AI在汽车芯片与软件工程技术中的应用

20XX/XXXAI在汽车芯片与软件工程技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

行业背景与发展趋势02

AI在汽车芯片技术中的应用03

AI在汽车软件工程中的核心应用04

汽车软件开发中的AI技术挑战CONTENTS目录05

技术解决方案与最佳实践06

典型案例分析07

未来展望与技术趋势行业背景与发展趋势01电子电气架构从分布式向集中式演进传统机械结构逐渐被现代电气/电子架构取代，大众汽车专为中国市场打造的CEA电子电气架构将整车ECU数量减少30%，支持快速OTA迭代，为AI智能体功能更新提供基础。AI驱动软件开发全流程革新AI已贯穿汽车软件设计、编码与测试全流程，尤其在设计和编码阶段应用最为集中。生成式AI工具能自动生成代码、测试用例和合规文档，CARIAD等企业通过AI提升开发效率与软件质量。端云协同成为智能汽车落地关键2026年车端算力与大模型优化取得突破，端侧AI负责高频实时任务，云端AI支持复杂推理与模型迭代。阿里云等企业提供端云协同方案，确保车辆在关键场景下的安全与持续进化能力。功能安全与信息安全标准持续完善AI的非确定性带来新挑战，ISO/PAS8800等标准聚焦汽车AI功能安全。行业高度关注自动驾驶AI算法的安全决策及网络攻击风险，静态分析工具如PerforceQAC/Klocwork在保障代码质量与合规性中发挥关键作用。软件定义汽车时代的技术变革AI驱动汽车产业升级的核心方向底层技术自主可控：芯片与操作系统2026年，车企AI竞争下沉至芯片与操作系统等底层技术。特斯拉自研AI5芯片试产，算力提升5倍；蔚来自研9031芯片已量产，计划2026年覆盖全产品线；吉利发布全域AI2.0架构，实现智能驾驶、数字底盘等全域AI能力打通。大模型重构智能驾驶：端到端与本土化智能驾驶进入大模型驱动的2.0时代，端到端架构成行业通用方案。特斯拉FSD完成中国路况深度适配并落地；吉利千里浩瀚智驾等本土系统针对国内城市拥堵等高频长尾场景做专属优化。PhysicalAI将物理规律与AI融合，提升未训练场景决策能力。AI渗透全产业链：从产品到经营工具AI应用从智能驾驶、座舱延伸至研发、生产、供应链等全业务链路。吉利、奇瑞将全域AI作为2026年核心战略，赋能全环节降本提效；蔚来要求全公司各业务单元体系化运用AI，目标各环节提效3%以实现整体收益指数级提升。场景边界突破：单车智能到全场景生态汽车AI场景价值从出行工具拓展至智能生活核心节点。小鹏、特斯拉将AI能力延伸至具身智能领域，小鹏人形机器人计划2026年量产；头部车企加速打通“车+家+终端”场景联动，以汽车为超级终端构建全场景智能生活生态，AI成为跨场景协同核心纽带。2026年汽车AI技术发展现状车载AI智能体规模化落地

2026年成为车载AI智能体爆发元年，汽车产业竞争焦点从硬件性能转向AI软硬件一体化综合实力，如地平线发布舱驾融合芯片，BAT联盟与车企集体布局。端云协同成为技术分水岭

车端算力突破与大模型优化使端云协同成熟，端侧处理高频实时任务，云端负责复杂推理与模型优化，阿里云等企业提供端云协同完整解决方案。物理AI重塑汽车核心逻辑

物理AI将物理规律与AI融合，解决传统AI“物理盲”痛点，提升未训练场景决策能力，成为头部车企核心研发方向，推动汽车向“长脑子”的智能体进化。中国方案引领全球技术范式

