2026年的汽车行业，正经历一场深刻转型：从“软件定义”到“AI定义”。

高通技术公司在这个节点上，联合诚迈科技、车联天下、斑马智能、德赛西威、镁佳科技、中科创达等生态伙伴，正式推出“车端人工智能Claw生态计划”。

这是行业第一个专门为AI智能体大规模部署到汽车上而成立的生态联盟。它试图为下一代智能座舱的开发，铺一条更顺畅的路。

核心：集成硬件与软件框架

这个计划的核心，是基于骁龙数字底盘和高通AI软件栈（Qualcomm AI Stack）构建。

它把高通在骁龙数字底盘上的硬件实力，与智能体AI运行环境（Agentic AI Runtime）这一软件框架整合在一起，形成一套从底层算力到上层应用都打通的技术栈。

逻辑上，这套体系希望解决一个长期困扰行业的问题：过去，想做复杂的车载AI功能，车企往往得自己搞定从芯片选型、硬件加速、模型优化，再到操作系统适配、应用开发的整个复杂链条。而现在，高通想提供一个更集成的起点。

过去汽车是“移动工具”，软件定义让它变得可更新。但AI定义的目标，是让它变成能预判需求、主动提供服务的“智能伙伴”。

为了实现这个转变，高通和伙伴们把焦点放在几个核心能力上：

从被动响应到主动理解

第一，全天候多模态感知

这不是新概念，关键在于“融合”。系统会把车内摄像头、语音、车外传感器、车辆状态等数据，实时揉在一起理解。以前你喊“打开空调”车子才执行；现在可能你一上车，或者根据你平时的习惯和今天的天气，座椅加热就已经启动了。这叫“读懂情境”。

第二，支持百亿参数大模型的本地推理

要完成复杂的多步骤决策，光靠端侧跑小模型不够。高通技术栈支持混合专家模型（MoE）在车端实时运行——注意：这个过程不需要联网。

这意味着在信号不好的隧道、地下车库，甚至完全没有信号的高速路段，车辆依然具备高级语义理解和逻辑推理能力。这对把交互的安全性和响应速度做到极致，至关重要。

安全性不是附加项，而是地基

第三，车规级安全架构

AI越强大，人们对安全的担忧就越大。高通设计了六层安全机制，覆盖车辆控制分级、用户授权、操作审计、隐私保护等。

说白了，AI能调用哪些车辆功能、能访问哪些数据，不是它自己说了算，而是在一个严格认证、可被车企配置的框架里进行。这不仅是技术问题，更是法规合规和用户信任的基础。

第四，持续演进的AI生态系统

一旦这套架构跑起来，AI就不再是静态的、出厂固定的功能。它可以在车端持续学习、迭代，用户会发现车子“越用越聪明”。

这背后需要一套低门槛、可复用的工具链，来支持车企快速验证和上线新的智能场景。

一个三层架构的“完整方案”

为了把这些能力落地，高通把整个解决方案拆成三大块：

• 最顶层：智能与规划层。整合端云协同的智能体规划平台，外加开放的技能市场（Skill Hub）。车企可以快速定义新座舱场景，比如“帮我规划一条沿途景点最多、且能充电的路线”，交给AI去分解和执行。
• 中间层：高通智能体AI运行环境。这是一个通用框架，提供专门为AI定义汽车打造的基础中间件和原生智能体能力。目的是简化开发，让车企不必从零构建复杂的AI调度和通信机制。
• 底层：可扩展、灵活的基础设施。依赖骁龙数字底盘，覆盖NPU、CPU、GPU的全栈AI加速，同时支持多操作系统、多虚拟机，确保AI能力能灵活部署到整车架构的不同角落。

值得注意的是，这套体系并非停留在纸面。包括诚迈科技（推出基于“萤火AIOS”的“萤火Claw”）、中科创达（推出AquaClaw“龙虾”）、镁佳科技（推出MegaClaw）在内的多家生态企业，都已经拿出了基于这个框架和骁龙平台的具体解决方案，并在端侧实现了大模型推理。

它们各自的方案虽有差异，但都基于高通提供的可扩展、模块化底座。这种“在共同地基上各建高楼”的模式，正是高通想推动的生态核心——降低重复投入，加速全行业创新节奏。

总而言之，车端人工智能Claw生态计划的核心，是解决一个长期困扰行业的老大难问题——碎片化。它试图通过一个集成的硬件、软件和工具标准，让车企从繁琐的技术适配中解放出来，把更多精力投入到真正能打动人心的用户体验创新上。随着更多AI智能体在车端“安家”，用户所期待的“懂你”的汽车，或许比想象中来得更快。

* 附：多家参与该计划的生态企业（按英文首字母排序，不分先后）包括诚迈科技、车联天下、斑马智能、德赛西威、镁佳科技、中科创达等。

关于高通公司

高通公司致力于通过持续创新，让智能计算无处不在。依托40多年来在突破性技术上的积累，高通提供一系列由先进AI、高性能低功耗计算和连接所支持的产品组合。骁龙平台赋能非凡的消费者体验，而高通跃龙产品助力企业数字化转型。高通公司包括技术许可业务（QTL）和绝大部分专利组合。高通技术公司（QTI）是高通公司的全资子公司，负责运营所有工程、研发活动及产品服务业务，包括半导体业务QCT。

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