如果把时间拨回十年前，恐怕很少有人会想到，有一天高通会把汽车业务路线图建立在中国市场之上。

在智能手机时代，高通是规则制定者。高通定义技术方向，各家终端厂商只能跟进。

但到了智能汽车时代，情况正在发生变化。

最新数据显示，全球范围内采用骁龙数字底盘解决方案的汽车已经超过 3.5 亿辆，其中 7500 万辆搭载骁龙座舱平台；仅在中国市场，从 2021 年至今，已有超过 300 款智能网联汽车基于骁龙数字底盘打造。

当高通越来越深地参与中国汽车产业链，它同样越来越多地受到中国汽车产业的影响。

在 2026 高通汽车技术与合作峰会上，高通技术公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理 Nakul Duggal 反复提到一个词：中国速度。

这句话不仅仅在说中国车企走在了智能化的最前沿，它还促使更多的海外车企，以相同的速度向前发展。

在智能汽车爆发增长的几年时间里，高通所做的大概有这样几件事：

让 8155、8295 等座舱芯片成为智能车的标配，下至十万，上至百万都是一颗芯。

在辅助驾驶的高端市场被英伟达、华为等厂商几乎完全吃掉的情况下，用 8620、8650 芯片走上了性价比路线。

当 AI Agent 时代来临，高通用 8397、8787、8797 等芯片，可将大模型部署在本地，同时还实现了舱驾融合。在高通最新的芯片序列里，已经没有只面向座舱或辅助驾驶的芯片，全部都能实现舱驾融合。

可以发现，高通的产品迭代，必须要快于智能汽车的进化。这也就意味着，智能汽车的快速迭代，是一项需要车企、供应商，以及高通共同完成的工作。也正是因为自主品牌的智能汽车走在行业最前，如今正在成为高通汽车路线图的塑造者。

在 2026 高通汽车技术与合作峰会期间，42 号车库等多家媒体共同采访了高通技术公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理 Nakul Duggal，高通技术公司副总裁兼 ADAS 和机器人业务总经理 Anshuman Saxena，他们对舱驾融合、AI 落地，以及中国市场价格竞争等话题进行了一一回应。

「中国速度」塑造高通的汽车路线图

在过去几年时间里，高通的汽车业务经历了高速增长与全面转型，而中国市场无疑是其最大的创新场。

Nakul 在演讲中坦言了一个时间节点：2023 年 7 月他与团队来到中国时，正值 ADAS 在中国发展的早期爆发阶段。「我听到他们在谈论记忆行车、5V5R、高速 NOA 和城市 NOA。当时，我们还没有与中国生态伙伴在 ADAS 领域进行合作。」

但在几年后的今天，高通已经通过不断演进的 Snapdragon Ride 平台，让近 40 家中国汽车品牌和一级供应商选择了其驾驶辅助和舱驾融合解决方案。这种速度的背后，是中国车企极度苛刻的落地周期要求。Nakul 特别提到了一个真实案例：零跑汽车在拿到 Snapdragon Ride 至尊版平台后，仅用时约六个月便完成了落地量产。

为了适应这种中国速度，高通不得不重构其芯片研发的底层逻辑。Nakul 透露，大约在三年前，高通就做出了一个关键预判：「以 AI 扩展的速度，将信息娱乐系统与 ADAS 系统分开是不合理的。」因为两者都需要接入传感器数据并由 AI 处理。

基于这个预判，高通打造了舱驾融合平台 Flex，实现了在一颗芯片上并行运行座舱与 ADAS 功能，并且做到了二进制兼容，让车企前一代的软件研发成果可以直接迁移至下一代芯片。

可以看出，正是中国市场对极致效率、快速量产和成本控制的渴望，倒逼高通快速布局中央计算与舱驾融合。

做平台，但不做软件

在竞争激烈的汽车算力赛道上，各家有各家的打法。有的巨头凭借深厚的算法壁垒横扫高阶智驾，有的本土厂商则通过提供高度定制的软硬结合服务占据半壁江山。相比之下，高通的选择显得更为克制且清晰：坚守底层基建。

Nakul 透露：「就中国市场而言，我们不会为中国市场开发和提供任何 ADAS 软件栈，因此我们实现 ADAS 能力的主要途径是依靠合作伙伴的力量。」

在硬件打磨上，Nakul 强调，三年前高通就决定「对芯片进行超规格设计」。为了保证汽车作为安全为先的产品的特性，高通将功能安全内生地融入产品设计之初，为 NPU 提供专用加速，并让其运行在 Oryon CPU 之上。

而在生态构建上，高通的姿态则是更为开放。Nakul 用了三个词来形容：开放、倾听、谦逊。

已经上市的极狐阿尔法 S5，就搭载了骁龙 8775（Flex 平台）芯片，并成为 8775 首个量产车型。在这个项目中，高通提供底座，车联天下和卓驭科技作为多年的合作伙伴，各自发挥优势，最终为北汽实现了快速部署。

押注 AI

如果说过去几年是汽车网联化和算力堆砌的阶段，那么站在 2026 年这个节点上，行业正在从软件定义汽车迅速迈向「AI 定义汽车」。高通的下一个十年布局，已经在这场峰会上和盘托出。

首先，是 AI 从「响应式」向「智能体（Agent）」全面跃升。随着视觉语言模型（VLM）能力的惊人提升，汽车开始「想象」并预测周围环境。Nakul 认为，当下的核心是让 AI 智能体在获得授权的前提下，访问用户的个人知识图谱、车辆硬件和云端信息，主动为用户解决问题。

为了抢占这一赛道，高通联合诚迈科技、车联天下、斑马智能等多家中国企业共同宣布了「车端人工智能 Claw 生态计划」。同时，高通还与斑马智能深入合作，积极探索将千问等先进大模型覆盖至车载移动体验的新用例中，探索云端与边缘的协同。

其次，AI 的应用边界正在大幅拓展。在车内应用 AI 的价值已经远超座舱体验本身，延伸到了车辆全生命周期的各类场景中。例如，通过在车内部署的机器学习运维平台 Edge Impulse，汽车可以在本地运行模型，实时提供洞察，从而优化预测性维护、降低保修成本。

最后，高通并未忽视卫星通信等前沿连接技术，视其为在信号不佳环境中让汽车实现联网的必要手段，并持续推动车载连接模块的发展。

五年前，当高通开始思考中国智能网联汽车产业生态时，还是一步一步摸索的过程。而今天，中国汽车产业长期聚焦电动化、智能化、AI 演进所汇聚的巨大能量，已经与高通的底层算力发生了深度的化学反应。中国汽车正在用自己的速度与野望，反向定义着高通的未来航向；而高通，也正在用这套持续进化的算力底座，承载起汽车智能化狂飙的下一个十年。