这其中，芯片作为车载智能的基座，市场话语权持续提升。

一个典型例子是地平线。经过十年深耕，地平线已实现千万级辅助驾驶系统量产，ADAS市场市占率接近50%，城市NOA市场跻身行业前三。

面向汽车逐步向智能体演进，余凯判断智驾产业将从“控制轮子”进阶为“整车智能体”。在这个时间点，地平线即将发布中国第一款舱驾融合智能体芯片——“星空”系列。

“星空”不止是一个芯片那么简单，它本质是在试图重写智能汽车的底层分工，探讨物理AI时代的解法。

“星空”之所以能重写底层分工，在于它终结了传统汽车“一个功能一颗芯片”的分布式架构。它将座舱、智驾等原本割裂的任务统一到一颗芯片上调度，让感知、决策、执行不再是各自为战的孤岛，而是像人类神经系统一样协同。

在物理AI时代，智能体需要毫秒级理解并操控真实世界。星空提供了这种“原生实时”的硬件底座：数据像神经信号般自由流动，算力按物理需求动态分配。它不是在芯片上跑软件，而是让汽车成为能像控制肢体一样思考与行动的AI智能体。

PART 1

下一个十年的物理AI时代，

我们该做什么？

过去5、6年，地平线在L2 ADAS市场的扩张，接近50%的市占率，说明它已完成了走完了“农村包围城市”的战略阶段。这一过程帮助地平线建立了两个能力——通过规模优势反哺技术迭代，逐步完成向高端市场渗透。

征程5以及征程6的技术跃迁，为地平线提供了继续向上走的支点。

尤其是征程6系列，直接将算力拉升到560T的大算力赛道，让地平线拿到了进入高阶智驾竞争的“入场券”。这一变化，不只是算力的提升，更是身份的变化——从智能驾驶芯片供应商，升级为智能驾驶普惠生态的核心构建者。

2025年，地平线量产了一段式端到端辅助驾驶大模型HSD，尽管这一节点稍晚于新势力，但毫无疑问余凯又一次精准踩中了行业变奏的节点，既避开了早期技术路线尚未有定论的试错成本，又在规模化落地前完成技术与产品闭环。

正如一位内部员工的评价：“从2019年的至暗时刻到国内L2级ADAS份额第一，再到如今跻身高阶赛道，凯哥有逆天改命的气质，这源于他有穿越周期的能力和对行业演进的深刻理解。”

未来3-5年，地平线的目标是量产千万套HSD，同时将城区MPI（百公里接管次数）提升10倍。此前，地平线已完成了第一个“1000万”——2025年8月，地平线实现了累计交付1000万套辅助驾驶系统，其中去年一年400万套。

余凯曾认为，未来三年内（2025至2028年）可实现“脱手开”（hands-off），即驾驶员在特定场景下无需操控方向盘，仅需在紧急情况下接管，预计到2030年实现“脱眼开”。

当智能汽车朝着智能体演进时，地平线要如何抓住下一个十年的机会，这是“星空”芯片要回答的问题。

下一个十年，智能汽车将从“出行工具”进化为“物理AI智能体”，相当于物理世界的AI Agent，具备从“对话”到“决策”，再到“执行”与“持续学习进化”的完整闭环能力。

这对底层计算平台提出了根本性的新要求：不再是功能堆叠，而是感知、决策、执行的实时闭环；不再是舱驾各自为战，而是像神经系统一样一体化协同；不再是算力竞赛，而是确定性时延、安全隔离与系统软件的高度融合。

倒推到当下，地平线给出的答案是“星空”芯片。

物理AI的第一个需求是实时闭环。星空是一套原生支持端到端大模型、感知与决策一体化的硬件架构，让AI模型像控制自己的肢体一样控制汽车。

物理AI的第二个需求是舱驾深度融合。过去“舱驾一体”喊了多年却始终未成，很重要的原因是只有芯片拼合，没有系统融合。星空从设计之初就“以终为始”，将舱和驾的软件做到SOP水平，实现安全隔离下的算力共享与任务协同。

物理AI的第三个需求是规模化的安全与普惠。星空承载的，正是地平线在千万套量产经验所反哺出的规模化落地经验。

所以，下一个十年该做什么？答案很清晰：为物理AI打造原生、实时、安全、可规模化的底层基础设施。“星空”芯片智能体，就是地平线对这个问题的第一份答卷。

PART 2

星空芯片的本质，

是做物理AI时代的基础设施

“星空”是地平线的舱驾融合智能体芯片。在智能汽车行业，“舱驾融合”并不是一个新概念。过去几年，从博世到高通再到英伟达，以及国产芯片厂商黑芝麻、芯驰，几乎所有玩家都给出过各自的跨域方案。

