6月27日，高通在苏州举办了一场汽车技术与合作峰会，再次向行业展示了它在智能汽车的野心。

与此同时，它还带了一大群「朋友」——理想、蔚来、岚图、极氪、奇瑞、零跑、一汽红旗、现代等车企，加上元戎启行、德赛西威、Momenta、卓驭科技等供应商伙伴，一起「组团开黑」。

提到高通，你可能马上想到手机芯片，但他们在汽车领域同样是重要存在。根据盖世汽车数据，2024年，高通在中国智能座舱芯片的市场份额超过70%，远远领先于其他厂商。这意味着，当你坐在新车里听音乐或者看导航时，很大概率有用着高通的产品。

不过，高通可不满足于只做车内娱乐的「王者」，他们也把目光投向了智能驾驶。这次峰会的焦点是三款芯片：

骁龙8775、8797和8397的生态落地。

发布会现场，零跑汽车宣布，他们将推出一款搭载骁龙8797芯片的旗舰D系列车型，而且这款车将在2026年第一季度量产。

高通带来的这些新产品，能给汽车行业带来什么？除了智能座舱，高通在智驾方面，又有怎样的野心？

押注「舱驾一体」

现在的智能汽车，一般都搭载了三个域控制器：一个管座舱，一个管泊车，一个管行车。这三个「小脑」就像三个独立的部门，虽然也能合作，但毕竟不是一家人，这也限制了汽车智能化的天花板。

不过，随着智驾和座舱的发展，舱驾融合被认为是通向未来的路线。简单说，就是用单颗芯片同时驱动智能座舱和辅助驾驶系统。这不仅给车企节省了大量的成本，还能带来更高效的通讯和更好的用户体验。

但这个过程并非一蹴而就，目前的舱驾融合还不是真正意义上的舱驾融合，有些方案只是把两个功能的电路板（PCB）硬塞进一个盒子里，但芯片还是各用各的；更进一步的，是把功能集成到一块电路板上，但依然需要两颗独立的芯片。

因为这可是个技术活。目前，全球只有少数几家顶级玩家能hold住全场，除了英伟达DRIVE Thor、黑芝麻武当C1200家族，高通骁龙Flex SoC是目前市面上少数相对成熟的产品。

博世展示的舱驾融合平台 | 图片来源：视觉中国

在高通技术峰会的展区中，博世、德赛西威、中科创达、车联天下、卓驭等，都拿出了基于高通骁龙8775芯片的方案。

这个骁龙8775芯片很厉害吗？它是高通的首款舱驾融合产品，AI算力在72TOPS左右，如果舱驾平分的话，大约有30TOPS可以用于智驾，这足以支持高速NOA。

从方案到量产落地，它来到我们身边的速度可能比你想象的要快。在活动现场，零跑汽车官宣，他们明年第一季度推出的D系列旗舰新车，就会搭载两颗更强的骁龙8797芯片。

有趣的是，零跑汽车并没有让一颗芯片「身兼数职」，而是采用了「术业有专攻」的策略：一颗芯片专心负责智能驾驶，另一颗则专心负责智能座舱。这种「双芯」方案，虽然看似没有追求极致的「单芯」集成，但在当前技术阶段，却能保证两个核心功能的性能和稳定性。

端侧大模型加速落地

在高通活动现场，作者感受到的另一个趋势是端侧大模型的加速部署。「端侧」就是指设备本身，比如你的手机或者汽车，而不是网上的云端服务器。

如今，车企疯狂加码AI军备竞赛，甚至很多人喊出了要成为「AI公司」的口号，大模型上车就是最重要的举措。

在大模型上车的过程中，DeepSeek、豆包、腾讯元宝等大多部署在云端，这也或多或少呈现出一些短板，比如怕没网，有延迟，隐私无法保证等等问题。

为了解决这些问题，一个不算很新的思路——「端侧大模型」，总被提及。这意味着，你的汽车不需要联网，就能独立思考和回应。正是因为这些优势，理想、蔚来、极氪等车企，都在布局「端+云」的方案，这就对端侧算力提出了更高的要求。

