軟硬一體，正在成為輔助駕駛的主陣地。
從Mobileye、華為，再到地平線、英偉達，都在強化軟硬全棧能力。上個月，英偉達在巴黎GTC上宣佈，全棧NVIDIA DRIVE AV軟體平臺已經具備量產上車的能力。同時，基於模組化的架構，車企可以靈活搭載和擴充套件軟體堆疊。
與此同時，英偉達還首次推出了完整的自動駕駛開發全流程解決方案，除了全棧DRIVE AV軟硬體平臺，還有用於訓練人工智慧模型的NVIDIA DGX系統、用於建模和合成模擬資料的NVIDIA Omniverse和NVIDIA Cosmos平臺。
眾所周知，長期以來，輔助駕駛賽道的主力市場，主要依賴軟硬分離的協作開發模式。不管是Mobileye+傳統Tier1的合作模式，還是地平線+生態模式，以及各種基於跨計算平臺（比如，TI、英偉達、高通）的軟體解決方案模式。
“算力決定體驗上限，演算法決定體驗兌現。”今年開始，地平線首個採用軟硬結合全棧開發的城區輔助駕駛系統HSD也將陸續在奇瑞、大眾等品牌車型量產落地。
在地平線創始人兼CEO餘凱看來，“計算平臺的發展，每一次軟硬體的深度耦合都在重構發展的底層邏輯。”尤其是汽車行業的“降本”趨勢凸顯，軟硬組合也是規避純價格競爭的關鍵。
這樣的觀點邏輯，並非行業首創。
幾年前，英偉達CEO黃仁勳曾對外表示，“如果一家汽車公司每年生產1000萬輛汽車，以成本價銷售（硬體不賺錢），每輛車有可能產生5000美元的軟體利潤。”
事實上，在過去幾年時間，大部分車企的智慧化升級，核心的困局並非在於硬體，而是軟體。“相比於硬體，好的軟體演算法更為稀缺，”業內人士坦言。
而對於晶片供應商來說，硬體的核心壁壘正在消失。和傳統消費類電子產品不同的是，在汽車賽道，不管是高通，還是英偉達，都無法形成近乎壟斷的格局。同時，車企尤其是新勢力的全棧自研已經對市場形成衝擊。
今年，小鵬G7將首發搭載自研的圖靈AI晶片，尤其是透過深度的軟硬體最佳化，計算效率已經高於英偉達的計算平臺。同時，這款晶片也將在大眾品牌旗下車型進行搭載。
此外，更早上車的蔚來自研智慧駕駛晶片神璣NX9031（官方宣稱，效能一顆抵四顆Orin），更是讓蔚來創始人李斌感慨，“一年可以少花幾十億人民幣採購英偉達的晶片。”
作為中國市場最早一批搭載英偉達計算平臺的車企，小鵬、蔚來的倒戈，也在一定程度上驗證了“軟硬一體”模式的唯一路徑判斷。在此之前，特斯拉已經是行業的標杆。
尤其是一段式端到端架構被主流市場認可，傳統孤立的計算、感知、規劃、決策的獨立模組（甚至是不同的供應商）開發的效率以及效能最佳化“天花板”的弊端再次凸顯。
Synopsys執行長曾對外表示，在當前複雜的宏觀環境下，更多的汽車製造商將不得不在公司內部逐步構建自己的晶片開發設計能力。同時，高效能、高算力AI晶片的自主設計，無疑是未來保持車型競爭力和產品差異化的關鍵要素。
事實上，不只是純軟體演算法供應商遭遇瓶頸，晶片同樣如此。過去幾年時間，包括TI、安霸、賽靈思（被AMD收購）等傳統玩家，也幾乎鮮有拿到新的落地專案。
其中，安霸也曾推出5奈米車規制程的大算力AI域控晶片CV3家族（AI等效算力500eTOPS）；然而，由於產業鏈生態體系薄弱，也缺乏自研軟體演算法的支援，收效甚微。今年，該公司已經開始尋求資產出售。
有意思的是，餘凱曾對外表示，軟硬結合是地平線“骨子裡的信仰”，並引用計算機科學家Alan Kay的名言：“你要真正認真對待軟體，就必須掌控硬體”。而這句話的另一層意思是：硬體的差異化，同樣來自於軟體。
某上市公司更是直言，車企當前盈利壓力大，對零部件價格敏感，部分廠商要求透明化BOM成本表（比如，外購芯片價格+固定溢價）。接下來，公司的重點就是“高毛利軟體+低毛利硬體”組合最佳化盈利結構。
而早在2020年，英偉達就已經拿下首個軟硬一體客戶—賓士（雙方將基於合作車型的整車利潤進行分成）。然而，由於軟體開發進度不及預期，後者中途選擇了Momenta作為過渡階段的智駕方案合作伙伴。
