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一场峰会,半个车圈!高通的野心不止于70%的座舱
6月27日,高通在苏州举办了一场汽车技术与合作峰会,再次向行业展示了它在智能汽车的野心。
与此同时,它还带了一大群「朋友」——理想、蔚来、岚图、极氪、奇瑞、零跑、一汽红旗、现代等车企,加上元戎启行、德赛西威、Momenta、卓驭科技等供应商伙伴,一起「组团开黑」。
提到高通,你可能马上想到手机芯片,但他们在汽车领域同样是重要存在。根据盖世汽车数据,2024年,高通在中国智能座舱芯片的市场份额超过70%,远远领先于其他厂商。这意味着,当你坐在新车里听音乐或者看导航时,很大概率有用着高通的产品。
不过,高通可不满足于只做车内娱乐的「王者」,他们也把目光投向了智能驾驶。这次峰会的焦点是三款芯片:
骁龙8775、8797和8397的生态落地。
发布会现场,零跑汽车宣布,他们将推出一款搭载骁龙8797芯片的旗舰D系列车型,而且这款车将在2026年第一季度量产。
高通带来的这些新产品,能给汽车行业带来什么?除了智能座舱,高通在智驾方面,又有怎样的野心?
押注「舱驾一体」
现在的智能汽车,一般都搭载了三个域控制器:一个管座舱,一个管泊车,一个管行车。这三个「小脑」就像三个独立的部门,虽然也能合作,但毕竟不是一家人,这也限制了汽车智能化的天花板。
不过,随着智驾和座舱的发展,舱驾融合被认为是通向未来的路线。简单说,就是用单颗芯片同时驱动智能座舱和辅助驾驶系统。这不仅给车企节省了大量的成本,还能带来更高效的通讯和更好的用户体验。
但这个过程并非一蹴而就,目前的舱驾融合还不是真正意义上的舱驾融合,有些方案只是把两个功能的电路板(PCB)硬塞进一个盒子里,但芯片还是各用各的;更进一步的,是把功能集成到一块电路板上,但依然需要两颗独立的芯片。
因为这可是个技术活。目前,全球只有少数几家顶级玩家能hold住全场,除了英伟达DRIVE Thor、黑芝麻武当C1200家族,高通骁龙Flex SoC是目前市面上少数相对成熟的产品。
博世展示的舱驾融合平台 | 图片来源:视觉中国
在高通技术峰会的展区中,博世、德赛西威、中科创达、车联天下、卓驭等,都拿出了基于高通骁龙8775芯片的方案。
这个骁龙8775芯片很厉害吗?它是高通的首款舱驾融合产品,AI算力在72TOPS左右,如果舱驾平分的话,大约有30TOPS可以用于智驾,这足以支持高速NOA。
从方案到量产落地,它来到我们身边的速度可能比你想象的要快。在活动现场,零跑汽车官宣,他们明年第一季度推出的D系列旗舰新车,就会搭载两颗更强的骁龙8797芯片。
有趣的是,零跑汽车并没有让一颗芯片「身兼数职」,而是采用了「术业有专攻」的策略:一颗芯片专心负责智能驾驶,另一颗则专心负责智能座舱。这种「双芯」方案,虽然看似没有追求极致的「单芯」集成,但在当前技术阶段,却能保证两个核心功能的性能和稳定性。
端侧大模型加速落地
在高通活动现场,作者感受到的另一个趋势是端侧大模型的加速部署。「端侧」就是指设备本身,比如你的手机或者汽车,而不是网上的云端服务器。
如今,车企疯狂加码AI军备竞赛,甚至很多人喊出了要成为「AI公司」的口号,大模型上车就是最重要的举措。
在大模型上车的过程中,DeepSeek、豆包、腾讯元宝等大多部署在云端,这也或多或少呈现出一些短板,比如怕没网,有延迟,隐私无法保证等等问题。
为了解决这些问题,一个不算很新的思路——「端侧大模型」,总被提及。这意味着,你的汽车不需要联网,就能独立思考和回应。正是因为这些优势,理想、蔚来、极氪等车企,都在布局「端+云」的方案,这就对端侧算力提出了更高的要求。
高通8295是当下主流的座舱芯片,算力大约 30 TOPS,能运行 10亿 (1B) 参数的模型。这已经是个不错的「学霸」了。但高通最新的8397芯片更猛,算力高达320TOPS,能支持140亿参数(14B)的大模型,这给部署更大模型提供了更多条件。
中科创达展示的端侧AI解决方案,可以让14B模型在骁龙8797上运行 | 图片来源:视觉中国
在高通活动现场,一堆车企和科技公司都来秀肌肉。其中,中科创达的展台让人印象深刻。他们用高通骁龙8797,在车内芯片上流畅运行140亿参数的大模型。这意味着什么?你的车不仅能开车,还能跟你聊得飞起,反应快到不行。
从30TOPS到320TOPS,高通8397能支持的模型也从10亿到140亿,这都会让端侧大模型加速落地,也让汽车变得越来越聪明,能力越来越强。
手机芯片也能上车?