高通8295是当下主流的座舱芯片，算力大约 30 TOPS，能运行 10亿 (1B) 参数的模型。这已经是个不错的「学霸」了。但高通最新的8397芯片更猛，算力高达320TOPS，能支持140亿参数（14B）的大模型，这给部署更大模型提供了更多条件。

中科创达展示的端侧AI解决方案，可以让14B模型在骁龙8797上运行 | 图片来源：视觉中国

在高通活动现场，一堆车企和科技公司都来秀肌肉。其中，中科创达的展台让人印象深刻。他们用高通骁龙8797，在车内芯片上流畅运行140亿参数的大模型。这意味着什么？你的车不仅能开车，还能跟你聊得飞起，反应快到不行。

从30TOPS到320TOPS，高通8397能支持的模型也从10亿到140亿，这都会让端侧大模型加速落地，也让汽车变得越来越聪明，能力越来越强。

手机芯片也能上车？

目前，高通在智能座舱的地位，短期内无法撼动。不过，在智能驾驶这块，高通还没站稳脚跟。

目前，自动驾驶芯片的主要玩家就是英伟达和地平线。在中国高算力自动驾驶芯片市场，英伟达稳坐第一把交椅；地平线则以中低端芯片站稳脚，开始冲击高算力芯片。

相较于其他厂商注重高性能的策略，高通希望通过舱驾融合的策略，走性价比路线。这在汽车行业强调降本增效的当下，确实也是一个可行的思路。

不过，这需要攻克多项技术难题，例如智驾与座舱对功能安全和芯片资源的需求差异。要将两个域融合起来，从芯片架构、操作系统以及底层中间件等不同层面都需进行综合考量。

小米YU7的智能座舱，搭载了高通骁龙8 Gen3 芯片 | 图片来源：视觉中国

值得一提的是，最近引爆全网的小米YU7搭载了高通的骁龙8 Gen3，这芯片本来是给手机用的，用的是4nm工艺。相比之下，当下车企常用的骁龙8295芯片是5nm工艺，稍微落后一点。

有趣的地方来了：这颗芯片原本是为顶级旗舰手机设计的，而汽车上主流的座舱芯片8295，是车规级的。常见的芯片等级一般是按照使用温度、辐射、抗干扰等因素，分为5类:，即消费级、工业级、车规级、军工级、航天级。

这个选择立刻引发了一个问题：

手机芯片，能直接装在汽车上用吗？

面对小米的「不寻常」选择，高通技术公司汽车、工业及嵌入式物联网事业群总经理 Nakul Duggal在接受群访时的回应非常巧妙，他们在为汽车行业开发任何新产品时，无论是座舱还是辅助驾驶，都严格按照车规级标准来。

「但我们尊重客户的选择权。如果客户评估后，希望选择一颗通用芯片，我们也会提供相应的技术建议和支持。」

当新能源汽车「下半场」的哨声吹响，AI成为核心变量时，只做一个「座舱之王」，显然满足不了高通的胃口。所以，高通果断地要补上自己版图中最关键的一块拼图——智能驾驶。当其他玩家都在追逐算力时，高通将「筹码」都押在舱驾一体上，希望通过错位竞争来站稳脚跟。

在市场格局初定的当下，这或许是不错的选择。

刚刚落幕的 618 电商大战中，淘天集团的商家 AI 工具「生意管家」以一组数据引爆行业——上线累计服务超 700 万淘宝天猫商家，大促期间帮助商家生成超 2 亿+商品素材、完成超千万次智能代理操作、超 5 亿次接待辅助。