中国“多传感器融合+车路协同”路线展现优势，小鹏第二代VLA实现端到端直接生成动作指令，BBA等国际品牌集体采用中国智驾方案，从技术跟随迈向全球引领。AI在汽车芯片技术中的应用02异构计算平台架构主流车规级AI芯片采用“异构计算+大算力配置”双轮驱动，如座舱域采用ArmCortex-A系列CPU搭配高性能GPU，智驾域集成专用NPU，实现多任务并行处理与高效AI推理。高算力与能效比优化2026年车规级AI芯片算力普遍在30-200TOPS，旗舰产品如地平线“星空”芯片达650TOPS，同时通过先进制程（5nm/4nm）和架构优化，实现低功耗下的高性能，如AmbiqAtomiqNPU以2.5瓦功耗提供10TOPS算力。车规级可靠性设计芯片需满足车规级温度、电磁兼容、抗干扰等要求，支持功能安全标准（如ISO26262ASIL-B/D级），部分产品采用物理隔离架构（如地平线“城堡”架构）确保智驾域安全。AI框架与工具链兼容性深度兼容PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，支持ONNX交换格式，厂商提供专用优化工具链（如NVIDIATensorRT、地平线OpenExplorer），实现模型高效部署与性能加速。车规级AI芯片的技术特征异构计算平台与AI框架融合

异构计算平台：双轮驱动提升算力效能汽车AIBox呈现“异构计算+大算力配置双轮驱动”特点，主流算力在30-200TOPS。旗舰车型采用异构计算芯片平台，如座舱域采用ArmCortex-A系列CPU搭配高性能GPU支撑多屏4K渲染与AR-HUD，入门级市场通过国产芯片集成NPU实现功能平衡。

AI框架：兼容主流生态降低迁移门槛AIBox深度兼容PyTorch、TensorFlow等主流开发框架，以ONNX为核心交换格式。芯片厂商提供成熟底层优化工具链，如NVIDIATensorRT通过算子融合与量化提升推理性能数倍至数十倍，地平线“天工开物”平台确保模型压缩时精度损失可控。

技术栈构建：支撑复杂端侧AI任务汽车AIBox需构建“异构计算平台+高效AI工具链+实时中间件”完整技术栈。以美格智能MT200系列为例，可接入车载终端用于多模态端侧处理，实现开发者在云端完成模型训练后，通过厂商工具链编译优化高效部署至车端硬件。端侧AI芯片的算力与能效优化异构计算平台的算力突破2026年主流汽车AIBox算力在30-200TOPS，旗舰车型采用异构计算芯片平台，如地平线“星空”舱驾融合芯片AI算力达650TOPS，理想自研马赫100芯片双芯有效算力达2560TOPS。低功耗设计实现能效跃升现代汽车集团与DEEPX联合开发的EdgeBrain芯片采用低功耗设计，支持机器人在无网络环境下实时识别与决策；Ambiq的AtomiqNPU以2.5瓦功耗提供10TOPS算力，实现“永远在线”的监控。算法与芯片的协同优化理想汽车提出“软硬协同设计定律”，通过损失函数扩展法则和Roofline性能建模，实现模型精度与推理延迟的联合优化，使128TOPS算力芯片可跑出200-500TOPS的效果，大幅提升能效比。先进制程与架构创新地平线“星空”芯片采用5nm车规制程，芯驰科技新一代AI座舱芯片X10采用4nm工艺推进中；TI在CES2026推出的TDA5芯片，NPU算力较前代提升12倍，可直接在车端运行十亿参数大模型。2026年主流AI芯片产品与性能对比

01地平线“星空”舱驾融合芯片中国首款舱驾融合整车智能体芯片，采用5nm车规制程，AI算力达650TOPS，首创“城堡”物理隔离架构，已获北汽、比亚迪等十余家车企合作意向。

02理想汽车“马赫100”芯片理想自研5纳米车规级芯片，专为车载VLA系统优化，双芯有效算力达到2560TOPS，2026年量产并搭载于全新一代理想L9。

03黑芝麻华山A2000家族已落地，最高等效1000TOPS；下一代直接规划至2500TOPS，为高阶智驾提供强大算力支撑。

04芯擎科技“龍鹰二号”支持7B+多模态大模型，为智能座舱等场景的AI应用提供算力保障。

05现代汽车集团“EdgeBrain”芯片与DEEPX联合开发的终端侧AI芯片，采用低功耗设计，支持机器人执行实时识别与决策等类人任务，2026年已具备量产条件。AI芯片在自动驾驶中的应用案例