目前,高通在智能座舱的地位,短期内无法撼动。不过,在智能驾驶这块,高通还没站稳脚跟。
目前,自动驾驶芯片的主要玩家就是英伟达和地平线。在中国高算力自动驾驶芯片市场,英伟达稳坐第一把交椅;地平线则以中低端芯片站稳脚,开始冲击高算力芯片。
相较于其他厂商注重高性能的策略,高通希望通过舱驾融合的策略,走性价比路线。这在汽车行业强调降本增效的当下,确实也是一个可行的思路。
不过,这需要攻克多项技术难题,例如智驾与座舱对功能安全和芯片资源的需求差异。要将两个域融合起来,从芯片架构、操作系统以及底层中间件等不同层面都需进行综合考量。
小米YU7的智能座舱,搭载了高通骁龙8 Gen3 芯片 | 图片来源:视觉中国
值得一提的是,最近引爆全网的小米YU7搭载了高通的骁龙8 Gen3,这芯片本来是给手机用的,用的是4nm工艺。相比之下,当下车企常用的骁龙8295芯片是5nm工艺,稍微落后一点。
有趣的地方来了:这颗芯片原本是为顶级旗舰手机设计的,而汽车上主流的座舱芯片8295,是车规级的。常见的芯片等级一般是按照使用温度、辐射、抗干扰等因素,分为5类:,即消费级、工业级、车规级、军工级、航天级。
这个选择立刻引发了一个问题:
手机芯片,能直接装在汽车上用吗?
面对小米的「不寻常」选择,高通技术公司汽车、工业及嵌入式物联网事业群总经理 Nakul Duggal在接受群访时的回应非常巧妙,他们在为汽车行业开发任何新产品时,无论是座舱还是辅助驾驶,都严格按照车规级标准来。
「但我们尊重客户的选择权。如果客户评估后,希望选择一颗通用芯片,我们也会提供相应的技术建议和支持。」
当新能源汽车「下半场」的哨声吹响,AI成为核心变量时,只做一个「座舱之王」,显然满足不了高通的胃口。所以,高通果断地要补上自己版图中最关键的一块拼图——智能驾驶。当其他玩家都在追逐算力时,高通将「筹码」都押在舱驾一体上,希望通过错位竞争来站稳脚跟。
在市场格局初定的当下,这或许是不错的选择。
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聪明的钱丨AI产业化狂飙!科创板如何锁定硬科技「黄金赛道」?
