芯耀
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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。
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
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。
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系列的部分参数
来源：美格智能
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