高通技术公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理Nakul Duggal
汽车座舱的竞争，正在换题。
以前各家车企讲体验和交互，现在开始拼AI能不能理解场景、记住偏好、替用户完成任务。智能座舱也不再只是好用的车机，而是车企争夺用户时间、数据和服务入口的新战场。
近日，高通宣布车端人工智能Claw生态计划，它可以理解为座舱芯片供应商在AI定义汽车阶段的一次攻防：继续守住车内计算底座，同时把能力从SoC延伸到智能体运行环境、开发框架和生态协同。其背后释放的行业信号很明确——车载AI已经从概念演示，进入工程化和量产竞争阶段。
Claw计划瞄准什么目标高通在中国汽车市场的存在感，主要来自智能座舱。8155、8295等芯片成为不少车型宣传车机流畅度时绕不开的关键词，多屏交互、连续语音、应用生态，也一度构成智能座舱的主要卖点。
但这一轮竞争正在接近边界。屏幕越做越多，语音越来越像标配，流畅度也逐渐成为基本功。用户对座舱的期待变成了车机能不能知道我现在需要什么。
这正是高通推出Claw计划的背景。
按照高通披露的信息，Claw生态计划基于骁龙数字底盘智能体AI运行环境与Qualcomm AI Stack，联合诚迈科技、车联天下、斑马智能、德赛西威、镁佳科技、中科创达等生态企业，推动AI智能体助手在车端规模化部署，它是一套试图降低车企开发复杂度、缩短从概念验证到量产周期的底层框架。
高通公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理Nakul Duggal给出了一个判断：AI正在从被动响应式走向主动服务型。这个判断对应的产业变化是真实的，座舱交互不再只围绕语音指令，而是开始引入个人知识图谱、车辆运行状态、云端信息和多模态感知，让AI在用户授权下主动完成任务。
这意味着，智能座舱的评价标准可能正在变化。
一个车机系统能否回答问题已经不够了，它能否在弱网或无网环境下完成本地推理，基于上下文记忆提供建议，甚至去调用一些车辆的功能，才是下一阶段的核心能力。高通在Claw计划中强调全天候多模态感知、百亿参数大模型、车规级安全架构，本质上是在回答这些问题。
尤其值得注意的是安全机制。车载AI一旦从聊天走向执行，风险就会迅速上升。它可以推荐餐厅，也可能调用导航、空调、车窗，甚至与驾驶辅助系统产生联动。此时，用户授权、操作审计、隐私保护，都会成为AI座舱能否量产上车的前提。
所以，Claw计划真正瞄准的是让车端AI具备被工程体系验证、被安全规则约束的能力。
高通要守住“底座”高通选择在这个时间点推Claw计划，并不偶然。
在中国汽车市场，高通已经从手机芯片供应商转变为智能座舱核心供应商。Nakul Duggal提到，自2021年以来，已有300款搭载骁龙数字底盘解决方案的汽车在中国市场发布；全球已有超过3.5亿辆行驶在路上的汽车采用高通技术；骁龙座舱平台则已搭载超过7500万辆汽车。
这些数据说明，高通已经在智能座舱时代拿到了一张关键门票。但问题在于，AI定义汽车阶段，单纯提供芯片已经不够了。
车企正在向更高层的软件能力上探。理想、蔚来、小鹏、比亚迪等中国车企，都在强化自研操作系统、多模态交互和大模型能力。地平线、Momenta、大疆车载、卓驭科技等供应商，也在围绕智能驾驶、中央计算和建立各自生态。高通如果只停留在硬件平台，就可能被挤到更底层的位置。
Claw计划的意义，正在于把高通从芯片平台继续向软件框架和生态组织者推进。
具体来看：Claw计划由三层构成，一是智能与规划层，结合端云协同智能体规划平台和开放技能市场；二是高通智能体AI运行环境，提供面向AI定义汽车的基础中间件和原生智能体能力；三是基于骁龙数字底盘的基础设施，覆盖NPU、CPU、GPU全栈AI加速，并支持模型部署工作流、Token加速、多操作系统和多虚拟机。