英伟达JetsonAGXOrin助力AIBox方案中科创达、吉利、英伟达联手推出的AIBox，基于JetsonAGXOrin模组构建，提供200TOPS算力与205GB/s带宽，足以覆盖迎宾交互、主动推荐、增强哨兵、停车记忆、GUI交互等场景的Agent矩阵应用所需的算力。地平线“星空”舱驾融合芯片地平线在北京车展发布中国首款舱驾融合整车智能体芯片“星空”，采用5nm车规制程，AI算力达650TOPS，可同时部署座舱AI交互与高阶智驾大模型，首创“城堡”物理隔离架构确保智驾域安全，已获北汽、比亚迪等十余家车企合作意向。现代汽车集团EdgeBrain机器人AI芯片现代汽车集团与DEEPX联合开发的终端侧AI芯片EdgeBrain，采用低功耗设计，支持机器人执行实时识别与决策等类人任务，在无网络连接或信号不稳定环境下尤为适用，2026年已具备量产条件。理想汽车自研马赫100芯片理想汽车基于“软硬协同设计定律”自研的5纳米车规级芯片“马赫100”，专为车载VLA系统优化，双芯有效算力达2560TOPS，2026年量产并搭载于全新一代理想L9，实现3DViT物理世界感知能力。小鹏汽车图灵AI芯片小鹏汽车自研的图灵AI芯片已获得大众汽车定点，将支持其第二代VLA（视觉语言动作模型）技术，该技术开创性地去掉“语言转译”环节，首次实现从视觉信号到动作指令的端到端直接生成，推动自动驾驶向L4级迈进。AI在汽车软件工程中的核心应用03生成式AI助力软件开发全流程需求工程优化与代码生成生成式AI可在需求工程中执行质量检查、自动更正、一致性检查及冗余发现，提升需求文档质量。同时能自动生成代码文档、单元测试及代码草稿，减少开发工作量，提高代码可读性与维护性。合规文档与测试用例自动化生成生成式AI能自动生成符合ISO26262等标准的合规文档、文本和图像，简化文档创建过程。通过分析数据和测试需求，自动生成全面准确的测试用例，支持性能分析和异常检测，提升测试效率。开发流程整合与效率提升在V模型开发流程中，生成式AI可作为中介整合复杂工具链和工作成果，提升开发流程一致性与速度，减少人工错误。生成式AI工具还能从软件开发工具链内生成变更文档，进入自学习循环，助力管理系统复杂性的加速变化，提高生产力并降低成本。AI驱动的代码生成与优化技术

