中科创达高通汽车峰会 十大智能驾驶技术榜单

2026年6月4日，无锡，2026高通汽车技术与合作峰会正式召开。中科创达集中展示了围绕智能汽车、端侧AI和具身智能的全栈能力，涵盖操作系统、AI软件栈到硬件平台。在“具身智能生态与产业协作”分论坛上，副总裁杨新辉发表了题为《赋能具身智能企业加速成长》的演讲，核心阐述中科创达如何借助AIOS、端侧AI与高通平台的深度集成，帮助具身智能企业跨越从PoC验证到规模化量产的关键障碍。

具身智能加速渗透真实场景，端侧实时决策能力成为制胜关键

VLA/VLM、多模态感知、世界模型已成为行业基础技术。关键转变在于模型必须本地运行而非依赖云端。异构算力调度、实时控制与功耗管理由此成为硬性门槛。多数机器人企业从PoC到量产受阻于三个环节：端侧模型部署效率低、运动控制的实时稳定性不足、系统集成周期过长。

三大关卡，一站式破解

中科创达的应对策略非常明确：基于“AIOS + 端侧AI + 高通硬件平台”的一体化方案，整合大脑端智能、运动端实时控制与硬件工程化能力，实现从原型验证到量产导入的全链路贯通。

痛点一：大脑端模型部署挑战加剧，端侧AI亟需效率提升

在端侧运行大模型时，算力、功耗和资源占用是核心瓶颈。中科创达基于高通平台，通过模型量化、算子优化与异构加速的组合技术，使VLA/VLM等大模型在本地实现更流畅的推理，同时降低功耗与资源消耗。稳定可靠的端侧AI推理，是产品商业化的前提。

痛点二：运动控制需毫秒级响应，实时系统稳定性决定执行精度

运动控制与传感反馈的毫秒级延迟差异，直接决定系统能否稳定运行。中科创达基于RTOS实时底座，部署确定性调度、低延迟通信与安全机制，并已完成与高通平台的软硬件深度适配。控制链路的稳定性，是系统落地的底层保障。

痛点三：系统集成复杂度高，量产导入周期漫长

从SoC选型到模组、控制器，再到整机系统集成，每个环节都存在风险。中科创达提供全栈工程化服务，通过统一硬件平台与标准化软件架构，显著缩短开发与导入周期，有效降低综合成本。

值得一提的是，中科创达在智能汽车领域积累的软件平台、AI技术与量产经验，正被复用到具身智能领域。未来，通过联合高通等生态伙伴，为机器人企业提供从原型验证到规模化量产的完整支撑，具身智能的商业化落地将逐步成为现实。

来源：互联网