智能座舱已逐步成为消费者日常生活的重要延伸。
在智能电动车消费阶段的转变中，智能座舱作为体验感知的核心，已成为消费者选 择新能源车型的关键因素。随着中国汽车消费者从首购阶段过渡到增换购阶段，他们 对产品的认知和要求变得更加务实，对技术和产品体验的要求也更为严格，这一趋势 推动了中国消费者在电动和智能技术认知与认可方面领先全球。基于此，中国车企正 加速内卷电动智能技术，智能座舱通过成熟的感知与丰富的交互技术，为驾驶员和乘 客提供多场景服务，显著提升了消费者的体验感知，从而成为消费者购买新能源车型 的主要决策因素。 在华为、小米等全场景智能终端品牌的引领及新势力的跟进下，智能座舱将逐步演变 为消费者日常生活的延伸——一个可移动的生活空间。主机厂通过智能座舱展开差 异化竞争，推动其快速升级并探索全新的商业模式。展望未来，智能座舱将成为座舱 内饰、汽车电子产品与技术创新、升级和联动的主要平台；同时，它也将与其他智能 终端设备如智能手机、手表、家居等实现互通互联，将汽车从一个单一的驾驶、乘坐 工具升级为以消费者为中心的智能通行生态系统的一部分。从车外视角看，智能座舱 将通过车联网、无线通信等技术与车外的各项基础网联设施、设备实现 V2X 联结，成 为实现“万物互联”愿景的关键一环。
智能座舱产业链的上下游融合与跨界整合趋势日益显著。具体来看，智能座舱产业 的上游主要涵盖硬件设备供应，包括 PCB、功率器件、显示面板、座舱芯片、车载音 箱、C-V2X 芯片和模组等关键器件，以及车载地图、车载语音、操作系统、操作平台、视觉 DMS 算法、车联网安全和大数据模块等软件服务。中游则集中于车载信息显示 系统、车载信息娱乐系统、座舱域控制器、HUD、液晶仪表、OTA 和安全模块等，这 些组件共同推动座舱功能的不断丰富与扩展。产业链的下游则聚焦于整车制造与销 售环节。 在传统座舱产业链中，整车厂商通常扮演主导角色，而座舱产品多由 Tier 1 级供应 商直接供应，其原材料则源自更上游的 Tier 2 级软硬件供应商。当前，产业链中上 游企业正积极向下游拓展，同时下游整车厂商也在寻求向上游延伸，双方均在争夺中 游 Tier 0.5 级座舱解决方案集成供应商的地位，整体产业链呈现出明显的融合与跨 界发展趋势。
智能座舱趋势一：智能交互走向自然交互，算力和大模型成刚需。当前阶段，语音交互已成为智能座舱的主流交互方式。随着智能座舱技术的持续进 化与迭代，各家车企对于智能座舱有了更深入的理解和独特的诠释。在人机交互领域， 车企主要基于视觉、听觉、嗅觉、触觉和情感等各方面进行全方位拓展，结合先进的 传感器技术，展开差异化竞争，推动智能交互技术的快速升级，使其成为产品的差异 化卖点。 以华为在视觉交互方面的研发与布局为例。目前，华为的鸿蒙座舱凭借 HarmonyOS 的 支持，实现了多设备融合和跨设备数据访问，提供了无缝的视觉体验。鸿蒙座舱首先 通过引入多模态交互技术，实时监测驾驶员的眼球位置和眼部状态，利用舱内摄像头 捕捉眼部图像，并结合人工智能算法进行分析，以识别驾驶员的疲劳程度或分心状态， 有效提升驾驶安全性。在沉浸式视觉体验方面，鸿蒙座舱采用了乾崑 XSCENE 光场屏， 为用户提供了大画幅、沉浸感强烈的视觉享受。这些创新不仅增强了用户体验，也展 现了智能座舱技术在提升安全性和舒适性方面的潜力。
从资本偏好的角度观察，智能交互技术的发展前景良好。在 2020 至 2022 年间，智 能座舱领域的投融资数据显示，智能交互相关的投融资占比在智能座舱领域中占据 了显著地位，稳居次席。具体来看，智能交互在智能座舱投融资中的占比分别为 26.5%、 21.2%、22.2%。资本市场对智能交互领域的高度重视和信心反映出市场对其技术创新 和应用前景的普遍乐观态度，预示着未来该领域将迎来更多的资源投入和技术突破。
