────────────┘ └──────────────┘ │
│ │ Linux(智驾)│ │
│ │ + QNX(安全) │ 内存 (16GB LPDDR5) │
│ └───┴───┴───┴───┘ ┌──────────────────────┐ │
│ │ 6GB Android │ │
│ │ 4GB Linux (智驾) │ │
│ │ 2GB QNX (仪表+安全) │ │
│ │ 2GB Hypervisor+共享 │ │
│ │ 2GB GPU 显存 │ │
│ └──────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
4.3 各 Guest OS 职责
| Guest OS |
功能安全等级 |
实时性 |
职责 |
典型服务 |
| QNX |
ASIL-D |
硬实时 (<1ms) |
仪表/车控/安全网关 |
仪表渲染、车身控制、安全看门狗、OTA 安全校验 |
| Android |
QM (无安全等级) |
非实时 |
座舱娱乐/交互 |
导航、音乐、语音、应用商店、CarPlay/HiCar |
| Linux |
ASIL-B (可选) |
软实时 (<10ms) |
智驾感知/规划/控制 |
摄像头 ISP、障碍物检测、路径规划、横纵向控制 |
4.4 安全隔离设计
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 安全隔离三道防线 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 第一道: 硬件隔离 (SoC 级) │
│ ├── ARM TrustZone: 安全世界 / 非安全世界 │
│ ├── SMMU/MMU: 各 VM 独立地址空间，越界访问触发异常 │
│ ├── 中断隔离: 各 VM 独占中断控制器分区 │
│ └── GPU/NPU Partition: 硬件级计算资源分区 (Orin/Thor 支持) │
│ │
│ 第二道: Hypervisor 隔离 (虚拟化层) │
│ ├── vCPU 绑核: QNX 绑定 safety 核，Android 绑定 perf 核 │
│ ├── 内存配额: 各 VM 内存上限硬隔离，防止 OOM 互影响 │
│ ├── I/O Passthrough: 安全关键外设直通 QNX，非安全设备走 VIRTIO │
│ └── Watchdog: Hypervisor 监控各 VM 心跳，超时强制重启 │
│ │
│ 第三道: OS 内部隔离 (操作系统层) │
│ ├── QNX 微内核: 驱动/服务运行在用户态，崩溃不影响内核 │
│ ├── Android SELinux: MAC 强制访问控制 │
│ ├── Linux seccomp + cgroup: 进程沙箱 + 资源限制 │
│ └── 跨域通信审计: SOA 消息经 Hypervisor 代理，防止非授权访问 │
│ │
│ 核心保证: │
│ ★ Android 崩溃 → 仪表(QNX)不受影响，智驾(Linux)不受影响 │
│ ★ 智驾故障 → QNX 接管最小风险状态(MRM)，座舱显示接管提示 │
│ ★ OTA 升级 → 仅更新目标 VM，其他 VM 在线不中断 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
4.5 跨域数据融合
舱驾一体的核心价值之一是跨域数据可以零拷贝共享：
┌── Linux (智驾) ───────────────────────┐ ┌── Android (座舱) ──────────┐
│ │ │ │
│ 摄像头 ISP → 感知模型推理 │ │ 环视拼接渲染 (AVM) │
│ │ │ │ ▲ │
│ │ 同一帧图像数据 │ │ │ │
│ └───────── 共享内存 ────────────┼─────┼───────┘ │
│ (零拷贝) │ │ │
│ 障碍物检测结果 │ │ HMI 显示障碍物标注 │
│ │ │ │ ▲ │
│ └───────── SOA 消息 ────────────┼─────┼───────┘ │
│ (SOME/IP) │ │ │
│ 规划路径点 │ │ 导航叠加规划路线 │
│ └───────── SOA 消息 ────────────┼─────┼───────→ │
│ │ │ │
└───────────────────────────────────────┘ └────────────────────────────┘
对比分离架构:
分离: 摄像头数据 → 智驾域控(处理) → 以太网(传输) → 座舱域控(再处理) → 显示
