芯耀
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佐思汽研发布了《2025年智能汽车E/E架构和技术供应链搭建策略研究报告》。
据佐思汽研统计，2025年上半年，域融合架构乘用车销量80.2万辆，占比7.6%；准中央+区域架构乘用车销量64万辆，占比6.1%；中央+区域架构乘用车销量29.9万辆，占比2.8%。预计到2030年，“准中央+区域”架构渗透率将达到25.2%，中央+区域架构渗透率将达到17.5%。
来源：佐思汽研《2025年智能汽车E/E架构和技术供应链搭建策略研究报告》
随着跨域融合、中央+zonal演进趋势下，OEM主机厂在全新电子电气架构、智能座舱、智能驾驶、智能动力传动与电驱动、智能底盘、智能热管理、智能车身电子等多维度推出全新的技术和产品体验。本报告将围绕这些新技术展开。
舱驾中央计算域架构：多种 “中央+Zonal” 计算架构形式，适配不同定位车型
随着 “中央+zonal” E/E架构逐渐成为主流，计算架构进一步向中央计算机（CCU）发展演进，主要形式包括以下四种类型：
来源：佐思汽研《2025年智能汽车E/E架构和技术供应链搭建策略研究报告》
小米YU7 四合一域控制器
小米首款豪华高性能SUV“小米YU7”采用的电子电气架构（EEA）将传统分布式架构中的四大核心模块——整车域控制器（VCCD）、座舱域控制器（DCD）、辅助驾驶域控制器（ADD）及T-Box通讯模块，通过四合一集成技术整合为中央计算平台，集成到一块3.6kg的主板，体积缩57%，零件少75%，15分钟可完成OTA，哨兵模式功耗降40%，整车因此多跑16km。该设计采用高通4nm骁龙8Gen3座舱芯片和英伟达的Thor-U智驾芯片，支持毫秒级信号处理与多任务并行。
整个四合一域控模块包括两块板卡，一块是以高通骁龙8 Gen3为主的CDC板卡，一块是以英伟达Thor为主的ADAS板卡。两块板卡使用一套水冷结构壳体。整个传感器系统包括：1L1R11V12U，即1个激光雷达，1个4D毫米波雷达，4个环视，7个ADAS摄像头（2前1后4侧），12个超声波雷达。
小米YU7 整车、T-Box、座舱与智驾四合一控制器采用液冷散热设计，共有三块PCB板子，一块是高通骁龙8 Gen3核心板，实际就是手机板，采用处理器与LPDDR5 DRAM存储器SiP封装，一块座舱母板，一块智能驾驶PCB板。其中，座舱母板与高通骁龙8 Gen3核心板通过BTB板对板连接器平行覆盖在座舱母板一侧。
视频输入和输出部分，小米YU7最初设计的应该是使用5个800万像素摄像头加4个400万像素摄像头，因此设计了三个MAX96792解串行芯片，每个芯片可以对应两个高帧率800万像素摄像头输入，实际量产的时候，为了降低成本，改用2个800万像素，外加9个300万像素，再加一个300/500万像素的车内DMS摄像头，这样就只需要一个MAX96792，另外两个就没有外接。一个MAX96712对应车内DMS摄像头，三个MAX96724对应9个300万像素摄像头，实际可以对应400到500万像素。视频输出方面，有两路视频输出，都采用MAX96781做加串行。
英伟达智能驾驶芯片Thor-X最高支持128GB内存，Thor-U的CUDA核心和张量核心都减少大约1/3，CPU核心从14个减少到12个。
极狐阿尔法T5 SA8775P单芯片舱驾一体计算平台
2025年10月，SA8775P单芯片舱驾一体方案在极狐阿尔法T5上量产落地。与卓驭科技合作开发的SA8775P舱驾一体方案，将座舱与智能驾驶系统整合至单颗芯片，实现数据直接交互，缩短传输延迟并优化功耗。
软硬件系统层面：
底层运行的是车规级 QNX 实时操作系统，负责智驾的所有控制链路；
上层则通过虚拟化技术运行 Android 座舱系统，提供语音交互、影音娱乐等功能。两套系统，互不打扰。以前舱和驾之间要靠“翻译”交流，现在是直接面对面说话，链路更短、带宽更高、时延更低，交互会更跟手；
一体化域控整机功耗约60W，分别采用两条水冷管路，进行降温冷却，以此满足芯片算力强但需极强散热的要求;
舱驾融合方案使整车成本降低约30%，通过简化线束布局和硬件整合实现空间利用率提升，同时降低维护复杂度。
功能层面：
智能驾驶功能：基于高通骁龙8775芯片打造，部署端到端大模型，实现城市NOA功能和跨层记忆泊车，支持城区和高速领航辅助、自动泊车辅助、跨层记忆泊车等功能，其关键子系统包括；
卓驭“惯导双目™”系统：用两颗800万像素摄像头+一组IMU惯导模块，直接输出一张“像素密度超高的3D地图”，能精准还原周围环境，精度能到厘米级
卓驭“高悟性端到端算法2.0”：感知、预测、规划、控制四合一，一个模型全包；能处理红绿灯识别、无保护左转、拥堵变道等高阶场景