在智能座舱领域，增配感知类传感器与提升座舱芯片算力已成为主流车企产品布局 的核心，这一趋势反映了产业布局的发展方向。为了实现车机系统与人类的自然互 动，智能座舱必须能够精确且及时地捕捉驾驶员和乘客的语音、手势、身体动作以及情绪等意图信息。因此，集成更多种类和数量的传感器，如摄像头和麦克风，成为各 大主流汽车制造商设计新产品时的关注焦点，也是行业发展的主要趋势之一。 除了感知硬件的配备，智能座舱系统还需处理自然交互产生的复杂数据流，这对座舱 的计算能力和算法提出了更高要求。在某些情况下，算力需求甚至需要达到百 TOPS 级别。随着智能化进程的推进，传统车载芯片 MCU（微控制单元）在应用层面逐渐暴 露出算力不足的问题。据测算，2024 年智能座舱的算力需求与 2021 年相比将增长 3 倍甚至更多，这一巨大的算力增长需求进一步推动了主控芯片从 MCU 向 SoC 大算力 芯片的升级迭代。毕马威数据预测，至 2026 年，我国座舱 SoC 市场规模有望突破 266 亿元水平，2022 年至 2026 年期间 CAGR 高达 31.86%。
智能座舱趋势二：座舱系统向智舱智驾两域融合方向演进。智能座舱的集成化正随着技术迭代而加深，同时智能座舱与智能驾驶的融合趋势愈 发显著。在传统燃油车时代，汽车座舱普遍采用分布式电子电气（E/E）架构，通过 多个独立的 ECU 控制不同功能，这些 ECU 系统架构交互有限。然而，随着智能汽车行 业的快速发展和“新四化”进程的加速，这种架构已逐渐无法满足市场需求。 目前，智能座舱 E/E 架构正从分布式向分域式演进，域控制器开始调控多个系统功 能，降低成本的同时联通更多系统，尽管域控制器之间尚未实现连通。在高算力和芯 片性能提升的背景下，智能汽车经历了“行泊一体”“舱泊一体”的技术演进，正迈 向“舱驾一体”时代，推动整车 E/E 架构从分布式向集中式转变。舱驾融合作为演进 方向，是一个逐步迭代的过程。 最初，行车、泊车、座舱拥有独立系统和 SoC，随着系统集成和芯片算力的提升，多 个系统集成于同一 SoC，实现资源共享和传感器复用。舱驾一体带来降低成本、减少 物料使用、共用散热系统等优势；降低通信延时，优化功能体验，将舱和驾的数据传 输从板间通讯升级为片内通讯并共享内存；提高算力利用率，未来可能实现从静态到 动态的算力分布；在应用层面，创新空间更大，有助于工程师在整体维度进行功能开 发，开发更具创新性的应用。总体而言，智能汽车座舱电子控制架构的演进趋势指向舱驾融合，这将成为未来智能汽车发展的关键方向。
舱驾融合为 AI 大模型提供应用场景和发展空间，其核心是 AI 大算力芯片。在高算 力 SoC 的支持下，AI 大模型能够同时处理座舱域和智驾域的数据，实现更高效的交 互、感知、安全保障和个性化服务。舱驾融合的发展也推动 AI 大模型不断优化，以 适应更复杂的汽车电子电器架构，促进 AI 技术在智能汽车领域的进步。 在舱驾融合的背景下，AI 大模型能实现座舱域的自然交互与智驾域的环境感知的深 度融合，具体表现在：1）自然交互为环境感知提供额外输入，如用户通过手势或表 情表达关注时，车辆可针对性地加强环境感知；2）环境感知结果优化自然交互体验， 如通过语音、屏幕显示或座椅震动等方式及时提醒用户特殊路况或天气变化；3）融合实现个性化服务，AI 大模型根据用户习惯和车辆环境感知提供定制化建议，如推 荐安静路线。
从产业链供给端来看。智能座舱域和智能驾驶域已成为目前车规级 SoC 供应商重点 布局领域。长期以来，这两大功能域由不同的芯片平台提供算力和控制，例如高通芯 片普遍作为智能座舱的主控平台，而英伟达 Orin 平台则被众多主机厂选为智能驾驶 域的主控平台。目前，研发“驾舱一体化”芯片成为新的行业趋势，旨在通过中央计 算平台实现智能座舱和智能驾驶的跨域融合，达到数据闭环和算力集中的目的。主流 头部车规级 SoC 供应商均已推出相关产品，如英伟达的 Thor SoC 和高通的 Snapdragon Ride Flex SoC。
