汽车芯片市场的竞争格局正在发生剧烈变化。高通公司最新发布的财报显示，其汽车业务在2026财年第二季度营收达到13亿美元，同比增长38%。按年化计算，高通来自汽车业务的收入已超过50亿美元，其CEO预计到本财年结束时，这一数字将突破60亿美元。这一增长速度大幅超出市场预期，要知道三年前，其汽车年营收还不到20亿美元。

相比之下，英伟达2026财年全年的汽车业务收入为23.49亿美元。高通单季度的收入已接近英伟达大半年的总规模。尽管两家公司的计算口径有所不同，但高通在座舱、连接及高级驾驶辅助系统（ADAS）全栈解决方案上的综合优势，使其在汽车芯片赛道上正拉开与多数竞争对手的差距。

产品线覆盖高中低端市场

高通目前面向汽车市场的核心产品线主要有三条，分别针对不同价位段的车型。骁龙8775（Ride Flex SoC）是业内首颗能同时处理座舱交互和ADAS计算的单芯片方案，旨在用一颗芯片取代过去的两套系统，据称可降低约20%的系统级成本，主要面向10万至20万元区间的车型。该芯片已获得9款车型定点，并已在极狐阿尔法T5等多款车型上量产搭载。

骁龙8397（座舱平台至尊版）则代表了高通在智能座舱领域的旗舰实力。其AI算力从前代8295的30 TOPS跃升至320 TOPS，提升近10倍，CPU和GPU性能也提升了3倍。这使得端侧大模型的部署能力从10亿参数大幅提升至140亿参数，为更复杂的车载AI智能体应用奠定了坚实基础。基于此芯片，多家合作伙伴展示了全模态端侧大模型和车载AI智能体的实车方案。

定位最高的是骁龙8797（Ride 至尊版），单片算力高达1280 TOPS，面向30万元以上的高端车型，支持端到端Transformer算法和视觉语言动作模型。该芯片已获得18个车型定点，其中10款已量产或正在量产，最具代表性的案例是售价50.98万元的理想L9 Livis。

市场竞争激烈，技术路线多元

尽管高通在座舱芯片市场占据超过70%的份额，但在ADAS和中央计算领域，竞争同样激烈。英伟达的DRIVE Thor芯片在单片算力上仍保持领先，已搭载于极氪等品牌的新车型上。联发科也携3nm制程的座舱旗舰芯片进入市场，并与英伟达合作开发下一代车用SoC。

国内供应商也在加速布局。地平线发布了算力高达650 TOPS的舱驾融合智能体芯片，并配套推出了整车智能体操作系统。同时，车企自研芯片的趋势日益明显，蔚来、小鹏、理想等均已推出或量产搭载自研芯片的车型，旨在降低成本并掌握核心技术。

端侧大模型成为竞争焦点

端侧大模型上车是当前汽车AI发展的核心方向之一。这要求芯片具备强大的本地AI算力，以实现低延迟、高隐私保护的智能交互。目前，面壁智能的SuperMate方案已实现规模化量产，预计到2026年底搭载量将达到30万辆。地平线也在其芯片平台上部署了参数规模适中但延迟极低的对话与感知模型。

高通8397芯片将端侧大模型的能力上限推至140亿参数，使得车载AI能够处理多轮对话、多模态理解和任务规划等复杂场景。然而，与云端千亿甚至万亿参数的模型相比，端侧模型在复杂推理能力上仍有差距，因此“端云协同”成为主流技术路径，高通与谷歌的合作正是为了弥补这一差距。

从2021年至今，高通的骁龙数字底盘解决方案已支持中国车企推出超过300款智能网联汽车，合作伙伴涵盖国内外众多主流品牌。面对车企自研和竞争对手的追赶，高通的策略是向平台公司升级，覆盖全链路解决方案并构建更厚的生态。汽车作为最重要的移动计算节点之一，其芯片下半场的竞争，将更聚焦于端侧AI能力的实际体验与生态整合的深度。