舱驾芯片赛道，正在经历格局变化的新周期。
高工智能汽车研究院监测数据显示，今年1-4月，中国市场（不含进出口）乘用车前装标配高通8295座舱平台交付新车71.98万辆，同比仅微增9.53%，凸显高通在座舱领域尤其是高阶座舱领域的增量空间受压制。而算力高于8295的几个新平台，交付量表现也是平平。
此外，算力达到72 TOPS（8295为30 TOPS）的高通8775平台，也受制于搭载车型数量较少，增量效应也不明显。今年1-4月，高通8775平台搭载上车交付仅为2.47万辆，至于更高算力的骁龙8397和骁龙8797，还处于小批量上车阶段。
而在辅助驾驶部分，高通8620/8650、8775（舱驾一体）以及8797平台的交付量在今年1-4月中国乘用车市场也仅仅实现10万辆规模的搭载，占整体NOA算力平台交付量的比重还不足6%。目前来看，今年下半年开始将是高通8797平台上车的第一波高峰，但放量规模还有待观察。
根据高通公司公布的截至2026年3月29日的第二财季财务业绩，汽车业务营收13.3亿美元，同比增长38%；尽管按照该公司的说法，汽车业务营收规模创下季度纪录，但同比增速相比上年同期（59%）已经出现增速放缓。
而在高通可能进入市场滞涨节点的同时，中国市场也进入新的变化窗口期。尤其是高通原本寄予希望的智驾和舱驾一体赛道，中国玩家也已经开始集体发力。
上周，比亚迪正式发布自研车规级智驾芯片“璇玑A3”，4纳米制程（技术难度对标消费电子2纳米工艺），单车搭载三颗璇玑A3实现超2100TOPS综合算力，原生支持L3及L4级高阶自动驾驶功能。
按照比亚迪的说法，璇玑A3将3颗芯片的搭载成本从进口的10.5万元降至6万元以内，成本降低约40%。而舱驾一体赛道，更是将中国玩家推到了与海外对手同一起跑线的位置。
今年4月，东风汽车和黑芝麻智能宣布，国内首个自研国产化舱驾一体平台（黑芝麻智能的武当C1296，单芯片支持智能座舱、L2+行车辅助和FAPA自动泊车三大功能），率先搭载在东风奕派007，后续将扩展至多款车型。
地平线在今年正式发布的首款舱驾融合整车智能体芯片地平线星空®（HorizonStarry®），则是实现单车综合成本降低1500至4000元，研发交付周期从18个月缩短至8个月，舱驾一体软硬件交付时间可缩短56%。
另一家在高端座舱平台实现与高通对标的芯擎科技，同样在今年北京车展对外发布5nm车规级舱驾融合芯片“龍鹰二号”，计划于2027年第一季度启动适配。200 TOPS的AI算力，原生支持7B+多模态大模型，适配主机厂从入门级到旗舰级的中央计算平台演进。
同时，特别之处在于，“龍鹰二号”通过严格的物理隔离确保了数据和驾驶的安全—芯片内部集成专用车控处理单元与安全岛，支持CAN-FD总线，通过硬件分区设计与独立冗余架构，实现舱驾业务的物理级隔离。
此外，理想的马赫100芯片也在今年正式实现自研上车，5nm车规级制程，2颗芯片有效算力达2560 TOPS，是英伟达Thor-U（700 TOPS）的3倍，成为继蔚来、小鹏之后，第三家实现自研智驾芯片上车的新势力品牌。
这也对英伟达产生巨大压力。要知道，在过去几年时间，理想、小鹏、蔚来是英伟达在中国市场的三家大客户，也是Orin平台成功的标杆客户。
如今，这样的局面正在被彻底打破。
今年5月，蔚来CEO李斌在公司一季度业绩电话会上表示，目前来看，今年下半年80%甚至85%以上的新车都会搭载自研芯片。比如，今年乐道子品牌新款车型也将升级蔚来自研芯片—神玑NX9031。
高工智能汽车研究院监测数据显示，今年一季度，蔚来（含子品牌）交付车型的自研芯片占比已经超过70%。此外，也已经实现自研芯片上车的小鹏，同期交付车型的自研芯片占比也已经超过50%。同时，小鹏还实现了自研图灵芯片在大众品牌车型的定点上车。
而作为小鹏的热销车型，2026款MONA M03的Max版也首次搭载单颗图灵AI芯片（750TOPS），Ultra SE版更是配备双图灵AI芯片（1500TOPS）。今年开始，小鹏旗下主力车型也几乎全部开始配置图灵芯片。
高工智能汽车研究院监测数据显示，2026年一季度，中国市场（不含进出口）乘用车配置高阶智驾硬件平台交付车型部分，英伟达份额占比已经从上年同期的53.01%下滑至47.13%。
此外，截至目前，华为乾崑智驾形成了ADS SE基础版、ADS Pro增强版、ADS Max超阶版和ADS Ultra旗舰版四个梯级方案。其中，ADS SE基础版可能会进入10万元级别，普及高速NOA。数据显示，今年1-4月，华为乾崑智驾（搭载海思昇腾系列芯片）标配交付20.93万辆，同比增长36.62%。
尤其是在合资品牌阵营，华为、地平线、小鹏（图灵）已经在大众中国（含奥迪）旗下车型进入上车放量周期，而越来越多的合资品牌也在尝试基于中国本土芯片平台进行相关舱驾智能的功能开发和上车。
同时，芯片+模型的全自研组合效率，正在成为新的竞争力。
以小鹏此前对外展示的三组芯片&模型组合数据为例，使用开源模型和通用芯片，计算利用率为22.8%、推理时延800毫秒；使用开源模型和小鹏自研的图灵芯片，模型计算利用率为35.1%、推理时延300毫秒；使用自研的第二代VLA模型和自研图灵芯片后，计算利用率大幅提升到82.5%、时延压缩至80毫秒。
这一点，也在理想自研的马赫芯片上得到验证。
马赫M100+自研大模型，端到端延迟下降40%，车辆反应速度比人类快一倍。多模态计算量提升10倍，同时搭载3D ViT感知模型，融合激光雷达与视觉信息，可视距离提升50%。这背后，是动态数据流架构突破传统GPU在AI推理中的效率瓶颈。
随着特斯拉+中国头部新势力在自研芯片上的陆续验证过关，这也意味着，从高阶智驾到自动驾驶，定制化芯片+自研大模型的协同，将是大势所趋。通用算力芯片的弊端，也开始显现。
在高工智能汽车研究院看来，随着端侧大模型逐步落地以及整车电子架构的分化，将带动车载舱驾芯片从过去的几家垄断演变为多元化格局趋势。
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