作者 |闫奕帆
编辑 |黄绎达
在科技快速迭代的时代背景下,人工智能正逐步从实验室向应用领域加速渗透,科创板作为中国培育硬科技企业的“前沿试验田”,凭借其对科技创新企业的孵化与支持,成为了资本市场的焦点,近期更是吸引了众多投资者的目光。在AI概念热潮之下,如何精准辨明真正具备潜力的投资风口,已然成为投资者亟需解决的核心议题。
6月25日,36氪携手博时基金管理有限公司投资者关系部首席培训官洪露娉和指数与量化部基金经理李庆阳进行了专场直播,共同分析科技版新机遇。
AI临界突破与科创板波动解析
当前的AI市场正处于技术迭代的关键临界点,OpenAI即将发布的GPT-5有望在多模态理解与实时学习能力上实现突破,推动AI从“推理”迈向“行动”,并刺激算力需求出现井喷式增长。政策面的利好也在持续释放,特别是在“人工智能+”政策助推与硬件创新的双重加持下,驱动各行业的智能化转型加速深化。
然而,二级市场方面,AI板块在进入财报季后波动加剧,进入短期震荡阶段,主要是受美国关税政策等外部因素影响,叠加资金短期呈现向创新药等领域倾斜的缘故,AI板块的后续增长动能重启或需重大事件催化。
科创板近期的显著波动,本质上是市场情绪与长期逻辑的博弈。以资金面为观察窗口,AI板块固有的高弹性特征使其对资金流向极为敏感,随着传统行业的热点扩散,高股息资产近年来长期保持对资金的强吸引力,都是加剧近期科技股调整的主要原因。科技金融15条等政策的出台虽利好长期,但也引发了部分预期透支。
但需要明确的是,支撑科创板长期走强的核心驱动因素并未动摇,即半导体、AI、机器人等硬科技领域的国产化替代仍在持续推进。国家半导体产业基金、AI专项规划等政策红利持续加码,叠加科创板ETF的扩容,为科技行业的发展构筑起了坚实的支撑。
所以,当前的市场波动更多反映了对流动性收紧的短期担忧,在硬科技自主化主线未变的背景下,短期的调整反而可能为长期配置创造机遇。
政策赋能:重塑硬科技生态
科创板“1+6”新政通过设立科创成长层,系统性重构了硬科技企业的成长生态。在融资端,建立了老股东定向增资机制,并将第五套上市标准扩展至AI、商业航天等前沿领域,有效破解了科技企业研发资金可能断档的难题。估值逻辑方面,引入专业机构审核参考重塑估值锚点,IPO预审机制允许秘密递交材料,有力保护了企业的核心技术安全。
产业生态建设上,则致力于提升研发成果转化效率,优化再融资与并购重组规则,推动企业从依赖外部“输血”向增强自身“造血”能力转变。风险控制维度,新政在保持市场包容性的同时强化投资者保护,强制要求未盈利企业充分披露风险,并建立利益输送“黑名单”制度。此轮改革标志着资本市场对科技企业的价值判断正从单纯的“盈利确定性”转向更重视“技术稀缺性”,持续强化企业的核心竞争力。
全球AI竞赛白热化背景下,国内企业面临"危中有机"的复杂局面,技术封锁的压力倒逼算力、芯片等核心领域加速自主替代进程。政策助力科创板构建的全周期支持体系形成护城河,AI企业正探索的差异化路径包括:DeepSeek等模型以更低训练成本提升算法效率,同时工业机器人安装量、自动驾驶、医疗AI等垂直场景的商业化进度实现了全球领先。这种"成本控制+场景深耕"模式,使国内企业在细分领域具备培育隐形冠军的潜力,有望通过把握国产替代窗口期开辟国际竞争新路径。
科创板掘金:解码新估值与新赛道
如何估值科创板企业,则需突破传统的PE/PB估值框架,建立动态的估值体系。初创期应聚焦其专利壁垒的深度与广度,成长期需重点关注营收增速与订单滞销率等指标,成熟期则应考察其研发转化效率与现金流状况。技术壁垒可通过研发费用占比等量化指标衡量,政策支持力度需结合产业基金投入等多维度分析,而场景落地速度则关乎商业化的实质进展。