余凯曾表示，“考量任何一个战略，至少也要以十年为基本单位。”但一个行业事实同样“扎心”，真正意义上的单芯片舱驾融合，一直没有规模化落地。

问题是多元而复杂的。

曾有芯片行业人士向新智驾表示，开发跨域芯片比单独的智驾芯片复杂很多，除了基本的智驾功能，还需要增加娱乐、仪表显示等能力，相当于原来只有一个功能，现在要做三个功能，而且都得达到车规要求。

智能驾驶强调感知、规划和决策，对NPU算力要求高，而座舱芯片需要处理大量图像内容，并运行大型3D游戏等应用，对GPU能力有更高的要求。跨域芯片就需要综合考虑这些能力，对整体架构进行调整。

此外，座舱芯片对资源的占用是一个动态变化的过程。如果只是开车听个音乐，占用的资源很少。但如果同时还开启了车机上的多个应用，就会占用较多的资源。智能驾驶则不同，它的逻辑是只有开启和退出两种状态，一旦开启就会大量占用资源。因此，智驾芯片追求的是稳定性和确定性。

因此，要平衡不同域对芯片的不同需求，在做跨域融合芯片时，还要考虑如何整合不同的架构。此外，座舱芯片和智驾芯片对安全等级的要求也不同。座舱功能如果在使用中出现问题关系不大。黑屏最多就是不看片，不听音乐，导航没了用手机也行。但智驾功能如果在行驶中出错则可能威胁到生命。

因此，智驾芯片通常要求达到ASIL-D的功能安全等级，座舱则只需做到ASIL-B即可。当两者被压缩到同一颗芯片上，系统就要整体满足更高安全等级，这不仅意味着成本的上升，更意味着架构复杂度的指数级增加——隔离、冗余、验证，每一项都是硬骨头。这也是为什么很多厂商宁愿维持“物理集成”，也不愿轻易走向“逻辑融合”。

再往下，是被低估的工程问题：功耗与散热。原本分散的两套系统，一旦集中在单芯片上，热设计难度会被放大。尤其是在智能驾驶长期满负载运行的前提下，叠加座舱的峰值算力需求。做不好功耗与散热，将会直接影响到整车可靠性。

另外，长期阻碍“舱驾融合”的是一个更大的“人性”问题。

在多数车企内部，智能驾驶与智能座舱长期属于两个体系：两套团队、两套预算、两套KPI。当技术开始要求“合二为一”时，首先遇到的不是工程挑战，而是权力边界——谁来主导？谁对结果负责？

这也是为什么，理想、小鹏等车企已经将智驾和智舱整合为一个团队。

理想在2026年1月将智能驾驶和智能座舱部门进行合并，由原智能空间（智能座舱）副总裁勾晓菲统筹，统管智能座舱（MindGPT）与智能驾驶的全栈软件研发，实现舱驾融合、一体化决策与体验。小鹏刘先明的title也从智驾负责人变成了通用智能中心负责人。

更关键的是，“星空”芯片的发布，使地平线的能力边界覆盖到全部四大象限——横向的自动驾驶x座舱，纵向的芯片x软件。

这也是“星空”芯片被称为智能体芯片的主要原因，它在地平线芯片能力与HSD端到端智驾模型的基础上，进一步整合舱驾一体计算架构与车端智能体软件系统，将感知、决策与执行能力统一到同一计算平台中，使车辆从单一功能系统演进为具备持续理解与任务执行能力的整车智能体。

具体到用户体验层面，在中央集成大模型的加持下，星空系列赋予了车辆个性（Soul）、技能（Skill）、记忆（Memory）三大核心能力，能够运行类似“小龙虾智能体”的全新车载OS，让座舱交互发生质变。车辆不再只是“你说一句它做一步”的工具，而是“司机 助手”的集合体，也就是座舱具备了执行能力：例如可帮用户预订餐馆、办理交付、预订电影院及选座。

行驶途中，可预订停车位并完成交费，还能提供长时序的服务，比如现在没有到目的地，当到了目的地的时候提醒你做什么。

余凯表示：“在星空芯片上，大家将会有完全不一样的体验。我们相信，这颗顺应物理AI时代趋势的芯片将推动新一代车载OS的发展。”

在功能安全上，“星空”芯片按ASIL-D设计，硬件冗余与安全岛内置，单芯片完成双域安全协同，补齐高阶智驾的合规与可靠性短板。依托征程系列千万级量产验证，这套方案成熟度足以支撑车企快速落地。

PART 3

AI时代的分水岭：

智能汽车会走向“苹果 安卓”格局吗？

这种模式的优势在于适配性强、覆盖广，有利于实现推动智驾平权，同时联动全产业链构建多元生态，将技术延伸至机器人等领域，覆盖低中高端全市场，走“广而全”的平台化路线。

2026年是智能汽车迈向智能体的关键拐点，几乎所有你能看到的智驾公司都在走向物理AI的道路上。那么，谁能帮他们铺好一条路、搭好物理AI时代的通用计算的基座，谁就将率先抓住下一个十年的机遇。