智驾、座舱好比汽车智能化「双子星」，两者构建的智驾域、座舱域是技术更新迭代最快、域控制器概念最强、对算力、数据、算法要求最高的两域。

由此，把两域融合，舱驾一体的技术概念很快浮出水面，成为趋势。

因为这大概率指向了成本下降，效能提升的可扩展性空间。

车企和 Tier 1 率先点燃了这把火。

蔚来宣布旗下 2024 款第二代平台车型的电子电气架构升级为中央计算平台，将原本座舱、智驾分离的两大域升级为了舱驾融合；

博世推出单芯片的舱驾融合解决方案，集成高速 NOA、家庭区域泊车、AI 大模型等座舱功能，总成本能降低 30%。

与此同时，这把火也烧到了商用车领域。

实际上，商用车由于天然的生产资料属性，对于使用成本与运输效率愈发敏感，它们亟需可行性方案为降本增效解渴，并确保能应对复杂的安全风险。

「舱驾一体」是突破口，这相当于把两个智慧大脑合二为一，硬件、软件、数据等环节做到完全打通，系统做到高度集成化。

但这一定不是简单的 1+1 加法，更像是整体推翻，重新计算得到一个更高阶的 2。

先行者极目智能，率先解出了这道难题。

01、为什么商用车需要「舱驾一体」？

热力学有一条著名的熵增定律，即在一个孤立系统中，熵（衡量系统无序程度的物理量）总是增大或者不变，系统从有序走向无序。

这条定律往往也跳出物理边界，在整个宇宙运行中得到应验，即孤立系统中，如果没有外力做工，混乱程度会不断增大。

所以把它投射到商用车这个个体中，可以看到，它同样包含着诸多无序化色彩。

一方面，由于商用车需要囊括生产资料、法规、安全、效益、娱乐等需求，而每种需求都需要专属设备进行承接，比如前视一体机 ECU、中控显示屏 ECU、AVM 环视/盲区 ECU 等，多种系统共同做工，才能驱动商用车释放多样化性能。

但这注定是一项庞大、复杂的工程，一些各系统间的矛盾碰撞问题亟需解决。

每个系统都带一个 SOC 或者 FPGA 系统，系统成本高

各个系统接近「孤岛」的设计方式，感知、存储、 算力、通讯资源无法共享

系统功能受子系统互相制约，功能升级性较差

另一方面，智驾、座舱方面的需求呈现两大趋势，这些因素必须在工程化设计中纳入考量。

一是基于安全层面的智驾硬性规定增多。

今年 5 月，交通部陆续发布针对 AEBS 的征求意见稿中，要求所有 3.5 吨以上的营运车辆强制安装 AEBS 系统，预计 24 年年底发布正式标准。这意味着，中重卡此后需将 AEBS 视为标配。

另外，针对盲区&周视、舱内监控的征求意见、相关规定也在同步更新，这使得环视、舱内监控、盲区预警、疲劳预警等功能成为商用车的核心需求。

很明显，营运车辆在智能化层面，安全作为 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 没有任何意义，某种程度而言，安全就是最大的降本增效。

