在行业加快迈向智能化下半场的背景下，车载芯片赛道也从单纯比拼技术参数，转向更强调商业闭环、规模落地与生态协同的新阶段。
在日前举行的智能电动汽车发展高层论坛（2026）上，爱芯元智半导体股份有限公司（以下简称“爱芯元智”）创始人、董事长仇肖莘在接受《证券日报》记者正常采访时表示，随着AI计算持续从云端向边缘侧、端侧转移，智能汽车正成为边缘计算落地的重要场景，未来三年将进入智能驾驶加速普及阶段。
作为一家成立于2019年的AI推理系统芯片（SoC）供应商，爱芯元智专注于边缘侧、端侧AI推理芯片研发，并持续向智能汽车赛道深入布局。今年2月10日，该公司成功登陆港交所。从长期资金市场动作到产品量产推进，再到海外项目突破，这家边端侧AI芯片企业正加快在汽车智能化浪潮中寻找自己的落点。
在仇肖莘看来，过去AI计算更多发生在云端，但近两三年，随着算法不断成熟，算力正持续向边缘侧和端侧下沉，智能汽车正是这一趋势最具代表性的落地场景之一。
“边缘侧、端侧AI应用最典型的场景就是智能汽车，它对算力、延迟的要求极高，这种强实时性、高安全性的需求，显然无法依靠云端计算来满足，这也让智能汽车成为边缘计算落地最明确的场景。”仇肖莘表示，这一判断背后，不仅是AI技术路径的迁移，更折射出当前汽车智能化正从表层向纵深加速推进。
随着端侧AI Agent不断打开新空间，智能汽车也将逐步从“单点智能”向“系统智能”跨越。“当前的智能汽车也可以看作是AI Agent在车辆上的一个应用，现阶段车上的智能座舱、智能驾驶等系统仍处于相对分立的状态，但未来，车内一定会出现一个Agent主体，统筹控制驾驶舱及各类车内智能化需求。”仇肖莘强调，这在某种程度上预示着未来汽车产业的竞争，将不再是单一功能的较量，而是整车智能化协同能力的全面比拼。
结合当前智驾市场的发展形态趋势，仇肖莘将其概括为两大并行发展的细分赛道：一端是法规驱动的L2普惠市场，核心诉求是标配化、普及化，在满足法规要求、安全标准和成本约束的前提下，加快技术落地速度；另一端是持续向上突破的高阶智驾市场，聚焦更高的使用者真实的体验和更强的技术能力，对芯片算力、带宽以及平台适配能力提出了更高要求。
针对行业热议的舱驾一体趋势，仇肖莘给出了审慎观点。她认为，舱驾一体的核心难点并非芯片本身，而是车企组织架构、软硬件解耦程度以及资源分配复杂性。“座舱与智驾在软件诉求、安全等级、带宽分配以及NPU（嵌入式神经网络处理器）资源优先级上存在非常明显差异，这些差异使得舱驾一体方案的大规模量产落地仍面临不小挑战。”
在此基础上，仇肖莘表示，看好现阶段“同版不同芯片”的推进模式。这种模式既能在外围元器件层面实现某些特定的程度的集成与成本优化，又能有效缩短Go-to-market（产品进入市场策略）的周期，为车企新产品导入争取更多主动权。尤其在高端市场，座舱芯片与智驾芯片保持相对独立，更加有助于实现技术的快速迭代升级。
与技术路线同样受关注的，是车载芯片赛道商业逻辑变化。仇肖莘认为，随着电动汽车渗透率的快速提升，汽车产品的迭代速度不断加快，技术演进节奏也显著提速。在此背景下，芯片行业高投入、长周期的产业特征愈发突出，若没有足够规模的出货量作为支撑，企业很难形成可持续的商业闭环。
对于外界热议的“芯片归一化”话题，仇肖莘明确说认同。“保持独立性，芯片才能进入更多客户体系，进而快速扩大出货规模。这样企业既能在产品快速迭代中更快收回前期投入，也能持续投入下一代产品研制。”她表示，独立芯片公司的核心价值，就在于以中立身份服务更广泛的客户群体，在规模放量中构建商业闭环、提升持续创新能力。
围绕汽车智能化供应链格局，仇肖莘将当前市场中的商业模式总结为三类：车企垂直自研、供应商软硬一体，以及更开放的专业分工协作。“爱芯元智的定位非常清晰，即做Tier 2芯片供应商，以统一技术底座支撑不同边缘计算和端侧计算需求，把更多选择权留给车企和Tier 1合作伙伴。”
这一定位，也在很大程度上推动了爱芯元智在车载赛道的推进速度。据仇肖莘介绍，公司从2021年启动第一颗L2级车载芯片的研发，2023年6月份实现上车量产，截至去年底，该芯片实车上险量已突破百万颗。“这一成绩的取得，主要源于两个方面：一是公司在其他产品线已完成核心技术验证，转入车载场景后大幅度降低了试错成本；二是作为行业后来者，我们对法规驱动下L2市场的性能、成本和量产要求，形成了更清晰、更精准的判断。”仇肖莘表示。
对于市场普遍关心的国产车载芯片突破进程，仇肖莘表示，当前中国智能驾驶芯片的整体市场占比仍“不足50%”，海外厂商在存量市场中仍占据较高份额，但在新车型的搭载率上，国产芯片的采用率正快速提升。“未来两三年内，法规驱动型智驾芯片的国产化率有望快速攀升至80%、90%的水平。与此同时，在高阶智驾市场，国内外芯片企业仍将一直处在并行竞争状态。”
而对于行业更为关注的L3、L4级智能驾驶发展进度，仇肖莘也给出了时间预判：三年之内，将看到智能驾驶的加速普及。“尽管当前智能驾驶的使用者真实的体验已经非常出色，但真正的完成无人驾驶，仍需要持续的技术优化与演进。不过能确定的是，真正的无人驾驶并不遥远。”仇肖莘表示。
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