告别“唯算力论”，Counterpoint解析高通如何以AI能力重塑ADAS竞争逻辑

随着AI大模型和AI智能体技术涌入汽车领域，驾驶辅助赛道的竞争逻辑正在被改写。过去几年，“算力”曾是行业最核心的关键词，但如今，单纯堆叠TOPS的路径正逐渐触及天花板。行业关注点开始从“谁的算力更高”，转向“谁能在性能、能效与系统成本之间实现更优平衡”。

近日，Counterpoint发布深度博客《驾驶辅助下半场的效率竞争——高通ADAS平台差异化价值解析》，对当前ADAS行业趋势进行了系统梳理。报告指出，未来3至5年，驾驶辅助市场的竞争焦点将从“算力军备竞赛”转向“AI架构创新”，包括专家混合（MoE）架构、场景化模型调度，以及数据流动效率等系统级能力，正在成为新的竞争维度。

在这一趋势下，Counterpoint认为，高通通过在AI能力上实现“性能与能效的最优平衡”，展现出差异化的竞争优势。博客内容提到，高通最新一代的Snapdragon Ride平台至尊版（骁龙8797）采用4nm先进制程工艺，融合CPU、GPU、NPU与硬件加速器，支持超过40个多模态传感器输入。此外，高通还提供高效的系统架构，以及在异构计算核心之间的AI模型映射方案，为AI上车与下一代驾驶辅助能力提供了底层支撑。

Counterpoint特别强调，Snapdragon Ride平台的AI能力并不仅体现在高规格配置的至尊版平台，在已经实现规模化量产的第二代平台骁龙8650，同样展现出“性能与能效的最优平衡”。根据报告披露的数据，在量产项目中，骁龙8650的每秒推理次数（IPS）性能相比市场同类产品高30%，双倍速率内存（DDR）带宽消耗仅为市场同类产品的1/7，能效最高可达市场同类产品的2倍。

Counterpoint认为，这些参数背后，在于帮助车企实现系统级优化的实际价值。例如，带宽优化意味着更低的内存成本；更高的能效则意味着无需液冷，可采用被动散热方案；性能的提升使其能够比肩更高算力产品；此外，平台还能够适配燃油车与电动车不同热管理需求，进一步向更广泛市场普及。

来源：Counterpoint

在中国市场备受关注的“无图ADAS”方向，高通同样展现出相应能力。Counterpoint提到，Snapdragon Ride平台支持无需依赖高清地图即可应对复杂城市路况，这对于中国城市道路环境复杂、高精地图更新滞后的现实情况尤为重要。

值得注意的是，Counterpoint在分析中指出，高通并未陷入唯算力论的竞争逻辑，并提出真正的标准是“在何种热管理配置、数据流和成本结构下能实现哪些用例”。

从座舱智能体到端到端驾驶辅助，AI正在重构智能汽车的方方面面的体验，而这也对芯片平台的系统级AI能力提出了更高要求。博客文章中，高通产品市场专家表示：“驾驶辅助技术的快速变化，对芯片架构的AI能力提出了新的要求。我们正在持续投入，通过将AI创新与系统级优化结合、扩展生态，以及预集成AI模型等多个核心要素的构建，打造下一代产品。”