二是基于座舱应用的动态变化。

比如大尺寸的中控显示屏，随着量产成本下降，进一步成为中重卡车型标配。

所以，未来中控显示屏的产品形态，将以 10-15.6 寸、1080P 高分辨率的全液晶显示屏为主。

这使得中控显示屏能够兼容下更多核心应用，无论是音视频娱乐的多媒体应用，还是环视、盲区预警的安全应用，货运导航、车队管理等网联应用，都能容纳在一块大屏幕上。

此外，2K 显示屏与 2K 高清传感器结合产出的清晰画面，使得司机可以明确、直观看到环视、盲区信息，进一步增强了安全意义。

由此，面对「熵增」的不断加剧，需要「熵减」克制。

放在商用车不断延展的动态需求上，「舱驾一体」是一种有效方式。

这种高集成度、打通资源壁的解法，使得商用车成为一个和谐统一的整体。

02、All in One Box 的解题思路

传统的系统架构方案的特征是多线并行。

比如前视一体机-仪表 ECU 主板-仪表盘形成闭环，环视摄像头-环视主机-IVI 主机-中控屏形成闭环。

舱驾一体的思路是把两大闭环打通，形成一个大闭环。

在极目智能的「商用车舱驾一体域控方案 Z1」中可以直观看到一条主脉络：

即 ADAS 摄像头、环视摄像头、毫米波雷达等传感器共同构成感知部件，将巨大数据资源传输给舱驾一体主机，主机直接把相关信息解码、编码后传递给中控、仪表联屏。

相当于，极目 Z1 舱驾一体域控 = 智能驾驶 + 智能座舱 + 中控 + 仪表 + 数据闭环。

这种 All in one box 的思路，产生了业界首款面向量产的商用车舱驾一体域控方案。

这套方案也形成了三个层面的功能进阶。

第一层在于满足核心功能需求，包含法规、安全、监管、娱乐。

这不仅囊括 AEB、LDW、舱内监控等法规功能，还能实现环视预警、盲区预警、倒车预警、疲劳驾驶预警、LKA/ACC 等安全功能，也兼顾语音控制、手机互联、影音娱乐等座舱应用。

第二层在于整合资源，实现性能和体验升级。

此前分离系统容易造成资源冗余，独立运行的系统需要独立的 NPU、GPU 驱动，形成一道成本与功耗高墙。

在极目智能的方案中，则是把这些核心应用层面的任督二脉全部打通，实现 NPU 资源、GPU 资源、传感资源、网络资源共享。

更具体一些，针对于座舱、智驾层面不同的神经网络体系，都集成到一种大模型中，而环视应用、桌面应用、ADAS 构图应用则共享 GPU 的图形处理能力。这种算力共享形式，能有效降低资源消耗。

第三层在于打通人-车-路全数据闭环，助力商用车全生命周期数字化管理。

传统网联商用车只有车辆数据与定位数据，但是舱驾一体域控系统可实时采集车辆数据、路况数据与司机数据等，数据类型、实时性大幅提升。这种数据资源的打通，使得商用车生产制造-销售-运营全生命周期数字化管理成为现实。

相比传统分离式架构，集成式架构将能实现感知+融合+决策+诊断+HMI 于一体的 OTA 升级闭环，实现多模块便捷同步升级。

同时，通过云平台、手机终端等可以清楚知悉人、车、路的情况，进而打造基于舱外感知+舱内感知+车辆诊断于一体的风控管理，提供出车前-出车中-出车后全流程风险监控及管理，提升商用车的安全性和运营效率。

另外，基于人-车-路数据闭环，极目首创故障跟踪运维平台，接收并解析车辆故障码数据，通过语音播报及时提醒司机，同时建立车辆售后管理响应机制，对车辆质量、保养、维修、售后状况优化进行全生命周期的管理。

可以想象，在每台商用车都上车舱驾一体域控方案后，高效协同作业、数字化管理将会贯穿其全生命周期。

这对于商用车市场而言，不仅守住了安全大关，还能进一步跨越降本增效的大坎。

03、降本 30%，迎来百亿元蓝海

今年，乘用车市场已经在积极拥抱「舱驾一体」的趋势。

尤其在芯片商推出支持舱驾一体应用的芯片后，比如英伟达 Thor、高通骁龙 SA8775，已经从供应链源头加速了这阵风口。

乘用车之所以瞄准「舱驾一体」的趋势，原因就在于两字：降本。

而在智能化层面，本就落后乘用车市场一大截身位的商用车市场，其实不仅需要「舱驾一体」点燃动力引擎，更需要其克服「降本增效」难关。

一方面，商用车的智能化已经是不可逆转的趋势。

在中重卡车型的应用场景中，比如长途运输、港口运输、矿区运输等，智能化转型带来的安全性、高效性具有强烈的实用意义，是商用车未来长期健康发展的既定方向。

另外，从政策层面考量，商用车智能化应用，也标志着生产建设从劳动密集型转向了技术密集型，所以智能化相关规定的强度还将逐步加码。

另一方面，商用车其生产资料性质对于成本更加敏感。

分立系统形式带来的成本往往与时俱增，一套智能化方案上车带来的是成本高企。这导致其无法进行大规模落地推广来摊平成本。

再回过头来，极目智能这套「Z1 商用车舱驾一体域控方案」的意义就不言而喻。

极目智能表示，相比传统分立式系统架构，舱驾一体方案能降本 30% 左右。尽管这不能直接推动商用车智能化到达与乘用车同一层面，但能迈过量产大关，起到渗透加速作用是毋庸置疑的。

所以，在多重因素推动下，商用车也将跟随乘用车脚步，积极推动「舱驾一体」方案落地。

目前，国内商用车市场销量每年 400 万套左右，对应百亿级市场规模。

这是一片有待开发的蓝海，率先入场者抢占市场先机。

目前来看，这份红利属于极目智能。

$智能驾驶ETF(SH516520)$