延迟: ~20-50ms，带宽受限
一体: 摄像头数据 → NPU(推理) + GPU(渲染) 共享同一块物理内存
延迟: <1ms，零拷贝
5. 量产落地情况
5.1 已量产/已定点车型及智驾功能
| 芯片平台 |
Tier1/方案商 |
量产车型 |
价位 |
状态 |
| 高通 8775 |
卓驭科技 |
极狐阿尔法 T5 |
10.98-15万 |
2025.10 量产 |
| 高通 8775 |
德赛西威 |
奇瑞舱驾一体平台 |
15-20万 |
2025Q4 量产 |
| 高通 8775 |
Momenta |
东风日产 N6 |
11-14万 |
2025 量产 |
| 高通 8775 |
Momenta |
别克至境 L7 |
17-22万 |
2025 量产 |
| 英伟达 Thor |
德赛西威 IPU14 |
广汽昊铂 L3/L4 车型 |
30万+ |
2025H2 量产 |
| 英伟达 Thor-U |
— |
极氪 7X (2026款) |
21.98万+ |
2025.10 量产 |
| 英伟达 双Thor |
— |
极氪 9X |
30万+ |
2026 量产 |
| 高通 8797 |
理想自研马赫M100 |
理想 L9 Livis |
48.98-50.98万 |
2026.5 量产 |
| 龍鹰一号 |
亿咖通 |
吉利银河E5/领克Z20 |
10-15万 |
已量产 |
| 武当 C1296 |
— |
多家定点 |
10-20万 |
2025 量产 |
| 地平线 星空 |
— |
定点中 |
— |
2026 |
5.2 各方案已实现的智能驾驶功能详情
极狐阿尔法 T5（高通 8775 + 卓驭科技）— L2+ 级
全球首款单芯片舱驾一体量产方案。8775 单芯片 72 TOPS 稠密算力同时跑座舱+智驾。
| 功能类别 |
具体功能 |
| 城区 NOA |
无图端到端城区领航辅助（15万以内唯一） |
| 高速 NOA |
高速领航辅助驾驶、自动超车、匝道进出 |
| 智能泊车 |
APA自动泊车、跨层记忆泊车 |
| 主动安全 |
18项（AEB/FCW/LDW/LKA/BSD等）、C-NCAP五星 |
| 感知硬件 |
卓驭惯导双目立体视觉 + 15颗雷达 + 7个摄像头 |
奇瑞猎鹰智驾 500（高通 8775）— L2+ 级
| 功能类别 |
具体功能 |
| 高速 NOA |
高速领航辅助驾驶 |
| 城市记忆领航 |
基于记忆路线的城市领航 |
| 智能泊车 |
记忆泊车、APA自动泊车 |
| 感知硬件 |
800万像素前视摄像头 + 超声波雷达，80-128 TOPS |
东风日产 N6（高通 8775 + Momenta）— L2+ 级
| 功能类别 |
具体功能 |
| 城区 NOA |
Momenta 城区领航辅助 |
| 高速 NOA |
高速领航辅助 |
| 智能泊车 |
全场景智能辅助泊车 |
| 座舱 AI |
科大讯飞星火 + DeepSeek 大模型 |
别克至境 L7（高通 8775 座舱 + Momenta R6 智驾）— L2+ 级
注：至境 L7 的 8775 主要负责座舱，智驾由独立 Momenta 方案承载，属于”座舱用8775+智驾独立”模式。
| 功能类别 |
具体功能 |
| 城市 NOA |
无断点城市 NOA（Momenta R6 强化学习大模型） |
| 智能泊车 |
不停车一键泊入 |
| 座舱 |
8775 驱动 8 屏联动 |
极氪 7X 2026款（英伟达 Thor-U 700TOPS）— L2++ 级
| 功能类别 |
具体功能 |
| D2D 领航 |
车位到车位全程领航辅助（D2D） |
| 城市 NOA |
NZP 城市领航辅助（无图智驾） |
| 高速 NOA |
高速自主领航、自动超车、隧道跟车 |
| 智能泊车 |
APA/RAPA遥控泊车/HPA记忆泊车等 15+ 项 |
| 感知硬件 |
1颗激光雷达（全系标配）、千里浩瀚H7系统 |
| 覆盖场景 |
30+ 驾驶场景：红绿灯识别、无保护左转等 |
极氪 9X（英伟达 双Thor + 5颗激光雷达）— 接近 L3 级
| 功能类别 |
具体功能 |
| 城市 NOA |
接近 L3 级城市 NOA |
| 园区漫游 |
无图园区漫游 + 动态语义理解 |
| 感知硬件 |
双Thor芯片 + 5颗激光雷达 + 43颗感知硬件、全冗余架构 |
广汽昊铂（英伟达 Thor / 德赛西威 IPU14）— L3/L4 级
| 功能类别 |
具体功能 |
| 城区 NOA |
全系标配，城市场景覆盖率 >99% |
| L3 准入 |
全国首批 L3 自动驾驶准入车企 |
