高通公司近期展示了其在智能駕駛輔助和智能座艙領域的最新進展，通過Snapdragon Ride平臺及至尊版系列，為汽車行業帶來了創新解決方案。該平臺包含多個針對不同應用場景的芯片，如驍龍8650專為城區領航輔助設計，驍龍8620則側重于高速領航輔助，而驍龍8775則是專為艙駕融合所打造。

Snapdragon Ride平臺的核心優勢之一在于其高效的定制NPU，獨立于GPU之外，具備大容量緊耦合內存與帶寬壓縮能力，尤其在處理大型卷積神經網絡（CNN）和多層Transformer網絡上表現出色。這一技術為智能駕駛和智能座艙提供了強大的AI推理性能。

高通在智能手機領域積累的人機交互優勢，被順暢地應用到了智能座艙內。隨著車內屏幕和交互方式的增多，高通芯片已成為新車上市的重要宣傳點。同時，AI技術的廣泛應用，讓高通在智能駕駛領域也占盡了先發優勢。高通正計劃將這些優勢和協同效應進一步擴展到智能駕駛領域。

艙駕融合被視為智能汽車功能與性能提升的關鍵方向，同時也出于成本與功耗的現實考量。高通技術公司產品管理副總裁Anshuman Saxena表示，新一輪的汽車創新始于電子電氣架構的融合，而艙駕融合則是這一演進的最后一環。他強調，以單顆通用SoC為核心的中央計算正在成為新趨勢，而高通的Snapdragon Ride Flex SoC正是滿足這一趨勢的解決方案。

然而，艙駕融合并非易事。技術上的挑戰包括多域并行帶來的復雜性提升，如顯示界面數量的增加、人機界面（HMI）對圖形和音頻交互的大量需求，以及AI技術對NPU算力的高要求。高通通過構建異構計算環境，利用CPU、NPU以及AI工具，來應對這些挑戰，同時確保安全性和控制功耗。

Snapdragon Ride Flex平臺通過支持多域協同運行，實現了座艙與ADAS系統之間的數據打通，從而避免了多個不同實例運行帶來的系統負擔。這不僅提升了性能，還顯著降低了成本。通過集成多顆SoC到一個域控制器中，減少了線束使用量和復雜性，同時降低了傳感器通信延遲。

Anshuman Saxena還指出，高通致力于提供系列化產品，以滿足不同層級汽車的需求。他們持續擴展Snapdragon Ride平臺的產品路線圖，涵蓋從入門級到豪華車型。驍龍8620已成為高速NOA的核心平臺之一，而驍龍8650則通過端到端AI解決方案實現了城市NOA。

盡管艙駕融合有其內在的必然性，但算力、安全和組織壁壘仍是亟待解決的問題。在算力方面，驍龍8797的單顆算力為320TOPS，雖然與市場上高達1000TOPS的算力相比看似不足，但高通強調，真正的挑戰在于數據的收集和長尾場景的訓練，而非單純的算力大小。他們可以通過組合多個驍龍8797來實現更高水平的駕駛輔助能力。

在安全方面，Snapdragon Ride Flex平臺采用混合關鍵級架構，確保不同關鍵級的功能在同時運作時的安全性。這包括系統分區、空間和時間干擾管理以及系統監控等功能。

組織壁壘方面，智能駕駛與智能座艙部門之間的整合問題成為一大阻力。然而，高通作為行業領導者，正努力率先破局，通過提供符合車規級標準的產品和解決方案，推動艙駕融合的發展。