在 ToB 产品领域，拥有 700 万用户规模已属顶尖水平。当下 AI 大模型竞争焦点正从算法研发延伸至商业应用落地，一款商家工具的广泛应用，是用户规模的持续积累和工具实用性的深度验证，更是打开市场增量空间的关键。

最近，淘天集团的生意管家还入选了 Founder Park 中国最具价值 AGI 创新机构 TOP50。从商业应用价值的角度来看，生意管家利用 AI 技术实现了素材成本降低高达 90%、释放经营人力 30%、提升接待效率 30% 等显著成果。

生意管家的 700 万商家用户不仅是一个数字，更是一个观察 AI 如何真正融入经济实体，为普通商家赋能的鲜活样本。那么，在众多商家工具中，生意管家究竟有何过人之处，能够赢得如此多商家的青睐？它又是如何通过 AI 技术为商家带来实实在在的效益提升的？

01

压缩 90% 成本，

从素材生成到经营策略全流程降本提效

如今，电商行业早已经过了「草莽阶段」的野蛮生长，步入了规则清晰的成熟阶段。对商家而言，经营逻辑也从「流量博弈」转向了精细化运营。但商家仍背负着几座难以逾越的大山：一是高昂的素材制作成本，二是依赖经验主导的决策困难，三是重复性任务的人力消耗。

虽然以往通过 SaaS 工具提供的供标准化模块功能，可以解决部分如订单管理、客服咨询等问题，但在灵活性和智能性方面还存在明显不足。生意管家用「智图、智影、智品、智文、经营、AI 客服」六大功能矩阵协同的实践证明了，平台的价值锚点已从「满足基础需求」升级为「构建商业增长引擎」。

电商经营涉及素材制作、图文上架、客服接待、数据分析、策略制定等多个环节，任务细碎且费时、费力、费钱。生意管家以 AIGC 技术为核心，构建了素材创作、经营诊断、运营代理、客服辅助接待等多维能力。

素材生成方面， 「成本」是商家考虑的核心问题。比如经营服装品类的商家要拍摄一套主图，请模特和摄影师就是一笔不小的开支，再加上场地、后期等费用，几千元的预算已经是极致压缩成本的结果了。如果要拍摄动态视频，除了费用时间成本同样非常高，从寄样到拍摄，再到剪辑、后期，没有一周时间根本完不成。视觉素材制作完了，上架的描述从标题到文案也要反复修改，而且这个环节往往依赖人工经验，效率低且难以量化效果。

生意管家的 AI 商品图创作功能，只要上传参考图，就能「一键同款」智能生成，还能自由编辑更换背景与场景，几分钟搞定原先需外包团队数天完成的工作。不止图片可以 AI 生成，视频也能。商家只需要上传几张商品的平铺图，5 分钟即可生成带运镜、配乐、转场效果的动态模特展示视频。没有新商品的图片也不用担心，利用现有商品链接也能生成视频。

在信息爆炸的营销战场，每个标题、关键词都是影响转化率的关键。生意管家的智能文案功能，无论是打磨爆款标题，还是创作吸睛短视频脚本，从基础文案到订阅上新营销文案，做到了核心场景全覆盖。同时，依托智能算法精准抓取热点，深度解析竞品优势，产出高转化的标题与营销文案。

经营策略方面， 基于淘宝积累的海量消费者数据及商家经营数据，生意管家具备商业趋势预判能力，能够为广大商家提供快捷、高效的 AI Agent 能力，以智能经营决策，替代过去的经验主义。同时，帮助商家节省时间和人力成本，带来更优质素材下的商品转化增量。

AI 经营助手能整合店铺流量、转化、客单价等核心数据，一键生成诊断报告，提供选品建议、定价优化和促销节点规划。对商家来说，每天需要跨多个后台页面巡查店铺是否存在异常情况，工作重复且耗时。而且商品数据分散在多个后台，抓取难整合还容易出错，当商品销量下降时，不知道从什么维度分析数据，很难从全面的运营视角看待多渠道关系。有时想要参考行业数据，却得不到一个明确的数值，但是利用 AI 生意管家，这些问题都可以得到有效解决。

