6月27日，在2025高通汽車技術(shù)峰會上，德賽西威智能駕駛計算系統(tǒng)事業(yè)單元副總經(jīng)理黃錦昌、德賽西威汽車電子人工智能實驗室張書赫博士分別就德賽西威跨域融合方案的技術(shù)趨勢和落地方案進行了介紹。
德賽西威智能座艙業(yè)務高速增長，艙駕一體融合方案加速推進

德賽西威成立于1986年，公司深度聚焦于智能座艙、智能駕駛和網(wǎng)聯(lián)服務三大領域的高效融合，持續(xù)開發(fā)高度集成的智能硬件和領先的軟件算法，為全球客戶提供安全、舒適、高效的移動出行整體解決方案和服務。2015年德賽西威營收為36.7億元，歸母凈利潤約為3.6億元，到2024年營收已經(jīng)實現(xiàn)近300億元，歸母凈利潤為20億元。

德賽西威的2025年第一季度報告顯示，公司實現(xiàn)營業(yè)總收入67.92億元，同比增長20.26%；歸母凈利潤5.82億元，同比增長51.32%；扣非凈利潤4.97億元，同比增長34.08%。

“當前，EEA已經(jīng)從分布式架構(gòu)1.0發(fā)展到域集中式架構(gòu)2.0，并向中央式架構(gòu)3.0升級。EEA2.0向3.0的升級，也標志著跨域智能化融合進入了快車道?？缬蛉诤媳举|(zhì)上是一個系統(tǒng)重構(gòu)過程，將主要實現(xiàn)算力、數(shù)據(jù)與功能三個層面的重構(gòu)。” 德賽西威智能駕駛計算系統(tǒng)事業(yè)單元副總經(jīng)理黃錦昌分析說。

圖1：德賽西威智能駕駛計算系統(tǒng)事業(yè)單元副總經(jīng)理 黃錦昌

黃錦昌指出，算力更高效，其內(nèi)涵是打破異構(gòu)ECU之間的算力壁壘，提升算力調(diào)度效率和利用率；數(shù)據(jù)更靈活，指的是讓數(shù)據(jù)在不同域之間可以高效流動，提升數(shù)據(jù)實時性和數(shù)據(jù)應用靈活性；功能更自由，則是基于SOA服務架構(gòu)，讓功能組合更加自由，滿足多樣化場景應用需要。

“當前汽車架構(gòu)正從域集中式架構(gòu)向中央式架構(gòu)的轉(zhuǎn)變，所以這也標志著跨域智能化的融合進入了一個快車道的發(fā)展。德賽西威作為高通的一個長期合作伙伴，我們在智能座艙和智能駕駛芯片方面，擁有豐富的研發(fā)和量產(chǎn)經(jīng)驗，這令我們具備快速實現(xiàn)艙駕一體的過程，為客戶提供更加成熟、可靠的技術(shù)平臺支撐。” 德賽西威汽車電子人工智能實驗室張書赫博士張書赫表示。

回顧德賽西威的發(fā)展歷史，我們看到2017年公司在多屏智能座艙產(chǎn)品在理想汽車、長安汽車和奇瑞汽車的車型上配套量產(chǎn)，并獲得廣汽集團、長城汽車、長安汽車、奇瑞汽車的新項目訂單。
黃錦昌表示，從智能座艙到輔助駕駛，德賽西威積累了豐富的高通艙駕平臺開發(fā)經(jīng)驗。

2018年，德賽西威首次量產(chǎn)了基于高通820A芯片的座艙域控制器，正式開拓了在智能座艙領域的新業(yè)務。2020年到2022年，德賽西威基于高通SA8295開發(fā)座艙平臺，基于8155平臺的第三代智能座艙域控制器已在理想、奇瑞、廣汽乘用車等眾多品牌車型上規(guī)模化量產(chǎn)；基于高通8295第四代智能座艙域控已獲得理想汽車、廣汽乘用車、吉利汽車等多個頭部車企的訂單，而這些項目將在未來兩年持續(xù)釋放巨大的規(guī)模效益。
到了2024年，德賽西威智能座艙業(yè)務全年營收已經(jīng)達到182.30億元，占總營收的66%，其中新項目訂單年化銷售額超過160億元。

攜手高通，德賽西威展示最新跨域融合落地方案

在本次峰會上，德賽西威已推出兩大跨域融合解決方案：一是One Box方案采用高通8255+8650芯片組合。二是One Chip方案搭載高通8775/8797芯片，其中8775艙駕融合解決方案相比傳統(tǒng)分離方案，可降低約20%域控成本。張書赫指出，8775是一個先鋒品牌，證明我們在高通芯片上面可以實現(xiàn)艙駕融合的可行性。

圖：德賽西威基于高通8775芯片打造的艙駕融合平臺ICPS01E

高通8295 是當下主流的座艙芯片，算力大約 30 TOPS，能運行 10 億 (1B) 參數(shù)的模型。高通最新的 8397 芯片性能更加卓越，算力高達 320TOPS，能支持 140 億參數(shù)（14B）的大模型，這給部署端側(cè)大模型更大的空間。

圖：德賽西威基于8797的旗艦級AI座艙平臺 電子發(fā)燒友拍攝

張書赫強調(diào)，德賽西威基于高通驍龍8797芯片實現(xiàn)座艙、智駕和網(wǎng)關三大部分的整合，不僅在域控成本下降，可簡化整車線束25%以上，還升級支持全場景智駕和大模型部署的能力，能夠支持主流大模型的部署，在汽車智能化水平上有一個顯著的提升。