AI算力狂飙与成本困局之间，东软A³中央计算平台为行业找到新出路

从舱内多模态交互到舱驾一体的中央计算，从端侧大模型部署到云端智能体协同，AI正从“锦上添花”走向“核心驱动力”。

当大模型和智能体技术为汽车赋予真正的“思考能力”，一个无法回避的问题摆在整个行业面前：越来越强的算力需求与越来越紧的成本约束，如何兼顾？

近日，2026高工智能汽车全域AI技术峰会上，东软A³中央计算平台斩获峰会最高荣誉——“年度中央计算平台金奖”。本届评审首次将异构计算资源利用率与软硬解耦成熟度纳入核心考察指标。在同期参评的十余款主流方案中，A³凭借单芯方案下实现舱驾融合与AI赋能的产品设计和落地能力脱颖而出，被认为在功能安全隔离与算力共享之间，找到了当前最优工程平衡点。

金奖背后，是一条正在被确认的产业路径。

算力需求不是问题，问题是算力利用率

理解A³的价值，先要看清它所处的行业坐标。

当前国内汽车市场已进入高销量低增长阶段，海外成为增量突破口。与此同时，汽车电子电气架构正从分布式控制器向“中央计算+区域控制”加速演进。大模型上车之后，智能座舱从交互工具升级为 “人-车-环境”协同的载体，智能驾驶也从辅助驾驶向高阶NOA乃至端到端方案挺进。算力需求从早期不足1TOPS，到如今普遍500TOPS以上，未来突破2000TOPS已是行业共识。

但算力增长曲线越陡，成本曲线就越陡。每增加一个域控制器，就意味着多一套壳体、线束、散热、接口和电源管理；每多一颗芯片，就多一份BOM成本、供应链风险和软件开发维护开销。

更隐蔽的代价在于算力碎片化。一个智驾域控的芯片在绝大部分行车场景下算力闲置，而座舱域控芯片却在为渲染UI和运行大模型争抢资源——两边算力都不够用，两边算力又都在浪费。

这才是真正的行业困局：算力不缺，缺的是让算力流动起来的机制。

A³答卷：用架构创新做成本减法，用AI能力做体验加法

面对算力与成本的矛盾，东软智行给出的答案是A³中央计算平台。

A³的名字即定位：ADAS+AI+All-in-One——智驾能力、人工智能、全域集成，三位一体。

通过虚拟化技术，A³在一颗高性能SoC上融合座舱、智驾、通讯、车控等上车身全域功能。它不是把多个域控制器塞进一个盒子，而是从硬件架构到软件栈的系统性重构。

单芯融合最大的工程难点，在于混合关键性部署——智驾需要满足ISO 26262 ASIL-D功能安全等级，座舱追求高帧率HMI和丰富生态，两者跑在同一颗芯片上，稍有干扰就对安全造成隐患。

A³的底气在于，采用虚拟化技术，承载两套操作系统，兼顾资源调度灵活性与行车安全底线。同时，在两域融合后，软件搭建标准化分层架构，在共享算力的同时，实现故障互不传导、任务毫秒级抢占。这是A³从“DEMO”到“量产”的真正分水岭。

产品布局上，A³采用梯度化策略——从Entry到Pro，同一套软件底座适配不同算力档位。这意味着智能化不再是高端车型的专属，一个架构覆盖多个价位段，一次开发服务多款车型。

三重价值重估：减法、效率、复用

A³的价值，可以拆解为三个维度。

成本减法，有据可查：跨域融合最直接的收益，就是硬件的集约化。一套代码适配多车型，不再是愿景，而是已落地的工程效能。通过将座舱、智驾、通讯、车控等功能整合到单一计算平台，A³方案不仅减少了硬件成本，更减少了重复设计工作、缩短了供应链周期。

数据效率，不再绕路：传统架构下，数据在CAN、以太网等总线间反复桥接转发。A³将全域数据统一归集至中央计算单元，依托SOA软件原子化服务搭建统一数据中台，各功能域按需调用，消除跨域数据反复传输损耗，大幅提升整车数据交互的实时性。

软硬解耦，一次开发多次复用：泊车摄像头既可服务于泊车，也可供座舱调用做360^°环视或行车记录；软件架构基于统一平台规划，硬件标准化带来架构标准化，新功能开发和迭代的效率显著提升。

这三个维度指向同一个结论：在摩尔定律放缓的时代，靠堆芯片换算力的路子正在逼近天花板，而靠架构效率释放算力红利，才刚刚开始。

AI不是外挂，是内核

如果说跨域融合是A³的骨架，AI就是它的神经系统。

A³搭载4B/7B端侧AI大模型，联合生态伙伴提供多模态座舱交互。语音、视觉、触觉不再是各自独立的功能孤岛，而是在大模型统一理解下形成连贯体验，让座舱从被动响应走向主动理解。当你只说一句“我有点累了”，系统结合驾驶员状态、剩余行程和路况，自动调整座椅、空调、氛围灯并推荐沿途休息区。

在智能驾驶侧同样如此。A³集成E2E /VLA模型，将感知到决策的全链路打通，让系统能够理解自然语言指令。“停到那辆白车后面”不再需要手动操作，系统通过视觉理解与语义解析自动完成泊车规划。

座舱大模型与智驾大模型在同一颗芯片上运行，共享算力、共享数据、共享传感器，全域协同的智能从架构层面成为可能。

量产是最好的验证

高工智能汽车研究院预测，2025-2027年是舱驾一体的高速成长期，2027年渗透率保守预计可达18%以上。

与很多停留在DEMO阶段的概念产品不同，A³已经走完了从技术验证到概念落地的关键阶段。随着产品率先定点落地，东软智行正引领舱驾融合量产趋势。

金奖是认可，更是起点。

站在今天看未来，中央计算+区域控制架构正在从高端车型向主流市场加速渗透。

A³代表的不仅是一款产品，更是一条清晰的技术路线：单芯舱驾一体只是第一步，接下来是扩展到车控、网关等更多域的整车中央计算；再往下，通过5G/V2X等通讯能力，中央计算平台将成为车路云协同的关键节点；最终，当端侧大模型和VLA模型足够成熟，汽车将从按功能执行进化为按意图服务，用户不需要知道功能名称，只需表达需求，AI智能体就能自动调度整车资源完成任务。

回到最初的问题：算力需求和成本约束之间的矛盾，如何解？

东软智行的做法是用架构创新做成本减法，用AI能力做体验加法。

当算力堆砌的边际效益递减，架构效率的红利才刚刚显现。智能汽车的竞争，正在从谁的算力更高转向谁的算力利用更充分、谁的软件迭代更快、谁的整车成本更优。

金奖是对A³的行业认可，更是对这条技术路径的确认。而在金奖之外，一场关于汽车“大脑”的深层变革，才刚刚开始。