此外，AI 客服辅助则通过智能应答降本提效，自动识别用户咨询关键词，毫秒级推送标准化话术，显著降低客服工作量与响应时间。

最近，生意管家还全新升级了 AI 分人群测图能力，针对人群偏好通过 AI 生成匹配主图。以前测图需要商家手动做 AB 测试， 现在通过 AI 洞察人群特点、生成对应图片， 可以快速测试不同主图的点击率、停留时长，快速定位高转化视觉方案，给不同取向的客户精准推荐不同卖点倾向的主图。

生意管家的应用效果显而易见：成本降低高达 90%、释放 30% 人力、提升客服接待效率 30%——每一个数字都击中了电商从业者的敏感神经。同时，它也揭示了 AI 应用的核心逻辑：不是炫技式的功能堆叠，而是对行业痛点的精准打击。

02

实用性与易用性兼顾，

让每个商家都用得会、用得好

智能化的工具让电商经营思路成为「明牌」，此时，于平台而言，要解决的已不单单是有多少工具，而是能否将工具转化为为商家提供增长路径的商业模型。

在行业和平台的双重助推下，许多商家已经意识到了 AI 的潜力，却因技术门槛高、操作复杂，对 AI 工具望而却步。生意管家的成功，恰恰在于它坚持了「让复杂的 AI，变成简单的工具」。

为了让对 AI 了解程度不同的用户迅速上手，生意管家在操作界面上下了很大功夫。经过对商家行为特征和使用习惯的深入分析，生意管家遵循电商商家使用习惯，设计了极致简化的操作流程，从图像生成到修改优化再到发布上架一气呵成，基本实现了「生成-调整-发布」的闭环流程。

在功能优化方面，生意管家也在持续根据商家的反馈和市场需求不断推出新的功能模块。例如最新升级的 AI 分人群测图功能，确保工具始终贴近实际需求。

生意管家还实现了与电商平台的后台管理系统深度集成，实现数据的无缝对接和共享，使商家能够在一个平台上完成全链路运营操作。

低门槛、易上手、持续升级，让生意管家跨越了「看着好」到「真有用」的鸿沟，成为 700 万商家信得过、离不开的生产力伙伴。

03

AGI 时代：从效率工具到生态系统

Founder Park 的颁奖词揭示了生意管家的行业意义：「当 AI 成为商家的『数字员工』，中小商家也能获得与头部品牌同等的技术赋能。」这种赋能体现在技术平权、决策升级、生态协同三个维度。

昔日需重金聘请团队制作图片、视频等素材，如今几分钟内就能低成本生成媲美专业拍摄的产品视觉；以往依赖个人经验或支付高额顾问费用进行经营决策的商家，拥有了基于全平台数据生成的商业「外脑」；AI 客服的存在，极大释放了人工作业的压力，小型店铺也不用为客服储备发愁。

生意管家 700 万商家的共同选择背后，是淘宝平台多年积累的商业洞察与 AI 技术结合的必然结果——它让高昂的素材制作成本不再是入门门槛，让经验主导的模糊运营变成精准的数据驱动，也让头部集团沉淀的数字化能力真正「飞入寻常商家」。

随着 AI 应用向「垂直化深耕」进发，那些无法串联产业各环节、无法渗透业务细节的 AI 工具，终将被淘汰。生意管家通过扎根中国最大电商平台的实际运行，已为智能工具的未来形态提出了可能的方向：不是取代商家，而是让每一份经营都获得智能化助力和公平起点。

当 AI 成为商业基础设施，衡量它的价值坐标也开始从「效率工具」转向「商业操作系统」。AGI 时代，行业的核心竞争力在于：能否将技术能力转化为「行业问题解决方案」，将数据资产转化为「商业增长模型」，将服务关系转化为「生态协同网络」。