“以为后图”的舱驾融合——解读四维图新舱驾融合方案

导言：在本次四维图新的用户大会上，主办方公布了一系列具有极致性价比的舱驾融合方案，那么到底什么是舱驾融合？这一技术路线的特点和优势又是什么？

在汽车智能化的浪潮下，许多技术名词开始频繁出现在大众的视野中，“舱驾融合”便是其中之一。这个听起来复杂的技术概念其实已经悄然走进了普通消费者的生活。其实无论是你每天通勤时享受的车载导航、自动泊车，还是通过语音助手与汽车互动，这些功能背后都蕴含着舱驾融合的技术逻辑。

什么是“舱驾融合”？

简单来说，“舱驾融合”就是将汽车的智能座舱、智能驾驶和泊车功能统一整合在一起，以减少硬件的冗余，提升性能，并降低成本。传统的智能汽车设计中，座舱、行车、泊车这三大功能是独立的模块，各自使用独立的硬件来处理它们的算力需求。就像一间厨房里有三位厨师，各自使用自己的灶台来做饭，虽然功能强大，但却导致了厨房空间的浪费和资源的冗余。舱驾融合则更像是将这三位厨师的工作都集中在同一个灶台上进行，三者可以根据需要随时调配灶台的资源，这样既节省了硬件成本，又提升了工作效率。

四维图新提出的“舱行泊一体”方案，就是为了实现这种智能化的资源共享。当车辆在泊车时，行车的算力就可以被调配到泊车模块中，反之亦然。这不仅优化了车辆的整体性能，还减少了系统中的硬件冗余，进而降低了制造成本。在汽车智能化越来越普及的背景下，降低硬件成本、提升性能，已成为各大汽车制造商亟需解决的问题。而舱驾融合的提出，正是在这种需求背景下应运而生的。通过这种方式，智能座舱和智能驾驶不再需要独立的硬件，而是可以共享一个算力盒子。这意味着厂商可以减少硬件生产成本，而消费者则可以在不牺牲性能的情况下，以更低的价格享受到高级的智能驾驶体验。

此外，舱驾融合的核心在于通过动态调配算力，使得车辆在不同的场景下灵活应对各种需求。例如，当车辆在高速行驶时，泊车模块的算力便被行车系统占用，而当车辆开始泊车时，这部分资源则被泊车系统优先调配。通过这种智能的调配方式，系统的整体性能得到了显著提升。同时，四维图新的舱驾融合方案不仅仅停留在硬件优化上，还为未来的OTA（空中升级）功能预留了足够的空间。车辆可以通过无线升级来不断优化功能，这使得车辆在整个使用生命周期中，始终处于技术前沿。

四维图新的舱驾融合解决方案详解

四维图新的舱驾融合解决方案涵盖了多个方面，包括硬件设计、系统架构、算法优化等。在硬件设计方面，四维图新采用了复用与集成的策略。简单来说，就是通过充分利用现有硬件资源，避免重复投资，从而降低整体成本。以四维图新的舱泊一体解决方案为例，该方案基于高通8155平台打造，不仅实现了智能座舱的基本功能，还通过复用座舱的冗余算力实现了智能泊车功能。这就意味着，你不需要额外购买一个泊车盒子就能实现智能泊车，从而大大降低了成本。再比如四维图新的舱行泊一体解决方案，该方案采用了自主研发的AC8025芯片和地平线征程3智驾芯片，通过高度集成的方式实现了座舱、行车和泊车功能的融合。面对中端市场，他们还有基于征程6E版本的行泊一体中阶方案。通过搭载7V3R12U的传感器配置，能够提供全面的高速导航辅助（NOP）以及记忆泊车等功能。这不仅满足了中端消费者对于智能化功能的需求，还使得这些功能在10万至20万的价位区间内得以实现。

而在系统架构方面，四维图新顺应了汽车行业向中央集成式架构演进的趋势。就是将原本分散在各个ECU（电子控制单元）中的功能集成到一个中央计算平台中，从而实现更高效的资源调度和更低的功耗。这种中央集成式架构。通过将智能座舱和智能驾驶系统集成到一个中央计算平台中，实现了硬件资源的共享和功能的协同。这不仅提高了系统的响应速度和处理能力，还降低了整体的功耗和成本。

当然作为软硬一体的结合，算法优化方面同样重要，四维图新不断追求创新与技术突破。通过采用先进的算法和数据处理技术，提高了系统的智能化水平和用户体验。

以智能泊车功能为例，四维图新的解决方案采用了数据驱动的轨迹拟人化规划算法。这种算法可以模拟人类驾驶员的泊车习惯，通过不断学习和优化来实现更自然、更高效的泊车路径规划。同时，该算法还考虑了各种复杂场景下的泊车需求，如窄车位、垂直车位、水平车位等，从而实现了高覆盖度、高效、舒适、安全的泊车体验。