生成式AI辅助代码编写与重构生成式AI工具可根据提示生成代码草稿、补全语句，并对旧系统代码进行现代化重构，无需全部重写，有效提升开发效率。

嵌入式环境下的代码优化AI能够帮助编写适用于资源受限系统（如ADAS平台）的优化代码，提升嵌入式系统的运行效率和资源利用率。

代码文档与注释的自动化生成生成式AI可用于自动生成API文档、用户手册和代码注释，有助于提高代码的一致性、可维护性，并减少新开发人员的上手时间。

静态分析工具保障AI生成代码质量行业通过PerforceQAC、Klocwork等静态分析工具，在开发早期识别AI生成代码中的缺陷、漏洞及合规性问题，确保符合MISRA、ISO26262等标准。AI驱动测试用例自动化生成生成式AI与大型语言模型（LLM）可基于需求文档和代码逻辑自动生成测试用例，例如利用NLP工具评估需求文档，生成测试用例和期望结果，显著提高测试效率与覆盖率。静态分析工具保障代码质量与合规行业标准化静态分析工具如PerforceQAC与Klocwork，能精准识别软件漏洞与薄弱环节，严格执行MISRA等编码标准，支持ISO26262ASILD级等安全关键系统开发，提供完整合规性证据链。动态测试与混沌工程优化场景覆盖运用混沌工程原则，AI工具可随机化系统行为变量组合，模拟预见与未预见情景，确保测试充分覆盖潜在风险。例如在远程信息平台中融入混沌工程测试通信API规范。CI/CT流程智能化与标准化闭环AI将需求/代码自动解析、测试用例生成与标准化导入融入CI/CT流水线，实现“需求即测试”端到端闭环。如静态模型测试、动态模型测试、代码测试等环节在CI/CT平台自动触发、执行并生成报告，确保每次提交即验证，变更可追溯。智能测试与验证体系构建合规文档自动化生成与管理01法规标准自动解读与文档生成生成式AI可基于ISO26262、ASPICE等标准，自动解读法规要求并生成合规文档，如需求规格说明书、测试报告等，提升文档创建效率与准确性。02V模型开发流程中的文档整合在V模型开发各阶段，生成式AI作为中介整合工具链与工作成果，确保从需求分析到测试验证各环节文档的一致性与可追溯性，减少人工错误。03代码文档与注释的自动化生成AI工具能够根据代码逻辑自动生成清晰的代码文档和单元测试注释，提高代码可读性与维护性，同时助力MISRA等编码规范的合规检查。04合规性证据链的智能管理通过AI驱动的静态分析工具（如PerforceQAC），自动收集和管理代码合规性证据，生成符合ISO/PAS8800等标准的报告，加速审计与认证流程。AI在需求工程与架构设计中的应用需求工程优化：质量检查与自动更正生成式AI可执行需求文档的质量检查和自动更正，进行一致性检查并发现冗余，提高需求文档质量，为后续开发奠定坚实基础。需求工程优化：自动生成代码文档生成式AI能自动生成代码文档和单元测试，减少开发人员工作量，提高代码的可读性和维护性。简化初始架构定义：生成架构与设计模式利用生成式AI和大型语言模型（LLM）生成复杂系统的架构和设计模式，简化汽车软件系统初始架构定义，在开发初期提供框架和桩代码。V模型开发流程：整合工具链与工作成果在V模型开发过程中，生成式AI可作为中介，帮助整合复杂的工具链和工作成果，提升开发流程的一致性和速度，减少人工干预带来的错误和不一致。汽车软件开发中的AI技术挑战04系统复杂性与依赖关系可视化

汽车软件系统复杂性挑战随着汽车智能化程度提升，软件系统日益复杂，子系统间交互频繁，传统手动分析难以应对数据规模与依赖关系，导致调试与改进资源消耗巨大。

AI驱动的依赖关系可视化方案利用AI工具跟踪数据和执行流程，可自动解析软件子系统间的依赖关系，生成直观图谱，帮助开发团队快速识别潜在冲突与关键路径，加速问题定位。

提升开发效率与问题解决能力通过AI实现的依赖关系可视化，能够显著降低人工筛选数据的成本，为调试和改进产品提供精准洞察，从而加快开发进度并降低成本。AI模型的非确定性与功能安全AI非确定性特征的挑战AI模型，尤其是基于机器学习的模型，在相同条件下可能输出不同结果，这种非确定性使其难以满足功能安全标准对可预测性的要求，对自动驾驶等安全关键功能构成挑战。功能安全：首要关注点54%的受访者将功能安全视为AI车辆开发的首要关注点，重点体现在自动驾驶场景中的AI决策安全性，70%的受访者担忧AI在产品中持续运行带来的风险。应对非确定性的标准与措施ISO/PAS8800标准专门针对道路车辆中AI应用的功能安全问题，为AI驱动的系统提供安全措施和验证指导。企业需引入额外验证机制，确保AI模型满足产品要求和合规性。代码可见性与测试复杂性许多AI组件以“黑盒”形式运行，缺乏代码可见性，使测试用例的生成和验证变得复杂，尤其对于高ASIL等级组件，需更严格测试流程以满足ISO26262等标准的可追溯性要求。敏捷开发与ASPICE认证的平衡