卓驭增强 OCC 动态障碍补全模块：不需依赖既定数据库，也可以检测和避让各种类型障碍物，在处理城市路口和复杂拥堵场景时更稳定
数据训练模块：量产车每次 OTA 后还会回传部分驾驶数据至云端，用于模型再训练，已形成2.6亿视频片段和15亿帧原始图像
座舱多模态大模型功能：可主动进行车内外全场景感知，提供智能便捷的情感化、个性化主动服务。借骁龙8775的强大性能支持超拟人的“智能对话”，为用户打造更智能的“出行伙伴”。
智能底盘域架构：跨域融合趋势下，AI智能底盘成为OEM主机厂关键卖点
AI智能底盘的本质是通过“传感器-算法-执行器”的协同，实现对车辆动态的“全场景管理”。通过多模态传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、加速度传感器、悬架行程传感器等），实时采集“车身状态”数据（如俯仰角、侧倾角、车轮扭矩）与“道路环境”数据（如减速带、坑洼、湿滑路面），这些数据经过处理后能够让系统提前预判车身的姿态变化。
在不同的路况下，如坑洼泥地、碎石路面、湿滑路面、甚至是突发遇到的路面落物（石头、雪糕桶），悬挂系统的高度调节和阻尼调节能够起到的按需支撑、吸振甚至是防护的作用。实现悬挂的智能调节，预瞄系统是关键。不仅要看得远、更要看得清、看得细。
预瞄系统通过双目甚至三目摄像头或激光雷达对前方路况进行实时扫描，部分厂商还会建立云端路况数据层，将实时数据与云端数据进行综合分析。
部分OEM主机厂AI智能底盘
来源：佐思汽研《2025年智能汽车E/E架构和技术供应链搭建策略研究报告》
2025年7月，小鹏汽车发布了“太极AI底盘”。其通过智能感知、云端协同与自学习算法三位一体的控制架构，在感知-决策-执行链路上形成高度协同闭环，实现舒适性动态响应，为电动SUV在复杂城市环境中提供了远超传统底盘的体验提升。
五项核心AI算法与软件能力：
AI智能识别减速带：能够提前识别路面减速带，自动调整车速和底盘状态。
AI智能识别颠簸路段：通过车道级颠簸感知记录，实现精准调节。
6D防晕车功能：结合多维度的传感器数据，实时调整车身姿态，有效降低晕车的发生率。
AI智能识别路面凹凸：精准感知路面的凹凸状况，结合云端数据更新及时调整底盘参数。
AI智能识别障碍物：行驶过程及时识别前方障碍物，提前预警并采取相应的底盘调整措施。
感知与执行能力：
支持最远200米的提前识别，并具备车道级颠簸感知记录功能。
支持每秒1000次扫描，300毫秒内完成调节。
24小时更新云端颠簸图层，最快21天可迭代新功能。
小鹏G7的太极AI底盘可以生成24小时的云端颠簸图层，这个数据可以用于给到其他小鹏车型进行提示，帮助驾驶员手动或辅助驾驶更好地进行驾驶决策。
2025年10月，零跑全新发布的旗舰车型D19搭载了LMC2.0底盘运动融合控制系统，包括了高速双轮爆胎稳定系统、主动预瞄凌波微步技术、空悬一键调平、三电机圆规掉头、爆胎稳定控制等功能。
制动层面采用了MK C2 线控制动系统，MK C2是AUMOVIO(原大陆汽车)第二代一体式（One box）制动系统（Integrated Braking Technologies）
转向层面采用了R-EPS平行轴式电动助力转向系统，由博世供应
悬架层面采用了双腔闭式空悬方案，采用CDC（连续阻尼可调）减振器的半主动悬架，由孔辉供应
底盘域控制器采用了自研的LMC2.0一体化底盘运动融合控制系统。通过对制动，转向，驱动和悬架融合控制，可以实现毫秒级响应速度，实现双轮爆胎稳定，凌波微步，一键调平，圆规掉头，零动掉头，防晕车模式，湿滑路面防打滑，高速过弯预稳定，动态转向辅助，主动预瞄等功能；全面提升了车辆底盘操控乐趣与乘坐舒适性。
智能动力域：向驱、制、转、悬各子系统的融合智能控制发展
随着智能驾驶的快速发展，整车对于动力域时延要求越来越高，动力域将由当前的驱动系统电动化，走向驱动、转向、悬架、制动等系统的全面电动化。
未来，动力底盘域将会通过驱、制、转、悬各子系统的融合智能控制，形成“动力域小脑”，实现整车全场景更安全、更舒适、更敏捷的操控。
智能动力域深度融合发展方向
来源：佐思汽研《2025年智能汽车E/E架构和技术供应链搭建策略研究报告》
随着E/E架构向集中式发展，制动、转向、悬架等系统逐步解耦为电控单元(如线控制动、线控转向),并通过中央ECU实现多维度协同控制。
长安汽车将驱动、制动、转向、悬架进行深度融合与协同控制，实现驱制转悬一体化控制，为智能化场景提供了无限可能，实现原地掉头、自动漂移、全体验赛车游戏等场景功能，为智驾场景提供快速、精准、冗余的执行。
奔驰汽车In-Drive的电驱动系统，In-Drive的制动器集成在左右两侧的电机传动装置中，取代了传统的制动器，进一步实现物理和系统层级的驱制动一体化。
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