2023年，英偉達從小鵬汽車挖走吳新宙。作為““救火”隊長，吳新宙基於在小鵬的全棧自研體系落地經驗，快速在中國市場組建軟體攻堅團隊。畢竟能否實現真正意義上的軟硬一體，將決定英偉達在汽車賽道的業務模式。
資料顯示，英偉達2026年財年的首個季度財報，截至2025年4月27日的第一季度收入為441億美元，比上一季度增長12%，比去年同期增長69%。
其中，通用人工智慧以及資料中心依然是英偉達業務的核心增長極。第一季度來自資料中心的收入為391億美元，較上一季度增長10%，較上年同期增長73%；佔整體業務收入比重達到驚人的88.66%。
相比而言，汽車業務收入5.67億美元，佔同期公司整體收入的1.29%，這個數字相比於上年同期僅微增0.02個百分點。其中，旗艦晶片Thor的多次跳票，多少有些影響。
此外，從目前已經披露的品牌和車型來看，Thor的上車，絕大部分仍是Orin的替代升級，並沒有形成新的增量效應。實際上，這也受到了近幾年中國車企尋求降本而構建的梯次化晶片配置趨勢有很大的關係。
同時，英偉達Orin平臺的最大受益者—德賽西威，在今年上海車展期間正式宣佈，和高通達成合作，基於"統一硬體平臺+雙演算法架構"模式推出組合式駕駛輔助解決方案。
其中，雙方基於QAM8775P晶片的艙駕融合方案也已經拿到車企的定點專案。相比於過去的高通+英偉達的組合，單（雙）晶片艙駕一體方案，更是有可能成為10-20萬級別智慧座艙+輔助駕駛普及的主力平臺。
對於接下來英偉達全棧軟硬體方案的市場策略，此前，有訊息稱，英偉達可能會嘗試在中國市場傾向於硬體為主，輔助部分軟體模組；而針對非中國市場，則主打軟硬一體。
在高工智慧汽車研究院看來，短期內，英偉達仍需要依靠中國的Tier1來兜售晶片。而在全球市場，由於博世、安波福、大陸集團等傳統Tier1也在不斷強化演算法能力儲備（包括投資參股中國本土供應商），誰也不願意被英偉達輕易搶走市場。
而對於中國車企來說，尤其是欠缺全棧自主研發能力的二三線品牌，華為、地平線無疑是最優選擇項之一。此外，即便是傳統的第三方硬體+軟體拼湊模式，在價效比（尤其是高通的方案成本）上肯定也是強於英偉達的方案。
有意思的是，英偉達全棧自研方案的落地，似乎也碰上了尷尬的時間節點。要知道，對於汽車產業鏈來說，任何一家頭部車企客戶的銷量變化，都有可能帶來巨大的風險。
作為英偉達的首個全棧方案落地客戶，賓士的銷量持續低迷。最新資料顯示，今年上半年，賓士全球銷量為107.63萬輛，同比下滑8%，其中，純電動車銷量為8.73萬輛，同比下滑14%。
而作為公司在全球最大的單一市場，賓士在中國的第二季度銷量同比下滑19%至14.04萬輛，上半年累計銷量也僅為29.32萬輛，同比下滑14%。
此外，在資料中心業務板塊，作為英偉達的強有力競爭對手，AMD剛剛釋出的MI350X和MI355X兩款GPU，已經直接叫板英偉達B200。同時，AMD還和OpenAI一起正在聯合研發MI400系列，專用於大模型訓練推理。
這對英偉達來說，是一個不小的衝擊。畢竟，資料中心業務佔了該公司接近90%的收入。此外，英特爾、高通也都在強化資料中心業務；其中，高通正在大力推進資料中心CPU開發；英特爾則是關停汽車業務，將重心聚焦於客戶端與資料中心產品組合。
根據英偉達2026財年第一季度財報，汽車與機器人部門毛利率為60.5%，較上年同期的78.4%下降17.9個百分點；相比而言，資料中心業務毛利率仍高達71%，有望逐步回升至75%左右。
在高工智慧汽車研究院看來，英偉達的車端業務盈利能力和市場規模空間，後續將持續受到高通、地平線、華為、黑芝麻智慧等廠商的衝擊，前景不容樂觀。
本週，英偉達的市值再創歷史新高，但，資本市場關注的是AI基礎設施的巨大市場潛力，而非僅僅是汽車。
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