芝能智芯出品
在汽车智能化迈入AI深度融合阶段的当下，供应链与技术平台的角色正发生根本性转变。
第三届安富利汽车生态圈峰会以“智行未来·AI时代的汽车生态变革”为主题，展示了从底层芯片到系统方案、从智能驾驶到跨界协同的全链条布局。
通过聚焦大模型上车、跨领域智能技术协同与AI驱动产品设计，未来智能汽车向“聚合型智能系统”转变的核心路径，也体现了生态企业如何通过资源整合引导技术落地。
Part 1智能汽车系统架构的重塑：AI驱动的软硬融合路径
AI正在从系统边缘渗透至汽车的核心架构，形成对传统智能驾驶平台的重塑。
此次峰会上，多个方案直观体现了AI嵌入式软硬件的深度整合，例如基于英飞凌TRAVEO™ T2G车规级MCU与WiFi 6/6E芯片的智能座舱平台，展现了新一代中央计算节点与通信模组在车载网络中所起到的枢纽作用。
该类平台强调算力、通信能力与实时控制能力的协同，支持大模型本地运行、语义理解以及多传感器融合决策，支撑未来AI定义座舱、AI定义交互的趋势。
在感知层，SAF8544雷达评估套件展示了毫米波雷达在高精度探测场景中的优势。
该平台通过集成高线数雷达模块与自适应信号处理算法，实现动态场景中的目标识别、分类与轨迹预测，可与摄像头、超声波传感器等构建多模态感知系统。
雷达信号融合进一步依赖于AI模型的空间建图能力和弱信号恢复机制，对训练数据与场景泛化能力提出更高要求。
新能源动力系统领域展示的12V大电流efuse、智能机油泵与水泵方案，体现了AI在BMS（电池管理系统）、热管理及能量回收控制中的优化能力。例如通过AI算法预测冷却需求，联动能量分配与热管理策略，从而降低系统冗余与整车能耗。
AI不仅是感知与决策的核心，也开始介入执行层的能效调度与健康管理。在整车电子电气架构上，这类AI驱动的智能组件倾向以域控制器为单元，连接感知、执行与中央决策域，形成统一的数据闭环。
未来随着大模型对推理资源、存储与网络延迟提出更高要求，软硬解耦与可复用平台设计将成为主流。
在智能汽车系统中，AI不再是外置插件，而正融入芯片、通信模块与控制策略核心。
以英飞凌、瑞萨为代表的车规芯片平台正在打通从边缘感知到中央处理的技术通道，辅以软件模型自学习与协同优化能力，驱动智能架构走向分布式高算力化。同时，AI在热管理、执行控制与冗余配置中的嵌入将推动电动化、智能化双重进化。
Part 2跨界融合与生态协同：从智能车到具身智能系统
此次峰会的另一核心议题，是AI与汽车的“跨界共生”。人形机器人、低空飞行器、具身智能等新兴形态，正在打破传统出行边界。
汽车不再被视为“智能终端”，而成为多模态感知-决策-执行系统的一部分，承担数据采集、算力调度和场景适配等多重角色。
论坛中提及的具身智能模型，其技术内核为多模态感知—语言—动作的统一框架，强调上下文场景的语义关联。
例如机器人控制系统可共享来自汽车端的视觉语义地图、环境建模数据，形成跨设备认知系统。车辆不仅行驶在物理空间，也在AI语义空间中拥有自身“位置与角色”，这是一种全新的系统协同形态。
跨界的另一个体现是研发与制造协作方式的变化。通过软件定义+AI模型驱动，整车厂与供应链之间正演化出“共创式开发”机制。
以安富利与多个原厂合作的汽车解决方案为例，其开发路径从传统BOM采购向系统级协同演进，包括软件API对接、边缘AI模型部署、远程OTA测试等模块。
研发过程更像是模块化积木拼装，而非单一厂商线性开发。这种协同机制本质上依赖开放接口标准、边缘算力兼容与系统安全验证，是未来技术生态走向成熟的关键。
低空产业如飞行汽车在峰会上也被多次提及。其系统需求与汽车智能化高度相似：都需高精度定位、快速感知决策、极端工况下运行安全保障。尤其在高速移动与复杂天气下的控制策略开发，需要AI模型具备场景泛化能力和边界容错机制。
因此，汽车产业正在成为机器人与飞行器系统验证与量产的“实验场”。
AI大模型催化下，汽车正由“移动空间”演化为具身智能的组成单元，与机器人、低空飞行器共同构成多形态智能终端网络。这一趋势要求技术平台不仅满足自身性能指标，更需在接口、数据语义、算法分发等方面具备协同能力。
具身智能的系统协同依赖基础软硬平台、开放协议与数据语义映射等底层支持，车企、芯片商、AI平台商必须协作构建生态。
小结
从本届峰会看，中国汽车产业正处于智能化跃迁的关键窗口。AI不再是简单“上车”的工具，而成为驱动架构演变、生态重组、价值重构的内核。
在硬件层，传感、通信、计算模块的协同优化构建起可扩展的系统平台；在软件层，大模型的部署与训练要求则推动研发范式更新；在生态层，跨行业协同已成为系统演进与场景拓展的重要动力。
原文标题 : AI重构汽车生态：从智能硬件到系统协同｜安富利汽车峰会