敏捷开发与ASPICE的核心矛盾敏捷开发强调快速迭代和灵活响应变化，而ASPICE认证则要求严格的过程规范和文档追溯，两者在开发节奏和管理方式上存在天然矛盾。

AI驱动的测试用例生成技术利用自然语言处理（NLP）工具评估需求文档和问题追踪器，自动生成测试用例和期望结果，可在敏捷CI/CD环境中保持ASPICE认证要求的测试完整性。

自动化合规文档生成与管理生成式AI能够自动生成符合ASPICE标准的项目文档，如需求规格说明、测试报告等，减少人工编写成本，确保文档与开发过程同步更新，满足认证的文档追溯要求。

持续集成中的过程合规监控通过AI工具对敏捷开发过程中的关键节点进行实时监控，自动检查是否符合ASPICE的过程要求，如配置管理、质量保证等，及时发现并纠正偏差，实现敏捷与合规的动态平衡。测试覆盖率与场景验证的挑战

传统测试用例的局限性传统CI/CT流程在动态测试环节严重依赖人工用例，导致效率与覆盖率难以满足高频迭代的需求，尤其在车载软件复杂度持续增加的背景下。

AI模型非确定性带来的验证难题AI算法具有非确定性特征，相同条件下可能输出不同结果，难以满足功能安全标准对可预测性的要求，增加了测试用例生成和验证的复杂性。

海量数据与复杂场景的筛选困境在测试和生产运行过程中产生大量数据，手动筛选以找到有助于调试和改进产品的数据所需资源巨大，亟需智能工具解析数据并隔离有用信息。

极端与长尾场景的覆盖挑战自动驾驶等AI功能需应对暴雨、施工路段、信号灯故障等极端场景及各类长尾场景，传统测试方法难以充分覆盖，需引入混沌工程等创新手段。数据安全与隐私保护要求

数据采集安全设计在数据采集环节，需贴合2026年最新法规与行业标准，确保采集过程的合法性与安全性，例如明确数据采集的范围和目的，获得用户授权等。

数据传输安全设计采用安全的传输架构和策略，如加密传输技术，保障数据在传输过程中的机密性和完整性，同时考虑传输的兼容性设计。

数据存储安全设计构建安全的存储架构，实施有效的存储策略，对存储的数据进行加密保护，防止未授权访问和数据泄露，确保数据存储安全。

数据处理与销毁安全设计遵循相关法规要求，对数据处理过程进行安全管控，建立数据销毁机制，确保数据在使用完毕或达到生命周期后能够安全、彻底地销毁。

端侧数据隐私保护边缘AI技术使数据在车端本地处理，减少数据上传云端，降低隐私泄露风险，如现代汽车集团EdgeBrain芯片在无网络连接环境下本地处理数据，提升隐私安全性。技术解决方案与最佳实践05端云协同的核心分工端侧AI负责高频、实时、隐私敏感任务，如本地数据处理、实时感知、快速响应；云端AI负责复杂推理、模型优化与大规模数据存储分析，分工明确以提升效率。端侧AI的关键挑战与解决方案旧车型算力不足与模型性能受限是端侧AI典型问题。汽车AIBox作为解决方案，提供30-200TOPS主流算力，支撑1-8B参数规模模型，可通过云端下发轻量化模型更新包实现端侧AI能力持续进化。2026年端云协同的成熟标志2026年成为端云协同关键节点，车端算力突破（如高通骁龙8EliteGen5的NPU算力达75TOPS）、大模型优化（如阿里通义Qwen3-Omni端到端音频对话延迟低至211ms）及车规级稳定性平衡，使大模型真正具备上车工程可行性。端云协同的安全与隐私优势边缘AI芯片使数据处理本地化，如现代汽车集团EdgeBrain芯片在无网络环境下运行，降低网络攻击风险，同时减少隐私数据上传，更好满足GDPR和《数据安全法》要求。端云协同的AI部署架构静态分析工具在AI代码安全中的应用

AI代码安全的核心挑战AI模型的非确定性特征，如相同条件下可能输出不同结果，难以满足功能安全标准对可预测性的要求；“黑盒”运行模式导致代码可见性有限，增加了测试用例生成和验证的复杂性，尤其对高ASIL等级组件。

