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當前，智能汽車產業正逐步實現從數字智能向物理智能的轉型，底層的計算平臺正從分布式計算向中央集成計算的升級；上層的功能表現正從單一智駕與座艙分離向艙駕融合的跨越；市場層面，高階智能駕駛已進入規模化普及階段。
這其中，芯片作為車載智能的基座，市場話語權持續提升。
一個典型例子是地平線。經過十年深耕，地平線已實現千萬級輔助駕駛系統量產，ADAS市場市占率接近50%，城市NOA市場躋身行業前三。
面向汽車逐步向智能體演進，余凱判斷智駕產業將從“控制輪子”進階為“整車智能體”。在這個時間點，地平線即將發布中國第一款艙駕融合智能體芯片——“星空”系列。
“星空”不止是一個芯片那么簡單，它本質是在試圖重寫智能汽車的底層分工，探討物理AI時代的解法。
“星空”之所以能重寫底層分工，在于它終結了傳統汽車“一個功能一顆芯片”的分布式架構。它將座艙、智駕等原本割裂的任務統一到一顆芯片上調度，讓感知、決策、執行不再是各自為戰的孤島，而是像人類神經系統一樣協同。
在物理AI時代，智能體需要毫秒級理解并操控真實世界。星空提供了這種“原生實時”的硬件底座：數據像神經信號般自由流動，算力按物理需求動態分配。它不是在芯片上跑軟件，而是讓汽車成為能像控制肢體一樣思考與行動的AI智能體。
過去十年，中國智能汽車的標桿企業無疑是華為，它強在軟硬一體、垂直整合、體驗極致，同時聚焦高端市場，其發展模式與類似于移動互聯網時代的蘋果。面向下一個十年的物理AI時代，地平線想要構建另一種成功路徑：用“艙駕一體+開放生態”，去復制一個AI時代的“安卓路徑”。
下一個十年的物理AI時代，我們該做什么？
地平線成立于2015年，如今正站在邁向下一個十年的起點。余凱曾說，“我們的事業不是一場熱鬧的 party，而是長期跋涉的journey。”在第一個十年里，地平線走過了業務探索的陣痛、完成了向車端AI的聚焦，在生存壓力中一路突圍，最終站上高端主流玩家的牌桌。這離不開余凱和與他一起奮斗的兄弟。一位投資人告訴雷峰網(公眾號：雷峰網)《新智駕》：“在2019年那個關乎生存的節點，余凱‘天才’級的融資和商業能力，為地平線爭取了關鍵的時間窗口；而團隊在技術與工程上的‘干苦活、累活’能力，構成了另一半支撐。”
過去5、6年，地平線在L2 ADAS市場的擴張，接近50%的市占率，說明它已完成了走完了“農村包圍城市”的戰略階段。這一過程幫助地平線建立了兩個能力——通過規模優勢反哺技術迭代，逐步完成向高端市場滲透。
征程5以及征程6的技術躍遷，為地平線提供了繼續向上走的支點。
尤其是征程6系列，直接將算力拉升到560T的大算力賽道，讓地平線拿到了進入高階智駕競爭的“入場券”。這一變化，不只是算力的提升，更是身份的變化——從智能駕駛芯片供應商，升級為智能駕駛普惠生態的核心構建者。
2025年，地平線量產了一段式端到端輔助駕駛大模型HSD，盡管這一節點稍晚于新勢力，但毫無疑問余凱又一次精準踩中了行業變奏的節點，既避開了早期技術路線尚未有定論的試錯成本，又在規模化落地前完成技術與產品閉環。
正如一位內部員工的評價：“從2019年的至暗時刻到國內L2級ADAS份額第一，再到如今躋身高階賽道，凱哥有逆天改命的氣質，這源于他有穿越周期的能力和對行業演進的深刻理解。”
未來3-5年，地平線的目標是量產千萬套HSD，同時將城區MPI（百公里接管次數）提升10倍。此前，地平線已完成了第一個“1000萬”——2025年8月，地平線實現了累計交付1000萬套輔助駕駛系統，其中去年一年400萬套。
