佐思汽研发布《2026年汽车AI Box研究报告》。

本报告从场景需求、产品配置、产业链协同等方面研究汽车AI Box应用现状,并探索汽车AI Box未来的趋势。

AI Box是端侧AI落地的“加速器”

“端云协同”方案已经成为汽车AI落地的共识,即由端侧AI解决高频、实时、隐私敏感任务(如本地数据处理、实时感知、快速响应),由云端AI负责复杂推理、模型优化与大规模数据存储分析,端侧/云端AI分工明确,降低部署难度的同时,提升AI运行效率。

端云协同的汽车AI部署方式

来源:佐思汽研

相比云端AI,端侧AI在实时性和隐私保护方面具有天然优势,但随着AI功能迭代周期加速,端侧AI的典型新问题包括:

  • 旧车型的算力无法支撑新的AI功能:随着AI Agent等复杂功能的加入,原车集成芯片的固定算力往往难以支撑持续增长的算法需求。

  • 现有模型性能无法应对源源不断的新生场景:AI应用的场景复杂度与数量均有所提升,原车的端侧AI模型经剪枝量化后性能受限,无法对新增复杂场景做出精准的推理和预判。

而汽车AI Box恰好能够解决以上两个问题:一方面通过大算力芯片,提升原车算力上限,为新算法、新功能落地提供足够的算力支撑;另一方面预置基础 AI 算法框架,既保留端侧推理的实时性,又支持通过云端下发经过优化的轻量化模型更新包,实现端侧AI能力的持续进化,进而实现依托自身大算力提升复杂场景下的AI推理/决策能力。

AI Box方案的优势

来源:佐思汽研

以补充算力为例,现阶段端侧AI模型的主流参数规模基本保持在1-8B之间,不同参数规模的大模型对算力的需求呈现明确梯度:

不同参数量的端侧模型适用场景与所需的大致算力范围

来源:公开数据;佐思汽研整理

而汽车AI Box作为边缘计算产品,在设计最初的重要用途即为提供算力,以目前市面上的AI Box产品参数来看(30-200TOPS为主流),足够覆盖1-8B参数规模模型所需的算力。

部分厂商的AI Box产品主要参数配置

来源:公开数据;佐思汽研整理

其中,主流AI Box产品基于英伟达系列模组进行构建(如Jetson AGX Orin、Jetson Orin NX、Jetson Orin Nano),算力范围在200-275TOPS之间,主要应对Agent场景服务、多模态数据处理等任务,以中科创达、吉利、英伟达联手推出的AI Box为例,该产品是前装AI Box,提供200TOPS算力与205GB/s带宽,足以覆盖迎宾交互、主动推荐、增强哨兵、停车记忆、GUI交互等场景的Agent矩阵应用所需的算力。

此外,中科创达AI Box不仅内置滴水AIOS与NVIDIA DriveOS汽车操作系统,还内置AI Agent(如哨兵Agent),能够将OS层的算力分配、模型调度、场景适配三大能力,快速应用于Agent场景,实现多模态数据毫秒级响应。

中科创达、吉利、英伟达联手推出的AI Box

来源:中科创达

AI Box的应用切入口:“中低端车型座舱”+“后装市场”

截至2026年1月底,AI Box的部分应用现状如下:

  • 从搭载部位来看,主要应用于座舱(车联网也有应用,但应用案例数量不及座舱);

  • 在座舱内,从前装/后装方式来看,主要应用于座舱后装市场(前装市场也有搭载,但应用案例数量不及后装市场),用于老旧车型或中低端车型的车机系统升级优化。

后装AI Box在市面上已经具备一定数量规模,主要用于解决中低端车型车机卡顿/功能版本落后以及AI功能不足等问题。该类型产品通过USB线连接,提供AI功能或者补充算力,同时通过HUAWEI HiCar、CarPlay等多种连接方式实现手车互联。
前装AI Box同样针对中低端车型的座舱AI服务问题,旨在通过中等算力座舱平台叠加高性能AI BOX的技术路线,实现车端大模型快速量产落地,典型代表如华阳、北斗智联的AI Box产品。
以华阳为例,其AI Box可支撑7B参数规模的端侧大模型,通过提供标准化高速接口,支持千兆以太网等主流通信方式,适配当前主流电子电气架构,实现不更换既有座舱平台的前提下引入大模型的能力;在控制整车成本与功耗的同时,也为后续电子电气架构升级预留空间。