| L4 运营 |
L4 自动驾驶累计运营超 4000万公里 |
| 智驾模型 |
VLA 视觉语言模型 + 世界模型（G1000 方案） |
理想 L9 Livis（高通 8797 + 自研马赫 M100×2）— L2++ 级
| 功能类别 |
具体功能 |
| 全场景 NOA |
高速+城区全场景领航辅助 |
| 智能泊车 |
全场景智能泊车 |
| 智驾芯片 |
双马赫M100，总算力 2560 TOPS |
| 智驾模型 |
马赫 VLA 视觉语言大模型，端到端延时降低 40% |
| 感知硬件 |
4颗固态激光雷达 + 800万像素摄像头矩阵 + 11摄像头 + 10颗UWB |
吉利银河 E5（芯擎龍鹰一号 8 TOPS）— L2 级
| 功能类别 |
具体功能 |
| L2 ADAS |
ACC/LKA/AEB 等基础辅助驾驶 |
| 自动泊车 |
APA 自动泊车 |
| 座舱 |
主流智能座舱功能 |
| 定位 |
舱泊一体（One Chip 极致性价比，10万级） |
5.3 智驾功能等级汇总
智驾能力 →
L2 基础 L2+ 高速NOA L2++ 城市NOA L3 脱手脱眼 L4 无人驾驶
│ │ │ │ │
┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐ ┌────┴─────┐ ┌────┴─────┐
│银河E5 │ │奇瑞猎鹰500 │ │极狐T5 │ │广汽昊铂 │ │广汽昊铂 │
│(龍鹰 8T) │ │(8775 128T) │ │(8775 72T) │ │(Thor) │ │(IPU14) │
│ │ │ │ │东风日产N6 │ │ │ │(限定场景)│
│ │ │ │ │别克至境L7 │ │极氪9X │ │ │
│ │ │ │ │ │ │(双Thor) │ │ │
│ │ │ │ │极氪7X │ │ │ │ │
│ │ │ │ │(Thor 700T) │ │ │ │ │
│ │ │ │ │理想L9 │ │ │ │ │
│ │ │ │ │(马赫2560T) │ │ │ │ │
└────────────┘ └────────────┘ └────────────┘ └──────────┘ └──────────┘
~8 TOPS 80-128 TOPS 72-2560 TOPS 700+ TOPS 2000+ TOPS
10万以下 10-15万 11-50万 30万+ 30万+
5.2 德赛西威多路线布局
德赛西威舱驾一体产品矩阵:
高端旗舰:
IPU14 (Thor-U, 2000 TOPS)
└── 单芯片舱驾控一体, L3+L4, 广汽昊铂
中高端:
ICP Aurora (多芯方案)
└── Orin + 8295 + 黑芝麻A1000, 已量产
主流:
8775 舱驾一体平台
└── 单芯片, 奇瑞/塔塔, 降本20-30%
下一代:
8797 平台
└── 与高通/卓驭科技联合开发, 2026+
适配芯片: SA8620P / QAM8650P / QAM8775P / Thor-U
6. 面临的挑战
| 挑战 |
说明 |
应对方案 |
| 功能安全认证 |
单芯片上跑娱乐+安全域，需证明故障隔离 |
QNX ASIL-D + Hypervisor 硬件隔离认证 |
| 算力分配 |
智驾需要突发算力（紧急避障），座舱也需要流畅 |
Hypervisor 动态调度 + QoS 策略 + NPU 分区 |
| 散热设计 |
单颗芯片功耗 30-80W (Thor ~60W) |
液冷/均热板散热方案 |
| 供应链依赖 |
高通/英伟达垄断高端芯片 |
国产芯片加速追赶（地平线/黑芝麻/芯擎） |
| 软件复杂度 |
三个 OS + Hypervisor + SOA 中间件 |
Tier1 提供交钥匙方案；AUTOSAR AP 标准化 |
| OTA 升级 |
需支持各 VM 独立升级，不中断其他域 |
A/B 分区 + 差分升级 + Hypervisor 热切换 |
| 网络安全 |
跨域通信增加攻击面 |
跨域防火墙 + 消息签名 + HSM 硬件安全模块 |
7. 市场预测
| 指标 |
2024 |
2025 |
2026 |
2030 |
| 舱驾一体搭载量（中国） |
44万辆 |
~120万辆 |
~300万辆 |
— |
| 渗透率 |
~2% |
~5% |
~12% |
>30% |
| One Chip 占比 |
<5% |
~20% |
~40% |
>60% |
| 高通芯片份额 |
>80% |
~70% |
~65% |
~55% |
| 国产芯片份额 |
<10% |
~15% |
~20% |
~30% |
数据来源