余凱曾認為，未來三年內（2025至2028年）可實現“脫手開”（hands-off），即駕駛員在特定場景下無需操控方向盤，僅需在緊急情況下接管，預計到2030年實現“脫眼開”。
當智能汽車朝著智能體演進時，地平線要如何抓住下一個十年的機會，這是“星空”芯片要回答的問題。
下一個十年，智能汽車將從“出行工具”進化為“物理AI智能體”，相當于物理世界的AI Agent，具備從“對話”到“決策”，再到“執行”與“持續學習進化”的完整閉環能力。
這對底層計算平臺提出了根本性的新要求：不再是功能堆疊，而是感知、決策、執行的實時閉環；不再是艙駕各自為戰，而是像神經系統一樣一體化協同；不再是算力競賽，而是確定性時延、安全隔離與系統軟件的高度融合。
倒推到當下，地平線給出的答案是“星空”芯片。
物理AI的第一個需求是實時閉環。星空是一套原生支持端到端大模型、感知與決策一體化的硬件架構，讓AI模型像控制自己的肢體一樣控制汽車。
物理AI的第二個需求是艙駕深度融合。過去“艙駕一體”喊了多年卻始終未成，很重要的原因是只有芯片拼合，沒有系統融合。星空從設計之初就“以終為始”，將艙和駕的軟件做到SOP水平，實現安全隔離下的算力共享與任務協同。
物理AI的第三個需求是規模化的安全與普惠。星空承載的，正是地平線在千萬套量產經驗所反哺出的規模化落地經驗。
所以，下一個十年該做什么？答案很清晰：為物理AI打造原生、實時、安全、可規模化的底層基礎設施。“星空”芯片智能體，就是地平線對這個問題的第一份答卷。
“星空”是地平線的艙駕融合智能體芯片。在智能汽車行業，“艙駕融合”并不是一個新概念。過去幾年，從博世到高通再到英偉達，以及國產芯片廠商黑芝麻、芯馳，幾乎所有玩家都給出過各自的跨域方案。
余凱曾表示，“考量任何一個戰略，至少也要以十年為基本單位。”但一個行業事實同樣“扎心”，真正意義上的單芯片艙駕融合，一直沒有規模化落地。
問題是多元而復雜的。
曾有芯片行業人士向新智駕表示，開發跨域芯片比單獨的智駕芯片復雜很多，除了基本的智駕功能，還需要增加娛樂、儀表顯示等能力，相當于原來只有一個功能，現在要做三個功能，而且都得達到車規要求。
智能駕駛強調感知、規劃和決策，對NPU算力要求高，而座艙芯片需要處理大量圖像內容，并運行大型3D游戲等應用，對GPU能力有更高的要求。跨域芯片就需要綜合考慮這些能力，對整體架構進行調整。
此外，座艙芯片對資源的占用是一個動態變化的過程。如果只是開車聽個音樂，占用的資源很少。但如果同時還開啟了車機上的多個應用，就會占用較多的資源。智能駕駛則不同，它的邏輯是只有開啟和退出兩種狀態，一旦開啟就會大量占用資源。因此，智駕芯片追求的是穩定性和確定性。
因此，要平衡不同域對芯片的不同需求，在做跨域融合芯片時，還要考慮如何整合不同的架構。此外，座艙芯片和智駕芯片對安全等級的要求也不同。座艙功能如果在使用中出現問題關系不大。黑屏最多就是不看片，不聽音樂，導航沒了用手機也行。但智駕功能如果在行駛中出錯則可能威脅到生命。
因此，智駕芯片通常要求達到ASIL-D的功能安全等級，座艙則只需做到ASIL-B即可。當兩者被壓縮到同一顆芯片上，系統就要整體滿足更高安全等級，這不僅意味著成本的上升，更意味著架構復雜度的指數級增加——隔離、冗余、驗證，每一項都是硬骨頭。這也是為什么很多廠商寧愿維持“物理集成”，也不愿輕易走向“邏輯融合”。
