智駕、座艙好比汽車智能化「雙子星」，兩者構建的智駕域、座艙域是技術更新迭代最快、域控制器概念最強、對算力、數據、算法要求最高的兩域。

由此，把兩域融合，艙駕一體的技術概念很快浮出水面，成為趨勢。

因為這大概率指向了成本下降，效能提升的可擴展性空間。

車企和 Tier 1 率先點燃了這把火。

• 蔚來宣布旗下 2024 款第二代平臺車型的電子電氣架構升級為中央計算平臺，將原本座艙、智駕分離的兩大域升級為了艙駕融合；

• 博世推出單芯片的艙駕融合解決方案，集成高速 NOA、家庭區域泊車、AI 大模型等座艙功能，總成本能降低 30%。

與此同時，這把火也燒到了商用車領域。

實際上，商用車由于天然的生產資料屬性，對于使用成本與運輸效率愈發敏感，它們亟需可行性方案為降本增效解渴，并確保能應對復雜的安全風險。

「艙駕一體」是突破口，這相當于把兩個智慧大腦合二為一，硬件、軟件、數據等環節做到完全打通，系統做到高度集成化。

但這一定不是簡單的 1+1 加法，更像是整體推翻，重新計算得到一個更高階的 2。

先行者極目智能，率先解出了這道難題。

01、為什么商用車需要「艙駕一體」？

熱力學有一條著名的熵增定律，即在一個孤立系統中，熵（衡量系統無序程度的物理量）總是增大或者不變，系統從有序走向無序。

這條定律往往也跳出物理邊界，在整個宇宙運行中得到應驗，即孤立系統中，如果沒有外力做工，混亂程度會不斷增大。

所以把它投射到商用車這個個體中，可以看到，它同樣包含著諸多無序化色彩。

一方面，由于商用車需要囊括生產資料、法規、安全、效益、娛樂等需求，而每種需求都需要專屬設備進行承接，比如前視一體機 ECU、中控顯示屏 ECU、AVM 環視/盲區 ECU 等，多種系統共同做工，才能驅動商用車釋放多樣化性能。

但這注定是一項龐大、復雜的工程，一些各系統間的矛盾碰撞問題亟需解決。

• 每個系統都帶一個 SOC 或者 FPGA 系統，系統成本高

• 各個系統接近「孤島」的設計方式，感知、存儲、 算力、通訊資源無法共享

• 系統功能受子系統互相制約，功能升級性較差

另一方面，智駕、座艙方面的需求呈現兩大趨勢，這些因素必須在工程化設計中納入考量。

一是基于安全層面的智駕硬性規定增多。

今年 5 月，交通部陸續發布針對 AEBS 的征求意見稿中，要求所有 3.5 噸以上的營運車輛強制安裝 AEBS 系統，預計 24 年年底發布正式標準。這意味著，中重卡此后需將 AEBS 視為標配。

另外，針對盲區&周視、艙內監控的征求意見、相關規定也在同步更新，這使得環視、艙內監控、盲區預警、疲勞預警等功能成為商用車的核心需求。

很明顯，營運車輛在智能化層面，安全作為 1，只能排在首位，而效益、成本是 0，只能排在后位，排在 1 之前的 0 沒有任何意義，某種程度而言，安全就是最大的降本增效。