再比如智能驾驶功能中的城市NOA（领航辅助驾驶），四维图新通过与轻舟智航的合作，推出了基于轻地图的城市NOA解决方案。该方案采用了四维图新的HD Lite轻地图和轻舟智航的全栈软件算法，实现了高性能体验与极低成本的完美结合。这不仅降低了城市NOA的落地门槛，还让更多消费者能够享受到智能驾驶带来的便利和乐趣。

高效、灵活与性价比

高效、灵活与性价比，应该是四维图新舱驾融合技术方案中主打的优势所在。首先，通过降低硬件冗余，极大减少了汽车制造过程中的物料成本。传统的智能座舱和智能驾驶系统需要为每个功能单独设计硬件模块，而舱驾融合将这些模块合并到了同一个算力盒子中，极大减少了制造商的硬件成本。还是用上面所提到的厨房比喻做例子，这种做法相当于减少了“厨房里的灶台数量”，但却通过智能调度提升了每个“厨师”的工作效率。通过这种硬件整合，厂商不仅可以降低整车的生产成本，还可以释放更多的车内空间，为用户提供更加舒适的乘坐体验。

其次，通过OTA技术实现方案的灵活性和可扩展性。车辆的座舱、行车和泊车功能可以随时进行更新和优化。这意味着用户无需担心功能过时或者硬件落后。举例来说，当用户发现当前的导航系统已经无法满足需求时，只需进行一次OTA升级，就可以获得最新的导航算法和路线规划功能。而泊车系统的升级不仅能够提高泊车的精准度，还可以应对更加复杂的泊车场景。通过这种灵活的技术架构，车辆的整体使用体验得到了极大的提升。

最后，舱驾融合方案通过高效的算力分配实现了智能化功能的全面覆盖。在智能驾驶领域，车辆需要同时处理多个复杂的任务，包括对路况的感知、对导航信息的实时更新、对车辆状态的监控等。通过将智能座舱、行车和泊车功能整合在一起，四维图新实现了算力的高效共享。特别是在复杂的驾驶场景中，如城市中的自动泊车或高速公路上的导航辅助驾驶，这种算力的动态调配极大提高了车辆的响应速度和安全性。高精地图的融合进一步强化了这一优势，通过提前为车辆规划路线，减少了实时感知系统的压力，让驾驶过程更加安全和顺畅。

值得一提的是，与特斯拉的视觉传感器方案相比，四维图新的舱驾融合技术更加注重传感器与高精地图的结合。特斯拉的方案依赖于摄像头等视觉传感器来实时感知周围环境，而四维图新则通过“毫米波雷达+轻量级高精地图”的组合方案，提供了更加稳定和经济的解决方案。尽管两者在技术路线上的选择有所不同，但四维图新的方案在成本控制和功能稳定性上更具优势，尤其是在10万至20万的中低价位车型上，性价比尤为突出。这种技术的普及将使得更多消费者能够以较低的成本享受到高端智能驾驶功能，而不再是高端车型的专属。

“以为后图”的展望

四维图新不仅致力于当前L2级别智能驾驶技术的推广，还在持续推动L2.5甚至L3级别的自动驾驶发展。这意味着未来的车辆不仅能够在高速公路上实现自动驾驶，还能够应对城市道路中的复杂场景。通过舱驾融合技术，车辆能够同时处理来自多个传感器的数据，并通过高精地图提前规划行驶路线，从而减少实时感知系统的压力。这种融合技术的广泛应用不仅能够提高驾驶的安全性，还能够显著减少驾驶员的操作负担。

随着技术的不断进步，智能驾驶技术将逐步从高端车型普及到中低端车型。预计到2027年，L2级别的智能驾驶功能将覆盖超过55%的中低端车型。这一技术的普及将彻底改变消费者的购车习惯，使得智能驾驶功能成为未来汽车的标配。与此同时，四维图新还将继续推动高精地图的升级，通过与更多合作伙伴的协作，进一步提升地图的精度和功能，为未来的智能驾驶提供更加坚实的基础。

结语：四维图新的舱驾融合技术，不仅在技术创新上表现出色，也充分考虑了成本、灵活性和消费者体验的平衡。从入门到中高端的全系列解决方案，满足了各个市场层级的需求。对于普通消费者而言，舱驾融合的核心价值在于用更低的价格获得更高的技术配置，享受智能驾驶带来的便捷与安全。相信随着更多车型引入舱驾融合方案，文中的内容大家将有所亲身体会。

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