静态分析工具的关键作用作为独立的安全保障和合规检查机制，静态分析工具能在软件开发生命周期早期精准识别软件漏洞、薄弱环节，严格执行编码标准与开发规范，帮助维护代码质量，确保符合功能安全与信息安全要求。

行业标准化工具的应用价值如PerforceQAC与PerforceKlocwork等行业标准化静态分析工具，不仅验证代码对MISRA、ISO26262等各类标准规范的符合性，更能提供完整的合规性证据链，支持从开发早期发现问题，提升代码审查与人工测试效率，并跨版本追踪生成合规性报告。混沌工程与AI测试用例生成

AI驱动测试用例自动化生成生成式AI通过分析需求文档和问题追踪器，可自动生成全面、准确的测试用例，显著提高测试效率。例如，利用自然语言处理（NLP）工具评估要求文档，生成测试用例和期望结果，实现“需求即测试”的端到端闭环。

混沌工程在AI测试中的应用运用混沌工程原则，AI工具可随机化系统行为的变量组合，模拟或测试可能已预见和未预见的情景，确保对潜在场景的充分覆盖，有效保持测试覆盖率，避免测试失控。

提升测试数据处理与分析能力AI能够解析大量测试和生产运行数据，隔离有用信息，加速问题调试和改进。通过对数据的深度分析，AI可提供全新见解，支持性能分析和异常检测等数据驱动的决策，提升测试的精准度。汽车AI标准与合规体系建设

核心安全标准聚焦与演进ISO/PAS8800作为针对道路车辆AI功能安全的专门标准，为AI驱动系统提供安全措施和验证指导。尽管2026年行业对其重要性认知有所分化，但AI安全仍是核心关注点，尤其在自动驾驶场景中AI决策安全性方面。

区域合规认知与实践差异不同地区对AI标准的认知和应用存在差异。例如，北美有84%的受访者在产品中使用“在线AI”，高于欧洲/英国（59%）和亚洲（67%）。非洲（87%）、中东（67%）和北美（66%）的从业者对ISO/PAS8800的重要性认知更高。

功能安全与信息安全双重挑战功能安全（54%）是AI车辆开发的首要关注点，重点体现在自动驾驶场景中的AI决策安全性，AI的非确定性特征要求引入额外验证机制。信息安全（41%）是第二大关注点，AI的引入增加了系统复杂度和攻击面，对供应商带来更高风险要求。

合规保障技术与工具应用为确保合规，汽车开发团队广泛采用静态分析工具（如PerforceQAC和PerforceKlocwork），在开发早期识别缺陷、漏洞及合规性问题，验证代码对MISRA、ISO26262等标准的符合性，并提供完整合规性证据链。CI/CT流程中的AI智能化实践

01需求驱动的测试用例自动生成AI技术可基于需求文档自动生成高覆盖率的测试用例。例如，通过自然语言处理（NLP）工具评估要求文档，结合专业领域大语言模型解析代码结构，生成覆盖度测试用例与功能性测试用例，实现“需求即测试”的端到端闭环。

02模型与代码测试的自动化执行在CI/CT流程中，AI助力静态与动态测试的自动化。静态分析工具（如MXAM、QAC）可自动触发规范检查；动态测试工具（如TPT、VectorCAST）结合AI生成的测试用例，自动完成测试环境配置、用例加载与执行，并生成测试报告，实现问题早期发现与修复。

03集成测试与环境配置的智能调度AI驱动的CI/CT平台能自动比对模型与代码的接口一致性，识别潜在冲突并生成风险报告。在集成测试阶段，自动拉取最新代码执行编译构建，调度静态分析和动态测试工具对整个系统集成进行验证，并实现测试结果的实时反馈与闭环追溯。