再往下，是被低估的工程問題：功耗與散熱。原本分散的兩套系統，一旦集中在單芯片上，熱設計難度會被放大。尤其是在智能駕駛長期滿負載運行的前提下，疊加座艙的峰值算力需求。做不好功耗與散熱，將會直接影響到整車可靠性。
另外，長期阻礙“艙駕融合”的是一個更大的“人性”問題。
在多數車企內部，智能駕駛與智能座艙長期屬于兩個體系：兩套團隊、兩套預算、兩套KPI。當技術開始要求“合二為一”時，首先遇到的不是工程挑戰，而是權力邊界——誰來主導？誰對結果負責？
這也是為什么，理想、小鵬等車企已經將智駕和智艙整合為一個團隊。
理想在2026年1月將智能駕駛和智能座艙部門進行合并，由原智能空間（智能座艙）副總裁勾曉菲統籌，統管智能座艙（MindGPT）與智能駕駛的全棧軟件研發，實現艙駕融合、一體化決策與體驗。小鵬劉先明的title也從智駕負責人變成了通用智能中心負責人。
其背后的核心考量是：電子電氣架構向中央計算發展已經是確定的趨勢，組織架構應該配合技術與產品的演進方向。
總結來看，過去幾年艙駕融合之所以推進緩慢，并不是行業不認同，而是芯片能力、軟件架構、工程約束與組織體系，沒有在同一時間成熟。
那么，為什么地平線又要在這個時間提出“艙駕融合”？為什么地平線能做？
首先，時間點對了。高工智能汽車研究院數據顯示，2025年中國乘用車前裝標配艙駕一體計算單元交付156.36萬輛，同比增長近50%。僅1-9月，新車交付已接近百萬輛規模。而到2030年，機構預計艙駕一體滲透率將突破30%，其中單芯片方案將在10萬—20萬元區間成為主流配置。
其次，需求和技術成熟度第一次形成真正的匹配。
此前幾年“艙駕一體”之所以遲遲無法規模落地，在于過去智能駕駛還不是剛需，用戶的需求點主要在智能座艙，車企自然缺乏將兩者融合的動力。
但當下的情況已發生變化，艙和駕都已成為剛需配置，且都是高算力需求。這意味著，從需求側看，艙駕融合的條件已經成熟。
然而，現實情況是當前很少有艙駕一體芯片能同時滿足軟件、功能和安全要求，多數都為未完備狀態。
相比其它芯片玩家，地平線的內核是一家軟件公司，這讓它在艙駕融合上具備天然優勢。即將發布的“星空”系列，除了提供完備、安全的高性能芯片之外，更重要的是把艙和駕的軟件都已經做到了SOP的水平。從一開始就為融合解決了此前困擾行業多年的工程化難題。
因此，“星空”芯片的發布，也被外界視為艙駕一體走向成熟的重要節點。
地平線副總裁、戰略部&智駕產品規劃與市場部負責人呂鵬，在今年的智能電動汽車發展高層論壇發表了一次演講。
他認為，物理AI有四個非常嚴格的門檻，更像是鐵人三項賽：第一，需要有很強的軟硬協同的能力，物理AI算力、帶寬、算法、高效計算都有非常高的要求。如果對于未來的軟件沒有足夠多的know-how，很難設計一個高效的計算平臺底座。
第二，真正的開放而不鎖定。未來的物理AI有各種應用，從四足機器人到汽車會有各種不同的垂類場景。核心的共性在于計算的底座和基座模型能力，但它是一種賦能，而不是一種替代。
第三，走向物理AI離不開跨場景的規模化驗證。物理AI的可靠性和數字AI有很大的區別，數字AI基于互聯網信息構建，可靠性是物理AI非常與眾不同的一點。汽車是第一個大規模商業化部署，并且有高可靠性安全性要求的物理AI載體。
四是跨域延伸的能力，整個核心框架需要能夠延展到機器人、工業機器人等不同的領域，讓整個物理AI進行規模化落地。