芝能智芯出品
在汽车智能化迈入AI深度融合阶段的当下，供应链与技术平台的角色正发生根本性转变。
第三届安富利汽车生态圈峰会以“智行未来·AI时代的汽车生态变革”为主题，展示了从底层芯片到系统方案、从智能驾驶到跨界协同的全链条布局。
通过聚焦大模型上车、跨领域智能技术协同与AI驱动产品设计，未来智能汽车向“聚合型智能系统”转变的核心路径，也体现了生态企业如何通过资源整合引导技术落地。
Part 1智能汽车系统架构的重塑：AI驱动的软硬融合路径
AI正在从系统边缘渗透至汽车的核心架构，形成对传统智能驾驶平台的重塑。
此次峰会上，多个方案直观体现了AI嵌入式软硬件的深度整合，例如基于英飞凌TRAVEO™ T2G车规级MCU与WiFi 6/6E芯片的智能座舱平台，展现了新一代中央计算节点与通信模组在车载网络中所起到的枢纽作用。
该类平台强调算力、通信能力与实时控制能力的协同，支持大模型本地运行、语义理解以及多传感器融合决策，支撑未来AI定义座舱、AI定义交互的趋势。
在感知层，SAF8544雷达评估套件展示了毫米波雷达在高精度探测场景中的优势。
该平台通过集成高线数雷达模块与自适应信号处理算法，实现动态场景中的目标识别、分类与轨迹预测，可与摄像头、超声波传感器等构建多模态感知系统。
雷达信号融合进一步依赖于AI模型的空间建图能力和弱信号恢复机制，对训练数据与场景泛化能力提出更高要求。
新能源动力系统领域展示的12V大电流efuse、智能机油泵与水泵方案，体现了AI在BMS（电池管理系统）、热管理及能量回收控制中的优化能力。例如通过AI算法预测冷却需求，联动能量分配与热管理策略，从而降低系统冗余与整车能耗。
AI不仅是感知与决策的核心，也开始介入执行层的能效调度与健康管理。在整车电子电气架构上，这类AI驱动的智能组件倾向以域控制器为单元，连接感知、执行与中央决策域，形成统一的数据闭环。
未来随着大模型对推理资源、存储与网络延迟提出更高要求，软硬解耦与可复用平台设计将成为主流。
在智能汽车系统中，AI不再是外置插件，而正融入芯片、通信模块与控制策略核心。
以英飞凌、瑞萨为代表的车规芯片平台正在打通从边缘感知到中央处理的技术通道，辅以软件模型自学习与协同优化能力，驱动智能架构走向分布式高算力化。同时，AI在热管理、执行控制与冗余配置中的嵌入将推动电动化、智能化双重进化。
Part 2跨界融合与生态协同：从智能车到具身智能系统
此次峰会的另一核心议题，是AI与汽车的“跨界共生”。人形机器人、低空飞行器、具身智能等新兴形态，正在打破传统出行边界。
汽车不再被视为“智能终端”，而成为多模态感知-决策-执行系统的一部分，承担数据采集、算力调度和场景适配等多重角色。
论坛中提及的具身智能模型，其技术内核为多模态感知—语言—动作的统一框架，强调上下文场景的语义关联。
例如机器人控制系统可共享来自汽车端的视觉语义地图、环境建模数据，形成跨设备认知系统。车辆不仅行驶在物理空间，也在AI语义空间中拥有自身“位置与角色”，这是一种全新的系统协同形态。
跨界的另一个体现是研发与制造协作方式的变化。通过软件定义+AI模型驱动，整车厂与供应链之间正演化出“共创式开发”机制。
以安富利与多个原厂合作的汽车解决方案为例，其开发路径从传统BOM采购向系统级协同演进，包括软件API对接、边缘AI模型部署、远程OTA测试等模块。
研发过程更像是模块化积木拼装，而非单一厂商线性开发。这种协同机制本质上依赖开放接口标准、边缘算力兼容与系统安全验证，是未来技术生态走向成熟的关键。
低空产业如飞行汽车在峰会上也被多次提及。其系统需求与汽车智能化高度相似：都需高精度定位、快速感知决策、极端工况下运行安全保障。尤其在高速移动与复杂天气下的控制策略开发，需要AI模型具备场景泛化能力和边界容错机制。
因此，汽车产业正在成为机器人与飞行器系统验证与量产的“实验场”。
AI大模型催化下，汽车正由“移动空间”演化为具身智能的组成单元，与机器人、低空飞行器共同构成多形态智能终端网络。这一趋势要求技术平台不仅满足自身性能指标，更需在接口、数据语义、算法分发等方面具备协同能力。
具身智能的系统协同依赖基础软硬平台、开放协议与数据语义映射等底层支持，车企、芯片商、AI平台商必须协作构建生态。
小结
从本届峰会看，中国汽车产业正处于智能化跃迁的关键窗口。AI不再是简单“上车”的工具，而成为驱动架构演变、生态重组、价值重构的内核。
在硬件层，传感、通信、计算模块的协同优化构建起可扩展的系统平台；在软件层，大模型的部署与训练要求则推动研发范式更新；在生态层，跨行业协同已成为系统演进与场景拓展的重要动力。
原文标题 : AI重构汽车生态：从智能硬件到系统协同｜安富利汽车峰会