座舱后装上车案例

  • 斑马智行AI Box

斑马智行在2025年6月推出斑马AI Box,该产品与HUAWEI HiCar深度整合,支持手车互联;同时还支持斑马最新系统迭代升级,可应用元神AI体系。该产品首期适配荣威RX5 2016-2020款车型,后逐渐适配荣威RX5、荣威ERX5、荣威eRX5、荣威i6、荣威ei6等车型的旧款车机。

斑马智行AI Box(外形、USB连接、手车互联界面)

来源:斑马智行

  • 东风本田AI Box

东风本田推出AI车载云盒,搭载8核车规级芯片支持隐式安装,可直接应用AI大模型,支持AI语音、智能车书、短视频娱乐、智能搜索、创作图文等功能。

东风Honda AI车载云盒

来源:东风汽车

座舱前装案例

蔚来ET9搭载N-Box可扩展异构计算单元,同样是AI Box的一种。该产品搭载联发科MT8628,可与中央计算平台对接。

ET9 N-Box

来源:蔚来

AI Box产品配置核心:异构计算+AI框架

综合而言,汽车AI Box 需满足车规级可靠性、弹性算力供给及AI生态开放性等核心诉求。

  • 在产品配置上:需构建“异构计算平台 + 高效AI工具链 + 实时中间件”的完整技术栈,以支撑复杂端侧 AI 任务。

  • 在产业链格局上:上下游厂商应致力于推动“物理接口标准化、数据交换协议通用化、功能安全认证常态化、软件框架生态化”。

其中:

01

以算力配置为例,AI Box呈现“异构计算+大算力配置 双轮驱动”的特点。

主流汽车AI Box算力在30-200TOPS,旗舰车型还会采用异构计算芯片平台,如座舱域可以采用 Arm Cortex-A 系列 CPU(如 A78AE)搭配高性能 GPU(如高通 Adreno 或高性能 Mali 系列)以支撑多屏 4K 渲染与 AR-HUD。

此外,针对入门级市场,瑞芯微 RK3588M 等国产芯片通过集成 6 TOPS NPU,实现了座舱 AI 交互与基础行泊一体功能的平衡。

汽车AI Box的硬件配置示例

数据来源:各AI Box供应商官网;佐思汽研整理

02

在软件生态方面,AI Box 深度兼容 PyTorch、TensorFlow 等主流开发框架,并以 ONNX 作为核心交换格式。同时,部分芯片厂商也提供了成熟的底层优化工具链:

  • NVIDIA:凭借TensorRT工具链,通过算子融合与INT8/FP8 量化,可将模型推理性能提升数倍至数十倍。

  • 地平线:依托“天工开物 (OpenExplorer)”平台,提供完善的量化训练(QAT)工具,确保模型在大幅压缩体积的同时,精度损失控制在有效范围以内。

这种生态兼容性极大地降低了算法迁移门槛。开发者在云端完成模型训练后,通过厂商工具链的编译优化,即可高效部署至车端硬件,显著缩短了从研发到上车的周期。

以美格智能推出的AI Box方案“MT200系列”为例,该产品可以接入车载终端,用于多模态端侧处理;也可部署在路侧,用于智能交通监控与车路协同。截至2026年1月中旬,该产品已经获得主机厂定点项目。

MT200系列的软件配置包括:

  • 中间件层搭载基于NPU硬件加速的模型推理引擎,支持ONNX格式(优化后推理速度提升≥30%),支持实现应用的自动化安装与版本控制;

  • 其系统API封装了OpenCV、OpenGL及音视频编解码等底层能力,标准化API则提供统一的设备管理、应用部署与状态查询接口,简化上层应用开发。

  • 配套工具集成可视化工具链、案例与组件,支持快速构建应用。 

美格智能MT200系列

美格智能MT200系列的部分参数

来源:美格智能

《2026年汽车AI Box研究报告》目录

页数:178页

相关定义

01

汽车AI Box发展现状与趋势

1.1 AI Box概述

从大模型一体机到AI Box:市场规模持续扩大

从大模型一体机到AI Box:迁移难点

汽车AI Box分类

AI Box应具备的必要条件(硬件篇)