04合格性测试的全流程自动化AI加持下，软件合格性测试从烧写到台架测试实现全流程自动化。CI流程可自动获取刷写文件并调用刷写工具完成烧录，随后拉取测试工程、配置台架环境，调用台架工具（如CANoe、ecu.test）执行测试用例，测试结果自动上传至管理平台并通知相关人员。典型案例分析06大众CARIAD生成式AI应用实践01合规文档与流程自动化生成式AI自动生成符合ISO26262等标准的合规文档、文本和图像，简化V模型开发流程中的验证和确认环节，提升开发流程的一致性和速度，减少人工干预带来的错误。02测试用例与数据分析智能化通过分析已有数据和测试需求，自动生成全面、准确的测试用例，显著提高测试效率。同时支持性能分析和异常检测等数据驱动的决策，为开发团队提供全新见解。03代码生成与需求工程优化在需求工程中执行质量检查、自动更正、一致性检查并发现冗余，提高需求文档质量。自动生成代码文档和单元测试，减少开发人员工作量，提高代码可读性和维护性。04生产力与软件质量提升生成式AI的引入显著提高生产力、降低成本并提高软件质量。通过缩短开发时间和优化开发流程，为整体业务案例带来明显好处，减少人为错误可能性。05多模态聊天机器人应用开发多模态聊天机器人和定制聊天机器人，如为工程师设计的聊天机器人，帮助员工熟练掌握新工具，进一步提升工作效率和创新能力。现代汽车集团机器人AI芯片开发EdgeBrain芯片联合开发背景现代汽车集团与AI芯片供应商DEEPX历时三年联合开发终端侧AI芯片，旨在构建物理人工智能（PhysicalAI）基础设施与供应链，于2026年国际消费电子展（CES）宣布完成开发并具备量产条件。EdgeBrain芯片核心特性该芯片采用低功耗设计，支持机器人执行实时识别与决策等类人任务，在无网络连接或信号不稳定环境（如地下停车场、物流中心）下尤为适用，响应速度更快且降低网络攻击风险。芯片技术应用与未来愿景技术将助力在汽车生产与物流等关键价值链环节构建更稳健的物理AI基础设施，未来有望拓展至机场、医院等场景，集团正以“空间机器人化”为愿景，推进AI解决方案及相关软件的开发，构建可持续的机器人生态系统。中国车企自研AI芯片与软件生态

自研AI芯片规模化量产落地2026年，中国头部车企自研AI芯片进入规模化量产落地期。蔚来9031芯片已在ET9实现量产，并计划2026年完成全产品线覆盖；理想自研M100智驾芯片预计2026年Q2正式量产，将优先应用于高端车型改款；小鹏图灵芯片完成分层布局，高端车型总算力突破1000TOPS。

操作系统全栈化与跨域融合吉利发布全域AI2.0架构，实现智能驾驶、数字底盘、动力控制、智能座舱全域AI能力打通，依托WAM世界行为模型构建跨域感知-决策-执行闭环。零跑、华为等纷纷推出中央计算+跨域融合架构，操作系统从分域控制转向整车全域统一。

软硬协同设计定律突破技术瓶颈理想汽车提出端侧大模型“软硬协同设计定律”，通过结合损失函数扩展法则和Roofline性能建模，实现模型精度与推理延迟的联合优化。该定律使模型设计和选型周期从数月缩短至一周，指导模型精准适配芯片物理特性，有效控制硬件成本。

国产AI芯片替代进程加速国产智驾芯片替代进入加速期。地平线发布中国首款舱驾融合整车智能体芯片“星空”，采用5nm车规制程，AI算力达650TOPS，已获得北汽、比亚迪等十余家车企合作意向。芯驰科技全系列车规芯片累计出货突破1200万片，覆盖主流车企。端侧AI落地的核心挑战随着AI功能迭代加速，旧车型算力不足难以支撑新算法需求，原车端侧AI模型经剪枝量化后性能受限，无法精准应对新增复杂场景。AIBox的核心价值与优势AIBox作为边缘计算产品，通过提供大算力芯片（主流30-200TOPS）提升原车算力上限，预置基础AI算法框架，保留端侧推理实时性，支持云端下发轻量化模型更新包，实现端侧AI能力持续进化。AIBox的典型应用场景主要应用于座舱领域，前装市场如华阳AI