总的来看,当前科创板估值呈现明显的结构性分化,虽然静态估值(如PE)水平不低,但整体上有较高成长性为其支撑。
AI产业链目前处于高研发投入阶段,盈利周期相对滞后,未来估值支撑主要来自三个方面:持续的政策赋能、AI应用渗透率的加速提升、科创板指数扩容对市场结构的优化。压制因素则包括对流动性变化的高度敏感、业绩兑现压力以及潜在的海外制裁风险。因此,在策略层面,投资者需以“资本耐心”换取潜在的“技术复利”。
在新兴赛道布局方面,多个领域展现活力:生物医药凭借细胞/基因疗法的临床突破与高端医疗设备国产替代空间的打开迎来机遇;商业航天受益于低轨卫星“先登先占”的资源稀缺性而爆发,可复用火箭技术正推动发射成本大幅降低;低空经济随着载人飞行器试点与无人机物流规模化正走向现实;新材料领域则通过新能源电池迭代、半导体光刻胶国产化等构建坚实的产业基础。这些赛道兼具技术稀缺性与强政策支持,有望接力AI成为市场新热点。
产业化提速:从芯片替代到场景落地
AI细分领域的竞争格局已出现明显分化。在芯片设计环节,头部企业正凭借“算力+能效”双标准确立领先优势,大模型算法技术已接近国际顶尖水平,并通过B端服务实现商业化变现。国产芯片替代系统性支撑AI产业是核心的投资逻辑,同时在安全自主层面,自研芯片应规避供应链断供的风险。
而AI应用端仍处混沌期,碎片化需求导致盈利模式不稳定,工具链环节因开源生态薄弱制约产业化效率。行业将经历"硬件标准化-算法分层化-应用头部化"的洗牌,投资者可优先聚焦竞争格局相对清晰的硬件与算法环节,同时紧密跟踪应用端的边际变化。
产业协同方面,阿里、腾讯等巨头推出算力租赁服务,显著降低了中小企业应用门槛;边缘AI芯片年增速高达45%,有力推动了场景落地。这种替代并非简单的技术替换,而是一场生态重构的革命,助力中国从算力进口国向规则制定者角色转变。
AI驱动下的商业模式闭环正在多个领域逐步成型:医疗健康领域,AI诊断与药物研发形成“技术-付费-数据”的良性循环;制造业中,工业质检高达99.8%的准确率带来单条产线年省千万元的成本效益,形成刚性驱动;金融业依托AI风控与监管科技协同,构建起可持续发展路径;教育领域则通过“硬件+会员”模式在素质教育与职业教育中开辟新场景。
这些行业的共性在于需求刚性、政策导向明确、投资回报可量化,因此成为AI商业化的先锋阵地。
风险与机遇并存:科创板AI配置方略
传统行业与科创板AI呈现鲜明风险收益分化:前者受宏观经济周期主导,波动率约20%且现金流稳定,适合防御型投资者;后者波动率达40%,盈利滞后但由技术突破驱动,适配能承担风险的成长型投资者。
商业卫星产业作为战略级赛道,凭借低轨卫星资源稀缺性、可复用火箭大幅降本、手机直连卫星等新兴场景的爆发,展现出巨大潜力。跟踪中证卫星产业指数,可押注中国从“试验星”向“全球组网”的跨越,具备显著的长期配置价值。
在投资策略上,风险偏好较高的投资者可通过配置科创板AI指数基金捕捉行业整体红利。投资个股时,风险防范需贯穿投资全程,警惕脱离基本面的概念炒作,重点关注企业的专利数量、订单可追溯性及估值匹配度,通过资产分散配置与长期视角应对高波动特性。只有深刻理解科创板“技术创新驱动”的本质逻辑,方能在产业变革的大潮中把握时代赋予的红利。
而相对保守的投资者则可采用“核心+卫星”配置策略,即核心资产配置高股息股票或债券以稳定现金流,“卫星”仓位可搭配黄金等与股市相关性低的资产,同时预留10%-20%现金用于把握震荡市中的补仓机会,在波动较大的震荡市中,采用定投或网格交易策略有助于规避择时风险。
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