“星空”芯片的核心破局點，在于從底層架構做一體化設計。單顆大算力芯片承載艙駕全棧運算，共用一套內存、散熱與線束，直接砍掉冗余硬件，單車BOM成本可降1500-4000元，同時釋放車內布局空間。配合全局算力動態調度，算力利用率從不足40%提升至60%以上，把 “堆算力” 變成 “用算力”。
更關鍵的是，“星空”芯片的發布，使地平線的能力邊界覆蓋到全部四大象限——橫向的自動駕駛x座艙，縱向的芯片x軟件。
這也是“星空”芯片被稱為智能體芯片的主要原因，它在地平線芯片能力與HSD端到端智駕模型的基礎上，進一步整合艙駕一體計算架構與車端智能體軟件系統，將感知、決策與執行能力統一到同一計算平臺中，使車輛從單一功能系統演進為具備持續理解與任務執行能力的整車智能體。
具體到用戶體驗層面，在中央集成大模型的加持下，星空系列賦予了車輛個性（Soul）、技能（Skill）、記憶（Memory）三大核心能力，能夠運行類似“小龍蝦智能體”的全新車載OS，讓座艙交互發生質變。車輛不再只是“你說一句它做一步”的工具，而是“司機+助手”的集合體，也就是座艙具備了執行能力：例如可幫用戶預訂餐館、辦理交付、預訂電影院及選座。
行駛途中，可預訂停車位并完成交費，還能提供長時序的服務，比如現在沒有到目的地，當到了目的地的時候提醒你做什么。
余凱表示：“在星空芯片上，大家將會有完全不一樣的體驗。我們相信，這顆順應物理AI時代趨勢的芯片將推動新一代車載OS的發展。”
在功能安全上，“星空”芯片按ASIL-D設計，硬件冗余與安全島內置，單芯片完成雙域安全協同，補齊高階智駕的合規與可靠性短板。依托征程系列千萬級量產驗證，這套方案成熟度足以支撐車企快速落地。
這樣看來，“英偉達是數字AI時代的基礎設施，地平線是物理AI時代的基礎設施”這句話的含義就變得清晰許多了——英偉達更多是在支撐數據中心里的AI，比如大模型訓練、云端推理，它主要服務的是虛擬世界的AI運算。而地平線押注的，是AI進入真實世界后的落地能力，以“星空”芯片為核心，讓AI真正進入汽車、設備甚至機器人這些需要感知、決策和行動的物理場景里。“星空”芯片不僅是一顆芯片的迭代，更是中國車載芯片從專用域控走向中央計算的關鍵一步。從更大層面看，“星空”芯片對地平線與行業的意義在于：對地平線，完善“芯片+軟件”全棧布局，實現四大象限全覆蓋，推動其從“智駕芯片供應商”向“物理AI時代超級平臺”轉型。
于行業而言，將加速艙駕融合與中央集成計算落地，降低高階智能汽車研發制造成本，實現智駕普惠和更高級別的智能。
行業通常將華為視為移動互聯網時代的蘋果，華為采用“芯片+軟件+終端”垂直整合模式，自研芯片、座艙與智駕系統，僅適配自身終端或少數深度合作車企，掌控產業鏈上的核心技術，類似蘋果“硬件+iOS”的閉環管控。
其優勢在于軟硬件協同性強、體驗極致，聚焦高端市場，品牌溢價高，但局限于垂直整合、適配范圍窄，難以實現規模化普惠。
從“星空”芯片的邏輯看，地平線走的是AI時代安卓的開放邏輯，以“芯片+基礎軟件+工具鏈”為核心，開放賦能全產業鏈，例如其95%以上收入通過合作伙伴實現，類似安卓“開放授權、廣泛適配”模式。
這種模式的優勢在于適配性強、覆蓋廣，有利于實現推動智駕平權，同時聯動全產業鏈構建多元生態，將技術延伸至機器人等領域，覆蓋低中高端全市場，走“廣而全”的平臺化路線。
2026年是智能汽車邁向智能體的關鍵拐點，幾乎所有你能看到的智駕公司都在走向物理AI的道路上。那么，誰能幫他們鋪好一條路、搭好物理AI時代的通用計算的基座，誰就將率先抓住下一個十年的機遇。
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