二是基于座艙應用的動態變化。

比如大尺寸的中控顯示屏，隨著量產成本下降，進一步成為中重卡車型標配。

所以，未來中控顯示屏的產品形態，將以 10-15.6 寸、1080P 高分辨率的全液晶顯示屏為主。

這使得中控顯示屏能夠兼容下更多核心應用，無論是音視頻娛樂的多媒體應用，還是環視、盲區預警的安全應用，貨運導航、車隊管理等網聯應用，都能容納在一塊大屏幕上。

此外，2K 顯示屏與 2K 高清傳感器結合產出的清晰畫面，使得司機可以明確、直觀看到環視、盲區信息，進一步增強了安全意義。

由此，面對「熵增」的不斷加劇，需要「熵減」克制。

放在商用車不斷延展的動態需求上，「艙駕一體」是一種有效方式。

這種高集成度、打通資源壁的解法，使得商用車成為一個和諧統一的整體。

02、All in One Box 的解題思路

傳統的系統架構方案的特征是多線并行。

比如前視一體機-儀表 ECU 主板-儀表盤形成閉環，環視攝像頭-環視主機-IVI 主機-中控屏形成閉環。

艙駕一體的思路是把兩大閉環打通，形成一個大閉環。

在極目智能的「商用車艙駕一體域控方案 Z1」中可以直觀看到一條主脈絡：

即 ADAS 攝像頭、環視攝像頭、毫米波雷達等傳感器共同構成感知部件，將巨大數據資源傳輸給艙駕一體主機，主機直接把相關信息解碼、編碼后傳遞給中控、儀表聯屏。

相當于，極目Z1 艙駕一體域控 = 智能駕駛 + 智能座艙 + 中控 + 儀表 + 數據閉環。

這種 All in one box 的思路，產生了業界首款面向量產的商用車艙駕一體域控方案。

這套方案也形成了三個層面的功能進階。

第一層在于滿足核心功能需求，包含法規、安全、監管、娛樂。

這不僅囊括 AEB、LDW、艙內監控等法規功能，還能實現環視預警、盲區預警、倒車預警、疲勞駕駛預警、LKA/ACC 等安全功能，也兼顧語音控制、手機互聯、影音娛樂等座艙應用。

第二層在于整合資源，實現性能和體驗升級。

此前分離系統容易造成資源冗余，獨立運行的系統需要獨立的 NPU、GPU 驅動，形成一道成本與功耗高墻。

在極目智能的方案中，則是把這些核心應用層面的任督二脈全部打通，實現 NPU 資源、GPU 資源、傳感資源、網絡資源共享。

更具體一些，針對于座艙、智駕層面不同的神經網絡體系，都集成到一種大模型中，而環視應用、桌面應用、ADAS 構圖應用則共享 GPU 的圖形處理能力。這種算力共享形式，能有效降低資源消耗。

第三層在于打通人-車-路全數據閉環，助力商用車全生命周期數字化管理。

傳統網聯商用車只有車輛數據與定位數據，但是艙駕一體域控系統可實時采集車輛數據、路況數據與司機數據等，數據類型、實時性大幅提升。這種數據資源的打通，使得商用車生產制造-銷售-運營全生命周期數字化管理成為現實。

相比傳統分離式架構，集成式架構將能實現感知+融合+決策+診斷+HMI 于一體的 OTA 升級閉環，實現多模塊便捷同步升級。

同時，通過云平臺、手機終端等可以清楚知悉人、車、路的情況，進而打造基于艙外感知+艙內感知+車輛診斷于一體的風控管理，提供出車前-出車中-出車后全流程風險監控及管理，提升商用車的安全性和運營效率。

另外，基于人-車-路數據閉環，極目首創故障跟蹤運維平臺，接收并解析車輛故障碼數據，通過語音播報及時提醒司機，同時建立車輛售后管理響應機制，對車輛質量、保養、維修、售后狀況優化進行全生命周期的管理。

可以想象，在每臺商用車都上車艙駕一體域控方案后，高效協同作業、數字化管理將會貫穿其全生命周期。

這對于商用車市場而言，不僅守住了安全大關，還能進一步跨越降本增效的大坎。

03、降本 30%，迎來百億元藍海

今年，乘用車市場已經在積極擁抱「艙駕一體」的趨勢。

尤其在芯片商推出支持艙駕一體應用的芯片后，比如英偉達 Thor、高通驍龍 SA8775，已經從供應鏈源頭加速了這陣風口。

乘用車之所以瞄準「艙駕一體」的趨勢，原因就在于兩字：降本。

而在智能化層面，本就落后乘用車市場一大截身位的商用車市場，其實不僅需要「艙駕一體」點燃動力引擎，更需要其克服「降本增效」難關。

一方面，商用車的智能化已經是不可逆轉的趨勢。

在中重卡車型的應用場景中，比如長途運輸、港口運輸、礦區運輸等，智能化轉型帶來的安全性、高效性具有強烈的實用意義，是商用車未來長期健康發展的既定方向。

另外，從政策層面考量，商用車智能化應用，也標志著生產建設從勞動密集型轉向了技術密集型，所以智能化相關規定的強度還將逐步加碼。

另一方面，商用車其生產資料性質對于成本更加敏感。

分立系統形式帶來的成本往往與時俱增，一套智能化方案上車帶來的是成本高企。這導致其無法進行大規模落地推廣來攤平成本。

再回過頭來，極目智能這套「Z1 商用車艙駕一體域控方案」的意義就不言而喻。

極目智能表示，相比傳統分立式系統架構，艙駕一體方案能降本 30% 左右。盡管這不能直接推動商用車智能化到達與乘用車同一層面，但能邁過量產大關，起到滲透加速作用是毋庸置疑的。

所以，在多重因素推動下，商用車也將跟隨乘用車腳步，積極推動「艙駕一體」方案落地。

目前，國內商用車市場銷量每年 400 萬套左右，對應百億級市場規模。

這是一片有待開發的藍海，率先入場者搶占市場先機。

目前來看，這份紅利屬于極目智能。

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