高通的算盘并不难理解。车企需要AI能力，但并不一定愿意从零搭建全部底层能力；生态供应商需要算力平台和车规验证环境，但也很难独立进入每一家车企的核心架构。高通试图把两端连接起来，一边提供统一硬件和运行环境，一边让生态伙伴在中间补齐能力。
这也是高通必须争夺AI座舱入口的原因。谁掌握了车内AI运行环境，谁就更接近用户高频交互以及数据反馈。对于高通来说，Claw计划既是技术路线，也是商业位置的延伸。
舱驾融合，才是更大的战场Claw计划并没有孤立存在。它与高通正在推进的舱驾融合、中央计算架构，是同一条线上的不同环节。
从技术趋势看，智能体AI不会长期停留在座舱域。真正有价值的车载AI，需要理解车内外环境、车辆状态和用户需求。这意味着，座舱系统必须与驾驶辅助、车身控制、导航系统产生更深的协同。
高通技术公司副总裁兼ADAS和机器人业务总经理Anshuman Saxena 表示，端到端部署正在将视觉-语言-动作模型结合起来，并与车内原本存在的智能体连接，例如智能座舱中的各类AI智能体，这些能力会进一步集成至驾驶辅助系统中。
这正是舱驾融合的商业价值所在。支持舱驾融合架构的Snapdragon Ride平台至尊版，能够实现基于VLA的城市NOA，并支持多个智能体在同一平台上同时运行。其骁龙汽车平台至尊版可提供最高2000 TOPS级别整体有效算力，把座舱大算力和ADAS算力整合到一个通用平台上。
这套方案想解决的，是车企在智能化开发中的重复建设问题。过去，座舱和智驾往往采用不同芯片、不同供应商、不同软件栈。好处是分工清楚，坏处是跨域协同困难、成本压力更大。随着中央计算架构成为趋势，车企希望用更少硬件承载更多功能，也希望减少系统割裂带来的开发复杂度。
卓驭科技与高通基于Snapdragon Ride平台至尊版骁龙8797打造的舱驾融合域控制器，是这个方向的一个落地案例。这个方案强调在单个平台上并发、独立运行视觉感知、传感器融合、路径规划和整车控制等能力，并支持车企向中央计算架构转型。
不过，舱驾融合并不是把两套系统放进一个盒子里那么简单。座舱追求体验和快速迭代，驾驶辅助追求实时性和安全冗余。两者的软件开发节奏、验证标准和责任边界完全不同。
这也是高通必须面对的真正挑战，车企会欢迎更高集成度、更低成本和更强复用能力，但也会警惕对单一底层平台形成依赖。尤其在中国市场，智能化已经成为车企品牌差异化的核心资产。车企会采购底层能力，却不一定愿意让供应商定义最终体验。
AI上车，难在量产之后Claw生态计划选择联合多家中国生态伙伴，本身反映出一个现实，AI座舱不是一家芯片公司可以独立完成的工程。
诚迈科技、车联天下、斑马智能、德赛西威、镁佳科技、中科创达等企业，分别覆盖操作系统、中间件、域控、AI应用、量产交付等环节。生态协同能够降低车企开发门槛，但也带来新的复杂性，比如接口如何统一，数据如何流动，出现问题后责任如何界定等。
车端AI与手机AI最大的不同，在于汽车是一个强安全属性终端。手机助手误判一次，最多是推荐错内容；车端AI误判一次，可能影响乘员安全。
成本也是绕不开的门槛。
中国车市仍处在价格战中，主流车型毛利承压，车企对每一项智能化配置都会计算投入产出。高通可以提供更强算力、更完整框架和更丰富生态，但车企最终关心的是BOM成本。这决定了Claw计划的落地难点在车型项目，它必须证明，智能体AI是可以规模化下放的量产能力。
从这个意义上说，高通这次发布释放了一个清晰信号：车载AI的竞争已经进入“底座之争”。谁能把模型、芯片、操作系统这些整合成一套可量产方案，才有可能在下一轮智能座舱竞争中占据位置。（本文首发于钛媒体APP，作者｜李玉鹏，编辑｜杨林）
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