AI Box应具备的必要条件(软件篇)

AI Box定位与原理

汽车AI Box应用场景

AI Box优势(1)算力支撑

AI Box优势(2)

AI Box架构(1)

AI Box架构(2)

AI Box软硬协同关键点(1)大模型适配

AI Box软硬协同关键点(2)

AI Box软硬协同关键点(3)

1.2 AI Box发展趋势

趋势一:产品配置要点“异构计算平台 + 高效AI工具链 + 实时中间件”

趋势二:

趋势三:

趋势四:AI Box 上车方式

趋势五:痛点与解决策略

02

前装AI Box供应商方案研究

AI Box产品对比(1)

AI Box产品对比(2)

AI Box产品对比(3)

2.1 中科创达

产品参数

中科创达AI Box与AI OS的对接

中科创达AI Box在AI推理框架上的选择

产品合作:畅行智驾

产品合作:吉利AI Box规划

产品合作:吉利AI Box特性

2.2 北斗智联

北斗智联AI Box参数与整体规划

北斗智联AI Box优势与特点

2.3 华为

华为边缘计算盒子参数

华为边缘计算盒子特点

华为边缘计算盒子适配平台

2.4 图为科技

图为科技产品布局

图为科技AI Box:核心模组

图为科技AI Box:基于Jetson AGX Orin

图为科技AI Box:基于Jetson Orin NX

图为科技AI Box:基于Jetson Orin Nano

图为科技AI Box:基于Jetson Thor

基于T1501 AI Box的大模型运行测试结果

图为科技AI Box应用案例(1)

图为科技AI Box应用案例(2)

图为科技AI Box应用案例(3)

图为科技用于开发端的AI Box

2.5 华阳集团

华阳AI Box产品规划(1)

华阳AI Box产品规划(2)

2.6 浪潮信息

浪潮AI Box产品参数(1)

浪潮AI Box产品参数(2)

2.7 研扬科技

研扬AI Box产品参数(1)

研扬AI Box产品参数(2)

研扬AI Box产品参数(3)

研扬AI Box产品参数(4)

研扬AI Box产品参数(5)

2.8 PlanetSpark

PlanetSpark AI Box产品参数

PlanetSpark AI Box适配软件特性

2.9 敏视智能

敏视智能AI Box产品参数

敏视智能AI Box应用场景

2.10 磐仪科技

磐仪科技AI Box产品参数(1)

磐仪科技AI Box产品参数(2)

2.11 金海创电子

金海创AI Box产品参数

金海创AI Box主板参数

2.12 其他厂商

联想车计算、诚迈科技AI Box

美格智能AI Box

梧桐科技AI Box

03

 后装AI Box产品研究

3.1 斑马智行

斑马智行AI Box产品特点

斑马智行AI Box应用场景

3.2 东风本田

东风本田AI Box产品特点

东风本田AI Box应用场景

3.3 其他厂商

美行科技AI Box

大驰精灵AI Box

金驰盛AI Box

博屹电子AI Box

04

AI Box零部件供应商产品研究

不同供应商模组产品对比以及在AI Box中的应用策略

4.1 英伟达

模组(1)Jetson AGX Orin

模组(2)Jetson Orin NX

模组(3)

模组(4)

4.2 AMD

模组(1)

模组(2)

4.3 联发科

模组(1)

4.4 瑞芯微

模组(1)

模组(2)

模组(3)

4.5 华为

模组(1)

模组(2)

4.6 紫光展锐

模组(1)

模组(2)

不同内存供应商产品对比
4.7 三星
4.8 美光
4.9 SK 海力士
4.10 长鑫存储
不同AIOS供应商产品对比
4.11 诚迈科技
FusionOS特性
FusionOS与硬件协同方式

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智能网联汽车产业链全景图(2025年12月版)

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